Frontiers in Chemistry

Introduction

A biodízel egy biológiailag lebomló és megújuló üzemanyag, amelyet átészterezéssel állítanak elő megújuló forrásokból, például szójából, mikroalgákból, pálmaolajból és jatrofából (da Silva César et al., 2018; Corach et al., 2019). Az utóbbi időben a biodízel számos kutatót vonz, mivel ez az egyik leggyakrabban vizsgált bioüzemanyag, amely csökkentheti a fosszilis tüzelőanyagoktól való globális függőséget és az üvegházhatást. A biodízeltermelés a becslések szerint évente 4,5%-kal nő, és 2022-ben eléri a 41 Mm3 -t (Monteiro et al., 2018).

A nyers glicerin a biodízelüzemben az átészterezési folyamat során keletkező fő melléktermék, amely a biodízeltermék 10 tömegszázalékát adja (Samul et al., 2014). Az elemzés alapján minden 10 kg biodízel előállításakor körülbelül 1 kg nyers glicerin keletkezik (Hajek és Skopal, 2010; Tan et al., 2013; Chol et al., 2018). A tiszta glicerin jelenlegi piaci értéke 0,27-0,41 USD/kilogramm; a 80%-os tisztaságú nyers glicerin azonban mindössze 0,04-0,09 USD/kilogramm. Ez bizonyította, hogy a túlzottan előállított glicerin, befolyásolja a glicerin piaci árát. Ezért a nyers glicerin értéknövelt termékekben való felhasználása komoly kérdéssé vált a biodízeliparban.

A nagy tisztaságú glicerint széles körben alkalmazzák különböző iparágakban, például a gyógyszeriparban, a kozmetikai és élelmiszeriparban. A biodízeliparból származó glicerin tisztasági százaléka azonban korlátozza annak magas értékű termékké történő átalakítását (Samul et al., 2014; Talebian-Kiakalaieh et al., 2018). A nyers glicerin számos szennyező anyagot tartalmaz, például szappant, sókat, etanolt, metanolt, vizet, zsírsavat, metilésztereket, glicerideket és hamut (Tan et al., 2013; Dhabhai et al., 2016). Yang et al. (2012) megállapította, hogy a nyers glicerinben lévő szennyeződések nagymértékben befolyásolhatják annak más hozzáadott értékű termékekké történő átalakítását (Yang et al., 2012). Venkataramanan et al. (2012) arról is beszámolt, hogy a nyers glicerinben lévő szappanok erős gátló hatással vannak a glicerin baktériumok általi hasznosítására, ami befolyásolja a nyers glicerin mint szénforrás teljesítményét a fermentációs folyamatban (Venkataramanan et al., 2012). Következésképpen a nyers glicerinben jelen lévő szennyeződések jelentős kihívást jelentenek a nyers glicerin értéknövelt termékké alakítása során. Ezért fontos a nyers glicerin tisztítása a piaci telítődés elkerülése és a biodízelgyártás nyereségének növelése érdekében.

