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Enregistrement W7117477851 · doi:10.1016/j.idairyj.2025.106539

Kinetics and efficiency of decolorizing electro-activated lactose solutions by adsorption on activated carbons, anion exchange resins and electro-oxidation process

2025· article· en· W7117477851 sur OpenAlexafffund
Abdullah Nayeem, Seddik Khalloufi, Mohammed Aider

Notice bibliographique

RevueInternational Dairy Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMembrane-based Ion Separation Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésAdsorptionLactoseKineticsAbsorbanceIon exchangeIon-exchange resinIsomerizationLangmuir adsorption model

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electro-activation has been proven as a promising technology for lactulose synthesis from lactose. However, this process also exhibits color development like that of the conventional chemical isomerization process. This study explores the decolorization of electro-activated lactose solutions using adsorption and electro-oxidation techniques. Six adsorbents, three activated carbons (AC) and three anion exchange resins, were evaluated. Adsorbents denoted AC-2 and Resin-M demonstrated superior performance, achieving 89.85% and 85.63% decolorization, expressed as absorbance decreases at 296 nm, and 82% and 75.3% decreases at 420 nm. Optimal results were obtained with 7.5% adsorbent. Adsorption behavior followed Langmuir isotherms, and kinetic modeling revealed second-order and first-order reactions for AC-2 and Resin-M, respectively. BET analysis confirmed that AC-2 has a higher surface area and adsorption capacity. Electro-oxidation using Ti/Ti electrodes provided an efficient alternative with lower energy consumption (<6.0 kW.h). HPLC analysis showed that the decolorization process preserved the sugar profile, supporting its applicability.

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 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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,644

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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