Combination of germination and innovative microwave-assisted infrared drying of lentils: effect of physicochemical properties of different varieties on water uptake, germination, and drying kinetics
Notice bibliographique
Résumé
Soaking, germination, and thermal processing of lentils are common treatments to improve the functional and nutritional properties and expand its usage as an affordable plant-based protein in other food applications. In this work, combinations of these procedures have been studied by investigating the hydration, germination, and dehydration behavior of three commercial varieties of lentils; Maxim, Imvincible, and Greenland, with respect to the effect of their physicochemical and mechanical properties on these behaviors. The novel and efficient microwave-assisted infrared heating has been employed for dehydration, and drying kinetics were evaluated by fitting various thin-layer models. For this reason, lentil seeds were soaked for 16 hours, germinated for the duration of 1, 2, and 3 days, and thermally processed at 0.14, 0.42, and 0.7 kW microwave power, and 0, 0.375, and 0.75 kW infrared power. The results revealed that Greenland had the highest water uptake (110.89 g of water/100 g of seeds) due to its larger size, higher bulk porosity, and less fat content. This higher water uptake by Greenland leads to a more significant drop in its bio yield force after soaking. Furthermore, the diffusion approach model was the best equation to describe the microwave-infrared drying process of all the varieties. Microwave power had the most impact on drying rate, followed by infrared power, while the effect of germination time was not significant. The value of specific energy consumption varies by microwave and infrared powers and has the least amount for microwave power of 0.42 kW and infrared power of 0.375 kW.
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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 ».