How Overlimiting Current Condition Influences Lactic Acid Recovery and Demineralization by Electrodialysis with Nanofiltration Membrane: Comparison with Conventional Electrodialysis
Notice bibliographique
Résumé
Acid whey is the main co-product resulting from the production of fresh cheeses and Greek-type yogurts. It generally goes through a spray-drying process prior to valorization, but it needs to be deacidified (lactic acid recovery) and demineralized beforehand to obtain a powder of quality with all the preserved compounds of interest such as lactose and proteins. Electrodialysis (ED) is a process actually used for acid whey treatment, but scaling formation at the surface of the ion-exchange membrane is still a major problem. In this work, a combination of two new avenues of ED treatment has been studied. First, the integration of a nanofiltration (NF) membrane in an ED conventional stack was compared to a classical ED stack with an anion-exchange membrane in a standard current condition. Secondly, both configurations were tested in the overlimiting current condition to study the impact of electroconvective vortices on process efficiency. The combined effects of the NF membrane and overlimiting current condition led to a higher lactic acid recovery rate of acid whey (40%), while the conventional ED stack in the overlimiting current condition led to a higher demineralization (87% based on the total cation concentration). Those effects were related to the conductivity, pH, global resistance, and energy consumption of each treatment that are influenced by water splitting phenomenon, which was decreased in the overlimiting condition.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».