MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3184912265 · doi:10.22034/fr.2021.40623.1752

تاثیر پارامترهای عملیاتی بر رفتار شار تراوه و گرفتگی طی شفاف سازی آب انار با استفاده از غشای پلیمری اولترافیلتراسیون

2021· article· fa· W3184912265 on OpenAlexvenueno aff
صمد بدبدک, بیوک آقا فرمانی, محمد نجاتیان

Bibliographic record

VenueJournal of Food Research · 2021
Typearticle
Languagefa
FieldEnvironmental Science
TopicErosion and Abrasive Machining
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBar (unit)Physics

Abstract

fetched live from OpenAlex

هدف این مطالعه، بررسی فرآیند شفافسازی غشایی اولترافیلتراسیون با غشای پلیمری بر رفتار شار تراوه، گرفتگی غشاء، دفع ترکیبات پکتینی، آنتوسیانین و تاننی طی شفاف‌سازی آب انار بود. برای این منظور، تاثیر دما (20 و °C30) و فشار (5/1، 2 و bar 5/2) بر شاخص‌های عملیاتی غشایی مانند شار تراوه، مقاومت، گرفتگی و دفع ناخالصی‌ها به وسیله غشای اولترافیلتراسیون بررسی شد. نتایج آزمایشات نشان داد که شار تراوه در فرآیند غشایی شفاف‌سازی آب انار، با افزایش دما از 20 به oC30 در فشار bar 5/2، تقریبا 17/42% افزایش یافته بود. بررسی اثرات فشار و دما بر مقاومت کل نشان داد که با افزایش دما از 20 به oC30 در فشارهای مختلف، مقدار مقاومت کل به‌طور معنی‌داری کاهش یافت (05/0 >p). کمترین و بیشترین مقدار مقاومت کل به ترتیب در تیمارهای oC30-bar 5/1 (1-m 12+10×31/17) و oC20-bar 5/2 (1-m 12+10×51/35) مشاهده شد. افزایش دما باعث کاهش ویسکوزیته و افزایش ضریب انتشار از لایه کیک سطح غشای به جریان ناتراوه شد. در نهایت مشخص شد که شفاف‌سازی آب انار، به روش اولترافیلتراسیون در همه تیمارها باعث کاهش پکتین آب انار در حدود 99 % شد. تیمارهای oC20-bar 2 و oC30- bar 2 به ترتیب کمترین (25/4 %) و بیشترین (31/15%) مقدار دفع آنتوسیانین‌ها را داشتند. کمترین (43/42%) و بیشترین (93/50%) مقدار دفع تانن به ترتیب در تیمارهای oC20-bar 5/1 و oC30- bar 2 مشاهده شد.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.332
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0160.003

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.

Opus teacher head0.165
GPT teacher head0.422
Teacher spread0.258 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJournal of Food ResearchSame topicErosion and Abrasive MachiningFrench-language works237,207