Analysis of the composition of Brazilian black soybean seeds and mathematical modelling of intermittent drying and extraction of antioxidant compounds using fractional calculus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The present study aims to analyze the composition of black soybean seeds, evaluate the intermittent drying of black soybean seeds by fractional calculus, optimize the extraction conditions of the antioxidant compounds by varying the solvent ratio and the extraction time, fit traditional models of extraction kinetics, and compare with the fractional order model. Regarding the oil content, it is analyzed that black soybeans have a high lipid content (18.86%), an oil source of interest for research and industrial applications. Regarding drying, it was found that the first order model cannot be used to describe the kinetics of intermittent drying for black soybean seeds and the best kinetic fits were obtained with the Page and fractional order models, which can be applied in simulations of drying and dryer designs. Regarding the extraction process, ethanol/water 45/55 (v/v) solvent proportion obtained the highest antioxidant compound content during 1 h of extraction. So and MacDonald's and hyperbolic kinetic models presented the best fitting to experimental data. About the fractional order model, it is found that for extraction conditions with more significant amounts of water in the ethanolic solution, the α value obtained is less than 1, resulting in the phenomenon of subdiffusion. For the extraction condition with a low amount of water in the ethanolic solution, the α value was greater than 1, depicting a superdiffusion process.
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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) | 0,000 | 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 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 ».