Comparative Evaluation of Regenerative Capacity of Different Adsorbents and Filters for Degraded Frying Oil
Notice bibliographique
Résumé
The quality of degraded frying oil using Magnasol and Filtrite adsorbents was evaluated. Level of adsorbents (1%, 2% and 3%), treatment duration (2min, 5min and 8min) and temperature (60°C and 160°C) were the processing variables considered. The maximum improvement was up to an extent of 7.0% to 8.8%, 15.2% to 18%, 11.7% to 14.6% and 4.5% to 5.9% for capacitance (C), viscosity (μ), photometric colour index (PCI) and free fatty acids (FFAs), respectively. Specific gravity (γ) and colour parameters (L*, a*, b* and ΔE*) showed no significant difference due to treatments. The interaction of temperature and adsorbent level showed a more pronounced effect. The use of an adsorbent with different filters in a device, used at the food service establishment to filter oil under high-pressure, improved oil quality except for FFAs. The maximum reduction in C, γ, PCI and FFAs varied between 5.1% to 42.6%, 7.4% to 33.3%, 7.8% to 62.7% and 0.5% to 4.4%, respectively, depending upon filtration treatment. Colour parameters and γ were not affected. Polishing of oil by circulating it through the device for up to 30min also provided improvement in γ, C, μ, PCI and FFAs in the ranges of 0.18–0.40%, 19.3–27.2%, 16.0–23.7%, 28.7–42.9% and 1.1–2.2%, respectively. The combination of active and passive filtration systems has good prospects for oil quality improvement.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».