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Enregistrement W4400302920 · doi:10.26554/sti.2024.9.3.565-576

The Production of Renewable Fuels Sago Dregs and Low-Density Polyethylene by Pyrolysis and its Characterization

2024· article· en· W4400302920 sur OpenAlexfundno aff
M. Jahiding, Mashuni Mashuni, Fitri Handayani Hamid, Wa Ode Sitti Ilmawati, Renaldi Hamdana

Notice bibliographique

RevueScience & Technology Indonesia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermochemical Biomass Conversion Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésPyrolysisRenewable energyCharacterization (materials science)Production (economics)Low-density polyethyleneRenewable fuelsWaste managementPolyethyleneMaterials sciencePulp and paper industryEnvironmental scienceFossil fuelComposite materialEngineeringNanotechnologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomass has been suggested as a sustainable alternative to substitute fossil fuels. Based on the pyrolysis method, the biomass would be converted into energy through decomposition by thermal degradation under an inert atmosphere, resulting in charcoal, liquid, and gas products. The quality of oils is effectively enhanced through the pyrolysis of lignocellulosic biomass and plastic due to the facilitation of deoxygenation by plastics. This study investigates the impact of incorporating low-density polyethylene (LDPE) plastic in co-pyrolysis with sago dregs (SDs) waste. Pyrolysis of SDs and LDPE mixtures with ratios of 5:1, 4:2, 3:3, 2:4, and 1:5 at various temperatures of 375°C, 425°C, and 475°C. The maximum oil yield obtained for SDs and LDPE pyrolysis was 44.94%. The calorific value (CV) of all observed compositions is a minimum of 10,579.57 kcal kg-1 and a maximum of 11,545.21 kcal kg-1. The gas chromatography-mass spectroscopy (GC-MS) analysis confirmed the interaction between SDs and LDPE on co-pyrolysis. The addition of LDPE will produce rich aliphatic and aromatic compounds, like the proportions of alkanes (45.53%), alkenes (30.62%), alcohol (0.4%), and benzene (17.68%). Co-pyrolysis of SDs and LDPE promotes enhanced oil production by reducing oxygenated compounds and increasing hydrocarbon compounds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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