Optimization of Process-Control, Size Reduction and Thermal Treatment of Animal By-Products
Notice bibliographique
Résumé
Animal by-products (ABP) from slaughterhouses go through a process known as rendering to economically recover the protein sources. Common raw material treatment technologies include reduction of the size of raw material particles and thermal treatment with pressure or sub-pressure impact. Often the thermal treatment is a long-term process that lasts up to 120 minutes – and is the primary disadvantage of known solutions because hot processing influences the natural properties of proteins contained in the raw materials rendering them less valuable. To maximize the efficiency of heat treatment and fractionation operations on ABP it is necessary to optimally design the technological processes to fit within the specific requirements of the particular heat treatment application. The size reduction was performed in four stages in the present study and the fineness of material reached was 0.01…10 mm depending on the type of crushing. The treatment time which ensures the full penetration of heat into the meat-bone material was determined for fine grinded material 15…20 seconds, for small grinded material 0,5…2 minutes, for medium grinded material 5…10 minutes and for coarse grinded material up to one hour. The information gained from the study will enable more accurate determination of heating times corresponding to the processed material properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».