Efficient drying of laser-treated raspberry in a pulse-spouted microwave freeze dryer
Notice bibliographique
Résumé
Pulse-spouted microwave freeze drying (PSMFD) has been shown to be more energy efficient than the conventional vacuum freeze dryer. PSMFD yields higher drying rate and better energy efficiency due to volumetric heating. Because of the mass transfer resistance due to the berry’s epidermal barrier during drying, the raspberry skin was subjected to laser pretreatment so as to perforate the surface with pre-selected number of fine holes generated by a CO2 laser. The perforations allow vapor generated within the bulk of the berry to escape with no resistance of the waxy skin. In addition to studying the effect of perforation parameters on drying time; therefore, quality indicators of the dried product (shrinkage ratio, hardness, rehydration capacity, color, flavor, and anthocyanin content) were also explored. The micropore parameters in experiments were set as follows: P-0 (no perforations), P-3 (12 perforations), P-6 (24 perforations), and P-9 (36 perforations). As expected, greater the number of perforations per berry shorter is the drying time, by up to 23.08%. Moreover, the shortened drying time has a positive effect on product quality as well. The shrinkage rate could be reduced by about 3.95% and the retention rate of anthocyanin could be increased by 20.02%.
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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 ».