Pilot scale cavitational reactors and other enabling technologies to design the industrial recovery of polyphenols from agro-food by-products, a technical and economical overview
Notice bibliographique
Résumé
We herein provide an overview of the most recent multidisciplinary process advances that have occurred in the food industry as a result of changes in consumer lifestyle and expectations. The demand for fresher and more natural foods is driving the development of new technologies that may efficiently operate at room temperature. Moreover, the huge amount of material discarded by the agro-food production chain lays down a significant challenge for emerging technologies that can provide new opportunities by recovering valuable by-products and creating new applications. Aiming to design industrial processes, there is a need of pilot scale plants such as the “green technologies development platform” that was established by the authors. The platform is made up of a series of multifunctional laboratories that are equipped with non-conventional pilot reactors developed in direct collaboration with partner companies in order to bridge the enormous gap between academia and industry via the large-scale exploitation of relevant research achievements. Selected key, enabling technologies for process intensification make this scale-up feasible. We make use of two selected examples, the grape and olive production chains, to show how cavitational reactors, which are based on high-intensity ultrasound and rotational hydrodynamic units, can assist food processing and the sustainable recovery of waste to produce valuable nutraceuticals as well as colouring and food-beverage additives.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».