Enhanced extraction of flaxseed oil, tocopherols, and fatty acids using supercritical carbon dioxide with ethanol: Process optimization and modelling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study explores the extraction of flaxseed oil using supercritical CO2 (SC‐CO2) with ethanol as a co‐solvent, optimizing key process parameters to enhance oil yield and total tocopherol content (TTC). The influence of pressure (20–30 MPa), temperature (40–60°C), and CO2 flow rate (2–6 mL/min) was analyzed using response surface methodology (RSM). The optimal conditions (20 MPa, 51°C, 2 mL/min) yielded 36.86% oil and 112.71 ppm tocopherols, demonstrating the effectiveness of SC‐CO2 extraction. The addition of ethanol improved tocopherol and monounsaturated fatty acid (MUFA) recovery, while extraction without ethanol favoured polyunsaturated fatty acid (PUFA) retention. Gas chromatographic analysis confirmed that SC‐CO2 extraction produced a superior fatty acid profile compared to Soxhlet extraction, preserving higher levels of α‐linolenic acid (ALA) and oleic acid. Solubility studies indicated that moderate pressure and temperature conditions enhance oil recovery. SC‐CO2 with ethanol proved to be an efficient and environmentally friendly alternative to conventional extraction methods, producing high‐quality flaxseed oil rich in bioactive compounds. These findings support the scalability of SC‐CO2 extraction for nutraceutical, pharmaceutical, and food applications. Future research should explore antioxidant stability and large‐scale processing feasibility to enhance industrial adoption.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».