Lipase‐catalyzed hydrolysis of canola oil in supercritical carbon dioxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The effect of pressure, temperature, and CO2 flow rale on the extent of conversion and the product composition in the enzyme‐catalyzed hydrolysis of canola oil in supercritical carbon dioxide (SCCO2) was investigated using lipase from Mucor miehei immobilized on macroporous anionic resin (Lipozyme IM). Reactions were carried out in a continuous flow reactor at 10, 24, and 38 MPa and 35 and 55°C. Supercritical fluid chromatography was used to analyze the reaction products. A conversion of 63–67% (triglyceride disappearance) was obtained at 24–38 MPa. Mono‐and diglyceride production was minimum at 10 MPa and 35°C. Monoglyceride production was favored at 24 MPa. The amount of product obtained was higher at 24–38 MPa due to enhanced solubility in SCCO2. Complete hydrolysis of oil should be possible by increasing the enzyme load and/or decreasing the quantity of the oil substrate. There was a drop in triglyceride conversion over a 24‐h reaction time at 38 MPa and 55°C, which may be an indication of loss of enzyme activity. Pressure, temperature, and CO2 flow rate are important parameters to be optimized in the enzyme‐catalyzed hydrolysis of canola oil in SCCO2 to maximize its conversion to high‐value products.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».