Optimization of lipase‐catalyzed sorbitol monoester synthesis in organic medium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence of acid/polyol molar ratio and reaction time on lipase‐catalyzed esterification of oleic acid (OA) and sorbitol was studied to determine optimal conditions for monoester synthesis. A simple mathematical model was developed to determine relationships between various parameters of technical and/or economical importance. A direct relationship. independent of OA initial concentration and reaction time, was shown between the percentage of monoester in total esters, monoester concentration (the maximum was 25–30 mM for 70–80% monoester), and sorbitol conversion rate. A high sorbitol conversion was always associated with a low percentage of monoester in total ester. No absolute optimum could be found, so that compromises should be chosen, with the help of the results presented herein, depending on the constraints on the process. Two possible optima are proposed. In both examples, monoester (25–30 mM) is 80% pure. In the first case, productivity is maximized (15 mmol·L −1 ·h −1 ), but OA and sorbitol conversions are only 40 and 60%, respectively. In the second case, a high OA conversion (>99%) is favored at the expense of monoester productivity (1.8 mmol·L −1 ·h −1 ), 60% of the sorbitol being converted. It was shown that, although sorbitol monoester has better surface properties than diester, the addition of 20% diester did not modify the interfacial activity of monoester and slightly increased its surface activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».