Synthesis, characterization, and performance of x_MoO <sub>3</sub> /Z‐22 and x_MoO <sub>3</sub> / <scp>MMP</scp> catalysts for biodiesel production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growing global demand for renewable fuels has driven the search for efficient catalysts in biodiesel production. This study presents the synthesis and characterization of x_MoO 3 /Z‐22 and x_MoO 3 /MMP heterogeneous catalysts, and evaluates the effects of process variables on biodiesel yield through statistical analysis. The micro‐mesoporous catalyst MMP was prepared using Z‐22 zeolite as a seed, while molybdenum trioxide was incorporated via incipient impregnation using ammonium heptamolybdate. X‐ray diffraction (XRD) confirmed the presence of crystalline phases associated with both the zeolite and molybdenum oxides. NH 3 ‐temperature‐programmed desorption (NH 3 ‐TPD) revealed that increasing MoO 3 content in x_MoO 3 /MMP enhanced total acidity, attributed to a higher concentration of active species on the catalyst surface. The highest fatty acid methyl ester (FAME) yield (99%) was obtained with the 15_MoO 3 /MMP catalyst under optimized conditions: an oil‐to‐alcohol molar ratio of 20:1, temperature of 150°C, and reaction time of 3 h. Statistical analysis based on a factorial experimental design demonstrated that MoO 3 loading (wt.%) and reaction time were the most statistically significant factors ( p < 0.05) influencing biodiesel yield.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».