MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2996188677 · doi:10.3390/catal10010005

Glycerol Acetylation Mediated by Thermally Hydrolysed Biosolids-Based Material

2019· article· en· W2996188677 sur OpenAlexaff
Mattia Bartoli, Chengyong Zhu, Michael Chae, David C. Bressler

Notice bibliographique

RevueCatalysts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis for Biomass Conversion
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycerolPulp and paper industryChemistryBiosolidsHydrolysisDiesel fuelCatalysisWaste managementRefining (metallurgy)Organic chemistryEnvironmental scienceChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crude glycerol is the main by-product of many renewable diesel production platforms. However, the process of refining glycerol from this crude by-product stream is very expensive, and thus does not currently compete with alternative processes. The acetylation of glycerol provides an intriguing strategy to recover value-added products that are employable as fuel additives. In this work, the conversion of glycerol to acetyl derivatives was facilitated by a heterogeneous catalyst generated from the thermal hydrolysis of biosolids obtained from a municipal wastewater treatment facility. The reaction was studied using several conditions including temperature, catalyst loading, acetic acid:glycerol molar ratio, and reaction time. The data demonstrate the potential for using two distinct by-product streams to generate fuel additives that can help improve the process economics of renewable diesel production.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCatalystsMême sujetCatalysis for Biomass ConversionTravaux en français237 207