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Enregistrement W4205515774 · doi:10.3390/membranes12010096

Low-Temperature Hydrophilic Pervaporation of Lactic Acid Esterification Reaction Media

2022· article· en· W4205515774 sur OpenAlexfundno aff
Elena González Díaz, Sonia Álvarez, Susana Luque, J. Raziel Álvarez

Notice bibliographique

RevueMembranes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane Separation and Gas Transport
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Economía y CompetitividadMountain Equipment Co-operative
Mots-clésPervaporationLactic acidEthyl lactatePermeationChemistryMembraneDehydrationEthanolSelectivityChromatographyOrganic chemistryChemical engineeringCatalysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esterification reactions show a limited conversion due to the presence of water, which favors the opposite reaction. The removal of water from the reaction mixture increases the production of the ester. Pervaporation is an effective dehydration technique, usually applied to binary mixtures. The effect on pervaporation of a reactive multicomponent system involving water, ethanol, ethyl lactate and lactic acid with high acid concentration (13.5 wt. %) at relatively low temperatures (40-80 °C) was studied. Three hydrophilic membranes mainly fabricated for dehydration purposes from Sulzer Chemtech were used, i.e., PERVAP™ 3100, PERVAP™ 2216 and PERVAP™ 1131. The last one revealed as the most suitable for the application and it was further characterized with binary and ternary solutions. The membrane showed high affinity for the lactic acid. The acid permeation played a key role in the water/ethanol and water/ethyl lactate selectivity. Lactic acid permeates and crystalizes in the permeate side of the membrane at very low water concentration (below 2 wt. %), causing a drop in flux and membrane selectivity. Ethyl lactate is responsible of the loss of integrity of the membranes.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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