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Enregistrement W3211058251

CATALYTIC PYROLYSIS OF DAIRY INDUSTRIAL WASTE LDPE FILM INTO FUEL

2012· article· en· W3211058251 sur OpenAlexvenueno aff
Kamalakannan Anbarasu, Pandian Sivakumar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Chemistry · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow-density polyethyleneChemistryPyrolysisWaste managementHeat of combustionCokeGas chromatographyMixed wasteCatalysisPolyethylenePulp and paper industryOrganic chemistryChromatographyNuclear chemistryCombustionRadioactive waste
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disposal of commonly used plastic wastes to landfill was becoming more undesirable due to environmental concerns, rising costs and poor biodegradability. Therefore, recycling through mechanical or chemical method seems to be the only route of plastic waste management. Polyfilms, mainly Low Density Poly-Ethylene (LDPE) is a major type of thermoplastic used for packing milk throughout India. In the present investigation the recycling dairy waste LDPE film is examined via catalytic pyrolysis. Pyrolysis of LDPE was investigated with the use of catalyst, NiMo/Al2O3. Experiments were carried out in a laboratory conditions. High yields of liquid fraction in the boiling range of 65-380°C and gases were obtained along with a small amount of coke. The liquid and gaseous products were analyzed using Gas Chromatograph Mass Spectrometer (GC MS) and Gas Chromatograph (GC) respectively. It is found that the derived liquid products were hydrocarbons, consist of alkanes and alkenes. The pyrolysis liquid has a calorific value 10810 Cal g-1, ash content 0.02%, relative density 0.876, flash point greater than 45°C and sulphur content of 0.083%. The liquid can be used as a feed stock in the steam boiler.

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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