酒糟微波间歇干燥特性及动力学模型

利用自制的微波干燥在线测试装置,对酒糟的微波间歇干燥特性进行实验研究,探讨不同微波功率、糟层厚度及间歇比对酒糟湿基含水率、失水速率和温度的影响,得出酒糟微波间歇干燥的失水规律。根据实验数据建立酒糟微波间歇干燥的动力学模型,并对模型进行统计检验。结果表明,经拟合得到酒糟微波间歇干燥的最佳模型为Page模型,拟合方程为：ln (－lnMR)＝ －3.9977＋0.0038P－0.6427H－0.4118R ＋(1.7216 ＋ 0.0001P ＋0.0200H－0.0403R) lnt,此方程能够较好地描述酒糟的干燥过程,准确预测各阶段酒糟的含水率和失水速率。     

微波干制甘薯片规律的研究

研究了微波功率、装载量、切片厚度等因素对微波干燥甘薯片的影响,获得了微波干燥甘薯片失水特性及能耗特性,并建立了微波干燥甘薯片的数学模型.研究结果表明:甘薯微波干燥可分为加速、恒速、降速三个阶段;功率与切片厚度增加、装载量减少时,脱水率明显提高;功率增加、装载量与切片厚度减少时,能耗增加,但变化不显著.根据相关系数R2、卡方检验值x2和均方根误差RMSE得出,Page模型最适合用于描述甘薯片的微波干燥过程.     

熟化紫薯片微波干燥特性及数学模型

以熟化紫薯片为研究对象,利用可调微波干燥机干燥熟化紫薯片,探讨不同微波功率、装载量和切片厚度对熟化紫薯片的干燥特性、水分有效扩散系数及色泽的影响,通过SPSS软件对试验数据进行数学模型拟合,得到熟化紫薯片微波干燥模型。结果表明,熟化紫薯片的微波干燥过程表现为恒速干燥;微波功率、装载量和切片厚度对熟化紫薯的微波干燥特性均有一定影响,微波功率和装载量对其影响最为显著;微波功率越大、装载量越小、切片厚度越小,物料的干燥速率越大。熟化紫薯片微波干燥过程中的水分有效扩散系数随着微波功率与切片厚度的增大、加载量的减小而增大,其最大值为1.1354×10^-8 m^2/s,其平均活化能为4.8938 W/g;当微波功率较大、装载量较小时得到的干燥熟化紫薯片品质较差,而切片厚度对其影响不显著。所选用的6个模型中,Modified Page模型具有最大的确定系数R 2.0.9997),最低的RMSE(0.0061)和最小的χ^2.0.0005),是熟化紫薯片微波干燥的最佳模型,可有效描述熟化紫薯片微波干燥过程中的水分随时间的变化规律。     

大蒜片真空微波干燥模型的建立

为探索出不同真空微波条件对大蒜片干燥速率的影响,选取微波功率Q、负载量m、真空度Pw等因素,范围分别在50～150W、80～140 g、0.07～0.09MPa,以干燥速率为指标在切片厚度3 mm条件下进行试验.试验结果表明:大蒜片的真空微波干燥符合薄层干燥模型,可用Page模型描述本试验干燥过程,通过SPSS分析得出Page模型参数k、n值与微波功率Q、负载量m、真空度Pw之间的回归方程:k=-0.03+3.4× 10-4Q-3.205×10-4m+0.6Pw、n=1.467-1.61×10-3Q+3.63×10-3m-7.2Pw,得出Page模型表达式.     

