OPTIMIZATION OF RADIOFREQUENCY HEATING OF IN-SHELL EGGS THROUGH FINITE ELEMENT MODELING AND EXPERIMENTAL TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract—Considering Radio Frequency (RF) heating as a viable alternative for the in-shell heating of eggs, Finite Element Modeling and simulation of RF heating of in-shell eggs at 27.12 MHz were carried out to assess the feasibility and heating uniformity of the process. According to the recommendations of USDA-FSIS for the pasteurization of eggs, egg white must be heated up to 57.5◦C, and the egg yolk has to be heated up to 61.1◦C for 2 min. The objective of the simulation was to determine the location of hot and cold spots generated due to non-uniform heating. A parallel plate setup for Radio Frequency heating was simulated for different electric field strength levels and orientations of the egg (long axis parallel and long axis perpendicular to the plates). The simulation results were experimentally verified and the simulation procedure was validated using a laboratory parallel plate RF setup. A coaxial cavity design was simulated with a similar approach. Results indicated that both the parallel and coaxial cavity designs were suitable for in-shell pasteurization of eggs provided that the eggs were rotated to maintain the uniformity in heating. After the simulation of RF heating process, the process optimization was carried out to determine the most effective procedure for the process. The varying parameters obtained by using different modeling techniques for radiofrequency heating of in-shell eggs, were optimized using MATLAB. Laboratory scale experimental trials were conducted to test the validity and effectiveness of the optimized parameters. The optimal parameters set forth were found to be more efficient in terms of heating time and uniformity.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».