Enhanced biodiesel production with improved oxidation stability by water addition to supercritical methanolysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Biodiesel has been established as a potential alternative fuel for petroleum diesel. However, one of the main uncertainties about biodiesel is its susceptibility to oxidation. In the present study, biodiesel has been synthesized from high‐acid value waste cooking oil (WCO) using supercritical methanolysis. The influence of supercritical reaction conditions on enhancing biodiesel's oxidation stability and yield has been extensively studied. Five independent reaction variables have been investigated, including methanol to oil (M:O) molar ratio (3–40), temperature (235–275°C), pressure (65–145 bar), time (5–30 min), and water content (0–8 vol.%). The oxidation stability has been analyzed via PetroOxy commercial devices based on the ASTM D7545‐14 methods and compared to EN14214 standards. Response surface methodology (RSM) via central composite design (CCD) has been employed to evaluate the influence of the process variables and to develop empirical models representing the reaction. Interestingly, it has been observed that water content in the feedstock would be an advantage to increase both the yield and the oxidation stability of biodiesel. An analysis of variance (ANOVA) has been used to investigate the adequacy of the predicted model at a 95% confidence level. The developed optimum conditions have achieved a yield of 99.8% and 26.21 min (oxidation stability) at 10:1 M:O molar ratio at 245°C, 125 bar, and 6 vol.% water content within 16.7 min reaction time. The predicted optimal conditions have been validated experimentally with 0.8%–0.9% relative error for both responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».