Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  20,051,678
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Sản xuất hóa học công nghiệp nói chung

Nguyễn Thị Cẩm Trinh, Phan Nguyễn Quỳnh Anh, Lê Thị Hồng Nhan, Trần Thiện Hiền, Lê Tấn Huy, Nguyễn Phú Thương Nhân, Bạch Long Giang(1)

Ứng dụng phương pháp đáp ứng bề mặt tối ưu hóa điều kiện quá trình phản ứng xà phòng hóa từ dầu dừa tỉnh Bến Tre

Application of Response Surface Methodology to optimize the process of saponification reaction from coconut oil in Ben Tre

Tạp chí khoa học và công nghệ - Đại học Nguyễn Tất Thành

2018

02

40-46

2615-9015

Phương pháp đáp ứng bề mặt (Response Surface Methodology - RSM) được sử dụng hiệu quả để tối ưu hóa các điều kiện của quá trình phản ứng xà phòng hóa (nồng độ dung dịch kiềm (%), nhiệt độ (oC) và thời gian phản ứng (giờ)). Độ tạo bọt và thời gian bền nhũ từ sản phẩm của phản ứng xà phòng hóa là 2 yếu tố đáp ứng để đánh giá quá trình tối ưu bằng RSM. Sau khi tối ưu, ta thấy nồng độ dung dịch kiềm chiếm 11%. Phản ứng thực hiện trong 3 giờ tại nhiệt độ 85oC cho độ tạo bọt cao nhất là 0,8 và thời gian bền nhũ cao nhất là 24,92 phút. Thông số này đã được so sánh với thực nghiệm và kết quả cho thấy không có sự sai số lớn (6,86%; 2,08%), điều đó chứng tỏ mô hình RSM có độ lặp lại tốt, có khả năng tối ưu chính xác và có tầm quan trọng trong việc tối ưu hóa các thông số khảo sát.

Response Surface Methodology (RSM) is used to optimize the conditions of the saponification reaction (Concentration of alkaline solution (%), temperature (oC) and reaction time (hour)). Level of foaming and durability of the emulsion (cleaning ability) from the product of the saponification reaction are two factors to evaluate the optimization process by RSM. After optimization, the alkaline solution concentration is 11%, the reaction was carried out for 3 hours at 85oC for the highest level of foaming 0,8 and the highest durability of the emulsion was 24,92 minutes. This parameter was compared with the experiment and the results showed that there was no significant error (6,86%, 2,08%), this proves that the RSM model has good repeatability, has the ability to optimally correct and is important in optimizing the survey parameters.

TTKHCNQG, CVv 503