Considering the 1–4.7 kW possible power settings for generators
3 and 4, the operating frequency bandwidth for generators 3
and 4 was 901–909 MHz and 898–905 MHz, respectively. The consistency
of generators from operating at a certain frequency might
be related to the differences in the designs and components of the
magnetrons of the generators.
In general, the operating frequency was directly proportional to
the power setting (i.e., the higher the power setting of the generator,
the higher the operating frequency). With generators 1 and 2,
for every 0.5 kW increase in power, the operating frequency
increased by 0.25 MHz. At the same power setting, generator 2,
on average, operated at 4.8 MHz higher than generator 1. For generator
3 and 4, the operating frequency was increased by 0.75 MHz
for every 0.5 kW increase in the power setting. Also, at the same
power setting, generator 3, on average, operated 2.7 MHz higher
than generator 4.
Although a general trend between operating frequency and
power setting has been established, generators manufactured by
Ferrite™ (Model GET-2024) are less consistent in achieving a
certain value of operating frequency than those manufactured by
Microdry™ (Model IV-74) (Fig. 4). Generators 1 and 2 (i.e.,
Ferrite™) produced an up and down trend of operating frequency
with power and a relative high standard deviation (i.e., approximately
±1 MHz) among measurement trials. For generators 3 and
4 (i.e., Microdry™), the curve was relatively smooth and the standard
deviation among trials was much lower (i.e., approximately
±0.3 MHz). A possible explanation was that the Ferrite™ generators
were originally designed to operate at a full power of 75 kW.
But they were modified to operate at much lower power (15 kW)
needed for WSU MATS system.
The occupied frequency bandwidth (OFBW), however, seems to
be independent from the power setting of the generator. When
looking at 80% of the total power measured by the spectrum
analyzer, the average OFBWs for generators 1, 2, 3, and 4 were
7.58, 8.35, 7.36, and 8.50 MHz, respectively.
3.2. Frequencies at operation power settings
Generators 1 and 2 were relatively close to the FCC allocated
mean frequency of 915 MHz, but generator 3 and 4 were slightly
lower (Fig. 4). This might be due to the differences in the design
and the age of the generators. Generators 1 and 2 (built in 2008)
were relatively newer than generators 3 (built in 1991) and 4 (built
in 1996). Furthermore, considering the OFBW at 80% total power of
the generators, the measured operating frequencies in Table 3
were within the experimental design in Table 2. The chosen
900–920 MHz range of frequency roughly covered the lowest and
highest possible operating frequencies of the generators.
3.3. Heating pattern validation through chemical marker method
Fig. 5 shows that the heating pattern generated from computer
simulation (Case 6) is comparable to the heating pattern identified
through the chemical marker method using WPG as the model
food. Both images were on the x–y plane and in the middle with
respect to the sample’s thickness (i.e., z axis). The heating pattern
was symmetrical in the x–y plane and can be summarized into
three areas: Cold Area 1, Cold Area 2, and Hot Area (Resurreccion
et al., 2013). The temperature distribution within a given area
was relatively uniform. The top and bottom areas in y direction
were at a lower temperature and qualitatively described by the
green/bluish color, corresponding to Cold Area 1. The central area
was also at a lower temperature which corresponds to Cold Area
2. The areas above and below Cold Area 2 qualitatively described
by the red color corresponds to the Hot Area. The heating pattern
of experimental result was correctly predicted by computer simulation.
The validated simulation model will be applied to study the influence of frequency shifts on heating pattern of food processed
in MATS system. However, the simulation results overestimated
temperature rises during the thermal processes within the MATS
system. Thus, in this study our main interest in using this model
was the prediction of heating patterns.
3.4. Influence of frequency shifts on heating patterns
The simulation results of the heating patterns in the x–y plane
at the middle layer (z direction) of the sample are summarized in
Fig. 6. The general heating pattern was not affected by frequency
shift of the microwave generator within the range of 900–
920 MHz. However, the temperature (i.e., associated to heating
rate) increased with an increase in frequency. The difference in
overall sample temperature at different frequencies was most significant
at the exit of the second cavity (Fig. 6a-iii and b-iii).
