Scaling-up electrohydrodynamic drying for energy-efficient food drying via physics-based simulations
Notice bibliographique
Résumé
Electrohydrodynamic (EHD) drying is a novel non-thermal drying method to dry heat-sensitive foods faster and with lower energy. Upscaling EHD drying to dry large amounts of food is the current challenge of this technology. In this regard, we quantify how successful a newly-proposed electrode configuration for EHD dryers is for drying commercial amounts of fruit for a wide range of operating conditions. To achieve this goal, we simulate an EHD dryer using physics-based modeling. The scalability was evaluated by quantifying the impact of fruit loading density in the dryer, applied voltage, and distance between electrodes on the drying time and energy consumption. Drying fruits in a commercial EHD dryer is more optimal when the dryer is densely loaded, compared to a low loading density. Loading the trays in the dryer to a capacity of 70% increased the drying time by 16%, compared to drying a few fruits widely spaced apart, but the energy consumption was 28% less. We identified the best strategy to dry a particular batch of fruit with EHD drying to achieve the fastest drying with the least energy possible. We found that it is most energy-efficient and quick to load the dryer close to its full capacity, instead of drying smaller batches in many different runs. By loading the trays in the dryer to 70% of their capacity, we could dry 7 times faster and with 11 times less energy in a single drying run instead of drying the same amount of fruit by many different runs. This study presents a key step towards upscaling EHD drying systems for the industry to dry large amounts of fruits in the shortest possible time and more energy-efficiently.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».