Toward sustainable post-harvest practices: A critical review of solar and wind-assisted drying of agricultural produce with integrated thermal storage systems
Notice bibliographique
Résumé
Postharvest drying is a critical step in reducing agricultural losses and ensuring food quality, especially in off grid and low-resource regions. This review uniquely explores the integration of solar and wind energy with thermal energy storage (TES) to overcome the intermittency challenges of renewable energy in agricultural drying. Drawing on over 100 studies, it evaluates system configurations, drying principles, and energy transfer mechanisms across various crops, with particular attention to heat-sensitive produce like herbs and fruits. Evidence shows that hybrid systems incorporating TES can achieve up to 70% energy savings and reduce drying time by 50–80%, while improving nutrient and aroma retention. The review categorizes and compares solar dryer types direct, indirect, and mixed mode and assesses passive and active wind-assisted drying for their role in enhancing convective transfer. It also analyzes TES materials (sensible and latent heat) and their integration strategies to stabilize temperature and extend drying cycles. Emerging smart dryers with IoT, AI-based controls, and CFD-optimized designs are discussed alongside their socioeconomic implications for low- and middle-income countries (LMIC). The article identifies key research gaps, including the need for harmonized performance metrics, field-scale validation, and locally manufactured modular systems. This interdisciplinary synthesis informs the development of scalable, climate-resilient drying solutions to enhance food security and rural livelihoods.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».