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Enregistrement W1991259556 · doi:10.1007/s11746-013-2202-7

Destabilization of Yellow Mustard Emulsion Using Organic Solvents

2013· article· en· W1991259556 sur OpenAlexafffund
Solmaz Tabtabaei, Veronica Maria Ataya Pulido, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmulsionExtraction (chemistry)SolubilityIsopropyl alcoholChemistryAqueous solutionDissolutionAqueous two-phase systemHexaneSolventChromatographyDimethylformamideOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An aqueous extraction process was developed consisting of aqueous contact with dehulled yellow mustard flour to recover protein followed by dissolution of the released emulsion in dimethylformamide (DMF) or isopropyl alcohol (IPA) to recover the released oil in the form of single‐phase oil–solvent miscellae suitable for industrial applications. Only some 38 ± 3 % of the oil in the yellow mustard emulsion was extracted using DMF even at high weight ratios since DMF is widely miscible with water, preventing separation of the oil from the emulsion. A ternary phase diagram of DMF/oil/water was prepared and confirmed the limited solubility of the oil in DMF in the presence of water. The use of 31:1 IPA:oil weight ratio could effectively recover over 94 % of the oil in the emulsion; however, multiple‐stage treatment of the emulsion was proven to be more efficient with lower volumes of IPA required to achieve high oil extraction yields. The results suggest that the optimal conditions for multiple‐stage process were four stages using 2:1 IPA:oil weight ratio, with 96 ± 1 % oil recovery from the emulsion.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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