Valorization of soybean oil residue through advanced technology of graphene oxide modified membranes for tocopherol recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Soybean oil deodourization distillate (SODD) is a source of tocopherols used to produce vitamin E, in which α‐tocopherol is the isomer with higher biological activity and value‐added for the food industry. Hence, the aim of the present study was to modify the membrane surface with sulphonic groups, polyethyleneimine, and graphene oxide nanoparticles functionalized with tannic acid to recover SODD α‐tocopherol. First, the SODD saponification step was conducted followed by a liquid–liquid separation, which performed a pre‐concentration of α‐tocopherol approximately 28 times. The unsaponifiable material was dried and diluted in hexane, obtaining the feed solution for the membrane filtration processes. HPLC‐UV/DAD analysis showed that the modified membrane containing 1.12 mg of graphene oxide and 4.50 mg of tannic acid (M3) allowed to recover 82.00% of α‐tocopherol in the concentrate (14.16 wt.% of α‐tocopherol). From the characterizations of the modified membrane, it was observed that M3 presented hydrophobic properties and was able to be reused in two filtration cycles with a 64.39% flow recovery rate and a 71.96% recovery of α‐tocopherol. The results showed that the membrane modification with graphene oxide is a compelling methodology with low energy consumption and is eco‐friendly for the recovery and purification of α‐tocopherol from SODD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».