Modified Atmospheric Drying of Fruits and Vegetables: Equipment, Kinetics, and Feasibility
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fruits and vegetables, with high moisture levels of 85%–95% and 75%–96%, respectively, are susceptible to enzymatic activity and external factors, leading to rapid degradation through oxidative reactions, microbial proliferation, and respiration mechanisms such as ethylene emission. Drying, a critical preservation method, relies on heat and mass transfer driven by temperature and vapor pressure gradients. However, excessive thermal exposure and oxygen interaction often deteriorate bioactive compounds. Removing oxygen during drying offers a promising strategy to mitigate degradation and enhance product stability. Modified atmospheric drying (MAD) is an advanced technique that replaces atmospheric oxygen with alternative gases such as CO 2 , N 2 , or H 2 to improve drying efficiency and product quality. This review represents the first comprehensive effort to systematically consolidate recent developments in MAD, providing insights into operational mechanisms, equipment design, drying kinetics, quality preservation, and industrial feasibility, with emphasis on potential to reduce oxidation, retain nutrients, and preserve structural integrity. Compared to traditional drying, MAD achieves up to 18% improvement in effective moisture diffusivity, a 17%–29% reduction in drying time, and up to 6% increase in rehydration potential. It also enhances retention of nutritional and bioactive compounds, with total phenolic content maintained at 15%–25% higher levels, ascorbic acid degradation reduced by up to 15%, and improved color stability reflected in a decrease in total color difference (Δ E ) of up to 11%. CO 2 inhibits enzymes in aqueous and fatty matrices, whereas N 2 reduces oxidative and microbial deterioration. Overall, MAD improves product quality, shelf life, and energy efficiency, lowering production costs.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».