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Enregistrement W2592604658 · doi:10.1515/ijfe-2016-0234

Using Liquid-Only Cans (Equipped with a Single Particle) to Quantify Heat Transfer Phenomenon During Thermal Processing

2017· article· en· W2592604658 sur OpenAlexaff
Anubhav Pratap‐Singh, Anika Singh, Hosahalli S. Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReciprocating motionHeat transferParticle sizeAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsViscosityParticle (ecology)Heat transfer coefficientChemistryMaterials scienceAmplitudeChromatographyComposite materialOpticsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study utilizes liquid-only cans (fitted with a single particle) to gain insight into the heat transfer phenomenon during the novel process of reciprocating agitation thermal processing (RA-TP) for sterilization of food. Overall heat transfer coefficient (U) across the can-wall was evaluated for cylindrical cans, filled with different concentration of glycerin and treated with reciprocating agitation thermal processing (RA-TP). Thermocouple-equipped single spherical particle (diameter = 0.019 m) of various densities were also kept inside the cans to obtain preliminary insights into the heat transfer phenomenon at the liquid–particle interface (h fp ). Seven process variables, viz. operating temperature (110–130 °C), reciprocation frequency (1–4 Hz), reciprocation amplitude (0.05–0.25 m), can headspace (0.006–0.012 m), liquid viscosity (0.001–0.942 Pa.s) and particle density (830–2,210 kg/m 3 ), were varied according to three full-factorial designs and corresponding U & h fp were reported. Depending on the processing condition and product composition, U and h fp varied in the range 197–1,240 W/m 2 K and 210–1,230 W/m 2 K respectively. Higher heat transfer was observed at both can wall and liquid–particle interface with increasing temperature, headspace, frequency and amplitude and decreasing liquid viscosity. The order of heat transfer coefficients for processing conditions was: Frequency > amplitude > headspace > temperature; while for product composition was: Frequency > liquid viscosity > product density. This study is relevant for providing data for process modeling of reciprocating agitation thermal processing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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