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Enregistrement W2948948495 · doi:10.3390/foods8060198

On the Use of Ultrafiltration or Microfiltration Polymeric Spiral-Wound Membranes for Cheesemilk Standardization: Impact on Process Efficiency

2019· article· en· W2948948495 sur OpenAlexafffundabout
Julien Chamberland, Dany Mercier-Bouchard, Iris Dussault-Chouinard, Scott Benoit, Alain Doyen, Michel Britten, Yves Pouliot

Notice bibliographique

RevueFoods · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNovalaitUniversité Laval
Mots-clésUltrafiltration (renal)MicrofiltrationMembraneCheesemakingChromatographyPulp and paper industryChemistryMembrane technologyFiltration (mathematics)Food scienceProcess engineeringMathematicsEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafiltration (UF) and microfiltration (MF) are widely-used technologies to standardize the protein content of cheesemilk. Our previous work demonstrated that protein retention of a 0.1-µm MF spiral-wound membrane (SWM) was lower, but close to that of a 10 kDa UF one. Considering that the permeability of MF membranes is expected to be higher than that of UF ones, it was hypothesized that the former could improve the efficiency of the cheesemaking process. Consequently, the objectives of this work were to compare 0.1-µm MF and 10 kDa UF spiral-wound membranes in terms of (1) hydraulic and separation performance, (2) energy consumption and fouling behavior, (3) cheesemaking efficiency of retentates enriched with cream, and (4) economic performance in virtual cheesemaking plants. This study confirmed the benefits of using MF spiral-wound membranes to reduce the specific energy consumption of the filtration process (lower hydraulic resistance and higher membrane permeability) and to enhance the technological performance of the cheesemaking process (higher vat yield, and protein and fat recoveries). However, considering the higher serum protein retention of the UF membrane and the low price of electricity in Canada, the UF scenario remained more profitable. It only becomes more efficient to substitute the 10 kDa UF SWM by the 0.1-μm MF when energy costs are substantially higher.

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)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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