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Enregistrement W4396585259 · doi:10.1080/17597269.2024.2347023

Seed oil of <i>Capsella bursa-pastoris</i> (L.) Medik. a non-edible promising feedstock for biodiesel synthesis

2024· article· en· W4396585259 sur OpenAlexfundno aff
Hammad Ahmad Jan, Ahmed S. Al‐Fatesh, Rawesh Kumar, Abdulaziz A.M. Abahussain, Jehad K. Abu‐Dahrieh, Othman Y. Alothman

Notice bibliographique

RevueBiofuels · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityKing Saud UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésRaw materialBiodieselPulp and paper industryBiologyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finding an alternative energy source that satisfies our energy needs while being ecologically beneficial is vital. This study aimed to synthesize biodiesel of ASTM standard from the non-edible seed oil of Capsella bursa-pastoris (L.) Medik over cheap MgO nanoparticles using various characterization techniques like XRD, SEM, FT-IR, GC-MS, and NMR. The optimum 92% biodiesel yield was achieved at a 1:15 oil-to-methanol ratio using 30 mg catalyst concentration at a temperature of 60 °C, and the 40 min reaction time. The low acid value (0.39 KOH mg/kg) and in-range kinematic viscosity (4.16 cSt at 40 °C) of biodiesel is close to the conventional diesel, whereas the low calorific value (27933 KJ/Kg) indicates the presence of more oxygen in biodiesel than conventional one. Very low sulfur % wt (0.0126) ensures the eco-friendly nature of synthesized biodiesel. 42.72 MJ/kg Higher heating value (HHV), 47 cetane number, 2.89 h oxidative stability, 0.041 mg/Kg water content, 349 °C Distillation temperature (for 90% recovery) and 0.037 carbon residue and presence of mostly unsaturated methyl esters (FAMEs) make the synthesized biodiesel engine friendly, good fuel efficacy and competitive source for the commercial production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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