Bunch Ash biomass source for the synthesis of Al2(SiO4)2 magnetic nanocatalyst and as alkali catalyst for the synthesis of biodiesel production
Notice bibliographique
Résumé
This work employed the Admixture of oil from winter squash seed oil and duck waste fat for the synthesis of biodiesel using a derived heterogeneous catalyst from burnt Arecaceae kernel empty bunch (BAKEB). The admixture oil was obtained using the gravity ratio method and the properties of the oils were determined. The developed BAKEB was characterized using SEM, FTIR, XRF-FT, BET-adsorption, and qualitative analysis. Transesterification of the admixture oil to biodiesel was carried out in a single transesterification batch reactor, while Process optimization was carried out via RSM-CCD with four constraint variables namely: reaction period, catalyst conc., reaction temperature, and E-OH/OMR, respectively. The spent catalyst was recycled and reused and the quality of the produced biodiesel was compared with the recommended standard. Results showed the admixture oil ratio of 48:52 was sufficient to produce a validated optimum biodiesel yield of 99.42% (wt./wt.) at the reaction time of 55 min, catalyst conc. of 3.00 (%wt.), reaction temperature of 60 °C, and E-OH/OMR of 5.5:1 (vol./vol.), respectively. ANOVA analysis indicated that all variables were mutually significant at p-value<0.0001.The developed BAKEB was found to contain high percentages of Al-K-Na-Ca. The catalyst recyclability test indicated that BAKEB can be refined and reused. The produced biodiesel qualities have fuel properties similar to conventional diesel when compared with ASTM D6751 and EN 14,214. The study concluded that the blending of winter squash seed oil with duck waste fat in the ratio of 48:52 as feedstock for biodiesel synthesis is viable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».