Loss factor and moisture diffusivity property estimation of lentil crop during microwave processing
Notice bibliographique
Résumé
Characterization of loss factor and moisture diffusivity are required to understand materials' precise behavior during microwave processing. However, providing the processing facilities to measure these properties in a real or simulated situation directly can be complicated or unachievable. Hence, this study proposes an alternative procedure for modeling these properties according to their affecting factors including temperature, and moisture content. The basis of this method is to use an algorithm that combines the optimization approach and the numerical solution of the heat and mass transfer governing equations, including boundary conditions. For this aim, the coefficients of estimated models for loss factor and moisture diffusivity were obtained by minimizing the sum square error of the experimentally measured mean surface temperature and moisture content and the predicted values by solving the system of partial differential equations. The suggested models illustrated that during the microwave process, the moisture diffusivity grows arithmetically, and the loss factor generally raises, but transition points were observed in the trend for the samples tempered up to the 50% moisture content. These points have been attributed to the starch gelatinization and confirm how the bio-chemical reaction would have a noticeable effect on this property, determining the microwave energy absorbance. The results of differential scanning calorimetry thermograms and the Fourier transform mid-infrared spectra of flours obtained from microwave processed lentil seeds also confirmed the greatest intensity of starch structure alteration happened for the samples tempered to 50% moisture content by showing the highest shifts in the endothermic peak and lowest degree of order.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».