Sustainable Electroisomerization of Lactose into Lactulose and Comparison with the Chemical Isomerization at Equivalent Solution Alkalinity
Notice bibliographique
Résumé
The demand of lactulose production is increasing tremendously because of its bifidogenic (prebiotic) functionality. Therefore, the isomerization of lactose to synthesize lactulose through electroactivation (EA) technology is of great interest nowadays. However, lactulose production through electroisomerization is affected by several operational and experimental conditions, and the process needs to be optimized. In this context, the EA technique was applied to isomerize lactose into lactulose in an EA reactor modulated by anion and cation exchange membranes. The effect of lactose concentrations (5, 10, 15, and 20%), applied electric fields (300, 600, and 900 mA), and processing time (0-60 min) on lactose electroisomerization rate (lactulose formation) and coproduct (glucose, galactose, and fructose) formation has been investigated. The effect of different physicochemical parameters such as pH, alkalinity, temperature, ion migration, and oxidation-reduction potential (ORP) on the conversion of lactose into lactulose was correlated with the lactulose formation to understand the involved process mechanism of action. The conversion of lactose into lactulose was lactose-concentration-, electric-current-, and EA-time-dependent and reached the highest lactulose yield of 38% at 40 min using a 900 mA current intensity in a 10% lactose solution. The results were then compared to conventional chemical isomerization maintaining similar alkaline conditions at ambient temperature (22 ± 2 °C). A higher yield of lactulose was achieved in the EA process within a short reaction time compared to that of the chemical isomerization. The outcome of this study suggests that EA is a promising technique for the enhanced production of lactulose from lactose.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».