Effect of Pulsed Electric Field on the Drying Kinetics of Apple Slices during Vacuum-Assisted Microwave Drying: Experimental, Mathematical and Computational Intelligence Approaches
Notice bibliographique
Résumé
One of the challenges in the drying process is decreasing the drying time while preserving the product quality. This work aimed to assess the impact of pulsed electric field (PEF) treatment with varying specific energy levels (15.2–26.8 kJ/kg) in conjunction with a microwave vacuum dryer (operating at energy levels of 100, 200 and 300 W) on the kinetics of drying apple slices (cv. Gravenstein). The findings demonstrated a notable reduction in the moisture ratio with the application of pulsed electric field treatment. Based on the findings, implementing PEF reduced the drying time from 4.2 to 31.4% compared to the untreated sample. Moreover, two mathematical models (viz. Page and Weibull) and two machine learning techniques (viz. artificial neural network and support vector regression) were used to predict the moisture ratio of the dried samples. Page’s and Weibull’s models predicted the moisture ratios with R2 = 0.958 and 0.970, respectively. The optimal topology of machine learning to predict the moisture ratio was derived based on the influential parameters within the artificial neural network (i.e., training algorithm, transfer function and hidden layer neurons) and support vector regression (kernel function). The performance of the artificial neural network (R2 = 0.998, RMSE = 0.038 and MAE = 0.024) surpassed that of support vector regression (R2 = 0.994, RMSE = 0.012 and MAE = 0.009). Overall, the machine learning approach outperformed the mathematical models in terms of performance. Hence, machine learning can be used effectively for both predicting the moisture ratio and facilitating online monitoring and control of the drying processes. Lastly, the attributes of the dried apple slices, including color, mechanical properties and sensory analysis, were evaluated. Drying apple slices using PEF treatment and 100 W of microwave energy not only reduces drying time but also maintains the chemical properties such as the total phenolic content, total flavonoid content, antioxidant activity), vitamin C, color and sensory qualities of the product.
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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 | 0,001 | 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 ».