OPTIMIZATION AND SENSITIVITY ANALYSIS OF AN EXTENDED DISTRIBUTED DYNAMIC MODEL OF SUPERCRITICAL CARBON DIOXIDE EXTRACTION OF NIMBIN FROM NEEM SEEDS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In this article, supercritical extraction of nimbin from neem seeds has been studied. In order to investigate the effect of parameters on nimbin extraction yield, a partial differential equation model based on mass conservation principles. The model was solved using MATLAB software. The results were successfully validated with available laboratory experimental data. The optimum values of the operating parameters were obtained using gradient search strategy. Optimization routine was employed to maximize process profit. The optimum value of temperature, pressure, CO 2 flow rate and particle diameter were found to be 305K, 177.339 bar, 0.9660 cm 3 /min and 0.0575 cm, respectively. Finally, a sensitivity analysis was carried out on the different model parameters, and found that process profit is mostly sensitive to neem price. PRACTICAL APPLICATIONS This work uses mathematical optimization as a computational engine to arrive at the best solution for neem extraction in a systematic and efficient way. In the context of neem supercritical fluid extraction (SFE) systems, coupling optimization with suitable simulation modules opens a new avenue of possibilities. It saves money and provides economical benefits. In neem SFE process, measuring parameters and understanding the process are difficult. In this case, modeling can provide virtual environmental for operator practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle