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Enregistrement W1988328463 · doi:10.1002/ejlt.201000500

Utilization of green seed canola oil for in situ epoxidation

2011· article· en· W1988328463 sur OpenAlexaff
Rubeena Mungroo, Vaibhav V. Goud, S.N. Naik, Ajay K. Dalai

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCatalysis and Hydrodesulfurization Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaFormic acidChemistryAcetic acidFourier transform infrared spectroscopyHydrogen peroxideCatalysisYield (engineering)Double bondNuclear chemistryAmberliteIodine valueOrganic chemistryMaterials scienceChemical engineeringFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green seed canola oil is underutilized for edible purposes due to its high chlorophyll content, which makes it more susceptible to photo-oxidation and ultimately reduces the oxidation stability. The present work is an attempt to compare the kinetics of epoxidation of crude green seed canola oil (CGSCO) and treated green seed canola oil (TGSCO) with peroxyacids generated in situ in presence of an Amberlite IR-120 acidic ion exchange resin (AIER) as catalyst. Among the two oxygen carrier studied, acetic acid was found to be a better carrier than the formic acid, as it gives 8% more conversion of double bond than the formic acid. A detailed process developmental study was then performed with the acetic acid/AIER combination. For the oils under investigation parameters optimized were temperature (55°C), hydrogen peroxide to double bond molar ratio (2.0), acetic acid to double bond molar ratio (0.5), and AIER loading (15%). An iodine conversion of 90.33, 90.20%, and a relative epoxide yield of 90, 88.8% were obtained at the optimum reaction conditions for CGSCO and TGSCO, respectively. The formation of the epoxide product of CGSCO and TGSCO was confirmed by Fourier Transform IR Spectroscopy (FTIR) and NMR (1H NMR) spectral analysis.

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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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