The influence of multiple fouling and cleaning cycles upon the performance of polyethersulphone membrane filters during coffee extract decaffeination
Notice bibliographique
Résumé
Filtration processes have been applied widely in food processing industry over the recent decades and could offer a viable alternative to the use of solvents in the decaffeination process, comprising low operational costs, high selectivities and mild processing conditions. This paper reports the development and evaluation of the fouling occurring in multiple filtration cycles during the selective reduction of caffeine from coffee brews comparing the performance of (i) a commercially available synthetic tight ultrafiltration (TUF) polyethersulphone (PES) membrane (GP95PP – Alfa Laval) and (ii) a self-made mixed matrix (MMMs) PES membranes (PSCD) fabricated in-house. The effectiveness and performance of the PES MMMs was benchmarked against the commercial 2 kDa PES membranes showing promising results. A cross-flow rig was operated at transmembrane pressures of 2–9 bar and cross-flow velocities (CFV) of 0.04–0.1 m/s at 25 °C. The flux decline and recovery along with changes in the key component rejection and resistances are reported for multiple fouling and cleaning cycles. PSCD exhibited a higher permeate flux of ca. 10.5 L m-2 h-1 compared to the GR95PP membranes, which exhibited a permeate flux of 6.1 L m-2 h-1 over the 29 h filtration period selected, at 9 bar and a CFV of 0.04 m/s. The rejection ratios of the GR95PP and PSCD membranes were monitored for three consecutive filtration cycles, and showed values ca. 30% and 35% for caffeine,> 90% and ∼90% for both polyphenols & proteins, & ∼ 80% for melanoidins, respectively. An effective cleaning protocol was reported, comprised of 0.5 wt% NaOH at 50 °C, exhibiting cleaning efficiencies (CE)> 99%. FT-IR data indicated the presence of key compounds residuals after membrane cleaning. Modification to the membrane surface occurs due to fouling, altering the hydrophobicity. Differences in filtration performance and cleanability between the two classes of membranes are identified and linked to variations in surface and structure properties.
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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 | 0,001 | 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 ».