Convergence of Digital Twins and food drying technology: How to bring the next generation of dryers to life!?
Notice bibliographique
Résumé
Digital Twins technology is rapidly growing and has the potential to revolutionize traditional food-processing methods. However, their application in food-drying processes is still in its infancy. This study aimed to explore how Digital Twins can be applied to food drying process. Traditionally, food drying is performed under constant conditions, where air temperature and velocity remain constant. However, the literature review shows that variable drying conditions (trajectories) can improve both energy efficiency and product quality. The challenge is that the trajectories are calculated based on what happened in the process, not what is currently happening. Digital Twins address this shortcoming by enabling decision making based on real-time data. In this conceptual review paper, physiochemical parameters as an element of the physical world of a Digital Twins-based smart food dryer is first presented. Next, potential sensors for building a digital counterpart of the physiochemical parameters are discussed. This is followed by mathematical models, dynamic optimization, and advanced control, which are the core elements of a decision-making and control unit. Finally, future research needs are discussed. This conceptual review paper will guide and give a solid insight to academic researchers, companies, and other potential stakeholders on merging Digital Twins and food drying technologies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».