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Enregistrement W2071539848 · doi:10.1002/cjce.5450850608

Comparative Analysis of Single‐Cascade Five‐Zone and Two‐Zone SMB Systems for the Separation of a Ternary Amino Acid Mixture

2007· article· en· W2071539848 sur OpenAlexvenueno aff
Se‐Hee Jo, Jeung Kun Kim, Chang Geun Yoo, Jin‐Il Kim, Yoon‐Mo Koo, Sunyong Mun

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein purification and stability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSimulated moving bedSeparation (statistics)Ternary operationCascadeMargin (machine learning)ChromatographyMaterials scienceChemistryComputer scienceMathematicsStatisticsAdsorption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A ternary separation usually requires the use of two simulated moving bed (SMB) units in series. Since an increase in the number of SMB units leads to a significant increase in capital and operational costs, the use of a single SMB unit is preferred if its structure can be modified to treat a ternary separation. Such a modified single SMB unit has been typified by a five‐zone SMB or a two‐zone SMB so far. The separation performances‐of a five‐zone SMB and a two‐zone SMB are compared in this paper by using the ternary amino acid mixture as a model system. A five‐zone SMB is designed with the safety margin method while a two‐zone SMB is optimized using genetic algorithm. A five‐zone SMB based on the maximum allowable safety margin, although it may not guarantee the global optimum solution, results in much better separation performance than a two‐zone SMB at its global optimum state.

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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,190

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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