熟化甘薯片微波干燥特性及其动力学模型

为了探索熟化甘薯片微波干燥特性,提高熟化甘薯片干制品质及干燥效率,研究不同微波功率、装载量与切片厚度对于熟化甘薯片微波干燥特性及能耗的影响,对熟化甘薯片进行了微波干燥试验。结果表明:熟化甘薯片的微波干燥可分为加速、恒速和降速三个阶段。微波功率与加载量对熟化甘薯片的干燥影响较大,微波功率越大,装载量越小,熟化甘薯片的干燥速率越快,干燥时间越短。采用4种常见的薄层干燥模型对微波干燥过程进行拟合,结果表明Page模型是最适合描述熟化甘薯片微波干燥过程中水分变化规律的薄层干燥模型。在微波功率200~600 W,装载量200~400 g,切片厚度6~10 mm范围内,熟化甘薯片的微波干燥能耗为2.8235~5.6289 kJ/g。研究结果可为熟化甘薯片微波干燥工艺提供参考。     

马蹄湿淀粉微波间歇干燥特性及其动力学研究

以马蹄湿淀粉为对象进行微波间歇干燥试验,研究了不同功率、不同装载量、不同加热时间和间歇时间对干燥速率的影响。结果表明,马蹄湿淀粉在微波间歇干燥过程中呈现出加速、恒速和降速3个阶段;相对于微波功率、装载量和加热时间,间歇时间对马蹄湿淀粉微波干燥速率的影响较小。通过5种经典的干燥模型拟合分析,发现马蹄湿淀粉微波间歇干燥动力学模型满足Page方程MR=e~(-kt~n),模型预测值与试验值拟合良好。     

白果微波干燥特性及干燥动力学模型研究

利用微波干燥技术,以干基含水率、干基失水速率和感官评分为指标,采用单因素实验确定微波功率和装载量对白果干燥特性的影响。结果表明,微波功率与装载量比值(微波功率密度)越大,白果干燥时间越短,微波功率密度10 W·g~(-1)或6 W·g~(-1),白果微波干燥过程分为加速和降速阶段,而微波功率密度在4.71~9.19 W·g~(-1)干燥过程分为加速、恒速和降速阶段;载重量60.0 g,微波功率385 W(微波功率密度6.42 W·g~(-1))时,白果感官综合评分(7分)最佳。运用Matlab软件建立白果的微波干燥的水分比与干燥时间的动力学模型,进行回归拟合检验结果表明,白果干燥过程符合Page模型,模型相关系数为0.999,所得方程能够用于各阶段对干燥速率进行描述。     

氢氧化钙处理鲜马铃薯渣干燥动力学研究

目的 探讨氢氧化钙[Ca(OH)2]处理鲜马铃薯渣的干燥效率及其干燥动力学。方法 研究干燥温度(30、40、50、60℃)、相对湿度(13%、33%、54%、75%)和载物量(10、30、50、70 g)对Ca(OH)₂处理鲜马铃薯渣的干燥曲线、干燥速率曲线、水分有效扩散系数以及干燥活化能的影响,并建立干燥动力学模型,将干燥特性曲线进行非线性拟合。结果 Ca(OH)₂处理鲜马铃薯渣主要为降速干燥,干燥温度越高,相对湿度越低,载物量越少,鲜马铃薯渣的干燥速率越快,水分有效扩散系数为2.48554×10^-11～13.15592×10^-11 m²/s,干燥活化能为12.06kJ/mol。Logarithmic为Ca(OH)₂处理鲜马铃薯渣拟合程度最好的干燥动力学模型。结论 经Ca(OH)₂处理的鲜马铃薯渣较容易干燥,Logarithmic模型可以较好描述其水分变化规律,为描述和预测Ca(OH)₂处理鲜马铃薯渣干燥过程中...     