A szakirodalomban a leggyakrabban használt eljárások a desztilláció, az ioncserélő gyanta, a membránszeparációs technológia, a savasítás, majd a semlegesítés és az oldószeres extrakció. A savasítás egy általánosan használt technika a szennyeződések, például a katalizátor szervetlen sókká történő semlegesítésére. A savanyítás mellett a szappanok mennyiségét is képes csökkenteni azáltal, hogy oldhatatlan szabad zsírsavvá alakítja őket, mivel azok hátrányosan befolyásolhatják az elválasztást és hozamveszteséget okozhatnak (Hajek és Skopal, 2010; Kovács és mtsai., 2012). Mivel a savasítási eljárás nem távolítja el az összes szennyeződést, további tisztítási lépésre van szükség az egyéb szennyeződések, például a metanol, az olaj, a víz és az észter eltávolításához. A desztillációs eljárásnak azonban van néhány korlátja a többivel szemben, mivel nagy energiabefektetést igényel a párologtatáshoz, és termikus bomlásokat okoz (Lancrenon és Fedders, 2008). Emellett a desztilláció során nagy vákuumra is szükség van a glicerin magas hőmérsékleten történő denaturálódásának megakadályozása érdekében az akrolein képződés révén (Manosak et al., 2011). Ezenkívül ez az eljárás magas tőkebefektetési és karbantartási költségekkel jár, amihez jelentős glicerinveszteségek társulnak (Sdrula, 2010). A desztillációs eljárással összehasonlítva az ioncsere-eljárás széleskörű elfogadottságra tesz szert az egyszerű működés, az alacsony energiafogyasztás és energiaigény, valamint az a tény, hogy a szennyeződések nyomainak, színének és szagának eltávolításában is hatékonynak bizonyult (Carmona et al., 2009, 2012). Emellett Xiao et al. (2013) azt javasolta, hogy a nyers glicerin többlépcsős tisztítási folyamata növelheti a tisztaságot, ami életképessé teszi azt különböző felhasználási célokra (Xiao et al., 2013).

Ez a tanulmány célja, hogy a legnagyobb tisztaságú nyers glicerint kétlépcsős tisztítással, savasítási és ioncserélő technikával, a Taguchi-módszer segítségével nyerjük. Ebben a tanulmányban statisztikai elemzést, beleértve a Taguchi-féle L9 ortogonális tömböt, jel-zaj arányt, átlagelemzést, varianciaelemzést és regressziós elemzést használtunk a tisztítási folyamatok optimális feltételeinek meghatározására.

Anyagok, vegyszerek és módszerek

Anyagok

A nyers glicerint egy helyi biodízelüzemből gyűjtöttük, Malajziában. Az erős H+ kationcserélő gyantát, az Amberlyst 15-öt a Sigma Aldrich Sdn. Bhd-tól vásároltuk. A gyanta tulajdonságait az 1. táblázat tartalmazza. A foszforsavat (85 tömegszázalék), a nátrium-hidroxid pelleteket és a metanolt a Merck Sdn. Bhd-tól vásároltuk. A kémiai oldatok elkészítéséhez desztillált vizet használtunk.

Glicerin tisztítási folyamat

Első lépés: Savasítás

A nyers glicerint a Manosak et al. (2011) által átvett eljárás alapján előkezeltük. A kísérleteket 500 ml-es Erlenmeyer-lombikokban végeztük, és mágneses keverő segítségével egyensúlyoztuk. Kezdetben a nyers glicerint foszforsavval a kívánt pH-értékre savanyítottuk, majd 1 órán keresztül 200 fordulat/perc állandó fordulatszámon kevertettük, majd az oldatot a fázisszétválasztásig üresen hagytuk. Három rétegre vált szét, amelyek a szabad zsírsav, a glicerin és a szervetlen só rétegek voltak. Az első, zsírsavban gazdag réteget dekantálással választottuk le, a kicsapódott sót pedig 0,45 μm-es szűrővel végzett szűrésekkel távolítottuk el. A középső, glicerinben gazdag réteget NaOH hozzáadásával semlegesítettük (pH 7). A semlegesítési szakaszban képződött szervetlen és zsírsavas sókat 0,45 μm-es szűrővel távolítottuk el. A tervezéshez kiválasztott bemeneti paraméterek a pH, a hőmérséklet és a reakcióidő voltak, amelyeket A, B és C paraméterként jelöltünk (2. táblázat). Ebben a munkában a kísérletek tervezéséhez az L9 ortogonális tömböt használtuk (3. táblázat).

