Methodology for oil extraction Nannochloropsis oculata microalgae using ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Muchas metodologías han sido reportadas para la extracción de aceites de microalgas, ya sea con fines alimentarios, medicinales y recientemente como materia prima para producir biocombustibles. Para la producción de biocombustibles como biodiesel generalmente se usan semillas oleaginosas las cuales han mostrado tener muchas limitaciones debido a la disponibilidad de terrenos y agua para su cultivo, bajos rendimientos de cosechas y más aún que se usan semillas cuyo destino es la alimentación. Por tal motivo en los últimos años se han ido estudiando la factibilidad del uso de microalgas para la producción de biodiesel las cuales pueden superar las limitaciones antes mencionadas. Diversos autores han mostrado metodologías para la extracción de aceite de diferentes microalgas cuyos rangos de extracción están en el orden de 11.2 % a 22.9 %.En el presente trabajo se muestra un método modificado (mejorado) para la extracción de aceite de la microalga Nannocloropsis oculata previamente liofilizada tratado conultrasonido y mezclas de solventes orgánicos tales como ciclohexanoisopropanol y cloroformo-metanol. El mayor rendimiento fue alcanzado al usar la mezcla cloroformo-metanol (35.55%±2.05), pero se considera que tiene un efecto negativo en el medio ambiente y a la salud, por ello la mezcla ciclohexano-isopropanol mostró un rendimiento aceptable (31.49%±0.11) siendo menos contaminante para el ambiente. Cuando se trabaja con la mezcla ciclohexano-isopropanol se mostró que no hubo cambios significativos en el tiempo de sonicación resultando ser 10 minutos el adecuado y la temperatura ideal 56°C. La mezcla cloroformo-metanol mostró una ligera variación resultando ser también el tiempo adecuado 10 minutos y temperatura 48°C.
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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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».