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Enregistrement W3005878990 · doi:10.1680/jenes.19.00012

Production of biodiesel from waste cooking oil using heterogeneous catalysts KI/γ-Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>

2020· article· en· W3005878990 sur OpenAlexvenueno aff
Widayat Widayat, Hadiyanto Hadiyanto, Emma Purbaningdyah, Irfan Suryanto, Arief Budiman, Achmad Roesyadi, Kusmiyati Kusmiyati

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselCatalysisBiodiesel productionYield (engineering)MethanolHeterogeneous catalysisTransesterificationMaterials scienceChemistryPulp and paper industryWaste managementNuclear chemistryChemical engineeringOrganic chemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiesel is a promising alternative fuel that can be produced from vegetable oil through the esterification process. Conventional homogeneous acid or base catalysts result in a lower biodiesel yield and a longer reaction time and require separation from the product, which lead to inefficient production. This research was aimed at utilising the heterogeneous catalyst potassium iodide (KI)/γ-aluminium oxide (γ-Al2O3) for esterification of waste cooking oil into biodiesel. The catalyst was prepared using the impregnation method in which calcination was conducted at 500°C for 3 h. The esterification operation condition was set to a temperature of 65°C for 3 h and a molar ratio of oil to methanol of 1:14. Moreover, the heterogeneous catalyst was compared with a homogeneous catalyst with respect to the yield of biodiesel. The results showed that at a 2% (g catalyst/g oil) catalyst concentration, the esterification using the catalyst KI/γ-Al2O3 produced a higher yield of biodiesel (88·03%) compared with using γ-aluminium oxide (58·86%) and a conventional catalyst (82·23%). The reusability study of the catalyst KI/γ-Al2O3 showed that after the first reuse, the catalyst could still produce biodiesel with a yield of 61·30%. After the second reuse, the yield of biodiesel was 52·61%, and the third reuse produced a yield of 21·50%.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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