rying characteristics of noodles pr

rying characteristics of noodles prepared from 50% taro and remaining equal proportions of rice and
pigeonpea
flours were investigated in a conve
ctive type dryer for a temperature range of 50
°C
to
80
°C at a constant air velocity
of
1.5 m s
-
1
. Results indicated that drying took place in falling rate period. The sample dried at 50°C was fo
und better in color
as compared to samples at 60°C, 70°C
and 80°C. The rehydration weight of noodles decreased with the increase in drying
temperature. Moisture transfer from noodles was described by applying Fick’s diffusion model and th
e effective moisture
diffusivity was calculated.
Effective moisture dif
fusivity increased with increase in temperature.
An Arrhenius relation with
activation energy of 38.53
kJ
mol
-
1
expressed the effect of temperature on moisture diffusivity.
Mathematical models were
fitted to the experimental data and the performance of t
hese models were evaluated by comparing the coefficient of
determination (
R
2
), Root mean square error (
RMSE
), reduced chi
-
square (
χ
2
), percent mean relative deviation modulus (
E
%)
between observed and predicted moisture ratio.
Verma model gave the best results for describing the drying behaviour of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

rying ลักษณะของก๋วยเตี๋ยวจากเผือก 50% และที่เหลือ เท่ากับสัดส่วนของข้าว และ pigeonpea แป้งถูกสอบสวนในเครื่อง convective ชนิดเป่าสำหรับช่วงอุณหภูมิ 50° C ถึง80° C ที่ความเร็วของอากาศคง ของ1.5 m s-1. ผลระบุว่า การอบแห้งเกิดขึ้นในช่วงราคาตก ตัวอย่างที่อบแห้งที่อุณหภูมิ 50° C เป็น foและดีกว่าสี เมื่อเทียบกับตัวอย่างที่ 60 ° C, 70 ° C และ 80° c น้ำหนักแร่ของก๋วยเตี๋ยวลดลง ด้วยในการอบแห้ง อุณหภูมิ โอนย้ายความชื้นจากก๋วยเตี๋ยวก็อธิบาย โดยใช้รูปแบบการกระจายของอสุจิและ thความชื้นมีประสิทธิภาพ e diffusivity ที่คำนวณDif ความชื้นที่มีประสิทธิภาพfusivity เพิ่มขึ้นกับอุณหภูมิเพิ่มขึ้นความสัมพันธ์ของ Arrhenius ด้วย พลังงานกระตุ้นของ 38.53kJกระทรวงแรงงาน-1 แสดงผลของอุณหภูมิในความชื้น diffusivity แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ได้ ติดตั้งข้อมูลทดลองและประสิทธิภาพการทำงานของ tรุ่น hese ถูกประเมิน โดยการเปรียบเทียบค่าสัมประสิทธิ์ของ (ความมุ่งมั่นR2), สี่เหลี่ยมหมายถึงราก(ข้อผิดพลาดRMSE), ลด chi-(ตารางΧ2), หมายถึง เปอร์เซ็นต์ความเบี่ยงเบนสัมพัทธ์(โมดูลัสอี%) ระหว่างอัตราส่วนความชื้นที่สังเกต และคาดการณ์รุ่นโอฬาร์ให้ผลลัพธ์ที่ดีสุดสำหรับอธิบายพฤติกรรมของการอบแห้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

rying ลักษณะของเส้นก๋วยเตี๋ยวที่ทำจากเผือก 50% และที่เหลือสัดส่วนที่เท่ากันของข้าวและ
ถั่วมะแฮะ
แป้งถูกตรวจสอบใน conve
เครื่องเป่าประเภท ctive สำหรับช่วงอุณหภูมิ 50
° C
จะ
80
° C ที่ความเร็วลมคงที่
ของ
1.5 มิลลิวินาที
- 1

ผลการศึกษาพบว่าการอบแห้งที่เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่อัตราที่ลดลง ตัวอย่างแห้งที่ 50 ° C เป็นสำหรับ
คาดไม่ถึงที่ดีขึ้นในสี
เมื่อเทียบกับกลุ่มตัวอย่างที่ 60 ° C, 70 ° C
ถึง 80 ° C น้ำหนักการคืนของก๋วยเตี๋ยวลดลงเพิ่มขึ้นในการอบแห้ง
อุณหภูมิ การถ่ายโอนความชื้นจากเส้นก๋วยเตี๋ยวที่ได้รับการอธิบายโดยใช้รูปแบบการแพร่กระจายและ TH ของ Fick
E ความชื้นที่มีประสิทธิภาพ
แพร่ที่คำนวณได้
มีผลบังคับใช้ความชื้น DIF
fusivity เพิ่มขึ้นด้วยการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิ
ความสัมพันธ์ Arrhenius กับ
พลังงานกระตุ้นของ 38.53
kJ
mol
-
1
แสดงผลของอุณหภูมิความชื้นแพร่
แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ถูก
ติดตั้งกับข้อมูลการทดลองและประสิทธิภาพการทำงานของที
รุ่นถ่ายทอดได้รับการประเมินโดยการเปรียบเทียบค่าสัมประสิทธิ์ของ
ความมุ่งมั่น (
R
2
) ค่าเฉลี่ยกำลังสองข้อผิดพลาด (
RMSE
) ลดไค
-
สแควร์ (
χ
2
) ร้อยละหมายถึงโมดูลัสเบี่ยงเบนญาติ (
E
%)
ระหว่างอัตราส่วนความชื้นสังเกตและคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

rying ลักษณะของก๋วยเตี๋ยวที่เตรียมจาก 50% เหลือเท่ากับทาโร่ และสัดส่วนของข้าวและแฮะแป้งได้ใน conveเครื่องอบแห้งชนิด ctive สำหรับช่วงอุณหภูมิ 50° Cเพื่อ80° C ที่ความเร็วลมคงที่ของ1.5 M S-1. ผลการทดลองพบว่าอัตราการอบแห้งลดลงเกิดขึ้นในช่วง ตัวอย่างแห้งที่อุณหภูมิ 50 องศา C .และที่ดีกว่าสีเมื่อเทียบกับตัวอย่างที่ 60 ° C 70 องศาซีและ 80 ° C ศึกษาน้ำหนักของบะหมี่ลดลง ในการอบแห้งอุณหภูมิ ความชื้นโอนจากก๋วยเตี๋ยวถูกอธิบายโดยใช้แบบจำลองของการแพร่กระจาย ฟิกและ .E ที่มีความชื้นการแพร่คือการคำนวณระดับความชื้นได้อย่างมีประสิทธิภาพfusivity เพิ่มขึ้นเมื่อเพิ่มอุณหภูมิหนึ่งของความสัมพันธ์ กับพลังงานในการใช้งานของจูลกระทรวงแรงงาน-1แสดงผลของอุณหภูมิต่อสัมประสิทธิ์การแพร่ความชื้นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์พอดีกับข้อมูลจากการทดลองและการปฏิบัติงานของ ทีhese รุ่น ได้แก่ การเปรียบเทียบสัมประสิทธิ์ของกำหนด (อาร์2) Root Mean Square Error (วิธีการ) ลดลง ชิ-จัตุรัสχ2) , เปอร์เซ็นต์หมายถึงญาติ ( ค่าโมดูลัสอี% )ระหว่างที่สังเกตและคาดการณ์อัตราส่วนความชื้นverma โมเดลให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับการอธิบายพฤติกรรมการอบแห้ง