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Enregistrement W4408079123 · doi:10.1016/j.gerr.2025.100118

Solar dryers: A review of mechanism, methods and critical analysis of transport models applicable in solar drying of product

2025· review· en· W4408079123 sur OpenAlexaff
Onyinyechi Adanma Nnamchi, Cyprian N. Tom, Godwin Akpan, Ibeh Mathew, Linus –Chibuezeh Adindu, Leonard Akuwueke, Stephen Ndubuisi Nnamchi, Augustine Edet Ben, Macmanus Chinenye Ndukwu

Notice bibliographique

RevueGreen Energy and Resources · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanism (biology)Process engineeringEnvironmental scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the world transitions towards green energy sources solar drying has become a vital technology for sustainable agricultural production, offering a cleaner, more efficient alternative to traditional drying methods. Solar drying has been demonstrated to be a sustainable and eco-friendly drying process for drying and preserving agricultural products, offering advantages over traditional methods that include faster drying rates, improved product quality, and reduced energy costs. This review examines the mechanisms and methods applicable to solar drying, including indirect and direct solar drying, hybrid systems combining solar drying with other heating sources, and thermal storage materials to address challenges such as intermittent solar radiation. The designs of solar drying systems include various solar collector configurations, drying chamber geometries, and air conveyance mechanisms crucial for efficient drying. This review therefore explores different design approaches and their effects on drying performance, highlighting the importance of understanding the complex interactions between system components. Additionally, the approach for Energy and exergy analysis of solar drying systems was explored, providing insights into energy utilization and efficiency. Finally, this review elucidates the complex transport phenomena governing solar drying, including moisture diffusion, heat and mass transfer, and airflow patterns. It identifies knowledge gaps in existing models and future research directions in transport modelling phenomena to advance sustainable, efficient, and scalable solar drying techniques. • Solar dryer mechanisms and methods for food preservation reviewed. • Overview of direct, indirect, and hybrid solar drying systems provided. • Research on solar collector designs and configurations synthesized. • Key transport phenomena in solar drying discussed. • Knowledge gaps and future research directions in solar drying identified.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,049
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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