Triboelectrostatic Separation for Dry Fractionation of Pulse Flour
Notice bibliographique
Résumé
Plant-based protein ingredients are necessary for the food industry to develop new nutritious food products for the growing population. The advent of wet fractionation has commercialized plant protein extraction, but it is unsustainable as it uses ample heat, water, and chemicals. One of the viable options for sustainable protein extraction is tribo-electrostatic separation (TES). This technique is based on tribocharging particles by rubbing or frictional contact and separating the charged particles of different polarities in a high-intensity static electric field. This study elucidates the impact of tribocharging on the separation of yellow pea and faba bean flour under the influence of an electric field in a bench-scale setup. The effect of protein content, moisture content, residence time, and tribocharger wall material was investigated using vibratory, vortex flow, and solid particle dispensing (SPD) methods for the tribocharging experiments. The effect of airflow rate, electric field strength, and wall material was studied for separating tribocharged flour particles in the separator setup. The non-conducting wall materials induced a high positive charge for the flour particles. Lower moisture content increased the chargeability of the flour particles but reducing it below 6% has less impact on chargeability. The SPD (1100 nC/g) method had better chargeability than vibratory (19 nC/g) and vortex flow (7.2 nC/g) tribocharging methods. Separation results using SPD indicates that plate voltage and wall material play a significant role in protein enrichment. However, the airflow rate in the turbulent regime does not benefit separation. Low electric field strength resulted in high protein purification with low protein yield. A maximum protein content of 58% was obtained after separating the protein-starch mixture having an initial protein content of 28.4%. The results indicate that TES has the potential to be utilized by food industries to make sustainable plant protein ingredients for manufacturing new food products for consumers.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».