Advancement and Innovations in Drying of Biopharmaceuticals, Nutraceuticals, and Functional Foods
Notice bibliographique
Résumé
Drying is a crucial unit operation within the functional foods and biopharmaceutical industries, acting as a fundamental preservation technique and a mechanism to maintain these products' bioactive components and nutritional values. The heat-sensitive bioactive components, which carry critical quality attributes, necessitate a meticulous selection of drying methods and conditions backed by robust research. In this review, we investigate challenges associated with drying these heat-sensitive materials and examine the impact of various drying methods. Our thorough research extensively covers ten notable drying methods: heat pump drying, freeze-drying, spray drying, vacuum drying, fluidized bed drying, superheated steam drying, infrared drying, microwave drying, osmotic drying, vacuum drying, and supercritical fluid drying. Each method is tailored to address the requirements of specific functional foods and biopharmaceuticals and provides a comprehensive account of each technique's inherent advantages and potential limitations. Further, the review ventures into the exploration of combined hybrid drying techniques and smart drying technologies with industry 4.0 tools such as automation, AI, machine learning, IoT, and cyber-physical systems. These innovative methods are designed to enhance product performance and elevate the quality of the final product in the drying of functional foods and biopharmaceuticals. Through a thorough survey of the drying landscape, this review illuminates the intricacies of these operations and underscores their pivotal role in functional foods and biopharmaceutical production.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».