Электронный архив

Increasing the Informativeness of Supercritical Fluid Extraction Experiments

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Salamatin A.A.
dc.contributor.author Khaliullina A.S.
dc.date.accessioned 2022-02-09T20:42:51Z
dc.date.available 2022-02-09T20:42:51Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.issn 1990-7931
dc.identifier.uri https://dspace.kpfu.ru/xmlui/handle/net/169758
dc.description.abstract Abstract: The bayesian approach and Markov chain Monte Carlo method are used to evaluate the effective process parameters (diffusion coefficient, oil saturation concentration in the solvent, initial oil content in the raw material) of supercritical fluid extraction (SFE) of oil from ground apricot kernels. It is shown that these parameters can be inferred more accurately within the shrinking core model if the experimental data include the results of at least two experiments—with finely and coarsely ground raw material.
dc.relation.ispartofseries Russian Journal of Physical Chemistry B
dc.subject Bayesian approach
dc.subject Markov chain Monte Carlo method
dc.subject polydisperse packed bed
dc.subject shrinking core model
dc.subject supercritical fluid extraction
dc.title Increasing the Informativeness of Supercritical Fluid Extraction Experiments
dc.type Article
dc.relation.ispartofseries-issue 8
dc.relation.ispartofseries-volume 15
dc.collection Публикации сотрудников КФУ
dc.relation.startpage 1320
dc.source.id SCOPUS19907931-2021-15-8-SID85123778257


Файлы в этом документе

Данный элемент включен в следующие коллекции

  • Публикации сотрудников КФУ Scopus [24551]
    Коллекция содержит публикации сотрудников Казанского федерального (до 2010 года Казанского государственного) университета, проиндексированные в БД Scopus, начиная с 1970г.

Показать сокращенную информацию

Поиск в электронном архиве


Расширенный поиск

Просмотр

Моя учетная запись

Статистика