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Enregistrement W2323164266 · doi:10.1021/ie502568h

Polyethylenimine-Assisted Extraction of α-Tocopherol from Tocopherol Homologues and CO<sub>2</sub>-Triggered Fast Recovery of the Extractant

2014· article· en· W2323164266 sur OpenAlexaff
G. Yu, Yangyang Lu, Xianxian Liu, Wenjun Wang, Qiwei Yang, Huabin Xing, Qilong Ren, Bo‐Geng Li, Shiping Zhu

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCarbon Dioxide Capture Technologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesZhejiang UniversityMinistry of Education of the People's Republic of ChinaState Key Laboratory of Chemical EngineeringNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolyethylenimineChemistryTocopherolExtraction (chemistry)HexaneSelectivityAcrylonitrileChromatographyOrganic chemistryAntioxidantPolymerVitamin E

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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