Modeling l‐dopa purification by chiral ligand‐exchange chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A model describing elution‐band profiles that combines multiple chemical equilibria theory with the nonideal equilibrium–dispersion equation for solute transport is used to predict and characterize the separation of l,d‐dopa by chiral ligand‐exchange chromatography (CLEC). Formation constants and stoichiometries for all equilibrium complexes formed in the interstitial volume and pore liquid are taken from standard thermodynamic databases and independent potentiometric titration experiments. Formation constants for complexes formed with the stationary phase ligand (N‐octyl‐3‐octylthio‐d‐valine) are determined from potentiometric titration data for a water‐soluble analogue of the ligand. This set of pure thermodynamic parameters is used to calculate the spatially discretized composition of each column volume element as a function of time. The model includes a temperature‐dependent pure‐component parameter, determined by regression to a single elution band for the pure component, that corrects for subtle effects associated with immobilizing the N‐octyl‐3‐octylthio‐d‐valine ligand onto the stationary phase. The model is shown to accurately predict elution chromatograms and separation performance as a function of key column operating variables. The model is then used to better understand the connection between chemical equilibria within the system and changes in band profiles and band separation resulting from changes in column operating conditions. © 2007 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 2007
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».