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Enregistrement W3196075809 · doi:10.1016/j.ultsonch.2021.105709

Ultrasound-assisted transesterification of soybean oil using low power and high frequency and no external heating source

2021· article· en· W3196075809 sur OpenAlexfundno aff
P A Oliveira, Raphaela de Melo Baêsso, G C Morais, André Victor Alvarenga, R P B Costa-Félix

Notice bibliographique

RevueUltrasonics Sonochemistry · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRaincoast Conservation FoundationFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAgri-Food and Veterinary Authority
Mots-clésBiodieselUltrasonic sensorMaterials scienceBiodiesel productionTransesterificationUltrasoundSoybean oilMethanolSound powerAcousticsPulp and paper industryCatalysisChemistryOrganic chemistryPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, high frequency and low power ultrasound without external heating source and mechanical stirring in biodiesel production were studied. Transesterification of soybean oil with methanol and catalyzed by KOH was investigated using ultrasound equipment and ultrasonic transducer. The effect of ultrasonic output power (3 W-9 W), ultrasonic frequency (1 MHz and 3 MHz), and alcohol to oil molar ratio (6:1 and 8:1) have been investigated. The increase in ultrasonic power provided higher conversion rates. In addition, higher conversion rates were obtained by increasing the ultrasonic frequency from 1 MHz to 3 MHz (48.7% to 79.5%) for the same reaction time. Results also indicate that the speed of sound can be used to evaluate the produced biodiesel qualitatively. Further, the ultrasound system presented electric consumption (46.2W∙h) four times lower than achieved using the conventional method (211.7W∙h and 212.3W∙h). Thus, biodiesel production using low power ultrasound in the MHz frequency range is a promising technology that could contribute to biodiesel production processes.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations39
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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