Ondas ultrasónicas aplicadas en el biodiésel producido con diferentes tipos de aceites vegetales
Bibliographic record
Abstract
Los aceites vegetales refinados son hoy en día utilizados no solo en alimentación, sino también como materia prima en la producción de biodiésel. Este uso ha generado cierta controversia por diferentes factores, entre los cuales se cuentan, además de los sociales, los ambientales. Por otro lado, se desechan grandes cantidades de aceites vegetales después de ser usados en alimentación, como en frituras, considerándose estos como residuos contaminantes que pueden ser mejor aprovechados para la producción del biodiésel, pero tienen la desventaja de que los costos y rendimientos son menores. Por lo tanto, se hizo un estudio comparativo para la producción del biodiesel a partir de aceite vegetal refinado (canola), no refinado (linaza) y reciclado (canola) con un equipo de ultrasonido. Los parámetros evaluados para la producción del biodiésel fueron rendimiento, índice de acidez e índice de refracción. El ultrasonido es una metodología considerada limpia para la sostenibilidad del medio ambiente. En este trabajo se comparó este método con el método tradicional para la producción del biodiésel. Para la transesterificación se trabajó con el método tradicional y con el método de ultrasonido (frecuencia de 20 kHz) a dos tiempos: 15 minutos y 30 minutos, siendo la relación molar de los reactantes 1:6 (1 mol de ácido graso: 6 moles de metanol), el catalizador fue el KOH 1.5% p/p y la temperatura del proceso se consideró en el rango de 65-78.5°C. El máximo rendimiento para la producción del biodiésel a partir del aceite de canola fue alcanzado con el método tradicional (83.37%, 0.22 de índice de acidez; mayor en comparación con el método de ultrasonido), del aceite reciclado y aceite de linaza fueron alcanzados con el método de ultrasonido (82.6% y 89.3%, con una reducción en el índice de acidez, de acuerdo con los estándares internacionales de calidad del biodiésel). El uso del método de ultrasonido permitió reducir el tiempo del proceso para la obtención del biodiésel (30 min), así como también obtener altos rendimientos (89.3%)
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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".