Peculiarities of Steam Treatment of Edible Plant Raw Materials and Simulation Thereof
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nowadays, methods of treating dispersed edible raw materials with water steam under different pressures are widely used in the food processing industry. The conditioning, drying and blanching to achieve a certain humidity and/or temperature are typical non-steady processes taking place at either constant or varying (decreasing) pace. This article describes an analytical solution of a differential equation system for joint heat and mass transfer that describes distribution of heat and moisture fields on the stage of material heating. The following peculiarities of treating edible raw materials have been taken into account to set an appropriate boundary value problem: certain objects of edible processed horticultural raw materials (dried harvested potatoes, washed fruits or pre-treated sunflower seeds prior to sunflower-seed oil expression) have been classified as a group of products with a tight spherelike fruit (seed) envelope, which is why we consider them a single homogenous and isotropic particle with averaged thermophysical properties; the temperature difference between the heated air and the treated material results in condensation and liquid film formation on the surface of the objects, which is why heat is spontaneously transferred from the condensate film to the body primarily due to thermal conductivity and moisture distribution from the periphery to the center. The closely related issues of storing agricultural plant raw materials are equally important. The rational natural resource management globally recognized as the dominant economy development trend involves the fullest possible use of the treated human-consumed plant raw materials. For instance, in most countries plant proteins outweigh animal ones in food patterns. In Japan, this ratio is 78.3 to 21.7, in Ukraine - 72.3 to 27.7, in the USA - 65.3 to 32.9, in Great Britain - 61 to 32.4; in the Federal Republic of Germany - 65.3 to 34.7; in France - 60 to 40; in Canada - 68.4 to 31.6; in China - 87.3 to 12.7; in Italy - 74.6 to 25.4. Proper storage of the collected agricultural raw materials at the stage of preparation for processing significantly contributes to the solution of this issue. Given a significant amount of root vegetables, grain and seeds in edible plant raw materials, it is evident why their storage conditions and modes are of interest to manufacturers of foodstuffs. Modern warehouses for storing such raw materials are equipped with various tools to ensure required hygrothermal modes and even to regulate composition of the environment in the rooms for direct placement of bulk root vegetables, grains and seeds. Therefore, the described issues of analytical assessment of the storage conditions for various bulk agricultural raw materials during steam treatment are rather relevant.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».