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Enregistrement W1984653348 · doi:10.5539/mas.v4n8p96

Determination of Process Stability and Response for Glucose Isomerisation Process

2010· article· en· W1984653348 sur OpenAlexvenueno aff
Norliza Abd Rahman, M.A. Hussain

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan Inovasi
Mots-clésFructoseVolumetric flow rateSteady state (chemistry)Eigenvalues and eigenvectorsIsomerizationChemistryProcess (computing)ChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceThermodynamicsBiochemistryPhysicsPhysical chemistryCatalysisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Production of fructose from glucose isomerisation process using a commercial immobilized glucose isomerase (IGI), involved many factors such as pH, temperature, feed flow rate and initial glucose concentration. This study is focused on determination of process stability, eigenvalues,l, and response of the process, eigenvector,x, at various space velocity, D=F/V (F= feed flow rate mLmin-1 and V= volume of packed-bed reactor, 65mL) with initial steady state of glucose and fructose concentration in improving formation of fructose. Simplified Michelis-Menten model was derived for glucose isomerisation with initial concentrations of glucose from 18 gL-1. The temperature under study was 60ºC with pH of 7 and D from 0, 0.3,1, 5 and 10 per minute. From the results, the steady- state of glucose concentration was obtained at 16.375 g/L and 1.75 gL-1. At D = 0.3 the eigenvalues,l, for glucose and fructose are–0.3 and –0.0002 which show that the process is stable as the eigenvalues is negative whereas the faster response is given by the eigenvector,x with values of [-0.3;0]. Increase D will increase the response of the process but at same time maintain the stability of the process.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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