Novel Drying Methods for Sustainable Upcycling of Brewers’ Spent Grains as a Plant Protein Source
Notice bibliographique
Résumé
Brewers’ spent grains (BSGs) are the most important by-product of the brewing industry and are rich in protein and fiber. However, abundant amounts of BSGs are discarded annually worldwide. This project aimed to employ and compare innovative drying techniques to introduce snacks with protein sources derived from leftover BSGs. This study explored the dehydration kinetics of BSGs and the effect of three different drying methods—oven drying (OD), freeze drying (FD), and vacuum microwave drying (VMD)—on their protein content and functionality. Then, an energy and exergy analysis for the drying methods was given. Accordingly, a snack product (baked chips) using the dehydrated BSGs was developed by a sensory panel study to assess consumer acceptability of the final products. It was found that the VMD process took less drying time (48 min) compared to OD (50 min), with higher effectiveness as a drying process. VMD-treated BSG also showed moderate protein functionality and the highest overall acceptability when used in baked chips. Thus, VMD might be used as a sustainable drying technology for thermal treatment and valorization of BSG. In addition to having implications for dietary health, findings can help improve the economy of the breweries and other industries that deal with the processing of grains by valorizing their process waste and contributing to sustainability.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».