ความสัมพันธ์ระหว่างความหนาแน่นและความดันของกรดไขมันเมทิลเอสเทอร์และไบโอดีเซล
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาความสัมพันธ์ความหนาแน่นของกรดไขมันเมทิลเอสเทอร์ (FAME) กับอุณหภูมิและความดันเพื่อใช้สำหรับการประมาณค่าความหนาแน่นที่สภาวะความดันสูง โดยอาศัยวิธีการควบรวมพลังงานกิบส์ สมการที่พัฒนาขึ้นถูกใช้ในการประมาณค่าความหนาแน่นสำหรับกรดไขมันเมทิลเอสเทอร์และไบโอดีเซลทั้งหมด 8 ชนิด ในช่วงอุณหภูมิและความดันเท่ากับ 283.15 – 338.15 K และ 0.1 – 80 MPa โดยมีความแม่นยำสูง และสามารถใช้ประมาณค่าความหนาแน่นได้ทั้งอุณหภูมิและความดันในสมการเดียว ดังนั้นจึงคาดว่าสมการจะมีประโยชน์อย่างยิ่งต่อการศึกษาการเปลี่ยนแปลงความหนาแน่นที่สภาวะอุณหภูมิและความดันใดๆ ได้เป็นอย่างดี
Article Details
เนื้อหาและข่อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือว่าร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม หากบุคคล หรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมด หรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อ หรือเพื่อกระทำการใด ๆ จะต้องได้รับอนุญาต เป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม เท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
[2] Ndiaye, E.H.I., et al., Speed of Sound, Density, and Derivative Properties of Ethyl Myristate, Methyl Myristate, and Methyl Palmitate under High Pressure. Journal of Chemical & Engineering Data, 2013. 58(5): p. 1371-1377.
[3] Barabás, I., Predicting the temperature dependent density of biodiesel–diesel–bioethanol blends. Fuel, 2013. 109: p. 563-574.
[4] Pratas, M.J., et al., Biodiesel Density: Experimental Measurements and Prediction Models. Energy & Fuels, 2011. 25(5): p. 2333-2340.
[5] Ramírez Verduzco, L.F., Density and viscosity of biodiesel as a function of temperature: Empirical models. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2013. 19: p. 652-665.
[6] Ndiaye, E.H.I., D. Nasri, and J.L. Daridon, Speed of Sound, Density, and Derivative Properties of Fatty Acid Methyl and Ethyl Esters under High Pressure: Methyl Caprate and Ethyl Caprate. Journal of Chemical & Engineering Data, 2012. 57(10): p. 2667-2676.
[7] Pratas, M.J., et al., High-Pressure Biodiesel Density: Experimental Measurements, Correlation, and Cubic-Plus-Association Equation of State (CPA EoS) Modeling. Energy & Fuels, 2011. 25: p. 3806–3814.
[8] Hammes, G.G., Physicical Chemistry for The Biological Sciences. 2nd ed, ed. G.G. Hammes and S. Hammes-Schiffer. 2015: John Wiley & Sons, Inc. 485.
[9] Phankosol, S., et al., Estimation of Density of Biodiesel. Energy and Fuels, 2014. 28: p. 4633−4641.
[10] Chum-in, T., et al., Gibbs energy additivity approaches to QSPR in modeling of high pressure density and kinematic viscosity of FAME and biodiesel. Fuel Processing Technology, 2017. 156: p. 385–393.
[11] Prieto, N.M.C.T., et al., Correlation and prediction of biodiesel density for extended ranges of temperature and pressure. Fuel, 2015. 141: p. 23-38.
[12] Pratas, M.J., et al., High-Pressure Biodiesel Density: Experimental Measurements, Correlation, and Cubic-Plus-Association Equation of State (CPA EoS) Modeling. Energy & Fuels, 2011. 25(8): p. 3806-3814.
[13] Dzida, M. and P. Prusakiewicz, The effect of temperature and pressure on the physicochemical properties of petroleum diesel oil and biodiesel fuel. Fuel, 2008. 87: p. 1941–1948.
[14] Chum-in, T., et al., Gibbs energy additivity approaches to QSPR in modeling of high pressure density and kinematic viscosity of FAME and biodiesel. Fuel Processing Technology, 2017. 156: p. 385-393.
[15] Schedemann, A., et al., Measurement and correlation of biodiesel densities at pressures up to 130 MPa. Fuel, 2013. 107: p. 483-492.
[16] Ndiaye, E.H.I., et al., Speed of Sound, Density, and Derivative Properties of Methyl Oleate and Methyl Linoleate under High Pressure. Journal of Chemical & Engineering Data, 2013. 58(8): p. 2345-2354.