Második lépés: Ioncsere

Az ioncserében a savanyítási folyamatból nyert előkezelt glicerint használtuk fel optimalizált működési feltételek mellett. Az ioncserélő gyantákat úgy vizsgáltuk, hogy a tápanyagot egy 300 ml-es, üvegcsőben hordozott gyantával ellátott oszlopon vezettük át. A szabad ionok eltávolítására Amberlyst 15 típusú hidrogénformájú ioncserélő gyantákat használtunk. A gyantát előzetesen metanollal (25 tömegszázalék) üvegedényben megduzzasztották és az oszlopba töltötték. Emellett szilikagömböket is bepakoltak az oszlopba a felesleges nedvességtartalom eltávolítása érdekében. Az ioncserélő gyantákat az előkezelt glicerinben lévő szabad anionok és kationok adszorbeálására használták. Az előkezelt glicerint ezután az adagolótartályba töltötték, és egy szivattyút használtak a nyers glicerin keringtetésére az ioncserélő gyantaágyon keresztül az előre meghatározott működési feltételek mellett. A rögzített ágyas kísérlet hőmérsékletét szobahőmérsékleten (22 °C) állítottuk be. Ezután a mintát a forgópárologtatóba helyeztük a metanol eltávolítási folyamathoz. A szennyvizet összegyűjtöttük és elemeztük. A tervezéshez kiválasztott bemeneti paraméterek a gyanta mennyisége, az áramlási sebesség és az oldószerek mennyisége voltak. Egy szabványos L9 ortogonális tömböt (OA) választottunk, és kilenc kísérleti vizsgálatot végeztünk a folyamat optimalizálására. Az L9 ortogonális tömb a független tényezők hatásának megértésére szolgál, mindegyiknek 3 faktorszint értékei vannak. A Taguchi kísérleti kísérletterv az L9 ortogonális tömböt javasolja, ahol kilenc kísérlet elegendő a paraméterek optimalizálásához. Az egyes paraméterek három szintje ebben a tanulmányban a 4. táblázatban látható. Az 5. táblázat a különböző szinteken lévő paraméterek különböző kombinációival végzett kísérleti lefutásokat mutatja.

Analitikai módszerek

Agilent 6890 gázkromatográfiát (GC) lángionizációs detektorral (FID) kiegészítve használtuk a glicerin koncentrációjának meghatározására a következő körülmények között: (i) kapilláris oszlop (DB 5HT), 0,32 mm belső átmérőjű, 15 m hosszú, 0,1 μm folyadékfilmmel, (ii) vivőgáz hélium 1,0 ml/perc, és (iii) injektor hőmérséklete 200°C, és (iv) teljes futási idő 5 perc. A glicerin víztartalmát Karl Fisher titrátorral mértük. A hamutartalom kiszámítására szabványos módszert (ISO 2098-1972) alkalmaztunk. A glicerin szerves nem glicerin tartalmát (MONG) a glicerin, a hamu és a víz tartalmának összegéből történő kivonással mértük a szabványos módszer (ISO 2464-1973) alapján. A nyers és a tisztított glicerin pH-értékének meghatározását pH-mérővel (Cyberscan pH 300, 19 Eutectic instruments) végeztük.

Kísérletek tervezése a Taguchi-módszerrel

Ebben a tanulmányban a Taguchi-módszert használtuk a nyers glicerin kétlépcsős tisztítási folyamatának megtervezésére és optimalizálására. A Minitab 16 szoftvercsomagot használtuk a kísérlettervezés és a statisztikai elemzés segítésére az optimális működési feltételek meghatározásához. Ebben a tanulmányban a glicerintartalmat (tömegszázalék) használták paraméterként a savanyítási folyamat hatékonyságának értékelésére különböző működési feltételek mellett. Az egyes OA-kísérletek során kapott adatokat a jel-zaj arány (S/N-arányok) segítségével elemeztük a befolyásoló tényezők hatásának vizsgálata és a kísérleti terven belül beállított paraméterek optimális konfigurációjának meghatározása érdekében. Az S/N-arány többféle kritériummal optimalizálható, beleértve a nagyobb-jobb, a kisebb-jobb vagy a nomina-jobb kritériumot.

