Mathematical modelling of wheat drying by fractional order and assessment of transport properties
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study is to evaluate both the temperature and the initial moisture content of the material in mathematical models of drying. For this, empirical lumped parameter models were fitted based on experimental data of moisture over time. Furthermore, a new semi‐empirical drying kinetics model was applied. This model was developed using the generalization of arbitrary order of the Lewis equation obtained through the Laplace transform. After performing the fit, the fractional order model for drying wheat seeds as a temperature function was generalized. Distributed parameter models were also fitted to evaluate the influence of initial moisture content on drying kinetics and to estimate the moisture profile along the position inside the seed. It was verified that the fractional order model presented statistical results similar to models with a higher number of constants, being used to generalize the kinetic drying model for the three wheat cultivars. Generalized models showed better fits for the 3 cultivars with first‐degree function, and the maximum global deviation was 10%, 15%, and 20% for the cultivars BRS–Atobá, BRS–Jacana, and BRS–Sanhaço, respectively. In addition, the distribution of moisture content inside the seed was verified by the distributed parameter model, which predicted the experimental data with an overall deviation of around 10%.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».