Effet du colmatage bactérien sur la performance de l'ultrafiltration du lactosérum
Bibliographic record
Abstract
Le lactosérum, co-produit de la transformation fromagère, peut être valorisé en concentrant ses protéines par ultrafiltration (UF). Le principal inconvénient de l’UF est le colmatage des membranes, notamment par les protéines et le phosphate de calcium, qui entraîne une réduction des performances du procédé. Depuis quelques années, il est reconnu que les membranes peuvent être colmatées par des cellules bactériennes et des biofilms lors de l’UF du lactosérum. De nombreux auteurs ont souligné la présence de biofilms sur les membranes et investigué différents paramètres régissant la diversité bactérienne de ces biofilms. Toutefois, aucune étude n’a encore démontré l’impact concret du colmatage bactérien sur les performances de l’UF du lactosérum. L’objectif général de cette étude était donc de quantifier les baisses de performance causées par le dépôt de cellules bactériennes et la formation de biofilms lors du l’UF du lactosérum. Le premier objectif a démontré que le dépôt de cellules bactériennes pouvait exacerber les baisses de flux causées par le colmatage des protéines sériques en UF frontale, alors qu’il avait peu d’effet sur le colmatage minéral. Une neutralisation partielle des charges électrostatiques entre les bactéries et les protéines réduirait les répulsions et entraînerait la formation d’un gâteau de particules plus compact sur la membrane. Les résultats du deuxième objectif ont permis de confirmer, en UF tangentielle de lactosérum doux, que le colmatage bactérien provenant de la microflore intrinsèque du système de filtration pouvait diminuer les flux de perméation après 18 h de filtration. Le colmatage bactérien a augmenté la résistance hydraulique des membranes, permettant le calcul de résistances spécifiques au colmatage bactérien (Rbio) qui représentaient de 31 à 44% de la résistance totale de la couche de colmatage. Ces résultats démontrent que le colmatage bactérien peut influencer négativement les performances de l’UF du lactosérum et soulignent l’importance de développer des solutions pour mitiger ce colmatage.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".