Influence of the glycerin content in the preparation of calcium diglyceroxide from eggshell applied in the residual oil transesterification
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, biodiesel is pointed out worldwide as the main alternative in the complementation and substitution of petrochemical diesel. However, the current industrial route of synthesis of this biofuel depends on the cost of raw materials (which are also destined for food purposes) and the expense of the production process. Aiming to remedy this obstacle, the use of solid, sustainable, low‐cost, efficient, and reusable catalysts in residual raw materials, such as waste cooking oils, has been highlighted as a promising alternative. This work focused on studying the influence of the glycerin content used in the preparation by wet impregnation of catalyst calcium diglyceroxide in the efficiency of transesterification of waste cooking oil. The catalyst was synthesized from CaO from chicken eggshell, raw glycerin co‐product from biodiesel, and methanol. The transesterification reactions were performed using 120 g of frying residual oil, methanol: oil molar rate of 6:1, constant shaking, and reaction temperature of 63 ± 1°C for 180 min. The catalyst material synthesized with residual glycerin was active for four reactions (without reactivation of its sites) with high percentages of efficiency of 96.13, 96.85, 95.93, and 91.65, respectively. It was noted that the glycerol purity correlated with changes in the structural morphology of the final compound, as well as changes in the leaching rate, acidity index, water content, and ester content of the blends. It was found that adding 15% water to the lipid material correlated with an increase in ester content (99%) in the synthesized biodiesel.
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 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 | 0,001 | 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 ».