AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe Wang and Singh model has presented the best prediction that has an R2 value of 0.99687.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, the drying behavior of mint which is one of the medicinal plants in freeze-drying was investigated. The products were dried at three different temperatures (40, 50, 60oC) and three different pressures (30, 50, 80 kPa) in a freeze-drying system designed as a prototype. Drying time is decreased with increasing cabin pressure. Optimal working conditions in the freeze-drying of mint leaves were determined as 30 kPa cabinet pressure and 50°C drying temperature. Four thin layer drying models, namely Newton model, Tow term exponential model, Logarithmic model, and Wang and Singh model are tested to predict the drying behavior. The Wang and Singh model has presented the best prediction that has an R2 value of 0.99687.
Özet
Bu çalışmada, dondurarak kurutma fırınında kurutulan nanenin kuruma davranışı incelenmiştir. Ürünler prototip olarak tasarlanan bir dondurarak kurutma sisteminde üç farklı sıcaklıkta (40, 50, 60oC) ve üç farklı basınçta (30, 50, 80 kPa) kurutulmuştur. Ürünlerin kuruma süresi, fırın basıncının artmasıyla azalmıştır. Nane yapraklarının dondurularak kurutulmasında optimum çalışma koşulları, 30 kPa basınç ve 50 ° C kurutma sıcaklığı olarak belirlenmiştir. Kurutma davranışını tahmin etmek için Newton modeli, Tow term üstel modeli, Logaritmik modeli ve Wang ve Singh modeli olmak üzere dört ince tabaka kurutma modeli test edilmiştir. Wang ve Singh modeli, 0.99687’lik bir R2 değeriyle en iyi tahmin modeli olmuştur.