Scale-Up and Long-Term Study of Electrodialysis with Ultrafiltration Membrane for the Separation of a Herring Milt Hydrolysate
Notice bibliographique
Résumé
Electrodialysis with ultrafiltration membrane (EDUF) was selected to separate a herring milt hydrolysate (HMH) in a scale-up and long-term study for the recovery of bioactive peptides. The scale-up was performed to maximise peptide recovery by placing a total membrane area of 0.08 m2 for each anionic and cationic compartment. Twelve consecutive runs were carried out, for a total of 69 h, with minimal salt solution cleaning in between experiments. The final peptide migration rate showed that cationic peptides had a higher average migration rate (5.2 ± 0.8 g/m2·h), compared to anionic peptides (4.7 ± 1.1 g/m2·h). Migration was also selective according to peptide identifications and molecular mass distribution where only small molecular weights were found (<1000 Da) in both recovery compartments. The areal system resistance slightly decreased during each run and the averaged values were stable in between experiments since they were all found in the 95% confidence interval. In addition, total relative energy consumption was quite consistent with an average value of 39.95 ± 6.47 Wh/g all along the 12 consecutive runs. Finally, according to membrane characterization, there was no visual fouling on the different membranes present in the EDUF cell after 69 h of treatment. This may be due to the salt cleaning in between experiments which allowed removal of peptides from the membranes, thus allowing recovering initial system working parameters at the beginning of each run. The entire process was revealed to be very consistent and repeatable in terms of peptide migration, global system resistance, and energy consumption. To the best of our knowledge, this is the first time such EDUF conditions (membrane surface, duration, and minimal salt cleaning between experiments) are being tested on a complex hydrolysate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».