Impacts of Flow Rate and Pulsed Electric Field Current Mode on Protein Fouling Formation during Bipolar Membrane Electroacidification of Skim Milk
Notice bibliographique
Résumé
Fouling is one of the major problems in electrodialysis. The aim of the present work was to investigate the effect of five different solution flow rates (corresponding to Reynolds numbers of 162, 242, 323, 404 and 485) combined with the use of pulsed electric field (PEF) current mode on protein fouling of bipolar membrane (BPM) during electrodialysis with bipolar membranes (EDBM) of skim milk. The application of PEF prevented the fouling formation by proteins on the cationic interface of the BPM almost completely, regardless of the flow rate or Reynolds number. Indeed, under PEF mode of current the weight of protein fouling was negligible in comparison with CC current mode (0.07 ± 0.08 mg/cm2 versus 5.56 ± 2.40 mg/cm2). When a continuous current (CC) mode was applied, Reynolds number equals or higher than 323 corresponded to a minimal value of protein fouling of BPM. This positive effect of both increasing the flow rate and using PEF is due to the facts that during pauses, the solution flow flushes the accumulated protein from the membrane while in the same time there is a decrease in concentration polarization (CP) and consequently decrease in H+ generation at the cationic interface of the BPM, minimizing fouling formation and accumulation.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».