Enzymatic esterification/transesterification of rice bran acid oil for subsequent γ-oryzanol recovery
Notice bibliographique
Résumé
This study recovered γ-oryzanol from rice bran acid oil (RBAO), following an initial enzymatic esterification/transesterification to selectively convert its glyceride impurities into fatty acid ethyl esters (FAEEs) or biodiesel. γ-oryzanol was then deprotonated and separated from the biodiesel into the resulting aqueous phase via acid-base extraction. Herein, we determine the effects of varying reaction conditions, i.e., ethanol:RBAO molar ratio, temperature, reaction time, enzyme loading, and agitation speed, on the degrees of glyceride removal, γ-oryzanol loss, free fatty acid (FFA) remaining, and biodiesel content. Up to 100% glyceride removal was achieved with a relatively high biodiesel yield (84%) and γ-oryzanol loss as low as 26% under our most suitable reaction conditions (5:1 ethanol:RBAO molar ratio, 40 °C, 24 h reaction time, 10%wt enzyme loading, 200 rpm agitation). Furthermore, of the remaining oryzanol, up to 94% was recovered by the acid-base extraction with 2-4 M ethanolic NaOH solution. Our results suggest that a combination of enzymatic esterification/transesterification with subsequent acid-base extraction offers an efficient alternative approach to the simultaneous production of biodiesel and γ-oryzanol recovery from low-cost RBAO. Based on our analysis of techno-economic and environmental sustainability, integration of the present method into a rice bran oil refinery would make the process profitable, with the minimum use of toxic chemicals and energy.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».