Effect of Oil Heat Treatment on Chemical Constituents of Semantan Bamboo (Gigantochloa scortechinii Gamble)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Effect of oil heat treatment on chemical constituents of 3 years old Gigantochloa scortechinii Gamble bamboo was investigated. The bamboo splits within epidermis were heat-treated using crude palm oil at temperature 140°C, 180°C and 220°C for duration 30 and 60 min. After removed the epidermis, the samples were then grind to pass a BS 40-mesh sieve and retained on a BS 60-mesh sieve. The sawdust was air dried for several days before conducted to chemical analyses (cellulose, hemicellulose and lignin) based on TAPPI Standard Methods. The colorimetric method devised by Humprey and Kelly (1960) was adapted to analysis starch in bamboo. Reading was obtained through Baush Lomb UV Spectrophotometer at 650 mm calculated by standard reference using A.R. potato starch. Control was used as comparison for each type of test conducted. There was no significant different between control and condition at 140°C for 60 min (81.4%) of holocellulose content. The value was decreased by 2.1 to 10.7% (79.7 to 72.7%) after heating at 180 to 220°C for 30 to 60 min. The hemicellulose content of bamboo was ranged 24.1 to 27.8% after heating at 140-220°C for 30 to 60 min. The cellulose content of heat-treated bamboo was ranged 47.4 to 55.2% after reduced about 2 to 14%. Lignin content increased about 16% (26%) at 220°C/60 min after reduced approximately 1 to 5% at 140 to 180°C for 30 to 60 min. Starch content was largely reduced about 2 to 54% (4 to 1.9%) at 140 to 180°C for 30 to 60 min of treatment. The results indicated that degradation of cellulose and hemicellulose of heat-treated bamboo was attributed to plasticization of lignin during heating in the same time hydrolysed the starch 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 | 0,000 |
| 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 découle