Dòng Nội dung
1
Nghiên cứu quy trình công nghệ tạo hệ nhũ tương Nano tinh dầu tràm gió bằng phương pháp năng lượng thấp : Báo cáo tổng kết đề tài chương trình sinh viên NCKH năm 2019 / Nguyễn Anh Tâm chủ nhiệm đề tài; Lưu Xuân Cường hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2019
v, 17 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 660.2
Đề tài khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến việc tạo hệ nhũ tương tinh dầu kích thước Nano như các loại chất hoạt động bề mặt, các loại tinh dầu phù hợp, nồng độ/ hàm lượng của các nguyên liệu và hóa chất có trong hệ nhũ tương, thời gian phản ứng, nhiệt độ đảo pha.
 Số bản sách: (2) Tài liệu số: (0)
2
Nghiên cứu sự hấp phụ các hoạt chất trong tinh dầu tràm trà qua bề mặt da bằng mô phỏng động lực học phân tử : Báo cáo tổng kết đề tài NCKH dành cho CB-GV 2019 / Đỗ Đình Nhật
TP. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2019
92 tr. ;
Ký hiệu phân loại (DDC): 665.3
Đã tiến hành nghiên cứu đánh giá tổng quan về tinh dầu tràm trà; về cấu trúc, chức năng cơ bản của da và cơ chế xâm nhập các hoạt chất qua da; về các nghiên cứu thực nghiệm sự hấp phụ các hoạt chất qua da; về phương pháp mô phỏng động lực học phân tử nghiên cứu sự hấp phụ của hoạt chất qua da; về các nghiên cứu về sự hấp phụ các thành phần tinh dầu tràm trà trên da.
 Số bản sách: (1) Tài liệu số: (1)
3
Ứng dụng phân tích thành phần chính và Phân tích cụm để đánh giá sự biến đổi thành phần Hóa học của tinh dầu tràm trà theo mùa / Võ Thuý Vi, Trương Thị Huyền // Tạp chí Khoa học Công nghệ và Thực phẩm : Journal of science technology & food . - 2023. - tr. 69-77. - ISSN: 0866-8132



Ký hiệu phân loại (DDC): 547.64
Nghiên cứu này là đánh giá sự biến đổi hiệu suất và thành phần hóa học theo mùa của tinh dầu tràm suốt 12 tháng. Tinh dầu được chiết từ lá tràm bằng phương pháp chưng cất lôi cuốn hơi nước với sự hiện diện của chất hoạt động bề mặt (650 ppm). Hàm lượng tinh dầu trong 12 tháng khảo sát dao động từ 4,24 % tới 6,61%. Các thành phần hữu cơ của tinh dầu tràm được xác định bởi GC-FID và GC-MS và với việc áp dụng phân tích đa biến: phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích cụm (cluster analysis).
 Số bản sách: (0) Tài liệu số: (1)