MODELING OF TEMPERATURE PROFILES UNDER CONTINUOUS TUBE‐FLOW MICROWAVE AND STEAM HEATING CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mathematical models were developed based on perfectly mixed flow (PMF), piston flow with heat diffusion (PFHD) and laminar flow (LF) approaches to predict liquid temperature history under continuous tube‐flow microwave and steam heating conditions. Two helical glass coils placed inside domestic microwave ovens (one coil in each of the two 700 W capacity ovens) or in a steam cabinet were used for heating and a spiral condenser at the exit was used for cooling. Transient and steady state mean temperatures of the fluid were experimentally measured at the exit and were compared with predictions from the mathematical models for both systems. The residence time, velocity distribution as well as temperature profiles, along the radius and the length of the tubes, were computed using the models. The PFHD and the LF models better described temperature profiles during the initial transient period, while the PMF model shovsed a better agreement with experimental data during steady staie conditions. The occurrence of secondary turbulence in the helical coil (associated with high Dean numbers) was believed to be responsible for reducing the radial temperature gradients and achieving close to “perfectly mixed piston flow” situation. A relatively larger temperature gradient across the radius was observed under microwave heating conditions than under steam heating conditions. The time‐temperature effects were integrated to predict the lethality at selected temperatures and flow rates for both continuous‐flow thermal processing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».