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Enregistrement W2059769508 · doi:10.1007/s11746-010-1594-x

Effect of Operating Parameters on Oil and Phenolic Extraction Using Supercritical CO<sub>2</sub>

2010· article· en· W2059769508 sur OpenAlexafffund
Haiyan Li, Jun Wu, Curtis Rempel, Usha Thiyam

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanola Council of Canada
Mots-clésCanolaChemistryHexaneSupercritical carbon dioxideExtraction (chemistry)Supercritical fluidChromatographyYield (engineering)SolventSupercritical fluid extractionResidual oilFood scienceOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Supercritical fluid extraction (SFE) with carbon dioxide was used to extract oil from canola press cake. Different operating conditions, e.g. pressure, temperature, and co‐solvent % were investigated to optimize extraction parameters to yield canola meal with &lt;4% oil. The residual oil content in the extracted canola meal reduced to 2.1–2.9% in our experimental trials. Residues of the optimum conditions based on oil yield were compared for the total phenolic content and the main phenolic compounds. Sinapine (the choline ester of sinapic acid) was the major phenolic constituent in both the SFE and n ‐hexane extracted canola meals and press cakes. n ‐Hexane extracted residues showed the retention of the highest sinapic acid, sinapine, sinapoyl glucose and total phenolic contents (mg/g) while the SF‐extracted residues showed the lowest values for these compounds.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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