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Enregistrement W2790604729 · doi:10.5650/jos.ess17210

New Insights on Degumming and Bleaching Process Parameters on The Formation of 3-Monochloropropane-1,2-Diol Esters and Glycidyl Esters in Refined, Bleached, Deodorized Palm Oil

2018· article· en· W2790604729 sur OpenAlexfundno aff
Biow Ing Sim, Muhamad Halimah, Oi Ming Lai, Faridah Abas, Chee Beng Yeoh, Imededdine Arbi Nehdi, Yih Phing Khor, Chin Ping Tan

Notice bibliographique

RevueJournal of Oleo Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthUniversiti Putra MalaysiaKing Saud University
Mots-clésRefining (metallurgy)ChemistryPhosphoric acidPalm oilPulp and paper industryAdsorptionRaw materialOrganic chemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the interactions of degumming and bleaching processes as well as their influences on the formation of 3-monochloropropane-1,2-diol esters (3-MCPDE) and glycidyl esters in refined, bleached and deodorized palm oil by using D-optimal design. Water degumming effectively reduced the 3-MCPDE content up to 50%. Acid activated bleaching earth had a greater effect on 3-MCPDE reduction compared to natural bleaching earth and acid activated bleaching earth with neutral pH, indicating that performance and adsorption capacities of bleaching earth are the predominant factors in the removal of esters, rather than its acidity profile. The combination of high dosage phosphoric acid during degumming with the use of acid activated bleaching earth eliminated almost all glycidyl esters during refining. Besides, the effects of crude palm oil quality was assessed and it was found that the quality of crude palm oil determines the level of formation of 3-MCPDE and glycidyl esters in palm oil during the high temperature deodorization step of physical refining process. Poor quality crude palm oil has strong impact towards 3-MCPDE and glycidyl esters formation due to the intrinsic components present within. The findings are useful to palm oil refining industry in choosing raw materials as an input during the refining 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 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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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