The Effect of Material Thickness, Load Density, External Airflow, and Relative Humidity on the Drying Efficiency and Quality of EHD-Dried Apples
Notice bibliographique
Résumé
Electrohydrodynamic drying is a novel non-thermal technique for dehydrating heat-sensitive foods. However, its industrial applications are limited due to the underexplored effects of material properties and environmental conditions on product quality. For this purpose, a multifactorial experiment was designed to study the effects of material thickness, load density, external airflow, and humidity on the EHD drying efficiency and quality of apple slices. The experiments show that the intensity of EHD drying increased with a decrease in humidity, slice thickness, and load density. The effective diffusivity of apple slices with EHD drying was about 5.17·10−12 m2/s, slightly increasing with external airflow. The specific energy consumption of EHD drying was 10–12 times lower than hot air drying. The time of EHD drying at 20 °C was equivalent to hot air drying at 40 °C, but the impact of EHD drying on the product quality was significantly lower. EHD drying better preserved the color and phenolic content in dried apple slices, with less cellular damage. Hence, EHD drying can be employed in industry as a sustainable alternative to hot air 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) | 0,000 | 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 ».