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Enregistrement W2586486792 · doi:10.6000/1929-6037.2016.05.04.4

Simulation of Recovery of Aroma Compound from Aqueous Solutions by Batch Pervaporation Coupled with Permeate Decantation and Water Phase Recycle

2017· article· en· W2586486792 sur OpenAlexafffundvenue
Muhammad Mujiburohman, Xianshe Feng

Notice bibliographique

RevueJournal of Membrane and Separation Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPervaporationAromaDecantationChemistryChromatographyPermeationSolubilityMembraneAqueous solutionChemical engineeringMass transferAqueous two-phase systemOrganic chemistryFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the dynamic (batch) models of recovery of low soluble aroma compounds from aqueous solutions by pervaporation coupled with permeate decantation and water phase recycle was derived and simulated. The model was run to simulate the pervaporation of propyl propionate-water separation using PEBA membrane. The effect of two parametric models (i.e. ratio of feed mass over membrane area (F0/Am) and the aroma solubility in water) on the aroma compound recovery was studied. As compared to the conventional pervaporation, the application of water phase recycle was known to be able to enhance the recovery of aroma compounds in various extents, depending on the operating time and aroma solubility. The larger membrane area used (or smaller (F0/Am)) did not affect the maximum aroma compound recovery, but only shortened the operating time. For the aroma solubility of 0.56, 1, and 5 wt.%, referring to the optimum operating time in the conventional mode, the extent of improvement in recovery can be around 7, 10 and 16%, respectively. The modified pervaporation process also offered another advantage that the process would not be strictly restricted by the operating time due to permanent increase in cumulative mass of aroma compound recovered in the product.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,256 · 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.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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