Purification of glycerol and its conversion to value-added chemicals: A review
Notice bibliographique
Résumé
An increase in demand for biodiesel production has resulted in increased production of glycerol, which is the main co-product of the process. Glycerol resulted from the biodiesel production is deemed as crude glycerol as it contains impurities such as free fatty acid, inorganic salts, water, and methanol. These impurities decrease economic value of glycerol, and for this reason, crude glycerol cannot be utilized as such. Hence, this low value product needs to be exploited via purification and value-addition for the benefit of biodiesel industry. In this review, the processes and different techniques employed for glycerol purification have been reviewed. Different methods of glycerol purification are compared for their suitability for various value-added chemicals from glycerol. There is no size one-fit all approach for glycerol purification, and the most promising method – membrane purification has not been optimized for industrial scale. In this review, conversion of purified glycerol into value-added chemicals such as 1,3-propanediol and glycerol carbonate via both catalytic and biochemical conversion processes have been explored. Furthermore, techno-economic aspect, which is crucial for industrial adaption of the process, has been discussed. Purified glycerol, when used for the production of value-added products, can be a promising income stream for biodiesel industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».