Ebben a tanulmányban a nagyobb-jobb megközelítést alkalmaztuk a glicerin tisztítására vonatkozó kísérleti válasz értékelésére. Az S/N arányt az (1) egyenlet segítségével számoltuk ki (Park, 1996; Sharma et al., 2005):

ahol “n” az egyes próbafolyamatok ismétléseinek teljes számát jelenti, Yi pedig a glicerin tisztaságát az “i” ismétlési kísérletben, amelyet az egyes próbafolyamatok azonos kísérleti körülmények között végeztek. Az S/N arányt minden kísérletre kiszámítottuk. A jelentős paramétereket a glicerin tisztaság S/N-aránya alapján azonosítottuk.

Analysis of Mean

Ebben a tanulmányban a savanyítási folyamat optimális működési feltételeinek meghatározásához a középérték-elemzést (ANOM) használtuk (Chary és Dastidar, 2012). Az S/N arány átlaga az egyes paraméterek hatását mutatja, egymástól függetlenül. Az S/N arány átlagát az összes kísérlet S/N arány értékének átlagolásával számoltuk ki.

Az “F” egyedi paraméter S/N-arányának átlagát az “I” szinten a (2) egyenlet segítségével számoltuk ki:

Ahol nFi az “F” paraméter megjelenéseinek száma az “i” szinten, j pedig az “F” paraméter S/N arányát jelenti az “i” szinten a j-edik értékben (ahol j = 1,2,3…, n).

Varianciaanalízis

A különböző paramétereknek a folyamat teljesítményére gyakorolt hatásának statisztikai értékelésére varianciaanalízist (ANOVA) végeztünk. Az ANOVA-t a négyzetek összegének (SS), a varianciának (V), a szabadsági fokoknak (DOF), a varianciahányadosnak (F faktor) és a hozzájárulási százaléknak (ρF) a kiszámításával végeztük. Az ANOVA-ban az összes paraméter és a paraméterek közötti kölcsönhatás szignifikanciáját az alábbiakban felsorolt egyenletek segítségével vizsgáltuk. A Taguchi-módszer szerint az összes vizsgált paraméter százalékos hozzájárulását használták az egyes paraméterek savasodási folyamatra gyakorolt hatásának értékelésére, és annak vizsgálatára, hogy az ANOVA-elemzés segítségével mely paraméterek befolyásolták jelentősen a folyamat válaszát (Roy, 2001). Az egyes paraméterek százalékos hozzájárulását, ρF-et, az alábbi egyenlet segítségével számoltuk ki:

A (3) egyenletben Ve a hiba miatti variancia, DOFF a vizsgált paraméter szabadságfoka, és a paraméter szintjének számából (L) kivonva egyet lehet kiszámítani.

A faktor miatti négyzetek összegét, SSF-et a (4) egyenlet segítségével számoltuk ki:

amelyben ηt = az egyes paraméterek S/N arányának összege az i-edik szinten, ηi a kísérleti eredmények S/N aránya és m a paraméter egyes szintjeinek ismétlődő száma.

A (3. egyenletben szereplő SST-t az (5. egyenlet segítségével számoltuk ki.) Az SST a négyzetek összege, N az összes megfigyelés száma,

A hiba miatti négyzetek összegét, SSe, a (6) egyenlet alapján számoltuk ki:

A paraméter varianciáját, Vp-t a (7) egyenlet alapján számoltuk ki:

A Fisher-arányt (F), amely meghatározza egy paraméter jelentőségét, a (8) egyenlet alapján számoltuk ki:

Kísérletek megerősítése

A megerősítő vizsgálatot az ANOM és ANOVA elemzés által javasolt optimális feltételek ellenőrzésére végeztük. A megjósolt glicerin tisztaságot és S/N arányt a (9) egyenlet segítségével számoltuk ki:

mivel Ym = az S/N arány teljes átlaga, Yi¯ = az S/N arány az optimális szinten, és k = a paraméterek száma.

