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Enregistrement W3086387551 · doi:10.1002/aocs.12416

Cold Plasma Treatment of Soybean Oil with Hydrogen Gas

2020· article· en· W3086387551 sur OpenAlexaff
Ximena Yépez, Haci Baykara, Lei Xu, Kevin M. Keener

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistrySoybean oilGas chromatographyHydrogen peroxideFourier transform infrared spectroscopyHydrogenInfrared spectroscopyAtmospheric pressureFatty acidPlasmaChromatographyOrganic chemistryChemical engineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐voltage atmospheric cold plasma (HVACP) treatment generates reactive gas species that induce inter‐ and intramolecular reactions in soybean oil. The goal of this study is to analyze the effect of HVACP treatment on the chemical structure of soybean oil in a hydrogen gas environment at atmospheric pressure. HVACP was used to treat soybean oil (15 g) for up to 6 hours by triplicate. Plasma‐generated reactive gas species interact with the sample, producing three distinct fractions identified as a liquid, gel, and solid. Fatty acid profile, Fourier‐transform infrared spectroscopy, proton and carbon nuclear magnetic resonance, size‐exclusion chromatography, thermal properties, and peroxide value were used to characterize the chemical structure. Results indicated a lower content of polyunsaturated fatty acids, increased content of saturated fatty acids, and the presence of isomers. An insoluble portion was observed in the solid fraction and increased with treatment time up to 42% in the 6‐h treated samples. Plasma species may cause two main reactions: polymerization and hydrogenation.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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