Use of liquid carbon dioxide to remove hexane from soybean oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Liquid carbon dioxide (L‐CO2) was investigated as a means to separate hexane from the mixture of soybean oil (SBO) and hexane resulting from the hexane extraction of soybeans. Using a fractionation tower, 5 vol of CO2 (i.e., 100, 200, 300, 500, and 1000 L expanded gas) were passed through 50 mL of two concentrations of n‐hexane (i.e., 10 and 25% w/w) in SBO. After passing through the hexane/SBO mixture, the expanded CO2 was passed through a chilled collection flask to capture extracted hexane and SBO. The raffinate SBO was removed from the column and analyzed for residual hexane using International Organization for Standardization Method 9832:2002. Residual hexane decreased as the amount of L‐CO2 used increased and was less than 20 ppm after 200 L of CO2. The amount of SBO extracted increased with the volume of CO2 used. Significantly more SBO and hexane were collected from the 25% sample than the 10% sample. During the extraction of the mixture, the CO2 selectively carried over TG with lower M.W. This research demonstrates the ability to use L‐CO2 to remove haxane from mixtures of hexane and SBO at both low pressures and temperatures.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».