Eredmények és megbeszélés

A nyers glicerin jellemzése

A nyers glicerin sötétbarna folyadék volt, amelynek pH-ja 9,6 volt. A kereskedelmi glicerinhez képest magasabb pH-értékkel rendelkezik. A nyers glicerin kis mennyiségű glicerint (46,8 tömegszázalék), de magas hamu-, víz- és MONG-tartalmat tartalmaz, amint az a 6. táblázatban látható. Látható, hogy a nyers glicerin fő szennyeződése a MONG-tartalom (50,4 tömegszázalék). A MONG olyan szennyeződésekből áll, mint a biodízel-feldolgozási lépésekből származó glicerinben lévő szappan, alkohol és metilészterek (Kongjao et al., 2010). A képződő szabad zsírsavak oldható szappanként szabadulnak fel. Ezenkívül a metil-észterek a fázisszétválasztási folyamat során a glicerinfázisban szuszpendálódnak (Kongjao et al., 2010). Ezek a szerves vegyületek esetleg a glicerinoldatban maradó lúgos katalizátorral, például NaOH-val vagy KOH-val is reakcióba lépnek, és szappant reformálnak. A hamutartalom (4,7 tömegszázalék) szervetlen anyagokból áll, amelyek a lúgos katalizátorok, például NaOH és KOH felhasználásából származnak az átészterezési folyamat során. A nyers glicerinminta 9,3 tömegszázalékos víztartalma talán a glicerin higroszkópos jellegéből adódik, amely az átészterezési folyamat során nedvességet vesz fel a környezetéből.

Savanyítás

Taguchi módszerrel vizsgáltuk a paraméterek hatását a savanyítási folyamat teljesítményére és azonosítottuk az optimális működési feltételt. A kísérlet tervezéséhez három szabályozható paramétert (pH, hőmérséklet és reakcióidő) használtunk, mindegyik paraméter három különböző szinten. A kiválasztott paraméterek, szintek és szabadságfokok alapján egy standard L9 OA-t választottunk. A Taguchi-módszer alapján a kísérletek eredményeit az S/N-arány fogalmában számoltuk ki, majd értelmeztük. Az S/N arányok a minőségi jellemzőknek a kívánt értéktől való eltéréseit mérik, és kiszámítják az optimális feltételeket (Karabas, 2013). A tanulmány célja a glicerin tisztaságának maximalizálása. Így a magasabb minőségi jellemzők jobban kívánatosak. Az S/N arány meghatározásához az (1) egyenletet használtuk. Az egyes kísérleti futtatások S/N-arányait úgy kaptuk meg, hogy a glicerin tisztaságának értékeit és az egyes kísérleti futtatások több “n” ismétlését beillesztettük az (1) egyenletbe.

Optimal Conditions by ANOM Approach

Az ANOM-ot az egyes paraméterekre gyakorolt hatás azonosítására és a savanyítási folyamat optimális feltételeinek meghatározására használják (Chary és Dastidar, 2012). Ezt az elemzést a kísérletekben használt adott paraméter összes S/N-arányának átlagolásával végezték el. A (2) egyenletet alkalmaztuk az S/N-arány átlagának kiszámításához, és az egyes kísérletekre kapott értékeket a 7. táblázat tartalmazza. Az optimális működési feltételeket a maximális S/N-arány alapján határoztuk meg egy bizonyos szinten. Az S/N-arány magasabb átlaga azt jelzi, hogy a paraméter erősebb hatással van a savasodási folyamatra. Amint az 1. ábrán látható, a maximális glicerin-tisztaság elérése érdekében végzett savanyítás optimális működési feltételei a következők voltak: pH a 2. szinten (2), reakcióhőmérséklet a 3. szinten (70 °C) és reakcióidő a 2. szinten (40 perc). Az ANOM-ból kapott eredményeket ANOVA-val is ellenőrizték.

