A New Fourier Transform Infrared Method for the Determination of Moisture in Edible Oils
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
A rapid, practical, and accurate Fourier transform infrared (FT-IR) method for the determination of moisture content in edible oils has been developed based on the extraction of water from oil samples into dry acetonitrile. A calibration curve covering a moisture content range of 0-2000 ppm was developed by recording the mid-infrared (MIR) spectra of moisture standards, prepared by gravimetric addition of water to acetonitrile that had been dried over molecular sieves, in a 500 microm ZnSe transmission flow cell and ratioing these spectra against that of the dry acetonitrile. Water was measured in the resulting differential spectra using either the OH stretching (3629 cm(-1) or bending (1631 cm(-1)) bands to produce linear standard curves having standard deviations (SDs) of approximately +/-20 ppm. For moisture analysis in oils, the oil sample was mixed with dry acetonitrile in a 1:1 w/v ratio, and after centrifugation to separate the phases, the spectrum of the upper acetonitrile layer was collected and ratioed against the spectrum of the dry acetonitrile used for extraction. The method was validated by standard addition experiments with samples of various oil types, as well as with oil samples deliberately contaminated with alcohols, hydroperoxides, and free fatty acids to investigate possible interferences from minor constituents that may be present in oils and are potentially extractable into acetonitrile. The results of these experiments confirmed that the moisture content of edible oils can be assessed with high accuracy (on the order of +/-10 ppm) by this method, thus providing an alternative to the conventional, but problematic, Karl Fischer method and facilitating the routine analysis of edible oils for moisture content.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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