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Enregistrement W2535641729 · doi:10.1088/1757-899x/88/1/012031

Optimising the operational parameters of a spherical steriliser for the treatment of oil palm fresh fruit bunch

2015· article· en· W2535641729 sur OpenAlexaff
D Kumaradevan, Keng Hoo Chuah, Lip Kean Moey, V. R. Mohan, Wu Wan

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiofuel production and bioconversion
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRipenessSterilization (economics)Pulp and paper industryPalm oilFlushingYield (engineering)Environmental scienceOil millHorticultureChemistryFood scienceMaterials scienceBiologyRipeningComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extraction of crude palm oil (CPO) begins with the sterilization of oil palm fresh fruit bunch (FFB) in a pressurized, saturated-steam chamber. Sterilization loosens the palm fruits from the stalks and deactivates the free fatty acid (FFA)-producing enzymes. Operational parameters affecting the quality and yield of CPO from an industrial spherical sterilizer are studied at a palm oil mill. The factors are the ripeness of FFB, the number of days before treatment of FFB, and the number of pressure peaks applied in the sterilization process. The results indicate that the degree of ripeness of FFB is the most important parameter affecting the quality and yield of CPO. Ripeness is graded based on the fruits' colour and the presence of loose fruits. Over ripe FFB that goes for the sterilization process has higher FFA content in CPO and more oil loss to the condensate chamber. The spontaneous reaction on FFB due to accumulation at the loading ramp also gives rise to higher FFA content. Oil loss to condensate chamber is reduced using a two-peak sterilization technique for over ripe FFB; the peak refers to the pressure level of stream after a flushing and refilling cycle. Overall, the generated solution improves the quality and yield of the palm oil mill.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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