At lower frequency (e.g., Case 1 at 900 MHz), there was a clear
distinction between cold and hot areas. But at a higher frequency
(e.g., Case 5 at 920 MHz), the hot areas expanded. At 900 MHz, in
Fig. 6a – Case 1, the cold area between two hot areas is mostly
green, corresponding to a temperature range of 110–112 C; and
in Fig. 6b – Case1, the cold area is red corresponding to a temperature
range of 170–180 C. However, at 920 MHz in Fig. 6a – Case
5, the cold spot area between two hot areas is mostly yellow corresponding
to a temperature of about 120 C; and in Fig. 6b – Case
5, everything is pink which corresponds to a temperature >200 C.
Dissipation of microwave power into heat was higher at higher frequency
causing the sample to increase in temperature, the hot
areas to occupy a bigger region, and the cold area sandwiched
between the two hot areas to be a reduced region (Incropera
et al., 2007). As stated earlier, the simulation model used in this
study over-estimated sample temperatures (Resurreccion et al.,
2013). Thus, the above discussion of sample temperatures only
helped to compare relative heating intensities of different simulated
cases.
In Case 6 which simulates the process with actual operating frequencies
(Tables 2 and 3), the final heating pattern was similar to
the result between those of the simulation for Case 3 and Case 4
(Fig. 6). Although the average frequency for Case 6 is 909.34 MHz
which fell between Case 2 and Case 3 (i.e., 905 MHz and
910 MHz, respectively), generator 1 and generator 2 were operating at higher frequencies and powers (Table 3), and should therefore
have a larger contribution to heating pattern.
Comparing group (a) and group (b) in Fig. 6, the loss factor of
the circulating water inside the cavity had a significant influence
on the intensity of temperature in the sample. Although the patterns
were similar for both groups, reducing the loss factor of circulating
water by half (from e00
r ¼ 2:70 for tap water to e00
r ¼ 1:35
for deionized water) would result in a 23–37% increase in temperature.
The reason was that the amount of microwave energy dissipated
to heat is different in different circulating waters. For higher
lossy circulating water such as tap water, a relatively large amount
of the microwave energy was absorbed by the water reducing the
amount of energy that may be absorbed by the food. For relatively
lower lossy water such as deionized water, less microwave energy
was absorbed by the circulating water. This made most of the incident
microwave energy available to food material, producing
higher heating rate and final temperature of the food. In actual processing
in the MATS system, during the application of microwave
power to the heating cavities, there is an average of 2–3 C increase
in temperature of the circulating water (i.e., from 122 C to 124–
125 C) showing that water indeed absorbed microwave energy.
The microwave energy absorbed by the water is then subsequently
taken off by the chilling water through a heat exchanger attached
to the MATS system, which then reduces the temperature back to
122 C before entering the microwave heating section.
4. Conclusions
From above discussion, the following conclusions could be
derived:
The operating frequencies of four generators powering the
MATS system were influenced by the power settings. Every
0.5 kW increase in power caused an operating frequency
increase by a 0.25 MHz for generators 1 and 2, and by
0.75 MHz for generators 3 and 4. However, within a period of
one year there was no significant frequency shift for each generator
at a fixed power setting.
Both the simulation and the chemical marker method suggested
that the heating pattern was symmetrical in x–y plane and
could be summarized into three areas (i.e., Cold Area 1, Cold
Area 2, and Hot Area). The temperature distribution within a
given area was relatively uniform.
The operating frequency of the microwave generators ranged
from 900 MHz to 920 MHz did not affect the heating pattern
inside the food. But higher operating frequency resulted in an
increase of food temperature.
The overall effect of reducing the loss factor of circulating water
in the microwave heating cavities was an increase in temperature
of the food. Compared with tap water, using deionized
water as the circulating water caused a 23–37% increase in
the overall temperature of WPG.
