Influence of the sugars present in grass silage model solution on lactic acid recovery through nanofiltration process
Bibliographic record
Abstract
Angesichts der zunehmenden Sorge um die Umweltsicherheit, die rasante wirtschaftliche Entwicklung, die endliche Reserven fossiler Brennstoffe und die schwankenden Ölpreise wächst das Interesse an der Herstellung von Kraftstoffen und Industriechemikalien aus erneuerbaren Ressourcen und Biomasse. Der Biomasse-Rohstoff wird in einer Bioraffinerie in Biokraftstoffe und biobasierte Chemikalien wie Milchsäure (LA) umgewandelt.Milchsäure wird in der Lebensmittel-, Kosmetik- und Pharmaindustrie in großem Umfang eingesetzt. LA wird entweder durch Fermentation von Biomasse oder durch chemische Synthese hergestellt. Das Fermentationsverfahren ist attraktiv, da es die Vorteile der Verwendung erneuerbarer Kohlenhydrate und der Herstellung optisch reiner Milchsäure bietet. Die größte Herausforderung bei der biobasierten Milchsäureproduktion ist jedoch das Vorhandensein von Verunreinigungen wie Glukose, Fruktose, Salzen und anderen organischen Säuren. Für die Rückgewinnung der Milchsäure aus diesen Verunreinigungen hat sich die Membrantechnologie etabliert.Die Optimierung der Milchsäuregewinnung aus der Grassilage-Modelllösung unter Verwendung des Nanofiltrationsmembranverfahrens wurde untersucht. Darüber hinaus wurde die Auswirkung von Restglukose und -fruktose in dieser Silage-Modelllösung untersucht. Vier kommerzielle Nonofiltrations (NF) -Membranen (Alfa Laval, NF-Toray, NF 270 und SELRO MPF-36) wurden bei unterschiedlichen Betriebsbedingungen (Temperatur und pH-Wert) getestet. Alle Versuche wurden in einer Membrananlage im Labormaßstab durchgeführt. Die Leistung der einzelnen Membranen in Bezug auf das Ausschlussrate von Milchsäure, Essigsäure und Zuckern wurde gemessen.Alfa Laval erreicht die höchste LA-Gewinnung bei Raumtemperatur und einem pH-Wert um 2,8. Glukose und Fruktose haben unterschiedliche Auswirkungen auf die Ausschussrate von LA; dieser Effekt kann je nach Membranmaterial und MWCO (Molecular weight cut-off) positiv oder negativ sein. Im Allgemeinen verringert das Vorhandensein von Fruktose in der Modelllösung die LA-Abstoßung, während Glukose einen negativen Effekt hat, da sie die LA-Abstoßung erhöht.
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 | 0.000 | 0.000 |
| 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 | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".