Mathematical Modeling of Thin-Layer Drying Kinetics of Piper aduncum L. Leaves
Notice bibliographique
Résumé
As well as most agricultural products, some medicinal plants need to go through a drying process to ensure quality maintenance, however each product behaves differently. Therefore, the present study aimed to evaluate the drying kinetics of spiked pepper (Piper aduncum L.) leaves and determine their thermodynamic properties at different drying temperatures in laboratory scale. Leaves with initial moisture content of 78% w.b. (wet basis) were subjected to drying at temperatures of 40, 50, 60 and 70 ºC and air speed of 0.85 m s-1 in an experimental fixed bed dryer. The drying kinetics of the leaves was described by statistical fitting of mathematical models and determination of effective diffusion coefficient and activation energy. Enthalpy, entropy and Gibbs free energy were also evaluated for all drying conditions. It was concluded that, among the models evaluated, only Midilli and Valcam can be used to represent the drying of Piper aduncum leaves; the first for the two highest temperatures (60 and 70 ºC) and the second for 40 and 50 ºC. The activation energy was approximately 55.64 kJ mol-1, and the effective diffusion coefficient increase with the elevation of temperature. The same occurs with the values of Gibbs free energy, whereas the specific enthalpy and entropy decrease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».