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Enregistrement W7011620791

Microwave osmotic dehydration of apples («Red Gala») under continuous flow medium spray conditions (MWODS) for improving moisture transport rate and product quality

2011· other· en· W7011620791 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2011
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsmotic dehydrationMass transferMoistureDehydrationMicrowaveKineticsResponse surface methodologyVolumetric flow rate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microwave osmotic dehydration (MWOD) is a novel technique with a good potential for more efficient osmotic drying of fruits and vegetables. It combines the microwave heating with osmotic dehydration for enhancing moisture transfer rate in the osmotic dehydration process and product quality. Preliminary studies were carried out to compare the osmotic dehydration kinetics of apple (Red Gala) cylinders in microwave osmotic dehydration under continuous flow medium spray conditions (MWODS) with microwave osmotic dehydration under continuous flow medium immersion conditions (MWODI), as well as conventional osmotic drying (COD) in immersion (CODI) and spray (CODS) modes. The results showed that the MWODS process considerably enhanced the moisture transfer rate from the fruit, and limited the solids gain at the same time. In the second part, the two-parameter Azuara model and the conventional diffusion model were evaluated for describing the mass transfer kinetics of apple (Red Gala) cylinders during MWODS, MWODI, CODS and CODI. The results showed that both models adequately described the transient mass transfer kinetics during the OD process; however the Azuara model was superior. MWODS was further studied to evaluate the effect of various process variables (sucrose concentration, medium temperature, flow rate and contact time) by using response surface methodology and a central composite rotatable design. Predictive models were developed relate the response variables to process parameters. Finally optimization studies were carried out to elucidate optimal processing conditions under MWODS. The study demonstrated that moisture loss (ML), solids gain (SG) and weight reduction (WR) were predictably higher at higher sucrose concentrations, higher medium temperatures, longer contact times and higher flow rates. Since OD only results in partial dehydration, a second stage drying was evaluated employing conventional air drying and compared with freeze drying to identify cost effective systems for preserving the quality of the osmotically dehydrated shelf-stable fruits. The effect of MWODS pretreatment on air-drying kinetics and quality parameters (color, texture, and rehydration characteristics) of apple (Red Gala) cylinders was evaluated. The results revealed that drying time decreased with increasing concentrations and medium temperature of the MWODS treatment. Compared with untreated control samples, MWODS air-dried samples had higher coefficient of moisture diffusivity (Dm). In terms of quality parameters, the MWODS air-drying combination process resulted in a product with lower color change and a more chewy structure. The air dried product without MWODS had the least desirable quality characteristics. While the color was better preserved in the freeze dried product, it was much more brittle than MWODS – air-dried product. The rehydration capacity of MWODS air-dried products was lower than freeze-dried products and higher than air-dried. Overall, the thesis research contributes to a better understanding of the moisture transfer behavior during microwave osmotic dehydration under continuous flow medium spray processing conditions. Together with a simple second stage air-drying it can produce high quality dehydrated apple products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,153 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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