菊芋微波真空干燥过程的水分扩散特性及模型拟合

为了探究菊芋微波真空干燥过程中水分变化规律,本文考察了不同微波强度对菊芋干燥特性的影响。采用Weibull分布函数和Dincer模型对干燥曲线进行拟合,并结合尺度参数(α)、形状参数(β)、滞后因子(G)、干燥系数(S)等分析了干燥过程的传热、传质机制。结果表明:除1.28 W/g外,菊芋整个干燥过程分为升速、恒速和降速3个阶段,且微波强度越大,最大干燥速率愈高,升速阶段历时越短。β介于1.314～2.175之间,表明干燥过程并非完全由内部扩散主导。G为1.043～1.188,且随微波强度增大而减小。毕渥数(Bi)介于0.179～5.762之间,说明干燥过程物料温度变化由内部导热和边界对流换热共同控制。基于Weibull分布函数、Dincer模型和Fick第二定律得到的水分扩散系数分别为D_cal=5.922×10?8～2.717×10?7 m2/s、D_eff=7.570×10?7～1.799×10?5 m2/s、D*_eff =2.353×10?9～7.546×10?9 m2/s;同样微波强度下,其大小依次为:D_eff>D_cal>D*_eff。2.32 W/g下,干燥样品亮度(L*值)最大,为69.05。微波强度愈大,样品色泽参数a*和b*值越小。SEM图片显示:适宜的微波强度下,干燥菊芋细胞结构规则,部分区域含有孔洞;1.28 W/g样品的细胞皱缩明显,而高微波强度下(2.70和3.04 W/g)干燥样品部分组织结构坍塌,细胞内物质外泄。     

紫薯热风干燥特性及数学模型

目的：以新鲜紫薯为原料,研究其热风干燥特性及数学模型。方法：以铺料密度、干燥温度、热风风速为因素,研究其对紫薯热风干燥特性的影响,并通过SAS8.0软件对实验数据进行拟合得出紫薯热风干燥模型。结果：得到紫薯热风干燥的干燥特性曲线和干燥速率曲线;紫薯热风干燥数学模型为ln(－lnMR)＝ln(－0.0104＋0.000283T＋0.00427V－0.0126P)＋(1.1830－0.00067T＋0.0487V－0.1332P)lnt(MR为水分比;T为干燥温度/℃,V为物料干燥热风速率/(m/s);P为物料干燥铺料密度/(g/cm2;t为干燥时间/min)。结论：干燥温度、物料铺料密度对紫薯热风干燥的速率有较大影响,而热风风速对干燥速率的影响较小;紫薯热风干燥符合Page模型。     

营养冲调粥流化床干燥特性及动力学模型的建立

利用流化床干燥装置,对营养冲调粥（玉米、红豆、荞麦、燕麦和小米质量比为3.5∶3.0∶2.0∶0.7∶0.8,加水后经双螺杆挤压膨化制得）的流化床干燥特性进行实验研究,探讨干燥过程中不同风速、进风温度以及产品加工过程中的加水量对营养冲调粥干基水分质量分数和干燥速率的影响,得到了营养冲调粥流化床干燥的失水特性规律。根据实验数据建立营养冲调粥流化床干燥的动力学模型,并对模型进行统计检验。结果表明,经拟合得到营养冲调粥流化床干燥的最佳模型为Page模型,拟合方程为：ln（－ln MR）＝－4.064 63＋0.014 14T＋0.069 85v＋0.327 5H＋（0.570 96＋0.000 976 25T－0.009 68v－0.265 5H）ln t（T为进风温度/℃;v为干燥风速/（m/s）;H为原料加水量/%）,此方程能够较好地描述营养冲调粥的干燥过程,准确预测各阶段营养冲调粥的干基水分质量分数和干燥速率。     

怀山药微波冻干过程的水分扩散特性及干燥模型

为探究怀山药干燥过程中的水分扩散特性,以怀山药为原料,使用微波真空冷冻干燥技术进行干燥,同时采用低场核磁共振的横向弛豫时间（T2）反演谱分析怀山药切片在干燥过程中内部水分的变化,并结合有效水分扩散系数、水分含量、干燥速率的变化规律对微波真空冷冻干燥过程中怀山药的内部水分扩散特性进行分析。结果表明：干燥过程中水分由自由度高向自由度低的方向迁移;不同微波功率（1.5～4.4 W）下怀山药干燥过程的有效水分扩散系数变化范围在1.129×10－9～5.439×10－9 m2/s之间,随着微波功率的增大,有效水分扩散系数升高,水分扩散迁移的速度增大,非结合水向结合水方向转化逐渐增多。采用Page、Newton等模型与实验数据进行拟合,结果表明Page拟合度较高,R2大于0.99,可以较好地对怀山药微波真空冷冻干燥过程进行预测和控制。本实验为怀山药干燥过程的水分实时监测及实现精准干燥提供了理论依据。     

