Concentration with Nanofiltration of Red Wine Cabernet Sauvignon Produced from Conventionally and Ecologically Grown Grapes: Effect on Volatile Compounds and Chemical Composition
Notice bibliographique
Résumé
Ecological viticulture represent an upward trend in many countries. Unlike conventional viticulture, it avoids the use of chemical fertilizers and other additives, minimizing the impact of chemicals on the environment and human health. The aim of this study was to investigate the influence of nanofiltration (NF) process on volatiles and chemical composition of conventional and ecological Cabernet Sauvignon red wine. The NF process was conducted on laboratory Alfa Laval LabUnit M20 (De Danske Sukkerfabrikker, Nakskov, Denmark) equipped with six NF M20 membranes in a plate module, at two temperature regimes, with and without cooling and four pressures (2.5, 3.5, 4.5 and 5.5 MPa). Different processing parameters significantly influenced the permeate flux which increased when higher pressure was applied. In initial wines and obtained retentates, volatile compounds, chemical composition and elements concentration were determined. The results showed that the higher pressure and retentate cooling was more favourable for total volatiles retention than lower pressure and higher temperature. Individual compound retention depended on its chemical properties, applied processing parameters and wine composition. Nanofiltration process resulted in lower concentrations of ethanol, acetic acid (>50%), 4-ethylphenol and 4-ethylguaiacol (>90%). Different composition of initial feed (conventional and ecological wine) had an important impact on retention of elements.
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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) | 0,000 | 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 ».