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Enregistrement W4407354152 · doi:10.1016/j.indcrop.2025.120669

Enhancing drying efficiency and terpene retention of cannabis using cold plasma pretreatment

2025· article· en· W4407354152 sur OpenAlexafffund
Pabitra Chandra Das, Mohamad Mehdi Heydari, Oon‐Doo Baik, Lifeng Zhang, Lope G. Tabil

Notice bibliographique

RevueIndustrial Crops and Products · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésTerpeneCannabisChemistryFood scienceChromatographyOrganic chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hang-drying of cannabis at room conditions is a slow process and leads to the risk of microbial growth. This method can sometimes prevent cannabis from reaching the equilibrium moisture content (EMC) below the safe storage threshold. On the other hand, high-temperature drying techniques are faster but negatively impact the secondary metabolites. Cold plasma (CP) is a novel technique explored in this study to treat cannabis at various operational conditions of plasma jet (power: 300, 350, and 400 W, time: 20, 30, and 40 s) prior to drying at environmental conditions of 25°C and 50 % RH. The findings revealed that untreated cannabis samples reached an equilibrium moisture content (EMC) of approximately 16 % in 1260 min. In contrast, CP-pretreated samples achieved lower EMCs of 10–14 % within 690–840 min. CP pretreatment also resulted in high moisture diffusivity, lower energy consumption, and higher energy efficiency. Increasing CP power and residence time accelerated the decarboxylation of cannabinoids, leading to the formation of more tetrahydrocannabinol (THC) and less tetrahydrocannabinolic acid (THCA), without significantly affecting the total THC (27.45 % untreated vs. 25.82 % - 28.36 % g/ g of dry matter in CP pretreated samples). Compared with untreated dried inflorescences, the 400 W and 30 s CP treated inflorescences resulted in the retention of 96 % of terpenes, whereas all 300 W CP treated samples retained > 90 % of terpenes. Overall, the study highlights that CP pretreatment is a promising technology for the cannabis industry in shortening the drying time and preserving the product quality, especially terpenes. • Cold plasma (CP) pretreatment on drying and quality of cannabis was investigated. • CP pretreatment reduced drying time, improved diffusivity and energy efficiency. • CP pretreatment did not significantly affect the total tetrahydrocannabinol. • Cannabis treated with 400 W CP for 30 s and dried retained 96 % terpenes of control.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,202 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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