The Influence of Concentration with a Membrane Process of Nanofiltration on the Colour Compounds of Cabernet Sauvignon Wine
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Membranski proces nanofiltracija (NF) se vrlo često koristi u vinarstvu za koncentriranje vina u svrhu korekcije njegovog kemijskog sastava. Vrlo je bitno odrediti optimalne procesne parametre tijekom tog procesa kako bi gubitci pojedinih spojevi bili što manji. Stoga, cilj ovog diplomskog rada je bio odrediti utjecaj procesnih parametara na zadržavanje tvari boje tijekom koncentriranja crnog vina Cabernet Sauvignon procesom nanofiltracije. Koncentriranje je provedeno na membranskom filteru Alfa Laval s pločastim modulom i NF M20 poliamidnim membranama, a primijenjena su četiri različita tlaka (25, 35, 45 i 55 bara) te dva temperaturna režima (s i bez primjene hlađenja). U početnom uzorku vina i dobivenim retentatima spektrofotometrijski te pomoću metode tekućinske kromatografije visoke djelotvornosti (HPLC) određeni su ukupni polifenoli, flavonoidi, antocijani, polimerna boja, antioksidacijska aktivnost, fenolne kiseline te katehinski spojevi. Nanofiltracijske membrane zadržavaju visok postotak svih spojeva, s tim da je zadržavanje bilo veće ukoliko je primijenjen veći transmembranski tlak. Suprotan učinak zabilježen je povećanjem temperature retentata i smanjenjem tlaka. Iz tog razloga, najveće zadržavanje tvari boje detektirano je u retentatu dobivenom nanofiltracijom na 55 bara uz primjenu hlađenja.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 it