Valorization of Concentrated Dairy White Wastewater by Reverse Osmosis in Model Cheese Production
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of dairy white wastewater (WW) by reverse osmosis (RO) is usually performed to generate process water and to reclaim dairy components for their valorization. For this study, a mixture of pasteurized milk and WW from a dairy plant was concentrated by RO to achieve a protein concentration similar to that of skimmed milk. Retentates, which are concentrated WW, were used in the preparation of cheese milk. The effect of using model concentrated WW was evaluated on (1) the soluble–colloidal equilibrium between protein and salt, (2) the milk-coagulation kinetics, and (3) the cheese composition and yield. An economic assessment was also carried out to support the decision-making process for implementing a new RO system in a dairy plant for the valorization of dairy WW. The results showed that substituting more than 50% of the amount of cheese milk with model pasteurized WW concentrates decreased the moisture-adjusted cheese yield and impaired the coagulation kinetics. Excessive cheese moisture was observed in cheeses that were made from 50% and 100% model WW concentrates, correlating with a change in the soluble–colloidal equilibrium of salts, especially in calcium. To achieve sustainable and economic benefits, the ratio of added WW concentrates to cheese milk must be less than 50%. However, for such an investment to be profitable to a dairy plant within 0.54 years, a large-size plant must generate 200 m3 of WW per day with at least 0.5% of total solids, as the economic analysis specific to our case suggests.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».