A paraméterek hatása a savasodásra

A S/N arányok átlaga tükrözi a paraméterek szintjét a savasodás folyamatára. Amint az 1. ábrán látható, a pH a savanyítási folyamatot és a termék minőségét befolyásoló domináns paraméter, amelyet a hőmérséklet és a reakcióidő követ. Ez azt jelzi, hogy a pH paraméter kritikusan befolyásolja a savanyítási folyamatot és a kapott termék minőségét. A paraméterek jelentőségét kvantitatív módon is megkaptuk az ANOM-ból. Ezt úgy számították ki, hogy kiszámították a legmagasabb értéknek a legalacsonyabb értéktől való eltérését. A legmagasabb rangot az a paraméter kapta, amelyik a legnagyobb eltérési értéket hordozta. A nagy eltérés az adott paraméter jelentős hozzájárulását és hatását jelzi a savanyítási folyamat teljesítményére. Amint a 7. táblázatban látható, a pH volt a legjelentősebb paraméter 2,32-es eltéréssel, és a reakcióidő volt a legkevésbé jelentős paraméter 0,41-es eltéréssel.

A paraméterek százalékos hozzájárulása ANOVA-val

A Taguchi-módszer szerint az egyes paraméterek százalékos hozzájárulását értékelték, hogy pontosan számszerűsítsék a paraméter hatását a savanyításra a glicerin tisztasága szempontjából (Roy, 2001). Az ANOVA-elemzés eredményei és az egyes paraméterek százalékos hozzájárulása a 8. táblázatban látható. Megfigyelhető volt, hogy a pH-nak domináns hatása volt a savasodási folyamatra, 76,37%-os százalékos hozzájárulással. A paraméterek hozzájárulása a következő sorrendben alakult: pH (76,37%) > hőmérséklet (19,44%) > reakcióidő (2,72%). Ez az eredmény összhangban volt az ANOM-elemzésből kapott eredményekkel.

Megerősítő kísérletek

A megerősítő kísérlet a Taguchi tervezési módszer fontos lépése. Ezt a lépést az optimalizálási vizsgálat végén kell elvégezni annak ellenőrzésére, hogy az ANOM segítségével azonosított optimalizált működési feltételek a kívánt kísérleti eredményt produkálják-e. Az azonosított optimális működési feltételek kombinációja nem szerepelt az ortogonális tömb kilenc kísérleti futtatásában. Így az egyes paraméterek optimalizált értékének felhasználásával megerősítő kísérletet végeztünk a savasítási folyamatra, és kiszámítottuk az S/N arányt. A glicerin tisztaságát a (9. egyenlet segítségével becsültük meg, és a tényleges és az előre jelzett glicerin tisztaságának összehasonlítását a 9. táblázat tartalmazza. Amint az a 9. táblázatból látható, a megerősítő kísérletből kapott S/N arány jó összhangban van az előre jelzettekkel. Ezek az eredmények azt mutatták, hogy a savanyítási folyamat optimalizálása a legnagyobb tisztaságú glicerin előállítása érdekében sikeres volt.