Acknowledgements
We acknowledge the support of the Agriculture and Food
research Initiative of the USDA National Institute of Food and
Agriculture, grant number #2011-68003-20096 and Agriculture
Research center of Washington State University. The authors also
thank the Chinese Scholarship Council for providing a scholarship
to Donglei Luan for his Ph.D. studies
พิจารณา 1 – 4.7 กิโลวัตต์ได้พลังงานการตั้งค่าสำหรับเครื่องกำเนิดไฟฟ้า3 และ 4 แบนด์วิดธ์ความถี่ในการปฏิบัติงานสำหรับเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 3และ 4 MHz 901-909 และ 898-905 MHz ตามลำดับ ความสอดคล้องเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจากการทำงานที่ความถี่อาจเกี่ยวข้องกับความแตกต่างในการออกแบบและส่วนประกอบของการmagnetrons ของกำเนิดทั่วไป ความถี่ในการปฏิบัติงานเป็นสัดส่วนโดยตรงกับการตั้งค่าการใช้พลังงาน (เช่น ตั้งค่าพลังงานสูงของเครื่องกำเนิดไฟฟ้ายิ่งการปฏิบัติความถี่) มีเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 1 และ 2สำหรับทุก ๆ 0.5 กิโลวัตต์เพิ่มขึ้นพลังงาน ความถี่ในการปฏิบัติงานเพิ่มขึ้น 0.25 MHz ที่เดียวกันตั้งค่าพลังงาน เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 2โดยเฉลี่ย ดำเนินการที่สูงกว่าเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 1 MHz 4.8 สำหรับเครื่องกำเนิดไฟฟ้า3 และ 4 ความถี่ในการปฏิบัติงานเพิ่มขึ้น โดย 0.75 MHzสำหรับทุกเพิ่ม 0.5 kW ในการตั้งค่าพลังงาน ที่เดียวกันตั้งค่า เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 3 พลังงานเฉลี่ย ดำเนิน MHz สูง 2.7กว่าเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 4แม้แนวโน้มทั่วไประหว่างคลื่นความถี่ และมีการสร้างการตั้งค่าพลังงาน เครื่องกำเนิดไฟฟ้าผลิตโดย™ ferrite (แบบรับ-2024) กันน้อยในการบรรลุการค่าของคลื่นความถี่กว่าผู้ผลิตโดยMicrodry ™ (รุ่น IV-74) (Fig. 4) เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 1 และ 2 (เช่นFerrite ™) สายการผลิตและแนวโน้มของการปฏิบัติความถี่ลงพลังงานและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงสัมพันธ์กัน (เช่น ประมาณ±1 MHz) จากการทดลองวัด สำหรับเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 3 และ4 (เช่น Microdry ™), โค้งค่อนข้างเรียบและมาตรฐานความแตกต่างระหว่างการทดลองต่ำมาก (เช่น ประมาณ±0.3 MHz) คำอธิบายที่เป็นไปได้นะกำเนิด Ferrite ™ถูกออกแบบเพื่อทำงานที่มีอำนาจเต็มของ 75 kWแต่พวกเขาได้ปรับเปลี่ยนการใช้งานที่ใช้พลังงานต่ำมาก (15 กิโลวัตต์)จำเป็นสำหรับระบบเสื่อ WSUแบนด์วิดท์ของความถี่ครอบครอง (OFBW), ดูเหมือนว่าจะอย่างไรก็ตามเป็นอิสระจากการตั้งค่าพลังงานของเครื่องกำเนิด เมื่อวัด 80% ของพลังงานทั้งหมด โดยมีค่าเฉลี่ย OFBWs สำหรับเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 1, 2, 3 และ 4 วิเคราะห์7.58, 8.35, 7.36 และ 8.50 MHz ตามลำดับ3.2. ความถี่ในการดำเนินการตั้งค่าพลังงานเครื่องกำเนิดไฟฟ้า 1 และ 2 ได้ค่อนข้างใกล้กับ FCC ที่ปันส่วนหมายถึงความถี่ 915 MHz แต่เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 3 และ 4 ได้เล็กน้อยล่าง (Fig. 4) ซึ่งอาจเนื่องจากความแตกต่างในการออกแบบและอายุกำเนิด เครื่องกำเนิดไฟฟ้า 1 และ 2 (แห่ง)ค่อนข้างใหม่กว่า 3 ที่สร้างขึ้นในปี 1991) และ 4 (สร้างเครื่องกำเนิดไฟฟ้าในปี 1996) นอกจากนี้ พิจารณา OFBW ที่ 80% พลังงานรวมของเครื่องกำเนิดไฟฟ้า ความถี่ปฏิบัติวัดในตาราง 3ได้ภายในการออกแบบการทดลองในตารางที่ 2 เลือก900-920 MHz ความถี่ประมาณครอบคลุมต่ำที่สุด และสูงสุดที่ความถี่ของเครื่องกำเนิดไฟฟ้าที่ทำงาน3.3 การตรวจสอบรูปแบบความร้อน โดยวิธีเคมีเครื่องFig. 