Status, developments, and sustainability of biowaste feedstock: A review of current progress
Notice bibliographique
Résumé
Modification of natural environments for the purpose of their utilisation has led to the degradation of more than 50 % of the world's original forests, highlighting the profound influence of human actions on global ecosystems. The world's cultivated land area has expanded by ∼13 % since 1961; however, with the world population doubling since then, we can only rely on half as much land as in 1961 for food production. The rapid exhaustion of natural resources, including land and water, emphasises the necessity for sustainable energy generation. Identifying sustainable energy sources such as biodiesel is critical, particularly when human land use has eradicated half of the planet's forests and agricultural lands are persistently diminishing due to population expansion. Waste cooking oil is a readily available, inexpensive, and widely distributed raw material for biodiesel production. Waste cooking oil is a potential source that can immediately solve the world's needs to generate more useable energy. This review article offers a thorough overview of biodiesel production using conventional methods, intensification processes, and various types of catalysts, along with their advantages and disadvantages. This review delves into optimisation of biodiesel production, including a thorough examination of process parameters such as the methanol/oil molar ratio, catalyst concentration, reaction temperature, reaction time, and stirring speed, and their effects on the biodiesel yield. The kinetics, thermodynamics, and energy consumption of the transesterification reaction, as well as exergy and energy analysis are covered. This article also presents the life cycle analysis and environmental impact assessment. On the whole, the production of biodiesel from waste cooking oil is a cleaner and economical alternative fuel for compression ignition engines.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».