Electrostatic field as an emergent technology in refining crude oils: a review
Notice bibliographique
Résumé
Vegetable oils and fatty acid esters (FAEs) are commonly used in various industrial and commercial applications. However, the presence of contaminants in these oils can severely affect their functionality and suitability. Conventional refining techniques for vegetable oils typically involve degumming, neutralization, bleaching and deodorization. Meanwhile, refining of FAEs often utilize wet or dry washing processes. These are often resource-intensive, producing substantial waste products, causing neutral oil loss, and can also result in the loss of micronutrients. To address these challenges, researchers have explored the use of nano-adsorbents and electrostatic field (E-field) technologies as alternatives in purifying industrial dielectric oils by removing polar particles and contaminants. Nano-adsorbents demonstrated increased efficiency in removing polar contamination while minimizing neutral oil loss. However, removal of these spent adsorbents can be challenging due to their nano-size, and physicochemical properties. The use of these materials combined with E-field technologies offers a novel and sustainable solution for removing spent nano-adsorbents and contaminants. This review provides an overview of current traditional and novel refining technologies for vegetable oils and FAEs, including their associated limitations. Compared to conventional methods, E-field treatment offers several advantages, making it an attractive alternative to conventional approaches in food processing and oil refining.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».