Fractionation of fatty acid methyl esters via urea inclusion and its application to improve the low-temperature performance of biodiesel
Notice bibliographique
Résumé
Biodiesel is viewed as the alternative to petroleum diesel, but its poor low-temperature performance constrains its utilization. Cloud point (CP), the onset temperature of thermal crystallization, appropriately shows the low-temperature performance. The effective way to reduce CP is to remove saturated fatty acid methyl esters (FAMEs). Compared to current methods, this work describes an extraordinary approach to fractionating FAMEs by forming solid urea inclusion compounds (UICs). Urea inclusion fractionation reduces the CPs by removing high melting-point linear saturated FAME components. Urea inclusion fractionation in this study was performed under various processing conditions: mass ratios of urea to FAMEs and solvents to FAMEs, various solvents, FAMEs from various feedstocks, and processing temperatures. Supersaturation of urea in the solution is the driving force, and it significantly affects yield, composition, CP, separation efficiency, and selectivity. Through a single urea inclusion fractionation process, FAMEs, except palm oil FAMEs, resulted in CP reduction ranging from 20 to 42 oC with a yield of 77–80% depending on the compositions. CP of palm oil FAMEs could reach as low as -17 oC with a yield of 46% after twice urea inclusion fractionation. According to the model prediction, the cetane number after urea inclusion fractionation decreased about 0.7–2 but was still higher than the minimum biodiesel requirement. Oxidation stability after urea inclusion decreased according to the proposed model, but this can be mitigated by adding antioxidants. Emission evaluation after urea inclusion fractionation indicated decreased hydrocarbons, carbon monoxide, and particulate matter. However, it resulted in the increasing emission of nitrogen oxides.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».