Studies on Analysis of Critical Factors in Thermal Processing Chili Con Carne in A Steam Retort
Notice bibliographique
Résumé
Thermal Processing of Chili con carne has been carried out in steam retort to evaluate the critical parameters usually that affect the performance of the thermal process. It is necessary to investigate the effect of critical factors such as headspace and fill temperature on steam retorting of chili and beans in the can and will be used to design the optimum operation. The process lethality for all these cans is found by General’s method and Ball’s method. Further, the heat penetration studies of all these cans have been investigated and then fh and Jh are determined for all these cans with various headspace and fill temperatures. The can which has the lowest F cum value is the coldest can (can #2) and it has the highest fh value (37.45318) among all other cans. Similarly, the can which has the highest F cum value is the hottest can (can #1) and it has the least fh value (29.67359) among all other cans. Due to the coldness and hotness of these cans, the heat rating index (fh) is increased for the coldest can and decreased for the hottest can. However, in this investigation, the headspace and fill temperature strongly influence process lethality and heat penetration studies. The less headspace and low fill temperature in the can require high heating rating index(fh) whereas the high headspace and high fill temperature in the can require low heating rating index (fh). Further, it has been observed that there is a deviation between the experimental value Fcum and theoretical value from Ball’s method. Keywords: Thermal Processing, Process Lethality, Heating rating index, Ball’s Method, Hear Penetration studies. Cite this Article: Kirubanandan Shanmugam. Studies on Analysis of Critical Factors in Thermal Processing Chili Con Carne in A Steam Retort. International Journal of Biochemistry and Biomolecules. 2020; 6(3): 45–63p.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».