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Enregistrement W4401930360 · doi:10.1016/j.fbp.2024.08.010

Framework for scaling-up extraction processes in nutraceutical beverages: A simulation, techno-economic, and environmental analysis approach

2024· article· en· W4401930360 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFood and Bioproducts Processing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueProcess Optimization and Integration
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche Gesellschaft für Internationale ZusammenarbeitDeutscher Akademischer AustauschdienstEscuela Superior Politécnica del LitoralMinisterio del Ambiente, Agua y Transición Ecológica
Mots-clésNutraceuticalExtraction (chemistry)ScalingComputer scienceBiochemical engineeringEngineeringFood scienceChemistryMathematicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nutraceutical beverages market has increased in recent years, motivated by the increasing trend of consumers choosing food and beverages beneficial to health, mostly after the COVID-19 pandemic. Several researchers have proposed different formulations, where the combination of plants has been tested at the laboratory and pilot scales to maximize the desirable features of the beverages, including antioxidant capacity, anticarcinogens, and anti-inflammatory properties. Developing these products requires scaling-up from these scales to the industry one and, hence, identifying the criteria and/or parameters affecting process yield due to the transport phenomena associated with the scale increment. This work proposes a framework for scaling up solid-liquid extraction in a nutraceutical beverage process using available pilot plant data, combining brute-force and empirical scaling approaches. This framework provides an alternative for industries that have acquired equipment without considering the principles of similarity between the larger scale and the laboratory stage. Operating conditions are tuned to reach the product quality at the pilot level and the maximum beverage's antioxidant capacity. A techno-economic analysis of the production process and an environmental evaluation were performed, providing the basis for an effective scaling-up to the industry level. The scaling-up proved to be feasible, as the net present value of the process is $2018,000 with a payback time of 4.83 years; the major source of solid waste is the raw materials with a carbon footprint less than 0.205 MT eCO 2 due this process operates with temperatures lower than 100 °C. The circular economy indicators in this project were circular material usage rate and Waste Stream Recycling Rate. The Circular Material Usage Rate ranged from 16.7 % to 66.7 % depending on the composition of the cocoa husk in the raw material, and the Waste Stream Recycling Rate (%) ranged from 4.4 % to 5 % destined for composting development. The framework is designed to be applicable to other food production processes that encounter equipment constraints. It facilitates the evaluation of process yield and enables the simulation and analysis of economic profitability and environmental impact using circular economy indicators at an industrial/commercial scale. • Feasible scaling-up of solid-liquid extraction for a nutraceutical beverage process. • Operating conditions are tuned to reach the product quality. • The major source of waste is raw materials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,760
Score d'incertitude au seuil0,581

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle