Rasvahappometyyliesteri Katso myös | Lähteet | NavigointivalikkoTeoksen verkkoversio10.1002/14356007.a10_245.pub210.1016/j.fuel.2009.08.014ISSN 0016-2361Artikkelin verkkoversioTeoksen verkkoversio/10.1017/CBO978051184418822736811ISSN 0022-300XArtikkelin verkkoversio10.1016/j.watres.2005.10.019ISSN 0043-1354Artikkelin verkkoversio

Esterit


esteriärasvahapostametanolistavaihtoesteröinnilläkasviöljypohjaisissabiopolttoaineissaemäskatalysoiduinnatriumhydroksidianatriummetoksidiakaliumhydroksiasetaaniluku1988triglyseriditrasvahapotkaasukromatografialla





Rasvahappometyyliesteri, eli FAME (eng. Fatty Acid Methyl Ester) tarkoittaa rasvahapon metyyliesteriä, joka on valmistettu rasvahaposta ja metanolista vaihtoesteröinnillä. FAMEt ovat yleisiä kasviöljypohjaisissa biopolttoaineissa.[1] FAMEja valmistetaan yleensä emäs-katalysoiduin reaktioin. Emäksenä käytetään esimerkiksi natriumhydroksidia, natriummetoksidia[2] tai kaliumhydroksia. FAMEja käytetään biopolttoaineiden valmistuksessa koska vapaat rasvahapot voivat syövyttää aikaa myöden moottoreiden metallia, polttoaineen valmistuslaitosten laitteistoja jne. Toisin kuin neutraalit FAMEt, vapaat rasvahapot ovat vain heikosti happamia, mutta niiden käytössä niiden aiheuttama syöpyminen kertyy. Toinen parannus on se, että FAMEilla on myös 12–15 suurempi setaaniluku suhteessa niiden esteröimättömiin muotoihin.[3]


Transesterification FAME.svg

FAMEja on biopolttoaineiden lisäksi käytetty myös bakteeritutkimuksessa vuodesta 1988 asti. Kullakin eliöllä on omanlaisensa rasvahappokoostumus. Metyyliesteröimällä näytteenä otetun bakteerin tai usean bakteerin kolonnian triglyseridit, rasvahapot jne., voidaan ne tutkia kaasukromatografialla ja luoda eliöstä tai kolonniasta profiili.[4] Esimerkiksi jostakin vesistöstä otetun FAME-käsitellyn bakteerinäytteen avulla voidaan vesistö tunnistaa tietyllä varmuudella saastuneiksi ulosteista vertailemalla näytettä bakteeriprofiiliin, jonka bakteerien tiedetään olevan ulosteperäisiä. Jos näytteen ja kannan välillä on kylliksi samanlaisuutta, on vesistö todennäköisesti saastunut, jos ei, saattaa vesistö olla puhdas. Menetelmää kutsutaan MST:ksi (eng. microbial source tracking), ja siinä voidaan käyttää muitakin menetelmiä kuin vain metyyliesteröintiä.[5]



Katso myös |


  • Biodiesel

  • Esteröinti

  • Solvolyysi

  • Hydrolyysi


Lähteet |



  1. David J. Anneken, Sabine Both, Ralf Christoph, Georg Fieg, Udo Steinberner, Alfred Westfechtel: ”Fatty Acids”, Ullmann's Encyclopedia of Industrial Chemistry. Weinheim: Wiley-VCH, 2005. OCLC: 910197915. ISBN 9783527306732. Teoksen verkkoversio (viitattu 19.4.2018). doi:10.1002/14356007.a10_245.pub2.


  2. Amish P. Vyas, Jaswant L. Verma, N. Subrahmanyam: A review on FAME production processes. Fuel, 2010, 89. vsk, nro 1, s. 1–9. doi:10.1016/j.fuel.2009.08.014. ISSN 0016-2361. Artikkelin verkkoversio.


  3. Schobert, Harold H: Chemistry of fossil fuels and biofuels, s. 62-64. Cambridge, Englanti: Cambridge University Press, 2013. OCLC: 859139114. ASIN: 0521114004. ISBN 9780521114004. Teoksen verkkoversio. doi:/10.1017/CBO9780511844188.


  4. Nicholas S. Sekora, Kathy S. Lawrence, Paula Agudelo, Edzard van Santen, John A. McInroy: Using FAME Analysis to Compare, Differentiate, and Identify Multiple Nematode Species. Journal of Nematology, syyskuu 2009, 41. vsk, nro 3, s. 163–173. PubMed:22736811. ISSN 0022-300X. Artikkelin verkkoversio.


  5. Duran, Metin; Haznedaroğlu, Berat Z.; Zitomer, Daniel H: Microbial source tracking using host specific FAME profiles of fecal coliforms. Water Research, 1.1.2006, 40. vsk, nro 1, s. 67–74. doi:10.1016/j.watres.2005.10.019. ISSN 0043-1354. Artikkelin verkkoversio.







Popular posts from this blog

Quoting Keynes in a lectureIs differentiated instruction permitted by universities?How to make students learn prerequisitesUnsatisfactory Instructor Evaluations: balancing of expectations of engineering studentsWhat is the difference between a “statistician”, “applied statistician”, and an academic applying advanced stats within their field?Listing in reference section, but not quotingHow to efficiently use time while preparing for a class?Graduate Admissions: Teaching Emphasisstrategies for sharing teaching information with universities I don't personally have contacts withIs there an efficient way to give a large class of students feedback about their assignments?Is it unreasonable to expect students to read the lecture notes before attending the first class?

Rank groups within a grouped sequence of TRUE/FALSE and NAGrouping functions (tapply, by, aggregate) and the *apply familyCharacters counting and subletting specific patternsWhat is the purpose of setting a key in data.table?data.table vs dplyr: can one do something well the other can't or does poorly?how to make a bar plot for a list of dataframes?How to group by unique values in a list in RPandas - Alternative to rank() function that gives unique ordinal ranks for a columnRank within group in for loop in RData transformation: from dyadic to observational data in RGetting map from purrr to work with paste0

Are all passive ability checks floors for active ability checks?Does passive perception supersede active perception?Which skills can be used passively?Active Opposition with Free-Form Professions in Fate5E Trap/Ambush/Stealth Mechanics VS Passive Perception ConfusionInteraction between perception and stealth in obscured conditionsHow does Keen Sight affect Passive Perception?Are all d20 rolls either attacks, saves or ability checks?Can players declare that they are making a specific ability check?Can I see a Hidden creature that is not obscured at all?Can a Stealth check ever be made passively?Is this alternate version of the Observant feat balanced?What is the minimum amount of skill points per HD?