Assessment of the thermal degradation kinetics of fresh green coconut husk (Cocus nucifera L.) powder and after methyl levulinate production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study describes the recycling of green coconut husk powder (CHP) aimed at the sustainable production of methyl levulinate. The preliminary step involved thermogravimetric analysis of green (CHP) and residues after synthesis of methyl levulinate with the catalysts aluminum sulfate (CHP-AS) and titanium dioxide (CHP-TD), based on a compositional analysis, kinetic degradation and determination of activation energy using the Ozawa-Flynn-Wall (OWF) method. Thermogravimetric analyses showed significant differences between the main constituents of CHP, CHP-AS and CHP-TD residues: hemicellulose (18.18, 9.78 and 12.17%), cellulose (44.65, 26.18 and 44.23%) and lignin (20.09, 19.89 and 19.58%), respectively. The methyl levulinate concentration obtained by the reaction between CHP and aluminum sulfate was 16.53 g.L− 1, due to the participation of hemicellulose and cellulose. The results showed that the activation energies calculated using the OFW method were 142 kJ.mol− 1 (CHP), 125 kJ.mol− 1 (CHP-AS) and 180 kJ.mol− 1 (CHP-TD).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».