[INPA论文] 罗勒种子浆液红外干燥过程中颜色变化及干燥动力学建模
文摘
科学
2024-09-11 10:13
北京
Color
changes and drying kinetics modeling of basil seed mucilage during infrared
drying process
Ghazale
Amini, Fakhreddin Salehi *, Majid Rasouli Faculty
of Agriculture, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran 伊朗哈马丹，布阿里-西纳大学农学院 |
https://doi.org/10.1016/j.inpa.2021.07.001
水溶性水胶体（树胶）在水体系中的分散具有重要的技术意义，因为它们可以改善食品的胶凝或增稠特性。罗勒是一种含粘液的本地植物，其种子含有大量粘液（胶），具有出色的实用特性，可与市场上销售的食品胶相媲美。罗勒种子粘液（BSM）是从罗勒种子中提取的一种胶，干燥籽胶的理化性质和流变特性取决于干燥的方法和条件；此外，干燥产品的颜色也是一个重要的质量因素，会受到干燥条件的影响。合适的干燥技术应能在较短的加工时间内保持最高的质量，从而降低能耗。缩短干燥时间的最佳方法之一是通过红外线（IR）辐射加热。红外线方法可替代现有的干燥方法，用于生产高质量的干燥亲水胶体。
2.采用数学方法建立罗勒种子浆液红外干燥动力学模型。罗勒种子粘液提取：罗勒种子（BS）经过物理清洗，去除所有异物。然后，将纯罗勒种子浸泡在水中20分钟，种子/水的比例为1:20，温度为70°C，pH=7。下一步，将种子通过带有旋转盘的提取器，提取器会划伤罗勒种子表面的BSM层，从而将树胶从膨胀的罗勒种子中分离出来。BSM的初始含水量为99.4%（湿基）。最后，将获得的BSM 立即放入红外干燥器中。
红外干燥：提取的BSM被转移到圆柱形铝制容器中，然后在红外干燥器中干燥（图1）。研究了红外辐射功率（150、250和375W三级）、样品与灯的距离（4、8和12cm三级）、粘液厚度（0.5、1.0和1.5cm三级）和时间对BSM干燥动力学的影响。使用LutronGM-300p数字天平测量BSM的重量变化。实验结果（数据）的统计分析表明，红外功率、样品距离和粘液厚度对水分含量的变化有显著影响（p<0.01）。图2（左）显示了红外功率、取样距离和粘液厚度对BSM含水量的影响。显而易见，水分含量由于空气和样品之间的温度和传热梯度增大，功率随之增大而减小。图2（右）展示了红外辐射功率、样品距离和粘胶厚度对lnMR的影响，不同干燥条件下的Deff值介于8.610-10和2.2810-8m2/s之间。由于水在高温下快速流动，Deff值随着红外辐射功率的增加而增加。
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图2 在不同条件下BSM含水率（左）1和Ln(MR)（右）随随干燥时间的变化：a)红外功率（8cm距离和1.0cm厚度）；b)样品距离（250W和1.0cm厚度）；c)样品厚度（250W和8cm距离）
本研究探讨了红外干燥参数（包括辐射功率、粘液与灯管的距离、粘液厚度）对BSM干燥动力学和色度指数（L*a*b*）的影响。红外灯功率、粘液与灯的距离和粘液厚度对BSM的干燥时间有影响。
1.在150、250和375W的条件下，BSM样品的平均干燥时间分别为442.0、196.7和66.1 分钟。通过对实验数据进行非线性回归分析，确定了BSM薄层干燥的8种经验动力学模型的速率常数。相关系数最大（大于0.99）、标准误最小（拟合良好）的Page模型对干燥特性的描述令人满意。2.BSM样品的Deff值范围为8.610-10和2.2810-8 m2/s，它们随灯功率的增加而增加，随粘液与灯的距离和粘液厚度的增加而减少。3.红外辐射功率的增加对DE指数有积极影响，随着红外功率从150W增加到375W，DE指数从13.04降至11.51。研究结果表明，红外干燥法是一种有效的技术，在节省加工时间和能源方面具有巨大的工业潜力。
引用格式：
Amini G, Salehi F and Rasouli M. Color changes and drying kinetics modeling of basil seed mucilage during infrared drying process. Information Processing in Agriculture, 2022, 9(3): 397-405.
《农业信息处理(英文)》，创刊于2014年，由中国农业大学主办，李道亮教授主编，已被ESCI、EI、Scopus、DOAJ、中国科学引文数据库(CSCD)等数据库检索。2019年入选《中国科技期刊卓越行动计划》之高起点新刊项目，2020年入选中国农林核心期刊（A类）目录，2023年正式被ESCI(Emerging Sources Citation Index)收录，2023年度首个影响因子7.7，Q1区。《WJCI报告》学科排名位居全球TOP5%或学科排名TOP3，影响因子7.908。2023年Citescore为21.1，在林学领域排名第2，在水生科学领域排名第3，在农学作物科学领域排名第3，在动物科学与动物学领域排名第4，在计算机科学及应用领域排名第15。主要刊载最新信息技术在农业的应用，包括：农业物联网、农业人工智能和大数据、农业机器人、农业能源与控制、农业供应链与管理、空间信息技术、信息技术在现代农业工程的应用和其他农信息化技术。推文投稿：欢迎INPA作者/农业信息领域学者，撰写发表的/感兴趣的INPA论文公众号推文，一同打造INPA微信公众号精彩内容。纪尚一，s20233081809@cau.edu.cn鲁娜，B20233080715@cau.edu.cn