5 แสดงว่า รูปแบบความร้อนที่สร้างขึ้นจากคอมพิวเตอร์การจำลอง (กรณี 6) จะเทียบได้กับรูปแบบของความร้อนที่ระบุโดยวิธีการเคมีเครื่องใช้ WPG เป็นแบบอาหาร ภาพทั้งสองได้บิน x – y และกลางด้วยเคารพความหนาของตัวอย่าง (เช่น แกน z) รูปแบบความร้อนมีสมมาตรในระนาบ x – y และสามารถสรุปเป็นพื้นที่สาม: เย็นตั้ง 1, 2 ตั้งเย็น และร้อนตั้ง (Resurreccionร้อยเอ็ด al., 2013) การกระจายอุณหภูมิภายในพื้นที่ที่กำหนดได้ค่อนข้างสม่ำเสมอ พื้นที่ด้านบนและด้านล่างในทิศทาง yอุณหภูมิต่ำ และ qualitatively ได้อธิบายไว้โดยสีเขียว/ระยับสี ที่สอดคล้องกับพื้นที่เย็น 1 บริเวณกลางยังเป็นที่อุณหภูมิต่ำกว่าซึ่งตรงกับเย็นตั้ง2.พื้นที่ด้านบน และด้าน ล่าง 2 ตั้งเย็นที่ qualitatively อธิบายไว้โดยสีแดงตรงบริเวณที่ร้อน รูปแบบความร้อนผลการทดลองได้อย่างถูกต้องทำนาย โดยจำลองคอมพิวเตอร์แบบจำลองการตรวจจะใช้ศึกษาอิทธิพลของความถี่กะในรูปแบบของอาหารที่ประมวลผลความร้อนในระบบเสื่อ อย่างไรก็ตาม overestimated ผลการทดลองอุณหภูมิที่เพิ่มขึ้นในระหว่างกระบวนการความร้อนภายใน MATSระบบ ดังนั้น ในศึกษาดอกเบี้ยหลักของเราในการใช้รูปแบบนี้คำทำนายของความร้อนรูปแบบได้3.4. อิทธิพลของความถี่กะในรูปความร้อนผลการจำลองรูปแบบความร้อนในระนาบ x – yชั้นกลาง (ทิศทาง z) ของตัวอย่างที่ได้สรุปไว้ในFig. 6. The general heating pattern was not affected by frequencyshift of the microwave generator within the range of 900–920 MHz. However, the temperature (i.e., associated to heatingrate) increased with an increase in frequency. The difference inoverall sample temperature at different frequencies was most significantat the exit of the second cavity (Fig. 6a-iii and b-iii).At lower frequency (e.g., Case 1 at 900 MHz), there was a cleardistinction between cold and hot areas. But at a higher frequency(e.g., Case 5 at 920 MHz), the hot areas expanded. At 900 MHz, inFig. 6a – Case 1, the cold area between two hot areas is mostlygreen, corresponding to a temperature range of 110–112 C; andin Fig. 6b – Case1, the cold area is red corresponding to a temperaturerange of 170–180 C. However, at 920 MHz in Fig. 6a – Case5, the cold spot area between two hot areas is mostly yellow correspondingto a temperature of about 120 C; and in Fig. 6b – Case5, everything is pink which corresponds to a temperature >200 C.Dissipation of microwave power into heat was higher at higher frequencycausing the sample to increase in temperature, the hotareas to occupy a bigger region, and the cold area sandwichedbetween the two hot areas to be a reduced region (Incroperaet al., 2007). As stated earlier, the simulation model used in thisstudy over-estimated sample temperatures (Resurreccion et al.,2013). Thus, the above discussion of sample temperatures onlyhelped to compare relative heating intensities of different simulatedcases.In Case 6 which simulates the process with actual operating frequencies(Tables 2 and 3), the final heating pattern was similar tothe result between those of the simulation for Case 3 and Case 4(Fig. 6). Although the average frequency for Case 6 is 909.34 MHzwhich fell between Case 2 and Case 3 (i.e., 905 MHz and910 MHz, respectively), generator 1 and generator 2 were operating at higher frequencies and powers (Table 