Optimization of a two stage process for biodiesel production from shea butter using response surface methodology

Ajala, E. O.; Aberuagba, F.; Olaniyan, A. M.; Ajala, M. A.; Sunmonu, Musliu Olushola

doi:10.1016/j.ejpe.2016.11.005

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“…The numerical optimization selected was based on the highest desirability (Salman, 2014). In this study, the optimum value predicted at the desirability of 1.000 for molar ratio, reaction temperature, reaction Compared to an optimization study (Ajala et al, 2017) on central composite design (CCD) for shea butter transesterification using KOH, a higher yield by 5% was obtained in this study. The use of commercial CaO to produce biodiesel from ESBO was further used to validate the efficiency and economic importance of the heterogeneous catalyst developed.…”

Section: Effect Of Reaction Temperaturementioning

confidence: 92%

Modeling and optimization of two-step shea butter oil biodiesel synthesis using snail shells as heterogeneous base catalysts

et al. 2022

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Section: Effect Of Reaction Temperaturementioning

confidence: 92%

Modeling and optimization of two-step shea butter oil biodiesel synthesis using snail shells as heterogeneous base catalysts

et al. 2022

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“…The advantage of the response surface method is that it does not require too much data so that the optimum response conditions can be obtained in not too long and the costs are minimum (Yu et al, 2019). In addition to the first-order modeling experiment, in conditions where the predictor is close to the response, the use of the second-order model is widely applied to approach the response state because of the curvature in its surface (Ajala et al, 2017). Modeling in the response surface method uses the function of the second-order model because it is better at solving problems in the response surface.…”

Section: B Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Response Surface Regression with LTS and MM-Estimator to Overcome Outliers on Red Roselle Flowers

Lestari

Yuansa

2021

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The surface response method is similar to the regression analysis method which uses procedures or ways of estimating the response function regression model based on the Ordinary Least Square (OLS) method. Unfortunately, using the quadratic method has no drawbacks because it is easily sensitive to assumption deviations due to outlier cases. One of the solutions to the outlier problem is using robust regression. The method of parameters in the regression is very diverse, but the methods used in this study are the Least Trimmed Square (LTS) and MM-estimator methods because both methods have a high breakdown point of nearly 50%. The variables studied were the response variable consisting of red roselle plant height (Y1) and red roselle flower weight (Y2). While the independent variables were soil moisture factor (X1) and NPK fertilizer application factor (X2). The purpose of this study is to estimate the response surface regression parameters. using the LTS and MM-estimator methods on data that contains outliers. The resulting model in data analysis shows the same result that the best model is using the LTS estimation method. The modeling result of plant height obtained an R-Square value of 98,27% with an error is 1,243. Meanwhile, for the red rosella plant flower weight model, the R-Square value was 97,31% with an error is 0.6632.

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“…A maioria dos trabalhos atuais relata a otimização utilizando planejamento experimental para a produção de biodiesel de outros óleos vegetais, como o de algodão, manteiga de karité, de girassol, de fritura, de milho, entre outros [10][11][12][13][14]. A otimização dos parâmetros de produção do biodiesel de óleo de amendoim tem sido pouco relatada na literatura.…”

Section: Introductionunclassified

Produção de biodiesel do óleo de amendoim por transesterificação metílica e aplicação da superfície de resposta

2021

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O biodiesel é uma alternativa de combustível ecologicamente correta e uma fonte de energia renovável. Segundo a Agência Nacional do Petróleo (ANP), o biodiesel é um combustível composto de alquilésteres de ácidos carboxílicos de cadeia longa, produzidos por transesterificação e/ou esterificação de gorduras de origem vegetal ou animal. O óleo de amendoim apresenta um alto teor de óleo, o que o torna uma matéria-prima promissora na produção do biodiesel. Todavia, devido à alta viscosidade deste óleo, é necessária uma etapa prévia de transesterificação. A transformação química de transesterificação envolve diversos fatores que devem ser otimizados para produção de um biodiesel de maior qualidade. Neste trabalho foi realizado o estudo do processo de produção de biodiesel por transesterificação metílica em meio básico, seguindo-se um delineamento experimental associado à metodologia de superfície de resposta. Como variáveis independentes foram selecionados dois fatores (razão molar álcool/óleo e temperatura) em função de variáveis respostas que representam a qualidade do biodiesel produzido (índice de acidez, massa específica e viscosidade cinemática), e o desempenho do processo (rendimento mássico). Os resultados demonstraram que a maioria das condições utilizadas resultou na produção de biodiesel com parâmetros de qualidade dentro dos limites especificados pela ANP. Adicionalmente, as análises estatísticas levaram a obtenção de faixas ótimas de razão molar álcool/óleo e de temperatura por meio das quais é possível produzir biodiesel de óleo de amendoim com um rendimento mássico máximo de 90-100 %, correspondentes a 6,7:1 a 8,7:1 e 47 °C a 60°C, respectivamente.

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Optimization of a two stage process for biodiesel production from shea butter using response surface methodology

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Modeling and optimization of two-step shea butter oil biodiesel synthesis using snail shells as heterogeneous base catalysts

Modeling and optimization of two-step shea butter oil biodiesel synthesis using snail shells as heterogeneous base catalysts

Response Surface Regression with LTS and MM-Estimator to Overcome Outliers on Red Roselle Flowers

Produção de biodiesel do óleo de amendoim por transesterificação metílica e aplicação da superfície de resposta

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