Energy Requirements for Alternative Food Processing Technologies—Principles, Assumptions, and Evaluation of Efficiency
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alternative food preservation technologies include substitutes to heating methods that may have benefits that include reduction of energy consumption. High‐pressure processing (HPP), membrane filtration (MF), pulsed electric fields (PEF), and ultraviolet radiation (UV) are examples of alternative preservation technologies of growing commercial interest. As unit operations these technologies operate in 4 modes of energy transfer: momentum, heat, electromagnetic, or photon transfer. The objectives of this review were: (1) to examine the fundamentals of energy requirements of 4 alternative food processing technologies such as HPP, MF, PEF, UV, and conventional high‐temperature short‐time (HTST) processing, (2) to establish a basis for comparison of energy consumption between or within technologies, and (3) to evaluate specific energy requirements for the 5 technologies to achieve required safety performance in apple juice. Three levels of energy evaluation for each technology including internal energy, applied energy, and consumed energy were reviewed. The comparison of the specific energy for the 5 technologies was based on information published in scientific papers where the inactivation of Escherichia coli in apple juice was explored. Based on the analysis of energy consumption of these technologies it was concluded that MF and UV have the potential to consume less specific energy than HTST, PEF, and HPP. Differences in energy consumption within each group of technologies were also observed and these could be attributed to differences in the systems. The differences in energy consumption within each group of technologies illustrate that there is potential of improvement in most technologies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle