Conversion of Sustainable Oil into Jet Fuel Using Low Pressure Green Hydrogen
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing demand for aviation fuel has strategically placed sustainable aviation fuel (SAF) as a key solution to decarbonise the aviation industry towards net zero emission.The sector currently contributes over 1bn tonnes of CO2 per annum, over 2% of the entire global amount.Sustainable oil conversion into synthetic fuel by catalytic deoxygenation (DO) is one of the distinctive research topics in biorefinery to achieve SAF.The process focuses to convert oxygenates present in sustainable oil into hydrocarbon, which is then upgraded and refined further to form drop-in fuel i.e., gasoline, aviation fuel or diesel.The present study revolves around the creation of highly active sulfided catalyst for the purpose of removing oxygenates in sustainable oil derived from lipid-based material using either low pressure molecular hydrogen (H2) or in-situ green H2 production from limonene dehydrogenation.Unlike typical catalyst synthesis method, a unique catalyst synthesis process was utilised, involving a single-step calcination of thiomolybdate salts under inert atmosphere to form a catalyst composition that consist of bulk molybdenum disulfides (MoS2) and structural carbon.Subsequently, the catalyst was analysed using extensive characterization techniques to understand the chemical composition and catalyst morphology.Initial assessment to convert model compound (fatty acids) in batch reactor system indicated that the catalyst exhibited remarkable HDO conversion under low pressure hydrogen test conditions, outperforming conventional refinery catalyst.Additionally, the study highlighted the importance of bulk catalyst over supported catalyst for deoxygenation reactions of oxygenated compound, as supported catalyst inherently limits number of active sites available for the reactions especially at the designated test conditions.The capability of the catalyst was further proven with the complete conversion of lipid materials at low pressure hydrogen, highlighting promising potential of the catalyst in real world application.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».