3), and should thereforehave a larger contribution to heating pattern.Comparing group (a) and group (b) in Fig. 6, the loss factor ofthe circulating water inside the cavity had a significant influenceon the intensity of temperature in the sample. Although the patternswere similar for both groups, reducing the loss factor of circulatingwater by half (from e00r ¼ 2:70 for tap water to e00r ¼ 1:35for deionized water) would result in a 23–37% increase in temperature.The reason was that the amount of microwave energy dissipatedto heat is different in different circulating waters. For higherlossy circulating water such as tap water, a relatively large amountof the microwave energy was absorbed by the water reducing theamount of energy that may be absorbed by the food. For relativelylower lossy water such as deionized water, less microwave energywas absorbed by the circulating water. This made most of the incidentmicrowave energy available to food material, producinghigher heating rate and final temperature of the food. In actual processingin the MATS system, during the application of microwavepower to the heating cavities, there is an average of 2–3 C increasein temperature of the circulating water (i.e., from 122 C to 124–125 C) showing that water indeed absorbed microwave energy.The microwave energy absorbed by the water is then subsequentlytaken off by the chilling water through a heat exchanger attachedto the MATS system, which then reduces the temperature back to122 C before entering the microwave heating section.4. ConclusionsFrom above discussion, the following conclusions could bederived: The operating frequencies of four generators powering theMATS system were influenced by the power settings. Every0.5 kW increase in power caused an operating frequencyincrease by a 0.25 MHz for generators 1 and 2, and by0.75 MHz for generators 3 and 4. However, within a period ofone year there was no significant frequency shift for each generatorat a fixed power setting. Both the simulation and the chemical marker method suggestedthat the heating pattern was symmetrical in x–y plane andcould be summarized into three areas (i.e., Cold Area 1, ColdArea 2, and Hot Area). The temperature distribution within agiven area was relatively uniform. The operating frequency of the microwave generators ranged
from 900 MHz to 920 MHz did not affect the heating pattern
inside the food. But higher operating frequency resulted in an
increase of food temperature.
The overall effect of reducing the loss factor of circulating water
in the microwave heating cavities was an increase in temperature
of the food. Compared with tap water, using deionized
water as the circulating water caused a 23–37% increase in
the overall temperature of WPG.
Acknowledgements
We acknowledge the support of the Agriculture and Food
research Initiative of the USDA National Institute of Food and
Agriculture, grant number #2011-68003-20096 and Agriculture
Research center of Washington State University. The authors also
thank the Chinese Scholarship Council for providing a scholarship
to Donglei Luan for his Ph.D. studies
การแปล กรุณารอสักครู่..
