Natural Convection Solar Tunnel Dryer for Maize: Design Process, CFD Simulation, Drying, Exergy and Economic Performance
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the design, CFD simulation, experimental validation, exergy, and economic performance of a natural convection solar tunnel dryer for drying maize ears. The dryer, designed to address postharvest losses and promote sustainable drying practices, has a capacity of 114.2 kg and a total area of 5.0 m². It reduced the maize moisture content from 23.4% to 12.5% (wet basis) in 5 days, compared to 12 days under open sun drying. Experimental performance closely aligned with CFD simulations performed using SOLIDWORKS 2023, which predicted airflow and heat transfer. The dryer effectively heated the air from an average of 25°C at the inlet to 55°C at the collector’s outlet end. The central and top sections exhibited the highest temperatures due to direct solar radiation, while slight cooling occurred near the outlet as heat was absorbed by the drying material and lost through convection and radiation. The chimney, designed as a vertical solar collector, enhanced airflow by increasing buoyancy pressure. Exergy analysis identified losses due to irreversibility, suggesting chimney design modifications to improve airflow and exergy utilization. Economically, the dryer offered a payback period of 3.7 years, demonstrating its value in preventing postharvest losses and enhancing food safety. This integrated approach highlights the feasibility and sustainability of natural convection solar dryers as effective solutions for postharvest maize drying, particularly in regions with similar climatic conditions.
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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 | 0,001 | 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 ».