Polyethylenimine-Assisted Extraction of α-Tocopherol from Tocopherol Homologues and CO<sub>2</sub>-Triggered Fast Recovery of the Extractant
Notice bibliographique
Résumé
The separation of natural homologues provides a great challenge due to high similarities of their structures and properties. In this work, the use of the polymeric extractant polyethylenimine (PEI) for the separation of α-tocopherol from the tocopherol homologues was investigated. Various PEI–cosolvent solutions were used to extract tocopherols from their hexane solutions. The effects of PEI molecular weight, cosolvent type, and PEI–cosolvent composition were systematically studied. High distribution and selectivity coefficients of tocopherols were obtained with PEI–acrylonitrile (ACN) as the extractant. A clear advantage of PEI extractant is its stimuli-responsive property triggered by CO 2 . PEI–extracted tocopherols could be replaced and released from PEI chains with CO 2 bubbling, with PEI–CO 2 precipitated out from the extract phase, which greatly facilitates the back extraction of tocopherols and the recovery of PEI for reuse. With CO 2 bubbling, it took only three back extractions to recover over 90% tocopherols, compared with 12 in theory without CO 2 treatment. Precipitated PEI–CO 2 could be redissolved in cosolvent for reuse by N 2 bubbling and heating. The distribution coefficients decreased by approximately 10% after being recycled three times.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».