Ethyl ester production with immobilized lipase in tin modified <scp>SBA</scp> ‐15: Effect of the support characteristic and reaction conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigated the use of immobilized lipase in SBA‐15 and pore‐expanded SBA‐15 surface modified with tin, denoted as SnS23B (mean pore size of 21.6 nm) and SnS8B (with mean pore size of 9.6 nm), respectively, to produce ethyl esters. The effects of various reaction parameters, including biocatalyst type, oil (refined and degummed soybean oil), water addition, oil‐to‐ethanol molar ratio, immobilized lipase concentration, agitation speed, reaction temperature, and glycerol addition, were examined. The optimal conditions were found to be the use of SnS23B as the biocatalyst, degummed soybean oil as the substrate, 1% (w/w oil) water, 1:3 oil‐to‐ethanol molar ratio, 5% (w/w oil) immobilized lipase, 800 rpm agitation speed, and 25°C reaction temperature. The presence of glycerol negatively impacted the reaction. Under the optimal conditions, the mass percent of ethyl ester obtained was 98.2% ± 0.16. The immobilized lipase showed stability, as no lipase activity was detected upon removing the biocatalyst from the reaction. However, the biocatalyst lost 50% of its activity after 10 successive reactions, likely due to thermal deactivation and lipase inhibition caused be the adsorption of glycerol and other chemical species. Attenuated total reflectance analysis supported this hypothesis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».