A mini‐review of intensified synthesis of 1st and 2nd generation biofuels in the presence of perovskite catalysts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».