Ioncsere

Három szabályozható paramétert (gyanta mennyisége, oldószer mennyisége és áramlási sebesség) optimalizáltunk, mindegyik paramétert három különböző szinten, a Taguchi ortogonális tömb kísérleti terv segítségével. Az azonosított paraméterek száma, a több szint és a szabadságfokok alapján a jelenlegi vizsgálatban egy standard L9 OA-t választottunk. Összesen huszonhét kísérleti futtatást végeztünk az L9 OA alapján három ismétléssel. Minden egyes kísérleti menetben meghatároztuk a folyamat válaszát a glicerin tisztasága (tömegszázalék) tekintetében, és statisztikai megközelítéssel tovább elemeztük. A glicerin tisztaságára vonatkozó összegyűjtött adatokat az 5. táblázat tartalmazza. A kapott eredmények alapján a kísérletek glicerin tisztasága (tömegszázalék) 87,04 és 97,87 tömegszázalék között változott. Ez azt jelzi, hogy az ioncsere-folyamat minden szabályozható paramétertől (a gyanta mennyiségétől, az oldószer mennyiségétől és az áramlási sebességtől) függ, és ezt a megállapítást a statisztikai elemzés tovább igazolta. A kísérletek eredményeit S/N arányra konvertáltuk. A tanulmány célja az ioncsere-folyamatból nyert glicerin tisztaságának maximalizálása. Így a magasabb minőségi jellemzőket az S/N-arány kiszámításához használjuk.

Optimal Conditions by ANOM Approach

A kísérlethez kapott S/N-arány átlagát a 10. táblázat mutatja be. Az optimális működési feltételeket az S/N arány maximális értéke alapján választottuk ki egy paraméter bizonyos szintje mellett. Az ioncsere-folyamatra gyakorolt erősebb hatást az S/N-arány magasabb átlaga jelzi. Ezért a paraméterek optimális működési feltételeit az S/N-arány legnagyobb átlagos értékével rendelkező szinten kaptuk meg. Amint a 2. ábra mutatja, az ioncsere-folyamat optimális működési feltételeit a maximális glicerin-tisztaság elérése érdekében a következőképpen határoztuk meg: a gyanta mennyisége a 3. szinten (40 g), az áramlási sebesség az 1. szinten (15 ml/perc) és az oldószer mennyisége a 3. szinten (60%). Az ANOM-ból kapott eredményeket ANOVA-val is ellenőriztük.

A paraméterek hatása az ioncserére

A S/N arányok átlagának tartománya a paraméterek ioncsere-folyamatra gyakorolt hatásszintjét tükrözi. Amint a 2. ábrán látható, az ioncsere-folyamatot és a termékminőséget befolyásoló domináns paraméter az áramlási sebesség volt, amelyet a gyanta mennyisége és az oldószer mennyisége követett. Ezeknek a paramétereknek a jelentőségét kvantitatív módon is meg lehetett kapni az ANOM-ból. Ezt úgy határozták meg, hogy kiszámították a legnagyobb értéknek a legkisebb értéktől való eltérését. A legmagasabb rangot a legnagyobb eltérési értéket mutató paraméterhez rendelték. A jelentős eltérés az adott paraméter jelentős hozzájárulását és hatását jelzi az ioncsere-folyamat teljesítményére. Amint a 10. táblázatban látható, az áramlási sebesség volt a fő hozzájáruló paraméter, és az oldószer mennyisége volt a legkevésbé hozzájáruló paraméter.

A paraméterek százalékos hozzájárulása ANOVA segítségével

A glicerin tisztaságára és az egyes paraméterek százalékos hozzájárulására vonatkozó ANOVA eredményeit a 11. táblázat mutatja be. Az eredményből egyértelműen kiderült, hogy az áramlási sebesség 51,02%-os százalékos hozzájárulással domináns hatást gyakorolt az ioncsere-folyamatra. A paraméterek hozzájárulása növekvő sorrendben a következő: áramlási sebesség (51,02%) > gyanta mennyisége (28,42%) > oldószer mennyisége (12,33%). A kísérleti eredmények jó összhangban voltak az ANOM analízisből kapott eredményekkel.

Megerősítő kísérlet

A modell 96,91%-os glicerin tisztaságot és 39,72-es S/N arányt jósolt a 60% oldószer, 15 ml/perc áramlási sebesség és 40 g gyanta optimális körülmények között. A kísérletileg kapott értékeket összehasonlítottuk a modell által megjósolt értékkel, hogy megerősítsük az optimalizálási eljárás érvényességét a megállapított működési feltételek mellett. Az eredmény azt mutatja, hogy a maximális glicerin tisztaságot (98,2%) és 39,78 S/N arányt kaptunk az optimalizált működési feltételek mellett. A megerősítő kísérletek eredményei azt mutatták, hogy a kapott tényleges kísérleti érték és az S/N arány jó összhangban volt az előre jelzettekkel. Ezért megállapítható, hogy az ioncserélő eljárás optimalizálása a glicerin tisztaságának javítása érdekében sikeres volt.

