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Enregistrement W4401039065 · doi:10.1002/cjce.25424

A mini‐review of intensified synthesis of 1st and 2nd generation biofuels in the presence of perovskite catalysts

2024· article· en· W4401039065 sur OpenAlexvenueno aff
Aryasomayajula Venkata Satya Lakshmi Sai Bharadwaj, Jason Joseph Phillips, Janani Venkateshbabu, Gajendra Kammathanahalli Shivappa, A Venkatesh, Navneet Kumar Gupta

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelRaw materialCatalysisBiomass (ecology)Yield (engineering)Materials sciencePerovskite (structure)Chemical engineeringBiodiesel productionBiodieselChemistryWaste managementOrganic chemistryAgronomyMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Enhancement of a sustainable environment through the choice of a selective catalyst with high activity, regeneration nature, and high stability is an important aspect to be focused on to achieve a high yield and maximum conversion of feedstock to biodiesel (1st generation biofuel), and also in the biomass valorization/pyrolysis (2nd generation biofuel synthesis). Depending on the nature of the catalyst and synthesis method adopted for biofuel production and biomass valorization, the variations in the process conditions, final yield, and conversion are varied accordingly. A prospective development and application of perovskite catalysts in the synthesis of 1st and 2nd generation biofuels using various process intensification strategies for the development of a clean and green environment is reviewed in this study. The synthesis of types of perovskite catalysts polycrystalline, nano‐sized, and powdered oxide are also discussed in this review. It is also concluded that, apart from other process parameters, molar ratio is one of the most influencing sensitive factors in the case of 1st generation biofuel synthesis, whereas during the production of 2nd generation biofuels, catalyst concentration and liquid–solid ratio are more significant process parameters that change based on the nature of the catalyst selected for the reaction.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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