Step-down RH improves plums drying behavior, quality attributes, and 3E (energy, environmental, economic) equipment performance by changing its ultrastructure and water distribution
Notice bibliographique
Résumé
The energy consumption of China's drying industry accounts for about 12% of the total industrial energy consumption, and material crusting is one of the main reasons for high energy consumption in drying. Studies have shown that increasing the drying medium’s relative humidity (RH) can inhibit material crusting and shorten drying time, yet the underlying mechanism remains unclear. Our energy flow analysis reveals that high RH during the initial drying stages inhibits heat absorption by moisture evaporation from the material surface while increasing the heat transfer rate between the drying medium and the material. Electron probe microscopy observations of plum ultrastructure show that this elevated heat transfer rate disrupts the cell membrane and wall, creating microporous channels for moisture migration. The relaxation time of hydrogen protons further indicates that high RH increases water mobility within the plum. Proton density maps of plums during step-down RH drying demonstrates a more uniform moisture distribution than the conventional continuous dehumidification drying, improving drying efficiency. This approach reduces carbon emissions, shortens the payback period, and increases the total phenolic content and antioxidant activity of dried plums. This study elucidates the mechanism by which relative humidity influences drying efficiency, thereby offering critical insights for the advancement of energy-efficient, high-quality, and environmentally sustainable drying technologies. These advancements hold the potential to significantly contribute to carbon emission reduction within sustainable agro-processing and drying industries.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».