Progress in Supercritical Fluid Technology for Fats and Oils Processing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Supercritical CO 2 (SC‐CO 2 ) processing of fats and oils has been widely investigated since SC‐CO 2 offers an environmentally friendly alternative with added advantages such as moderate operating conditions and solvent‐free extracts and residues. From a processing perspective, a unique advantage of SC‐CO 2 processing lies in its versatility, which results from the ability to modify solvent properties by changing operating conditions (temperature and pressure) or by the addition of cosolvents. A good understanding of the fundamentals of solubility behavior of lipid components in SC‐CO 2 as affected by operating conditions and solute properties is required to realize its full potential in fats and oils processing. The operational flexibility offered by supercritical fluid technology enables the processor to fine‐tune solvent properties and to develop novel processes by the integration of unit operations of extraction, fractionation, reaction, and particle formation to meet the process objectives. These unit operations have been effectively utilized for the extraction and refining of oils, concentration of bioactive components from oils or oil by‐products, modification of the physical properties of fats and oils, production of oleochemicals and design of delivery systems for numerous applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».