Effects of Steam, Moisture, and Screw Speed on Physical Properties of DDGS‐Based Extrudates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT A fractional factorial design with a replicated central composite point was used to investigate the effects of extrusion processing on physical properties of distillers dried grains with solubles (DDGS) based aquafeeds using a twin‐screw extruder. Extrusion cooking trials were performed with a nutritionally balanced ingredient blend for Nile tilapia, with two levels of screw speed (350 and 450 rpm), two levels of extruder water (0.236 and 0.302 kg/min), and two levels of conditioner steam (0.1 and 0.15 kg/min). The central point was 400 rpm screw speed, 0.271 kg/min extruder water, and 0.12 kg/min conditioner steam. Effects of these processing conditions on extrudate characteristics were extensively analyzed and included moisture content, water activity, thermal properties, expansion ratio, unit density, bulk density, color, water stability, sinking velocity, water absorption and solubility indices, and pellet durability index. Increasing the extruder water and conditioner steam resulted in a 5.3% decrease and nearly 8.6% rise in mass flow rate, respectively. As screw speed increased from 350 to 400 rpm, water stability and water activity increased by 13 and 58%, respectively. Increasing extruder water from 0.236 to 0.302 kg/min led to a significant increase in water stability by 12.5% and decreases in water absorption index, water activity, and expansion ratio by 13, 21, and 5.5%, respectively. As conditioner steam increased from 0.1 to 0.15 kg/min, sinking velocity and water absorption index decreased by 25 and 15%, respectively. Increasing conditioner steam from 0.1 to 0.12 kg/min resulted in 20, 5.5, 10, and 3% decreases in moisture content of the extrudates, brightness ( L *), water stability, and expansion ratio, respectively. It also increased bulk density by 5.8% and unit density by 4.2%. Overall, all trials produced viable extrudates with properties appropriate for Nile tilapia feeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».