Utjecaj temperature i tlaka na protok permeata kod koncentriranja soka aronije nanofiltracijom
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to concentrate aronia juice by NF using membrane type Alfa Laval-NF and to investigate the influence of process parameters of pressure and temperature on the permeate flow of aronia juice at pressures of 50 and 55 bar, with or without the use of cooling. Concentration was conducted on a laboratory device for nanofiltration Lab Unit M20 with panels and mountings, using composite membrane type Alfa Laval-NF. Samples of permeate and retentate were taken at regular time intervals, every 12 minutes. Experiments showed that the increase of dry matter in the retentate decreased flow in all processes. By increasing the proportion of dry matter the index of concentration magnifies in the permeate, which is especially noticed in the use of cooling in both of the pressures tested. By rising the index of concentration in the retentate an increase in volume relation retentate appears. Permeability and concentration of dry matter in the permeate were lower in experiments with the use of cooling. During concentration by NF, the temperature of aronia juice is getting bigger and bigger, from initial 10 ⁰C to 45 °C in process without the use of cooling, or to 24°C int he process with the use of cooling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».