Extraction and purification of paeonol from <scp>M</scp> outan <scp>C</scp> ortex by a combined method of steam distillation and antisolvent recrystallization to reduce energy consumption and carbon dioxide emissions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aimed to obtain paeonol with high purity by using the combination of steam distillation and antisolvent recrystallization (ASR) and to reduce the energy consumption and CO 2 emission in the preparation process. First, different experimental parameters were optimized by response surface methodology (RSM). Under the optimal conditions, the purity and yield of the as‐obtained paeonol were about 98% and 56.97%, respectively. The physicochemical properties of purified paeonol were tested, showing consistency with those of standard paeonol. The energy consumption and CO 2 emission of the preparation process of ASR and single‐solvent recrystallization were also investigated. Results showed that the energy consumption and CO 2 emission of ASR were about 4.41 J/mg and 0.006 kg/mg, respectively, which were 6.89 J/mg and 0.0095 kg/mg lower than those of ethanol recrystallization, respectively, and 50.22 J/mg and 0.0144 kg/mg lower than methanol those of recrystallization, respectively. The above results showed that ASR could obtain paeonol with high purity in a high‐efficiency, low‐energy, and environmentally protective manner.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».