Optimal design of a four‐zone simulated moving bed process for separation of homoharringtonine and harringtonine
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A simulated moving bed (SMB) technology was applied to the separation of homoharringtonine (HHT) and harringtonine (HT), which were known to have the potentiality of being used as anti‐cancer agents. First, a series of pulse injection experiments were performed for estimation of the adsorption isotherm and mass‐transfer parameters of HHT and HT. The estimated parameters were utilised in the SMB optimisation tool based on the standing wave design method. From the optimisation tool prepared, the SMB operating parameters (zone flow rates and step time) that led to the highest throughput were obtained under the constraints of product purities (=99.0%) and pressure drop (≤1000 psi). Such an optimisation work was then extended to determine an optimal size of the adsorbent particle for the SMB of interest. The results showed that a particle size of 29 µm was the optimal one for maximising the SMB throughput under the conditions that the column configuration was 2–2–2–2 and the length of each column was 25 cm. If the SMB had the particle size other than 29 µm, its throughput was limited by either the maximum operating pressure or the mass‐transfer efficiency. Finally, an efficient procedure of removing a mobile‐phase additive (ammonium formate) from the product stream of the aforementioned SMB system was developed using a liquid–liquid extraction (LLE) technique. From the results of this study, it was confirmed that the SMB process coupled with a LLE procedure could be highly effective in separating HHT and HT with high throughout and high purity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».