Impact of Radio Frequency Treatment on Structural and Anti-Nutritional Components of Canadian Pulses
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the application of 50 Ω radio frequency (RF) heating as a sustainable and efficient thermal processing technology for enhancing the nutritional and functional quality of peas and pinto beans. Pulses are recognized for their rich nutrient profile, yet their adoption in mainstream diets is limited by the presence of anti-nutritional factors (ANFs) such as trypsin inhibitors, phytic acid, and total phenolics. This study explores RF heating as an innovative alternative to conventional thermal treatments, targeting ANF reduction and microstructural improvements in both whole seed and flour forms of peas and pinto beans. Experimental trials were conducted using a pilot-scale 50 Ω RF system under varying conditions of moisture content, electrode design, power input, and treatment duration. The square hollow-type applicator exhibited improved heating uniformity, achieving effective dielectric heating at 12.5% moisture content and 100°C. Under these optimized conditions, trypsin inhibitor activity was reduced by over 80%, while effects on phytic acid and total phenolics were modest due to low moisture retention. Advanced imaging techniques, specifically synchrotron-based X-ray micro-computed tomography (µCT), were employed to characterize micropore formation in RF-treated samples. This non-destructive analysis validated that RF-induced thermal gradients promote micro-explosions and pore development, facilitating moisture migration and potential enhancement of nutrient bioavailability. Additionally, the research developed predictive models and MATLAB simulations to estimate top electrode voltage and optimize electric field distribution. Comparative modeling showed that voltage prediction excluding transient heating effects improved accuracy and correlated better with experimental data. Overall, this thesis integrates experimental processing, computational modeling, and structural characterization to establish a foundational framework for adopting RF heating in pulse processing. The findings contribute to the development of standard operating procedures (SOPs) for RF systems and support broader industrial applications aimed at enhancing the nutritional profile, processing efficiency, and commercial viability of pulse-based foods.
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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) | 0,001 | 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 ».