Enhancing fermentation performance through the reutilisation of wine yeast lees
Notice bibliographique
Résumé
Extensive research has been dedicated to elucidating the role of various nitrogen sources, nitrogen concentrations and the timing of addition when modulating grape must fermentation using yeast. The wine industry invests substantial resources in both the vineyard and the winery to provide adequate nitrogen concentrations for fermentation. This approach ensures optimal yeast performance during fermentation and minimises the risk of negative sensory attributes associated with poor ferment nutrition. In addition to wine, the winemaking process produces a substantial quantity of nutrient-rich biomass, a poorly explored resource that, if appropriately recycled, could be used to support the nutrient requirements of other winery fermentations. This study explored the feasibility of using processed yeast lees generated during alcoholic fermentation as a nutrient supplement in subsequent fermentations. Three lees treatment options were assessed: accelerated autolysis, enzymatic lysis and mechanical lysis. The ability of these treatments to achieve complete lysis of yeast cells and release amino acids and trace elements is reported. The addition of processed lysates into grape juice was shown to improve fermentation timeframes and influence the production of yeast-derived fermentation volatile compounds in a dose-dependent manner. This study demonstrates that recycling spent lees from winery waste is feasible and provides some strategies for extracting nutrients from winery waste.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».