Process for Glycine Production by Antisolvent Crystallization Using Its Phase Equilibria in the Ethylene Glycol–NH<sub>4</sub>Cl–Water System
Notice bibliographique
Résumé
A new process for the production of glycine by using antisolvent crystallization with the mixture of ethylene glycol (MEG) and water as a substitute for methanol has been developed on the basis of chemical modeling phase equilibria for the glycine–NH 4 Cl–MEG–H 2 O system. MEG is considered as a green solvent because it has great higher boiling point up to 470 K and thus is almost nonvolatile compared with methanol. We discovered that the solubility of glycine, NH 4 Cl and their mixtures can be greatly changed by altering the composition of the mixed MEG–H 2 O solvents and realized the complete separation of glycine and NH 4 Cl by water evaporation. Phase equilibria for the glycine–NH 4 Cl–MEG–H 2 O system were measured from 278 to 353 K. The mixed-solvent electrolyte (MSE) model was applied with new binary interaction parameters obtained from regressing experimental and literature data. This newly modified model accurately predicted the solubilities in the quaternary glycine–NH 4 Cl–MEG–H 2 O system with average absolute relative deviations of 5.84% and 1.03% for glycine and NH 4 Cl, respectively. Simulation for the new process was performed by the model to investigate its operating conditions, from which the optimal composition of antisolvent was determined to be 50 wt % of MEG solution. Under this condition, glycine and NH 4 Cl were successfully separated from their solid mixtures in batch crystallization experiments, validating the feasibility of the proposed process for glycine production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».