Mathematical modelling, energy consumption, and quality evaluation of wheat seeds subjected to intermittent drying
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work aims to evaluate the kinetic profile of intermittent drying of wheat seeds using traditional models from the literature and the fractional calculus technique. Furthermore, it aims to verify the application of the intermittent drying process on the amount of antioxidant compounds, protein, and lipid content of the grain, in addition to energy consumption to obtain the desired final moisture content of the wheat. It was verified that the prediction of drying kinetics by Page and fraction order models were similar (modelling efficiency varying between the range of 0.917–0.995, varying the drying condition and wheat cultivar). Regarding antioxidant compounds for the three wheat cultivars, it can be seen that the higher fraction of ethanol (74.0% and 90.36%) used for extraction had greater process efficiency. Regarding the protein content in the three wheat cultivars, lower drying temperatures and intermittency periods result in lower quality losses of material (12.3% for BRS‐Atobá wheat, 9.89% for BRS‐Jacana wheat, and 18.71% for BRS‐Sanhaço wheat). In terms of lipids, it was found that the influence of temperature was greater on the lipid content than on the protein content of the material (for the best drying condition, there were percentage decreases for the best condition of 36.16% for the BRS‐Atobá wheat, 34.9% for BRS‐Jacana, and 52.2% for BRS‐Sanhaço). Regarding energy consumption during the drying process, it can be seen that the conditions used for intermittency and drying time, in addition to the sample conditions, directly impact energy consumption.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».