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Enregistrement W2104188755 · doi:10.1002/cjce.21920

Influence of the medium conditions on enzymatic oxidation of bisphenol A

2013· article· en· W2104188755 sur OpenAlexvenueno aff
Zeki YALÇINKAYA, Selim Gün, Tekin Şahan, Emre Birhanlı, Nurettin Şahiner, Nahit Aktaş, Özfer Yeşilada

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResponse surface methodologyCentral composite designChemistryBisphenol AQuadratic modelMonomerMethanolSolventChromatographyPolymerizationLaccaseCorrelation coefficientEnzymeOrganic chemistryMathematicsPolymerEpoxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A multistep response surface methodology (RSM) was successfully applied to optimise the medium conditions for the enzymatic polymerisation of bisphenol A (BPA). The laccase enzyme used as the catalyst was derived from Funalia trogii (ATCC 200800) yeast culture. The enzymatic polymerisation rate of BPA, based on the measurements of the initial dissolved oxygen (DO) consumption rate in a closed batch system, was studied through RSM. Initially the most effective medium factors, which are monomer concentration (mg/L), temperature (°C) and solvent content (% methanol), were determined through Plackett–Burman Design (PBD), then the steepest ascent combined with central composite design (CCD) steps were applied to evaluate the optimal reaction conditions for the enzymatic polymerisation. The optimal conditions were evaluated to be 748.46 mg/L, 32.24°C and 15.92% for monomer concentration, temperature and solvent content, respectively. A quadratic model was developed through RSM to represent DO consumption in the medium. The maximum DO consumption rate was calculated to be 0.093 mg DO/L min. Several repetitions were conducted at the optimal conditions to validate the system performance. The data evaluated from the quadratic model were in good agreement with those measured experimentally. The variations between the values did not exceed 10%. The correlation coefficient, R2, was calculated to be 0.95, which indicates that 95% of results can be explained by model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,165
Écart entre enseignants0,158 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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