Fly ash utilization as support of nano zinc oxide composite catalyst for methanolysis of kapok (Ceiba Pentandra) seed oil
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on developing a nano zinc oxide (ZnO) catalyst with fly ash (FA) as a support material for converting kapok seed oil (KSO) into biodiesel. This research aims to study the preparation of nano ZnO/FA solid catalysts and the catalyst's reactivity towards kapok seed oil biodiesel (KSOB) products. The catalysts were synthesized using a modification of the Stober process, which is the co-precipitation, impregnation, and precipitation step co-occurred. The catalyst is prepared on base condition using sodium hydroxide with a solvent of methanol and zinc chloride as a raw material. FA waste was effectively modified with zinc oxide particles to create a high-performance ZnO/FA composite catalyst. Under optimal stoichiometric NaOH and 60% ZnO, the resulting material achieved a remarkable specific surface area of 14.8 m²/gram, indicating its potential for enhanced catalytic activity. The prepared catalyst of nano ZnO/FA achieved successful methanolysis of KSO, with a maximum FAME yield of 61.09% attained at 65°C after 5 hours of reaction time, using a 3% catalyst dose and a KSO: methanol molar ratio of 1:15. The initial success of nano ZnO/FA with kapok seed oil paves the way for further development towards robust catalysts specifically tailored for low-grade oil conversion.
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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 ».