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Enregistrement W3120189440 · doi:10.3390/pr9010126

Biodiesel from Crude Tall Oil and Its NOx and Aldehydes Emissions in a Diesel Engine Fueled by Biodiesel-Diesel Blends with Water Emulsions

2021· article· en· W3120189440 sur OpenAlexafffund
Murari Mohon Roy, Md. Shariful Islam, Md Nur Alam

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésBiodieselDiesel fuelNOxPulp and paper industryEnvironmental scienceDiesel engineWaste managementVegetable oil refiningVegetable oilBiodiesel productionChemistryCombustionOrganic chemistryEngineeringCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using biodiesel in diesel engines is beneficial for reducing emissions of carbon monoxide (CO), hydrocarbons (HC) and particulate matters (PM). Biodiesel is usually produced from vegetable oils or animal fats. When produced from plant oil or woody plant sources, biodiesel can reduce a significant amount of carbon dioxide on a life cycle basis. The objective of this study is to produce biodiesel from a non-conventional woody plant source that is, crude tall oil, which is a dark brown viscous liquid extracted and processed in wood pulping plants. It contains a high percentage of fatty acids. From raw crude tall oil, tall oil fatty acids were separated and were successfully used for the production of biodiesel in this study. Although biodiesel produces lower CO, HC and PM than petroleum diesel fuel, it produces higher oxides of nitrogen (NOx) emissions in diesel engines. Water emulsifications of diesel-biodiesel blends are investigated in a direct injection (DI) diesel engine in this work to understand their potential for NOx reduction. When using 10% water in the emulsions, NOx was reduced by nearly 15%. In aldehyde emissions, B100 showed 35% lower aldehydes and B100 with 10% water emulsion produced nearly 90% lower aldehydes than diesel fuel—a substantial reduction. Therefore, this study accomplished the desired goal of producing biodiesel from a non-conventional source, which satisfies ASTM biodiesel standard and results in lower NOx and aldehydes emissions with water emulsifications of diesel-biodiesel blends in a diesel engine compared to that of diesel fuel.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations18
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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