Kinetics of a thin‐layer microwave‐assisted infrared drying of lentil seeds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Herein, we report the drying kinetics behavior of tempered lentil seeds (CDC Maxim variety) by utilizing a microwave‐assisted infrared thermal method and thereby presenting a successful mathematical model for it. The drying characteristics of lentils using thin‐layer microwave drying with and without hot air predrying were evaluated in a laboratory scale microwave dryer. The drying experiments were carried out at 300 and 750 W, and the predrying experiment was performed at room temperature (23°C). Out of several thin‐layer mathematical models evaluated with the experimental data, Page model has been found the most appropriate model to predict drying process of lentils with high value of coefficient of determination (0.995), low values of chi‐square (0.0012), root mean square error (0.0343), and mean relative percentage error (4.9997). Further, the influence of bioyield force and changes in the particle density of processed seeds have also been evaluated in the present study. The results showed that combination of low infrared power (0.375 kW) to the different microwave power levels led to a significant reduction of drying time. The results also showed that processing of lentil seeds significantly reduces the bioyield force of raw seeds, providing less firmness to the product and thereby shortening the cooking time. The above findings can facilitate the design and operation of infrared‐assisted microwave drying of other legumes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle