MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7133017618

Optimization of a two-step process for the production of ASTM-standard biodiesel from refurbished oils and fats

2003· dissertation· W7133017618 sur OpenAlexaff
Aijaz Baig

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2003
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodieselRaw materialBiodiesel productionYield (engineering)Base (topology)Process (computing)Volume (thermodynamics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodiesel can be produced from low cost feedstock such as refurbished waste fats and oil, which contain significant amounts of free fatty acid (FFA), by using two-step process. The first step converts the FFA by acid catalysis, and the second step converts the triglycerides (TG) by base catalysis. Currently, the major challenge for the industrial production of biodiesel is to optimize biodiesel yield and meet ASTM standards. Experiments have been performed to optimize the reaction conditions. The process variables studied were: FFA content in feedstock, water content, type and amount of acid catalysts, type of base catalysts, salts and their types, and temperature. The experimental parameters studied were: (1) FFA content (0, 10, 15, 20, 30, and 50 mass%), (2) H2SO4 (1.0 and 2.0 wt% of feed) and HCl (0.74 wt% of feed), (3) NaOH (1.0 wt%), KOH (1.4 wt%), and NaOCH3 (1.35 wt% of feed), (4) temperature for the acid step (60°C), and for the base step 23°C and 40°C), (5) water content (water produced from neutralization, and water produced from neutralization as well as from 20% FFA). The optimum conditions found were: (1) FFA content up to 10–15% max., (2) H2SO 4 (1.0 wt%) and HCl (0.74 wt%), (3) NaOH (1.0 wt%), NaOCH 3 (1.35 wt%), and KOH (1.4 wt%), (4) acid step temperature (60°C) and base step temperature (23°C), and Feed/THF/CH3OH volume ratio 1:1:1. These conditions produced biodiesel, which meets ASTM standards.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetBiodiesel Production and ApplicationsTravaux en français237 207