Using Liquid-Only Cans (Equipped with a Single Particle) to Quantify Heat Transfer Phenomenon During Thermal Processing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».