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Enregistrement W4416086869 · doi:10.1016/j.seppur.2025.135998

Enhancing starch hydrolysate syrup purification: long-term ultrafiltration membrane performance under industrial conditions

2025· article· en· W4416086869 sur OpenAlexaboutno aff
Camila Cabeza, Amal El Gohary Ahmed, Mario Minauf, Karin Wieland, Michael Harasek

Notice bibliographique

RevueSeparation and Purification Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftTechnische Universität Wien BibliothekTechnische Universitat Wien
Mots-clésUltrafiltration (renal)MembraneFoulingHydrolysateMembrane foulingStarchMembrane technologyBioprocess

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrafiltration (UF) membranes based on Polyethersulfone (PES) are extensively used in food and bioprocessing industries for their good mechanical robustness and chemical resistance. In starch and sweetener production, these membranes play a vital role in clarifying and purifying carbohydrate-rich syrups. However, sustaining membrane performance under industrial conditions, characterised by elevated temperatures, high pressures, and chemically complex feed solutions, remains a significant challenge due to progressive fouling, membrane ageing, and irreversible performance decline. This study investigates the long-term performance (32h) of the GR90PP tight PES UF membrane (5 kDa cut-off) from Alfa Laval, operated under representative industrial conditions (60 °C, 8 bar) and using a real DE40 starch hydrolysate syrup. The study focuses on quantifying operational stability and fouling–cleaning behaviour across four filtration-cleaning cycles, including analysis of flux evolution, cleaning efficiency, solute rejection, and membrane integrity. Results revelaled a progressive Relative Flux Reduction (RFR), averaging 44 %, alongside a significant Flux Recovery Ratio (FRR) after cleaning, peaking at 80 % after the last alkaline rinse. Scanning Electron Microscopy (SEM) analysis confirmed a gradual build-up of fouling layer, predominantly organic in nature, contributing to reduced permeability and moderate irreversible fouling (average 21 %). Alkaline cleaning proved significantly more effective than acidic cleaning, highlighting the dominance of organic fouling mechanisms. Overall, the GR90PP membrane demonstrated strong operational stability, chemical compatibility, and cleaning resilience under extended high-temperature UF operation, supporting its suitability for processing of carbohydrate-rich products. These findings provide practical insights for optimising cleaning protocols, defining cleaning frequency, and adjusting operational parameters to sustain membrane performance in industrial food applications.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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