Biodiesel production from waste cooking oil using KOH/HY-type nano-catalyst derived from silica sand
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to synthesize a Y-nanozeolite catalyst using the hydrothermal method and Iraqi sand-derived silica as a low-cost and readily available raw material. The catalyst was tested before and after loading with potassium hydroxide (KOH). The experiments were conducted in a batch reactor under different temperatures (40, 50, and 60 °C) and a 3-h reaction time, using the prepared Y-catalyst with three different particle sizes (75, 600, and 1000 μm). The results showed that increasing the temperature and/or reaction time generally resulted in increased conversion and yield when the catalyst was unpromoted with KOH, reaching a range of 55.56% and 33.33%, respectively. However, a significant increase in the conversion and yield was observed after promoting the catalyst with 10% KOH molecules. The optimal conditions for achieving the highest conversion and yield of biodiesel were determined to be 86.67% and 82.22%, respectively. These conditions involved a temperature of 60 °C, a reaction time of 2 h, and the use of a catalyst with a particle size of 75 μm loaded with 10% KOH. The use of a heterogeneous catalyst loaded with the base in a low percentage helps to dispense with the use of homogeneous catalysts with a high percentage of bases.
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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) | 0,000 | 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 ».