Optimization of extruder cooking conditions for the manufacture of fish feeds using response surface methodology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A composite blend consisting of sunflower cake, maize germ, wheat bran, fresh water shrimps and cassava flour was extruded using a single‐screw extruder to produce expanded fish feed pellets. The effects of temperature (80–120 °C), die diameter (2–4 mm), and feed pre‐conditioning time (50–150 s; steam 400 kPa) on properties of the pellets (expansion ratio, bulk density, floatability, durability, water absorption, water solubility, water stability, and in‐vitro protein digestibility) were investigated using response surface methodology. Regression equations describing the effect of each variable on the product responses were obtained. The pellets extruded using a factor combination of 120 °C extruder barrel temperature, 2 mm die diameter, and 100 s of feed pre‐conditioning time gave most desirable pellet floatability (100%), durability index (99%), expansion ratio (2.64), water absorption index (4.12), water solubility index (9.31), water stability (87%), bulk density (479 g/L), and in vitro protein digestibility (69.97%) with a composite desirability of 0.88. Practical applications Extrusion is a modern feed processing method whose use is fast gaining popularity among small feed processors in developing countries. However, extrusion is a process that involves many parameters that need to be optimized for desirable end properties. These findings guide fish feed manufacturers on the optimum conditions for single screw extruders for production of feeds with desirable properties especially for the fish types that are top feeders. In addition, the results offer important insights on how temperature, die diameter, and feed pre‐conditioning, may be manipulated to influence properties of extruded aquafeed when using simple low‐cost small‐scale extruders.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».