Biodiesel production from by extraction of carp fish (Cyprinidae) oil and transesterification using CaO derived from limestone and eggshells as heterogeneous catalysts
Notice bibliographique
Résumé
The fish market produces a huge amount of fish waste and worsens the ecosystem’s condition when dumping into the environment while the treatment to create ecologically and economically acceptable biodiesel is one possible answer. So, this study evaluates the efficiency of three extraction techniques: Wet rendering, Soxhlet, and enzyme hydrolysis in extracting oil from carp fish. The highest yields of oil extraction were 38.61, 36.25, and 22.38% in the Soxhlet extraction, enzyme hydrolysis extraction, and wet rendering respectively. Raw fish oil’s physical and chemical characteristics were investigated, and GC-MS was used to determine its free fatty acid profile. This investigation also inquired about the preparation of calcium oxide (CaO) that is efficient in producing biodiesel from waste eggshells and limestone which were calcined at 950 °C for 2.5 hr, producing stable and high-purity CaO. XRD and FTIR were used to characterize the prepared catalyst while FESEM analysis of the catalyst’s surface structure and EDX spectra analysis of the catalyst’s elemental composition were both performed. The highest yields were 91.74 and 89.21% obtained using CaO derived from limestone and eggshells respectively. The optimum transesterification reaction conditions were a methanol to oil molar ratio of 9:1, 3.5 wt% CaO catalyst, 60 °C, and 90 min.
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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) | 0,001 | 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 ».