Optimization of Catalyst Synthesis Using Ornamental Stone Waste Supported on Activated Carbon for Enhancing Biodiesel Production Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide This work describes the optimization of the synthesis of carbon-supported heterogeneous catalysts containing CaO and MgO derived from ornamental stone waste (OSW) in view of their use for biodiesel production. The catalysts were prepared by mixing the OSW and coconut shell activated carbon (CSAC) powders with a NaOH solution under constant stirring; the mixture was then subjected to thermal treatments in an inert atmosphere. The variables of the synthesis process (thermal treatment temperature, residence time, and OSW/CSAC mass ratio) were analyzed using 2 3 full factorial designs; the response variable was the biodiesel conversion, monitored by solution 1 H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. The presence of the phases CaO, MgO, Na 2 CO 3, Na 2 Ca(CO 3 ) 2, and Ca(OH) 2 (in amounts depending on the synthesis conditions) was identified by X-ray diffraction and solid-state 23 Na NMR. The biodiesel conversion varied between 47 and 85%, with the highest value corresponding to the catalyst prepared using an OSW/CSAC mass ratio of 50:20 and thermally treated at 800 °C for 1 h. The main benefit of using the porous carbon support for the catalytically active phases was the significant reduction in the number of metals leached into the produced biodiesel.
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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 | 0,000 |
| 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 ».