Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBüzülmeyi açıklamada doğrusal ve exponansiyel modellerin diğer modellere göre daha uygun olduğu görüldü.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada yaban armudu olarak bilinen ahlatlar (pyrus eleagrifolia), laboratuar tipi kurutucuda 4 farklı sıcaklıkta (75 oC- 45 oC) ön işlemsiz ve 10 ayrı ön işlem uygulanarak kurutuldu. Ön işlem çözeltileri olarak, 65 brixlik maltoz, sakaroz, glikoz, maltodekstrin, sorbitol, %65 sakaroz-%10 tuz, %5 lik Na2SO5, %2 EO %5 Na2SO5, %5 K2SO5 ve %2 EO %5K2SO5 çözeltileri kullanıldı. Ahlatların zamanla boyutsuz nem içeriğindeki ve nem içeriği ile kuruma hızındaki değişim incelendi. Azalan kuruma hızı dönemi için karakteristik taşınım katsayısı olan difüzyon katsayısı tüm sıcaklık ve ön işlemler için büzülmenin dikkate alındığı ve alınmadığı durumlar için hesaplandı. Büzülmenin dikkate alınmasıyla daha düşük difüzyon katsayıları ve daha düşük aktivasyon enerjisi elde edildi. Ahlatın zamanla boyutsuz nem içeriğindeki değişim literatürde yaygın olarak kullanılan 5 model (Newton, Page, Henderson-Pabis, Logaritmik ve Midilli modelleri) kullanılarak modellendi. Model katsayıları p<0,05 anlamlılık düzeyinde test edildi. Modellerin ölçüm değerleri ile uygunluğu R2 ve c2 testleriyle incelendi. Önişlemsiz, maltoz, glikoz, sakaroz, sakaroz-tuz, %5 Na2S2O5, %2 EO %5 Na2S2O5 ve %5 K2S2O5 işlemlerinde Logaritmik modelin, sorbitol, maltodekstrin ve %2 EO %5K2S2O5 işlemlerinde Newton modellerinin en uygun olduğu görüldü. Ahlatın kuruması sırasında meydana gelen büzülme literatürdeki 6 büzülme modeliyle incelendi. Büzülmeyi açıklamada doğrusal ve exponansiyel modellerin diğer modellere göre daha uygun olduğu görüldü.