Comparative analysis of different measurement techniques for assessing porous structure of food products dehydrated by several technologies
Notice bibliographique
Résumé
Several techniques are used to characterize the porous structure of dried foods, including helium pycnometry, mercury intrusion porosimetry (MIP), X-ray microtomography (micro-CT), and scanning electron microscopy. The strengths and weaknesses of each technique are critical to consider when selecting the appropriate one. Each method has strengths and limitations, yet discrepancies in measurements remain poorly understood. This study aimed to investigate the agreement and differences among these techniques in characterizing dried apples and pears dehydrated using hot air-drying (HAD), blast freeze-drying (BFD), and liquid nitrogen freeze-drying (FDN). The bulk density of freeze-dried apples and pears was approximately 0.14 and 0.18 g/ml, respectively, while HAD apples and pears averaged 0.54 g/ml and 1.12–1.29 g/ml. Particle densities measured by MIP and pycnometry were similar, but micro-CT produced different values. For HAD apples, porosity values were 62.3% (pycnometry), 59.6% (MIP), and 54.6% (micro-CT). For FDN pears, the values were 83.5%, 83.3%, and 70.9%, respectively, while for BFD pears, they were 86.1%, 86.0%, and 72.1%. The discrepancies in micro-CT results may stem from resolution limitations or image processing techniques. The findings of this study suggest that care should be taken when selecting and applying micro-CT to characterize dried food porous microstructures. To ensure the comprehensive characterization of dried food porosity, micro-CT should be combined with pycnometry or MIP. This combination provides a more accurate quantification of pore volume and size and a deeper and more reliable understanding of porous structures, leading to improved food quality, efficiency in production, and innovation in food processing technologies.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».