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Enregistrement W3016718319 · doi:10.1088/1755-1315/459/6/062077

Peculiarities of Steam Treatment of Food Plant Products and Simulation Thereof

2020· article· en· W3016718319 sur OpenAlexaboutno aff
Е. И. Верболоз, D V Raspopov, А Г Леу, O I Nikolik

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumidityMoistureSunflower seedIsotropyWater contentSunflowerFood processingRaw materialChemistryMaterials scienceEnvironmental scienceFood scienceComposite materialAgronomyThermodynamicsEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Methods of water steam treatment of disperse food raw materials at various pressures have become widely used in the processing industry. Humidity and temperature conditioning, drying and blanching are typical non-stationary processes progressing at a uniform or non-uniform (decreasing) rate. This article describes an analytical solution to the system of differential equations of joint heat and mass transfer outlining distribution of heat and moisture fields at the material heating stage. The following peculiarities of the food raw materials processing have been considered to set the appropriate boundary value problem: some of the processed food quality horticultural products (harvested potatoes to be dried, washed fruits or pretreated sunflower seeds prior to vegetable oil expression) were included with the group of products characterized by a tight-fitting subspherical fruit (seed) coat, which is why we consider them a single, homogenous, and isotropic particle with averaged thermophysical properties. The difference in temperatures of the heated air and the treated material results in condensation and formation of a liquid film on the surface of the objects, which is why heat is spontaneously transferred from the condensate film to the body primarily on account of heat conductivity and moisture distribution from the periphery to the center. The issues of storing agricultural plant products closely related to the discussed ones are no less important. Rational natural resource management globally acknowledged as the dominant economic development trend presumes the fullest possible use of processed human-consumed plant products. For instance, vegetable proteins prevail over meat ones in food patterns in most countries. In Japan, this ratio is 78.3/21.7, in Ukraine - 72.3/27.7, in the USA - 65.3/32.9, in the United Kingdom - 61.?/32.4, in Germany - 65.3/34.7, in France - 60/40, in Canada - 68.4/31.6, in China - 87.3/12.7, in Italy - 74.6/25.4. Adequate storage of the harvested plant products prepared for processing significantly contributes to the solution of this problem. Given the considerable amount of root vegetables, grain and seeds in food plant products, it is clear why foodstuff manufacturers show interest to conditions and modes of storage thereof. Modern warehouses used for these purposes are equipped with various means to ensure required hygrothermal modes and even to control composition of the environment within the units intended to store preserved bulk root vegetables, grain and seeds. That is why the discussed problems of analytical evaluation of storage conditions for various steam-treated bulk agricultural raw materials are of genuine interest.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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