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Enregistrement W2774886557 · doi:10.1002/cjce.23093

The impact of pH on VLE, pervaporation, and adsorption of butyric acid in dilute solutions

2017· article· en· W2774886557 sur OpenAlexaffvenue
Hoda Azimi, F. Handan Tezel, Jules Thibault

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAdsorptionButanolAqueous solutionPervaporationFermentationIndustrial fermentationButyric acidSeparation processChromatographyChemical engineeringMembraneOrganic chemistryEthanolPermeationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Butyric acid (BA) is an intermediate product and a precursor to the production of butanol in ABE fermentation. Ideally, it would be beneficial to retain as much BA in the fermenter as possible to increase butanol productivity. In this study, experiments were performed to assess the impact of the pH of the feed solution on the separation of BA from dilute aqueous solutions using three separation methods: distillation, pervaporation, and adsorption. Results confirm that the pH of the solution, which dictates the level of BA dissociation, controls the degree of separation of BA from dilute aqueous solutions. Indeed, results show that the vapour‐liquid equilibrium (VLE) curve, the membrane selectivity, and the adsorption capacity for BA in dilute aqueous solutions decreased steadily as the pH is increased from below to above its pKa value of 4.82. The separation performance is strongly correlated with the pH of the feed solution, and, as anticipated, a pH increase reduces the level of separation for these three processes. This is advantageous for the ABE fermentation incorporating a solvent recovery process since BA would remain in the fermenter and improve the production of butanol. However, the pH cannot increase excessively as there exists an optimum pH for conducting the fermentation process such that a judicious level of pH must be sought to optimize a fermentation‐separation integrated process.

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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,192

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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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