KMITL Innovation Expo 2025 Logo

The extraction of prebiotic from spent coffee grounds

Abstract

Spent coffee grounds (SCG) are a byproduct of the coffee brewing process, and their quantity continues to increase due to the growing global coffee consumption. SCG contain beneficial compounds such as polysaccharides, dietary fibers, and antioxidants, which can be utilized in various applications, including prebiotic extraction. This study focuses on extracting prebiotics from SCG using acid hydrolysis and enzymatic hydrolysis methods to evaluate their potential in promoting the growth of beneficial gut microorganisms. The expected results of this research include adding value to coffee industry waste, reducing organic waste, and providing a sustainable approach to developing prebiotic products for use in the food and health industries. Furthermore, this study aligns with sustainable resource utilization and environmentally friendly practices.

Objective

กาแฟเป็นหนึ่งในสินค้าทางการเกษตรที่มีการบริโภคและผลิตเป็นจำนวนมากทั่วโลก ส่งผลให้เกิดของเสียจากกระบวนการผลิตอย่าง “กากกาแฟ” ในปริมาณมหาศาล กากกาแฟมักถูกทิ้งเป็นขยะอินทรีย์ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมโดยตรงและทางอ้อม อย่างไรก็ตาม กากกาแฟมีสารประกอบที่เป็นประโยชน์ เช่น โพลีแซ็กคาไรด์ เส้นใยอาหาร และสารฟีนอลิก ซึ่งสามารถนำมาใช้ประโยชน์ในหลายด้าน เช่น การผลิตปุ๋ยหมัก การสกัดสารต้านอนุมูลอิสระ และการผลิตพลังงานชีวภาพ หนึ่งในแนวทางที่ได้รับความสนใจคือการสกัดพรีไบโอติกจากกากกาแฟ เนื่องจากพรีไบโอติกมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมสุขภาพทางเดินอาหาร โดยช่วยกระตุ้นการเจริญเติบโตของจุลินทรีย์ที่มีประโยชน์ เช่น แลคโตบาซิลลัสและบิฟิโดแบคทีเรีย ซึ่งช่วยเสริมภูมิคุ้มกันและลดความเสี่ยงของโรคต่าง ๆ การนำกากกาแฟมาใช้ในการสกัดพรีไบโอติกจึงเป็นแนวทางที่ไม่เพียงช่วยลดปริมาณขยะและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นวิธีที่ยั่งยืนและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

Other Innovations

The Effect of Cannabidiol on the Excitability of Nociceptive Trigeminal Ganglion Neurons

คณะแพทยศาสตร์

The Effect of Cannabidiol on the Excitability of Nociceptive Trigeminal Ganglion Neurons

This research studies the effect of CBD on the excitability of mice nociceptive trigeminal ganglion neurons. The electrophysiological parameters of the mouse trigeminal ganglion cells are measured using a Whole Cell Current Clamp Model on a primary cell culture treated with 0.5 uM CBD for 24 hours compared to a control group. After obtaining the results statistical analysis is done using a Mann Whitney-U test.

Read more
Developing Thai Sai Oua from Young Jackfruit

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Developing Thai Sai Oua from Young Jackfruit

This research aims to develop plant-based Thai traditional sausage(Sai oua) using young jackfruit as the main raw material. To be an alternative to replace meat by studying the development of formula, changes in physical and physical chemistry during the preservation of the product, young jackfruit has dominant properties of meat-like fibres and can absorb the smell and taste of spices well. The results of the study found that young jackfruit that have been boiled at 100 degrees Celsius for 30 minutes have the fibre closest to cooked chicken. In addition, the study of changes during storage at different temperatures found that the colour and Water Activity (Aw) have changed slightly. While the pH value (pH) decreased and the value of Thiobarbituric Acid Reactive Substances (T-BARS) increased. In terms of texture, it was found that the toughness increased and the elasticity decreased. Compared to the control formula, this study suggests that young jackfruit is a suitable raw material for the production of fillings from plants.

Read more
SOH  Estimation for  Li-ion battery

คณะวิศวกรรมศาสตร์

SOH Estimation for Li-ion battery

Currently, lithium batteries are widely used in electronic devices and electric vehicles, making the estimation of their State of Health (SOH) crucial. Accurate SOH estimation helps extend battery lifespan, reduce maintenance costs, and prevent safety issues such as overheating or explosions. This project aims to study and analyze mathematical models of batteries and develop SOH estimation techniques using Neural Networks to enhance accuracy and evaluation speed. The experiment involved collecting charge and discharge data from three lithium battery cells under controlled temperature conditions while maintaining a constant current. The current, voltage, and time data were recorded and analyzed to determine the battery capacity for each cycle. These data were then used to train a Neural Network model. The results demonstrated an effective method for predicting battery health status. The outcomes of this project can contribute to the development of a Battery Management System (BMS) that improves battery efficiency and longevity. Additionally, it provides a foundation for applying artificial intelligence techniques in the energy sector effectively.

Read more