A tisztított glicerin jellemzőinek összehasonlítása más munkákkal

A jelen munkában kapott eredményt összehasonlítottuk korábbi tanulmányokkal, és a 12. táblázatban mutatjuk be. Az összehasonlító táblázat azt mutatja, hogy az ebben a munkában alkalmazott kétlépcsős tisztítási módszer, amely savasítási és ioncsere technikákból áll, sikeresen állított elő nagyobb tisztaságú glicerint, mint más munkák. Az ebben a vizsgálatban kapott tisztított nyers glicerin százalékos aránya 98% volt. Saifuddin és munkatársai (2013) a jelen munkához képest alacsonyabb, 93,1-94,2%-os tisztaságú glicerinhozamot értek el savasítás és adszorpciós kezelés alkalmazásával. Emellett a mi kétlépéses tisztítási technikáink hatékonyabbak és jobbak voltak a Manosak et al. (2011) és Kongjao et al. (2010) által alkalmazott kémiai és fizikai kezeléshez képest a glicerin tisztaságát tekintve.

Következtetés

A munka célja, hogy a Taguchi-optimalizálás eszközének segítségével nagy tisztaságú glicerint nyerjünk a kétlépéses tisztítási folyamat segítségével. A savasítási folyamat, majd az azt követő ioncsere 98,20 tömegszázalékos tisztaságú glicerint eredményezett. A pH (2), a hőmérséklet (70 °C) és a reakcióidő (40 perc) optimalizált körülményei mellett a savasítási folyamat 76,18 tömegszázalékos tisztaságú glicerint eredményezett. Az ioncsere-folyamatban az előkezelt glicerint használtuk fel, amelyet a savasítási folyamatból nyertünk optimalizált működési feltételek mellett. Az ioncsere-folyamat 98,20 tömegszázalékos tisztaságú glicerint nyert a 60%-os oldószer-tartalom, 15 ml/perc áramlási sebesség és 40 g gyanta optimális körülmények között. A Taguchi-módszerrel előre jelzett értékeket összehasonlítottuk a tényleges kísérleti eredményekkel, és a tényleges eredmény jó egyezést mutatott az előre jelzett eredménnyel. Ez azt mutatja, hogy a Taguchi módszert sikeresen alkalmazták a biodízelből származó nyers glicerin tisztítására szolgáló kétlépéses eljárás optimalizálására. Ez a tanulmány azt mutatja, hogy a glicerin tisztasága 35,60 tömegszázalékról 98,20 tömegszázalékra javult a savasítási és ioncserélési folyamatok optimalizálása után, a glicerintartalom pedig a BS 2621:1979 alapján elfogadott mennyiségben van.

A szerzői hozzájárulás

HT: a munka tervezése, kísérleti munka, az adatok elemzése és értelmezése, valamint a kézirat megírása. AA: a vizsgálat koncepciója, a munka megtervezése és a kézirat átdolgozása. AB: az adatok elemzése és értelmezése, valamint a kézirat megírása.

Érdekütközés

A szerzők kijelentik, hogy a kutatást olyan kereskedelmi vagy pénzügyi kapcsolatok hiányában végezték, amelyek potenciális érdekellentétként értelmezhetők.

Köszönet

A szerzők hálásak az Universiti Malaya Research Grant (UMRG) – Frontier Science (AFR) RG384-17AFR kutatási alapnak a Maláj Egyetemtől a kutatás pénzügyi támogatásáért.