Statistical Analysis of Enzymatic Reaction Parameters for Biolubricant Synthesis via Response Surface Methodology (RSM)
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 139
فایل این مقاله در 13 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:
JR_IJCCE-42-6_022
تاریخ نمایه سازی: 17 خرداد 1404
چکیده مقاله:
Recently, the synthesis of biolubricants has been the focus of researchers because of their good lubricating properties and environmentally friendly products. This study was performed to optimize reaction parameters for the enzymatic transesterification reaction between waste edible oil methyl ester (biodiesel, FAME) and trimethylolpropane (TMP) by using Response Surface Methodology (RSM). The parameters that affect the enzymatic transesterification reaction were chosen as temperature (۳۵–۵۵°C), amount of catalyst (۰–۱۰ %wt. of mixture), TMP-to-FAME molar ratio (۰.۱۷-۰.۳۳), and reaction time (۰–۹۶ h), to produce TMP triester (biolubricant). Response surface methodology (RSM) and three-level–four-factor Central Composite Design (CCD) were employed to evaluate the effects of these synthesis parameters on the percentage conversion of FAME by transesterification. Enzyme amount and reaction time were the most important variables. The optimum reaction conditions were determined to be the temperature at ۵۰°C; the amount of catalyst, ۵%wt; molar ratio, ۰.۲۵ and ۴۸ h of reaction time, under these conditions ۹۱% TMP ester's yield was obtained. The interaction parameter of the lipase quantity with the FAME to TMP molar ratio was found to be the most important among all of the other parameters.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Bahar Kutluk Gürkaya
Kocaeli University, Chemical Engineering Department, Kocaeli, TURKEY
Togayhan Kutluk
Kocaeli University, Chemical Engineering Department, Kocaeli, TURKEY
Nurcan Kapucu
Kocaeli University, Chemical Engineering Department, Kocaeli, TURKEY
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 :