板栗片微波真空干燥的动力学模型及品质分析

为获得干燥速率快、品质高的板栗制品,以新鲜板栗为原料对其进行微波真空干燥处理。研究了板栗片在不同真空度、微波功率条件下的微波真空干燥特性。根据试验数据建立板栗微波真空干燥的水分比与干燥时间关系的动力学模型,对模型进行拟合检验,同时对不同干燥条件的板栗品质进行评价。结果表明:微波强度和真空度均对干燥时间有显著影响,功率越大,真空度越高,干燥速率越快。在试验范围内水分有效扩散系数随着真空度升高而升高,随着微波功率的升高而升高,而且功率对板栗水分有效扩散系数的影响比真空度更显著。利用Fick第二定律求出其范围为3.5462×10^-9~2.128×10^-8m^2/s。通过对板栗干燥动力学数学模型拟合发现,Page模型对板栗片干燥过程的拟合性最好,模型的预测值与实验值吻合性好,可以用来描述和预测板栗的微波真空干燥过程。在真空度-20 kPa、微波功率3 kW干燥条件下,板栗片的亮度L*值最大为71.77且板栗片的质地最优,与其他干燥条件下有显著差异(p<0.05),。该研究为微波真空干燥技术应用于板栗的干燥提供了技术依据。     

青香蕉微波干燥特性及动力学模型研究

为探究青香蕉微波干燥过程中的水分扩散特性,通过开展青香蕉微波干燥试验,考察了青香蕉在不同微波功率密度（3、5、7、9 W/g）下干燥特性,建立了青香蕉微波干燥试验模型;利用低场核磁共振技术（low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR）考察了干燥过程中青香蕉内部水分分布状态与变化规律。结果表明,青香蕉微波干燥过程中干燥速率呈现先上升后下降的趋势;有效扩散系数在1.082×10?8~7.708×10?8 m2/s之间,并随着微波功率密的升高而增大。核磁共振试验表明干燥过程中,自由水最先被去除,不易流动水整体呈现先上升后下降的趋势,结合水整体呈上升趋势;随着微波干燥的时间延长,三种状态水分峰面积减小且总峰向弛豫时间减少的方向移动,干燥结束时,青香蕉中的自由水基本被去除,内部水分主要以结合水和不流动水状态存在。通过对青香蕉干燥动力学模型拟合发现,Page模型拟合度较高（R2>0.9）,可为有效描述青香蕉微波干燥过程中水分随时间的变化规律提供依据。     

烤烟叶丝微波干燥特性研究

分析了烤烟叶丝含水率和温度随微波作用时间的变化规律并绘制出叶丝微波干燥曲线,研究了不同工艺条件(微波功率、叶丝初始含水率、真空压力)对叶丝微波干燥曲线的影响,在此基础上,建立了烤烟叶丝微波干燥的数学模型。结果表明,烤烟叶丝的微波干燥大致分为3个阶段:第1阶段,干燥速率和温度上升迅速,含水率降低缓慢;第2阶段,干燥速率基本保持不变,温度上升缓慢,含水率下降迅速;第3阶段,干燥速率下降,温度上升缓慢,含水率下降缓慢。微波功率和叶丝初始含水率对叶丝微波干燥曲线的影响显著,而真空压力影响不显著。烤烟叶丝微波干燥的动力学过程可以用薄层干燥的数学模型Page方程描述。     

油菜籽微波预处理的干燥动力学及模型研究

为了探明油菜籽微波预处理过程中的水分变化情况,建立油菜籽微波预处理干燥模型,对油菜籽在料层厚度12 mm、不同微波功率（1.0、1.5、2.0 kW）以及微波功率1.5 kW、不同料层厚度（6、12、18 mm）下预处理后的含水率、水分比和失水速率的变化情况进行了研究,并以常用的3种干燥模型指数模型、单项扩散模型和Page模型进行了数据拟合。结果表明:微波功率越高、料层越薄,油菜籽水分流失越快,微波预处理时间越短;微波预处理过程中油菜籽水分变化情况与Page模型拟合度最好。