Effective <scp>Maxwell−Stefan</scp> diffusion model of near ambient air drying validated with experiments on Thomson seedless grapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With 8% of the world's grapes being dried into raisins, grape drying constitutes a sizable part of agricultural revenue. The drying process in the developing regions of the world struggles with a lack of reliable drying techniques and rising energy costs. In this work, we report a systematic study to elucidate the intrinsic drying kinetics of Thomson seedless grapes. The grapes are subjected to drying by warm air (40−55°C) rather than hot air (>60°C), which has the advantage of producing the sought‐after green raisins. The air velocity is varied between 0.05 and 0.15 m/s to isolate the effect of external mass transfer resistance. A 1D mathematical model was developed that incorporates the effects of internal diffusion and external mass transfer resistance as well as the effects of temperature and relative humidity on the kinetics and driving forces. In addition, the model incorporates a novel thermodynamic model to describe the vapour pressure of water at the surface of the grape. The uniqueness of the model is that it combines thermodynamics and mass transfer in a single framework. Therefore, the parameters that describe the evaporation are the same parameters that describe the internal diffusion within the matrix, making the model robust. This robust, experiment‐trained model can be reliably transferred to develop detailed computational protocols to model cost‐effective grape drying processes in the field.
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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 | 0,000 | 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 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 ».