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Enregistrement W4309720100 · doi:10.1002/cjce.24777

Novel extensional device to efficiently form fine <scp>oil‐in‐water</scp> food emulsions

2022· article· en· W4309720100 sur OpenAlexvenueno aff
Daoyun Song, Sushant Agarwal, Johnny Casasnovas, Mahesh Padmanabhan, Rakesh Kumar Gupta

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogenizerExtensional viscosityMaterials scienceViscosityComposite materialEmulsionDrop (telecommunication)Pressure dropMembrane emulsificationShear thinningChemical engineeringChromatographyChemistryMechanicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Two immiscible liquids are commonly mixed by mechanically dispersing one into the other to form emulsions. Surfactants or emulsifiers confer stability. Mechanical mixing, in practice, is an energy‐intensive shear flow that is ineffective when the ratio of the dispersed‐phase viscosity to the continuous‐phase viscosity exceeds about four. Extensional flows are not subject to this viscosity ratio limit. This superiority of extensional flow was exploited to fabricate a novel, continuous‐flow, cone‐shaped device with an extensional strain of eight to make fine soybean oil‐in‐water emulsions. A spherical insert having a wall clearance of 25 μm was an effective design factor. Starting with ‘coarse’ 50 wt.% oil emulsions, two stretching episodes were needed for size reduction. The temperature rise was negligible, and the results were independent of the emulsifier type employed. Increasing flow rate and stretching episodes, reducing wall clearance, enhancing emulsifier concentration, and multiple passes through the device gave progressively smaller drops; the volume‐averaged diameter became less than 2 μm, and the number‐averaged diameter reached 0.5 μm, narrowing the size distribution. The emulsions that formed had a high viscosity and were stable. The performance of a scaled‐up device was compared with other mixers. At equivalent energy density and 50 wt.% oil, drop sizes were similar for a valve homogenizer but larger for a rotor‐stator mixer. At 80 wt.% oil, the rotor stator‐mixer again required more energy for the same drop size, but emulsions prepared with the valve homogenizer broke. The findings of this study can help to design industrial‐scale energy‐efficient extensional‐flow dominant devices for the formation of food emulsions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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