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Enregistrement W2725653867 · doi:10.22079/jmsr.2017.60634.1130

Membrane Processing of Grape Must for Control of the Alcohol Content in Fermented Beverages

2017· article· en· W2725653867 sur OpenAlexaboutno aff
Helena Mira, Maria Norberta de Pinho, A. Jorge Guiomar, Vı́tor Geraldes

Notice bibliographique

RevueRepositório Científico do Instituto Politécnico de Santarém (Instituto Politécnico de Santarém) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePostharvest Quality and Shelf Life Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlcohol contentFood scienceChemistryFermentationAlcoholReverse osmosisSugarPermeationEthanol fermentationPulp and paper industryMembraneEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The great demand of beverages, both alcohol-free and with low alcohol content, is a great challenge for the production of beverages with controlled alcohol content through the use of sustainable enological practices. The present work addresses this challenge with the processing of grape must by reverse osmosis (RO) for must reconstitution with different sugar contents prior to the alcoholic fermentation. The original must came from grapes grown in Quinta do Quinto, in Santarém, collected after destemming and mechanic crushing, and preserved in a refrigerated chamber at -1.6 °C until processing by RO. The RO processing was carried out in Escola Superior Agrária de Santarém, with a pilot plant equipped with RO spiral wound modules, M38RO, from Alfa Laval, Denmark. The total membrane permeation area is 15 m2. The work pressure was 55 bar. The original must had 23.7 oBrix, a density of 1108 g.L-1, 15.2% (v/v) of probable alcohol, and a conductivity of 2.01 mS.cm-1. The must reconstitution was carried out, by mixing the concentrated grape must with the vegetal water produced by RO (permeate) to obtain beverages with a nominal alcohol content of 5%, 7%, 10% and 13% (v/v). The fermentation average temperature was between 18.2 and 19.7 °C, and the final density rounded about 993 g.cm-3. The beverages were analysed by different parameters, including total polyphenols, total anthocyanins, colour intensity and hue, the coordinates CIELab, alcohol content, total acidity, volatile acidity, pH, free SO2 and total SO2. The attributes of the beverage, corresponding to the visual appearance, aroma and taste senses, as well as the overall judgment were evaluated by the tasters. The proposed method can produce beverages with controlled low alcohol content. The decrease of the alcohol content led to lower content of polyphenols compounds which influenced the sensory evaluation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,225 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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