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Enregistrement W2976603772 · doi:10.21603/2074-9414-2019-3-375-382

Machine Processing of Milk in Dairy Production

2019· article· en· W2976603772 sur OpenAlexaboutno aff
Юрий Гербер, Yuriy Gerber, Александр Гаврилов, Alexander V. Gavrilov

Notice bibliographique

RevueFood Processing Techniques and Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceHomogenization (climate)KefirFermentationPasteurizationFermented milk productsMaterials scienceChemistryMathematicsProcess engineeringEngineeringLactic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For fermented milk products, consistency plays a leading role: it provides a quality product and shapes consumer demand. There have been numerous studies of the effect of the technological process on the properties of sour cream, kefir, etc. However, these studies were performed after the introduction of ferment. Thus, the effect of parameters of thermal and mechanical treatment during the primary stage on the physical and mechanical properties of fermented milk products remains understudied. The research objective was to confirm the following hypothesis: the parameters of homogenization during the primary stage affect the consistency of the fermented milk products. A set of experiments made it possible to expose the dependence of the rheologic properties of sourmilk products from the regime parameters of homogenization. The research featured initial mix for kefir and sour cream production. The milk was preheated to 45C in an Alfa-Laval pasteurizer and separated in an Alfa-Laval separator. The fat-free milk (1% of fat for kefir production) was heated in a pasteurizer to 55–60C and homogenized at 8–16 mPa. The homogenizing device of the manometer was additionally equipped with a phase separator delimiter of the S-homogenizer type. The acidity and viscidity for the sour cream and kefir were measured at different pressure values. The power expenses on homogenization depended on the pressure and the volume of milk. The pressure of homogenization proved to be a meaningful factor and affected the fermentation process. It rendered a substantial influence on the consistency and taste qualities of the fermented milk product. The experiment defined the optimal temperature of fermentation for kefir production. The optimization of pressure decreased the energy consumptions by 4.4 kW/h (24.4%) per ton. Solar thermal collectors were used to preheat the milk before homogenization, which decreased the specific energy consumption by 10.5 kW/h per ton. The new parameters lower the prime cost of the dairy products and raise their competitiveness.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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