Effects of Extrusion Processing on the Proximate Compositions of Aerial Yam (Dioscorea bulbifera)-soybean (Glycine max) Flour Blends Using Response Surface Methodology
Notice bibliographique
Résumé
The impact of extrusion process parameters on the proximate compositions of aerial yam (Dioscorea bulbifera)-soybean (Glycine max) flour blends was investigated with the help of a laboratory scale single-screw extruder, and the flour blending ratio of 25% aerial yam: 75% soybean. Response surface methodology based on Box-Behken design at three factors, five levels of barrel temperature (95, 100, 105, 110, and115℃ ), screw speed (85, 100, 115, 130, and145rpm) and feed moisture (31, 33, 35, 37, and 39%) were used in 20 runs. Adequate and significant (p< 0.05) regression models describing the effects of process parameters on the product quality attributes with high regression coefficient, R2≥  0.9 were obtained, showing that the models can be used to navigate the design space. Results obtained showed that the proximate compositions ranged between 4.03± 0.002 and 5.90± 0.002% ash; 3.10± 0.001 and 7.02± 0.003% moisture content; 2.70± 0.001 and 4.67± 0.003% fibre; 24.57± 0.078 and 36.79± 0.004% protein; 11.39± 0.004 and 35.35± 0.011% lipid. The best extrusion condition combinations were 1150C barrel temperature, 115rpm screw speed and 35% feed moisture for ash content; 1000C barrel temperature, 130rpm screw speed and 33% feed moisture for moisture content; 1150C barrel temperature, 115rpm screw speed and 35% feed moisture for fibre content; 1050C barrel temperature, 145rpm screw speed and 35% feed moisture for protein content; 1050C barrel temperature, 85rpm screw speed and 35% feed moisture for lipids. Analysis of variance showed that only barrel temperature affected the ash composition significantly (p< 0.05). Barrel temperature, screw speed and feed moisture showed insignificant (p> 0.05) effect on moisture content, while fibre content was significantly (p< 0.05) affected by barrel temperature and screw speed. Protein and crude fat (lipid) contents were significantly (p< 0.05) affected by barrel temperature, screw speed and feed moisture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».