Life cycle assessment of biodiesel production using a nonionic surfactant and CaO from eggshell as a catalyst
Notice bibliographique
Résumé
Life cycle assessment (LCA) is a tool used to evaluate the environmental impacts and resources used to manufacture a product. The present study proposes an innovative and unprecedented based on LCA of biodiesel production from the methyl transesterification of soybean oil catalyzed by eggshell-derived CaO and using the nonionic surfactant nonylphenol ethoxylate (NP6EO). Biodiesel was produced under mild conditions with a 1:4 methanol-to-oil ratio, 2 wt% CaO, 1 wt% NP6EO, and reaction times of 2 hours with surfactant and 3 hours without, with a yield of 95.18% and 97.75%, respectively. The life cycle impact assessment (LCIA) was performed using the SimaPro software and the Ecoinvent 3.6 database by implementing the CML-IA baseline method. Results indicated that the catalyst preparation process had the lowest environmental impact, while soybean oil used contributed the most across all impact categories. The surfactant-based process was 77% more eco-efficient than the non-surfactant process. Results also showed that surfactant concentration has more influence on impacts than additional electricity consumption due to a longer reaction time. Compared to traditional KOH-catalyzed biodiesel production, the use of CaO from eggshells and NP6EO demonstrated a lower environmental impact, suggesting this method is a promising alternative to conventional processes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».