Sustainable Valorization of Whey by Electroactivation Technology for <i>In Situ</i> Isomerization of Lactose into Lactulose: Comparison between Electroactivation and Chemical Processes at Equivalent Solution Alkalinity
Notice bibliographique
Résumé
The demand for production of prebiotics at a commercial scale is rising due to the consumers’ growing health awareness. Whey, a coproduct of the dairy industries, is a suitable feed medium to produce a prebiotic lactulose through the isomerization of lactose under alkaline conditions. The aim of the present study was to compare the isomerization of lactose into lactulose in situ of whey by using electroactivation technology with the chemical isomerization method using KOH as catalysis under equivalent solution alkalinity. Electroisomerization of lactose into lactulose was performed by using whey solutions of 7, 14, and 21% (w/v) dry matter under current intensities of 300, 600, and 900 mA, respectively, during 60 min with a sampling interval of 5 min. The conventional chemical method was carried out using KOH powder as catalyst at the alkalinity that corresponded to that measured in the electroactivated whey at each 5 min interval. The results showed that lactulose production was dependent on the whey concentration, current intensity, and EA time. The highest lactulose yield of 32% was achieved under a 900 mA current intensity at 60 min for a 7% whey solution. Thereafter, the EA conditions were compared to those of a conventional chemical isomerization process by maintaining similar alkalinity in the feed solutions. However, no lactulose was produced by the chemical process for the equivalent solution alkalinity as in the EA technique. These results were correlated with the solution pH, which reached the required values in a 7% whey solution with values of up to pH 11.50, whereas the maximum pH values that were obtained at higher whey concentrations were around 10–10.50, which was not enough to initiate the lactose isomerization reaction. The outcomes of this study suggest that EA is an efficient technology to produce lactulose using whey lactose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».