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Enregistrement W3004049076 · doi:10.3390/separations7010009

Separation and Purification of ω-6 Linoleic Acid from Crude Tall Oil

2020· article· en· W3004049076 sur OpenAlexafffund
Md Shariful Islam, Lew P. Christopher, Md Nur Alam

Notice bibliographique

RevueSeparations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryLinoleic acidFractionationBiorefineryRaw materialFatty acidOleic acidOrganic chemistryChromatographyPulp and paper industryFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crude tall oil (CTO) is the third largest by-product at kraft pulp and paper mills. Due the large presence of value-added fatty and resin acids, CTO has a huge valorization potential as a biobased, readily available, non-food, and low-cost biorefinery feedstock. The objective of this work was to present a method for the isolation of high-value linoleic acid (LA), an omega (ω)-6 essential fatty acid, from CTO using a combination of pretreatment, fractionation, and purification techniques. Following the distillation of CTO to separate the tall oil fatty acids (TOFAs) from CTO, LA was isolated and purified from TOFAs by urea complexation (UC) and low-temperature crystallization (LTC) in the temperature range between −7 and −15 °C. The crystallization yield of LA from CTO in that range was 7.8 w/w at 95.2% purity, with 3.8% w/w of ω-6 γ-linolenic acid (GLA) and 1.0% w/w of ω-3 α-linolenic (ALA) present as contaminants. This is the first report on the isolation of LA from CTO. The approach presented here can be applied to recover other valuable fatty acids. Furthermore, once the targeted fatty acid(s) are isolated, the rest of the TOFAs can be utilized for the production of biodiesel, biobased surfactants, or other valuable bioproducts.

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 seuil0,003

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)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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