Electrohydrodynamic drying of fruit slices: Effect on drying kinetics, energy consumption, and product quality
Notice bibliographique
Résumé
The effect of electrohydrodynamic drying on the drying kinetics, energy consumption, and quality was studied for apple and strawberry slices with different thicknesses from 1 to 4 mm. Effective diffusivity and energy consumption were quantified via direct measurements, whereas visual quality attributes, such as color and shrinkage, were determined through image analysis. It was found that effective diffusivity was independent of thickness, around 0.5 × 10−11 m2/s for apples and 0.24 × 10−11 m2/s for strawberries. The average specific energy consumption increased with the fruit thickness from 601.13 kJ/kg (1 mm) to 1433.83 kJ/kg (4 mm) for apple slices and from 1324.17 (3 mm) to 1756.71 kJ/kg (4 mm) for strawberry slices. The effect of EHD drying on apple color was significantly smaller than conventional hot air drying. The impact of EHD drying on the shrinkage of apple slices was about 85%, and for strawberry slices, about 90%, which was higher than in hot air drying. It can be concluded that EHD is effective for drying thin fruit slices due to the low energy consumption and better quality. Novelty impact statement The main advantage of EHD drying over conventional drying techniques is its low energy consumption and better product quality, which is beneficial for the commercialization of the technique. In this study, the effect of fruit thickness on drying kinetics, energy consumption, and product quality were evaluated for apple and strawberry slices. The specific energy consumption increased with thickness and was very low compared to thermal drying. EHD dried fruit slices had better visual quality than thermal drying.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».