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Enregistrement W7018507671

Design, Modeling, and Analysis of a New Dehulling Process for Canola

2023· dissertation· en· W7018507671 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAgricultural Engineering and Mechanization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCanolaEndospermProduction (economics)HullRaw materialTonne
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola (rapeseed) is one of the most valuable and prolific crops of Canada due to its high content of protein and oil. In 2022, Canada produced 18.2 million metric tonnes of canola seed, and the Canola Council of Canada has targeted 26.0 million metric tonnes for 2025. Canola has been typically used for oil extraction due to its high oil content; however, canola can be processed to produce high-protein meals suitable for livestock feed and food applications. High-quality canola meal production requires removal of fibre-rich seed hull that typically contributes little nutrient value. Dehulling of canola seed, before oil extraction, increases the protein content and decreases fibre content in the meal, up to 50.0% and down to 10.0%, respectively. Often seed dehulling is preceded by seed preconditioning to loosen the fibrous seed coat (hull) from the embryo. The preconditioning methods that exchange heat and moisture in the seed create internal stresses on endosperm tissues that weaken bonds between the hull and the embryo. Due to the complexity in dehulling canola seed, several methods have been explored by the canola processing industry and the academia. Unfortunately, a thorough review of the pertinent literature yielded no mention of an efficient technology for dehulling canola that could be scaled to industrial mass production. Therefore, the objective of this work was to develop a process to remove the canola seed hull with minimal damage to the embryo. This dissertation provides a review of current canola dehulling technology using the FCBPSS (function-context-behavior-principle-state-structure) framework to create an ontology on dehulling methods, which could aid in the design of a more suitable and specific canola dehulling method. To determine the design requirements for the dehulling process, mechanical tests were conducted to characterize canola’s behaviour under uncoupled stresses such as compression and shear, which correspond to stresses generated by common dehulling equipment used in the industry, such as mills. Additionally, hardness tests were performed with a nano-indenter machine to determine seed hull properties. The overall results from these experiments provided the information used to construct a computational model that represents the deformation of canola seed under compression stresses. Preconditioning of canola seed involving thermal treatments were also investigated to determine and measure their ability to disconnect the hull from the embryo without the application of external forces. Assessment of seeds after tempering was conducted using micro-computer tomography imaging. The results showed that the embryos of seed tempered with a fluidized bed drying method shrank producing a gap in between the hull and the embryo. Finally, with the valuable information obtained from the experiments conducted to compare the effects of different mechanical loading modes and preconditioning methods on canola seed, a new dehulling process was proposed. Such a process was developed by following the Axiomatic Design Theory (ADT), which is presented step-by-step. Dehulling tests conducted with the new proposed method showed promising results, such as producing whole embryos with minimal damage and achieving a dehulling effectivity higher than other proposed methods found in the literature reviewed. Moreover, the dehulling process could be easily adapted and considered for industrial applications since it uses technology and methods already used in the canola processing industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,159 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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