SUITABILITY OF CRANK'S SOLUTIONS TO FICK'S SECOND LAW FOR WATER DIFFUSIVITY CALCULATION AND MOISTURE LOSS PREDICTION IN OSMOTIC DEHYDRATION OF FRUITS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Various solutions (Crank's) of Fick's law of diffusion have been used to predict moisture loss ( ML ) in osmotic dehydration, by correlating experimental data. Selection of a particular solution should depend on the sample geometry and the fulfillment of a number of assumptions made to obtain that solution. Crank developed solutions for long‐time, short‐time, and a solution for diffusion into a sample from a well‐stirred tank for sheets, cylinders and spheres. This work was carried out to find the most suitable Crank's solution to predict ML for a wide range of published data. The long‐time solution and the solution for a well‐agitated tank, for plane sheets, satisfactorily predicted ML of semi‐infinite sheets and semi‐infinite cylinders. PRACTICAL APPLICATIONS Crank's solutions of Fick's law for various geometric shapes are used in practice to determine the diffusivity from experimental data for unit operations governed by mass transfer. Once the diffusivity is known, those solutions can be used to predict the kinetics of mass transfer. One of the specific cases where this information is useful is in determining the loss of water for the process of osmotic dehydration. Crank developed solutions for several sets of initial and boundary conditions and for various product geometries. This article evaluates the suitability of Crank's solutions for a wide range of experimental data and indicates the most appropriate solution form to be used for each geometric shape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».