Study on 3D printing of orange concentrate and material characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Three‐dimensional (3D) food printing is a promising technology that attracted the attention of both academia and industry since it is considered as a major paradigm shift in the fabrication of intricate and personalized food design with the choices of altering the nutritional profile. In this study, 3D printing (3DP) properties of orange leather (OL) were characterized and simultaneously comparative assessment was carried out while making it from orange concentrate (OC) by adding varying proportions (15, 20, 25, and 30%) of wheat starch (WS). Rheological data suggest that steam cooking of OC–WS mixture for 16 ± 0.5 min exhibit shear‐thinning behavior, which is essential for extrusion‐type 3DP of food mixtures. A variation of 5% WS with OC significantly increase the yield stress (τ0) and viscosity (n). Nuclear magnetic resonance (NMR) study revealed that the maximum amount of partially immobilized water was converted to bound water and developed the highest mechanical strength but poor extrudability for 30% WS containing sample. Texture profile analysis suggests that the 20% WS containing samples provide the best mastication properties among the four samples. To optimize the printing conditions and test the reproducibility of OL 3DP process effects of nozzle diameter (dn), nozzle tip‐print bed height (hc), extrusion rate (vd), and nozzle moving speed (vn) were tested experimentally. It was found that, at dn = 1.5 mm, hc = 1.54 ± 0.02 mm, vd = 245 mm3/s, and vn = 35 mm/s the printed objects remain consistent, achieve the best resolution and maximum fidelity. Practical applications The 3D food printing process has a great potential to improve the quality and utility of the food and food products. The 3DP of fruit concentrates combined with healthy additives, bioactive compounds could be a novel attractive way for fabricating food to serve people with special requirements, as a snack item or cold dish before main meal. This study suggests that, food mixtures with similar rheological, moisture, and textural properties at similar printing conditions could be used as supply material, that is, the “ink” for an extrusion‐type 3D food printer.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».