Production of Anthocyanin-Enriched Juices by Electrodialysis with Filtration Membrane Process: The Influence of Duration on Juice Composition, Process Efficiency, and Membrane Fouling
Notice bibliographique
Résumé
The Electrodialysis with Filtration Membrane (EDFM) system has shown promise in juice enrichment, but further optimization is needed. This study evaluated the effect of processing duration (3 and 6 h) on juice composition, process efficiency, and membrane fouling. Results demonstrated a significant impact of processing time on juice composition, especially anthocyanin and mineral content. Two anthocyanin-depleted juices (-18.94% and -30.70%) and two anthocyanin-enriched juices (26.21% and 44.21%) were produced. Similar energy (1512.13 Wh/g of anthocyanins) was required to migrate equivalent amounts of anthocyanins over both time periods, with no impediment due to fouling observed, although the system's resistance increased (2.5-fold after 3 h, 3.2-fold after 6 h). Membrane fouling was characterized through conductivity, thickness, ATR-FTIR, SEM-EDX, and foulant identification. Minimal anthocyanin accumulation occurred on cation-exchange membranes (CEM), while anthocyanins and PACs concentrated within the filtering layer of filtration membranes (FM). However, fouling did not increase with longer processing. Structural alterations were noted in anion-exchange membranes (AEMs), suggesting instability under high electric fields. Overall, EDFM effectively enriched cranberry juice with anthocyanins, but further research is necessary to address AEM degradation under limiting current density conditions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».