Effect of Ultrasound on Henna Leaves Drying and Extraction of Lawsone: Experimental and Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
The effect of drying temperature and the application of ultrasound on drying kinetics of Lawsonia inermis (henna) leaves and the extraction of lawsone from the dried samples was addressed. Indeed, henna leaves were dried with and without the application of ultrasound (21.7 kHz, 30.8 kW/m3) at 40, 50 and 60 °C with a constant air velocity (1 m/s). As expected, both the increase of temperature and the application of ultrasound decreased the drying time and increased the rate of extraction of the lawsone. The values of the effective diffusion coefficients obtained were used to quantify this influence showing the value increases with higher drying temperature and the application of ultrasound. Moreover, the influence of temperature was quantified by the estimation of the activation energy from an Arrhenius-type equation (46.25 kJ/mol in the case of drying without ultrasound application and 44.06 kJ/mol in the case of ultrasonically-assisted drying). Regarding the influence of studied variables on lawsone extraction yield, the higher is the temperature, the lower is the yield, probably linked with lawsone degradation reaction due to thermal treatment. On the contrary, the application of ultrasound improved the extraction yield mainly at the lower drying temperature tested of 40 °C.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».