Development and Validation of PLS Models for Quantification of Biodiesels Content from Waste Frying Oil in Diesel by HATR-MIR
Bibliographic record
Abstract
Desenvolvimento e Validação de Modelo PLS para Quantificação do Teor de Biodiesel Proveniente de Óleo de Fritura em Diesel empregando HATR-MIRResumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a validação de dois modelos PLS para quantificação de biodiesel metílico e biodiesel etílico provenientes de óleos de fritura em misturas com diesel empregando dados de espectroscopia no infravermelho médio.A exatidão dos modelos PLS mostraram excelente desempenho com baixos valores de RMSEC, RMSECV e RMSEP.Além disso, a exatidão foi comprovada pela avaliação da região de elipse de confiança.O método foi validado de acordo com as diretrizes internacionais e nacionais pela estimativa de figuras de mérito, tais como exatidão, precisão, linearidade, seletividade, sensibilidade analítica, limites de detecção e quantificação e erro sistemático.Uma excelente correlação foi observada entre os valores reais e previstos do conjunto de previsão (R = 0,9999) e os modelos não apresentaram erros sistemáticos conforme a norma ASTM E1655.Os modelos propostos utilizam uma única faixa espectral permitindo a determinação de biodiesel em mistura com diesel na faixa de concentração entre 1,00 e 30,00% (v/v), em ambos os modelos.Assim, as metodologias propostas foram validadas sem a necessidade de escolher faixas espectrais se comparado com as normas pertinentes que regulamentam a determinação do teor de biodiesel em mistura com diesel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".