Transesterification of vegetable oils using ultrasonic-assisted heterogeneous process: A response surface methodology-based modeling and interactions between variables
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 574
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC07_376
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
Intensification of biodiesel production process using low frequency ultrasonic irradiation (20 kHz,200 W) is attempted. Effects of five process variables in the ultrasonic-assisted and SrO-catalyzedtransesterification of vegetable oils i.e. ultrasonic pulse on (s) and pulse off (s) durations, reactiontime (min), power (%) and oil volume (ml) were investigated. Response surface technology was employed and a quadratic model was developed with 97 % of confidence level. The optimum conditions were found to be at an ultrasonic pulse on of 9 s, pulse off of 2 s, a reaction time of 30.7min, at a power of 130 W and an oil amount of 52 g. This model was tested with other vegetable oils i.e. palm oil, canola oil, sunflower oil and corn oil to demonstrate the applicability of this model. The model was found to be applicable for different types of oil with errors of less than 10%. SrO catalyst demonstrated minimum leaching while FFA content was mainly responsible for the different yield obtained with different oils.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Babak Salamatinia
Chemical Engineering Division, School of Engineering, Monash University, Sunway Campus, Bandar Sunway,۴۶۱۵۰ Subang Jaya, Selangor-Malaysia
Ahmad Zuhairi Abdullah
School of Chemical Engineering, Engineering Campus, Universiti sains Malaysia, ۱۴۳۰۰ Nibong Tebal,Penang-Malaysia
Subhash Bhatia
School of Chemical Engineering, Engineering Campus, Universiti sains Malaysia, ۱۴۳۰۰ Nibong Tebal,Penang-Malaysia
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :