OPTIMIZATION OF THE TECHNOLOGICAL PROCESS OF FLAX SEED GERMINATION
Notice bibliographique
Résumé
In the world, demand for flax seeds and its processed volumes are increasing. Flax seeds are classified as natural functional food products. This is confirmed by the Ministry of Health of many countries, in particular Canada and the United States of America. Flax germination makes flax seed components biologically available. Each type of plant has its own set of germination requirements consisting of both internal and external factors. This research was aimed at studying the effect of various external factors (temperature, humidity.etc.) affecting flax seed germination energy. The temperature varied in the range 16°C to 30°C, in increments of 2°C, as further increasing the temperature requires additional equipment and, consequently, additional energy consumption. The ambient humidity was maintained at 40, 60, 70, and 95%. The flax seeds were germinated for 36 hours till seedlings, up to 3 mm long, appeared. The germination energy was determined for each combination of the controlled factors. A mathematical model of the flaxseed germination process was constructed using the regression and correlation analysis methods. The model obtained determines the optimum germination modes. In the course of the experimental research, we applied experimental design techniques and mathematical processing of the experimental data. Using the computer programmes MathCad and Microsoft Excel optimized the flax seed germination and set its optimum modes. The constructed mathematical model makes it clear that the maximum germination energy 99.64% is achieved at the temperature 27.5°C and humidity 95%. The experimental and statistical models of germination of flax seeds have been obtained, describing the process with the correlation coefficient R = 0.96–0.99. The data obtained can be used to predict the quality parameters of flax seedlings and the energy consumption to obtain them.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».