Distillation Time Effect on Lavender Essential Oil Yield and Composition
Notice bibliographique
Résumé
Lavender (Lavandula angustifolia Mill.) is one of the most widely grown essential oil crops in the world. Commercial extraction of lavender oil is done using steam distillation. The objective of this study was to evaluate the effect of the length of the distillation time (DT) on lavender essential oil yield and composition when extracted from dried flowers. Therefore, the following distillation times (DT) were tested in this experiment: 1.5 min, 3 min, 3.75 min, 7.5 min, 15 min, 30 min, 60 min, 90 min, 120 min, 150 min, 180 min, and 240 min. The essential oil yield (range 0.5-6.8%) reached a maximum at 60 min DT. The concentrations of cineole (range 6.4-35%) and fenchol (range 1.7-2.9%) were highest at the 1.5 min DT and decreased with increasing length of the DT. The concentration of camphor (range 6.6-9.2%) reached a maximum at 7.5-15 min DT, while the concentration of linalool acetate (range 15-38%) reached a maximum at 30 min DT. Results suggest that lavender essential oil yield may not increase after 60 min DT. The change in essential oil yield, and the concentrations of cineole, fenchol and linalool acetate as DT changes were modeled very well by the asymptotic nonlinear regression model. DT may be used to modify the chemical profile of lavender oil and to obtain oils with differential chemical profiles from the same lavender flowers. DT must be taken into consideration when citing or comparing reports on lavender essential oil yield and composition.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».