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Enregistrement W4416410545 · doi:10.1016/j.lwt.2025.118779

Ultralow phosphorus achievement in vegetable oil degumming: Synergistic effects of citric acid chelation and trace NaOH flocculation

2025· article· en· W4416410545 sur OpenAlexaff
Ying Cheng, Manyu Yuan, Yiwei Liu, Zongyuan Wu, Weinong Zhang, Guoyu Wang, Yanxia Cong

Notice bibliographique

RevueLWT · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaScience and Technology Department of Hubei ProvinceJilin Province Key R&D Plan ProjectMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésCitric acidFlocculationChelationSodium hydroxidePhosphorusVegetable oilLipaseFatty acidRefining (metallurgy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degumming is critical for downstream refining efficiency and edible oil quality, but conventional water degumming is incomplete, while enzymatic degumming is slow. This study developed a green and energy-efficient hybrid degumming process, combining instantaneous citric acid chelation with trace sodium hydroxide (NaOH) flocculation. Plackett-Burman screening and Box-Behnken optimization determined the optimal conditions: 339 mg/kg citric acid, 167 mg/kg NaOH, 1.76 % water at 70 °C, which reduced residual phosphorus to 0.22 mg/kg (lower than acid degumming and enzymatic degumming). Confocal laser scanning microscopy (CLSM) showed that NaOH-induced charge neutralization promoted rapid phospholipid flocculation. This process reduced citric acid consumption to 10 % of that in acid degumming, used only 0.017 % NaOH, and shortened degumming time by 30 min compared to acid degumming and 2–4 h compared to enzymatic processes. It aligns with sustainable development goals by cutting chemicals, energy, and emissions. • A novel NaOH aided degumming strategy was developed for oil refining. • NaOH induces rapid phospholipid aggregation and flocculation during degumming. • Optimized process yields degummed oil with only 0.22 mg/kg residual phosphorus. • Compared with water, acid, or enzymatic degumming, this process cuts time and cost sharply.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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