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Enregistrement W2074106715 · doi:10.1007/s11746-004-1011-7

Use of liquid carbon dioxide to remove hexane from soybean oil

2004· article· en· W2074106715 sur OpenAlexaff
Fred J. Eller, Scott L. Taylor, Meredith S. Curren

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensIogen Corporation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexaneChromatographyExtraction (chemistry)ChemistryCarbon dioxideFractionationAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Liquid carbon dioxide (L‐CO 2 ) 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 CO 2 (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 CO 2 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‐CO 2 used increased and was less than 20 ppm after 200 L of CO 2 . The amount of SBO extracted increased with the volume of CO 2 used. Significantly more SBO and hexane were collected from the 25% sample than the 10% sample. During the extraction of the mixture, the CO 2 selectively carried over TG with lower M.W. This research demonstrates the ability to use L‐CO 2 to remove haxane from mixtures of hexane and SBO at both low pressures and temperatures.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,573

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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