Optimization of industrial‐scale deodorization of high‐oleic sunflower oil via response surface methodology

植物甾醇 响应面法 葵花籽油 感官的 工艺工程 油酸 工艺优化 向日葵 制浆造纸工业 环境科学 材料科学 食品科学 数学 化学 色谱法 工程类 生物化学 组合数学 环境工程
作者
Vito Martinčič,Janvit Golob,Wim De Greyt,Roland Verhé,Sergej Knez,Vera Van Hoed,Ljudmila Fele Žilnik,Klemen Potočnik,Andreja Rižner Hraš,José Vila Ayala
出处
期刊:European Journal of Lipid Science and Technology [Wiley]
卷期号:110 (3): 245-253 被引量:17
标识
DOI:10.1002/ejlt.200700194
摘要

Abstract Optimization of industrial‐scale deodorization of high‐oleic sunflower oil (HOSO) via response surface methodology is presented in this study. The results of an experimental program conducted on an industrial‐scale deodorizer were analyzed statistically. Predictive models were derived for each of the oil quality indicators (QI) in dependence on the studied variable deodorization process parameters. The deodorization behavior of some minor components was analyzed on a pilot‐scale deodorizer. For comparison, a similar experimental program was also performed on the laboratory‐scale. The results of this study demonstrate that optimization of the deodorization process requires a suitable compromise between often mutually opposing demands dictated by different oil QI. The production of HOSO with top‐quality organoleptic and nutritional values (high tocopherol and phytosterol contents and low free and trans fatty acid contents) and high oxidative stability demands deodorization temperatures in the range between 220 and 235 °C and a total sparge steam above 2.0% (wt/wt in oil). The response surface methodology provides the tools needed to identify the optimum deodorization process conditions. However, the laboratory‐scale experiments, while showing similar response characteristics of QI in dependence on the process parameters and thus helpful as a guide, are of limited value in the optimization of an industrial‐scale operation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
量子星尘发布了新的文献求助10
刚刚
糖宝完成签到 ,获得积分10
7秒前
KX2024完成签到,获得积分10
10秒前
松松发布了新的文献求助20
13秒前
nusiew完成签到,获得积分10
13秒前
huiluowork完成签到 ,获得积分10
14秒前
陶醉的翠霜完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
冷静如松完成签到 ,获得积分10
21秒前
23秒前
浮云完成签到 ,获得积分10
24秒前
屈岂愈完成签到,获得积分10
25秒前
39秒前
Pupil完成签到,获得积分10
39秒前
偏偏意气用事完成签到,获得积分10
40秒前
安安完成签到,获得积分10
44秒前
cttc完成签到,获得积分10
45秒前
Chnimike完成签到 ,获得积分10
45秒前
49秒前
红茸茸羊完成签到 ,获得积分10
49秒前
年轻千愁完成签到 ,获得积分10
51秒前
liu完成签到,获得积分10
52秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
52秒前
Wanyeweiyu完成签到,获得积分10
54秒前
Fury完成签到 ,获得积分10
59秒前
风中幻梦完成签到,获得积分10
1分钟前
bigpluto完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
是谁还没睡完成签到 ,获得积分10
1分钟前
盘尼西林发布了新的文献求助10
1分钟前
zzz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dktrrrr完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
丘比特应助科研通管家采纳,获得20
1分钟前
1分钟前
ccc完成签到,获得积分10
1分钟前
萧秋灵完成签到,获得积分10
1分钟前
缓慢冥幽完成签到,获得积分10
1分钟前
旺仔同学完成签到,获得积分10
1分钟前
吉以寒完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022