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Enregistrement W2519743892 · doi:10.3168/jds.2016-11504

Effect of transmembrane pressure control on energy efficiency during skim milk concentration by ultrafiltration at 10 and 50°C

2016· article· en· W2519743892 sur OpenAlexafffund
S. Méthot-Hains, Scott Benoit, Claude Bouchard, Alain Doyen, Laurent Bazinet, Yves Pouliot

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCenters for Disease Control and PreventionNovalaitCanadian Dairy Commission
Mots-clésUltrafiltration (renal)PermeationSkimmed milkChemistryChromatographyFoulingMembraneAnalytical Chemistry (journal)Membrane foulingMaterials scienceBiochemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The efficiency of the ultrafiltration process during skim milk concentration was studied using both dynamic and constant (465 or 672 kPa) transmembrane pressure experiments at refrigerated temperature (10°C) and high temperature (50°C). The pilot-scale module was equipped with a 10-kDa polyethersulfone spiral-wound membrane element with a surface area of 2.04 m2. Permeation flux, resistance-in-series model, mineral and protein rejection, and energy consumption were studied as a function of temperature and transmembrane pressure applied. Higher permeation flux values were systematically obtained at 50°C. Also, a significant temperature effect was found for calcium rejection, which was lower at 10°C compared with 50°C. Total hydraulic resistance and reversible fouling resistance were higher at 50°C than at 10°C. No change in protein rejection was observed, depending on the operating mode studied. Permeation flux, which was higher at 50°C, had lower pumping energy consumption compared with ultrafiltration at the colder temperature. Also, the low ultrafiltration temperature required a higher total energy consumption to reach the 3.6× retentate compared with ultrafiltration at 50°C. Overall, our study shows that the operating parameters and temperature can be optimized using an energy efficiency ratio.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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