انتخاب و ارزیابی مدل‌های خشک‌کردن لایه‌نازک برای توصیف سینتیک خشک شدن برش‌های سیر در خشک‌کن فروسرخ

نویسندگان
1 استادیار، گروه مهندسی ‌علوم و صنایع غذایی، دانشکده صنایع غذایی بهار، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
2 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه علوم و صنایع غذایی، دانشکده صنایع غذایی بهار، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
3 دانشیار، گروه مهندسی ‌علوم و صنایع غذایی، دانشکده صنایع غذایی بهار، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران
چکیده
به‌منظور بهبود بهره‌وری انرژی و افزایش کیفیت محصول خشک‌شده، یک خشک‌کن فروسرخ ساخته شد که می‌توان از آن برای خشک‌کردن میوه‌ها و سبزی‌ها استفاده کرد. در این پژوهش مدل‌سازی سینتیک خشک شدن سیر در یک خشک‌کن فروسرخ بررسی شد. تأثیر فاصله نمونه‌ها از لامپ پرتودهی در سه سطح 5، 5/7 و 10 سانتی‌متر و اثر ضخامت برش‌های سیر در سه سطح 3، 6 و 9 میلی‌متر بر سرعت انتقال جرم و ضریب نفوذ مؤثر رطوبت در طی فرآیند خشک شدن سیر بررسی شد. برای تعیین مدل سینتیکی مناسب در فرآیند خشک‌کردن، منحنی‌های خشک‌کردن می‌توانند تحت شرایط تعریف‌شده مورد تجزیه‌وتحلیل قرار گیرند. لذا، در این پژوهش، جهت بررسی سینتیک خشک شدن برش‌های سیر، مدلهای استاندارد بر دادههای آزمایشی برازش داده شدند. با افزایش فاصله نمونه‌ها از منبع حرارتی از 5 به 10 سانتی‌متر، میانگین زمان خشک شدن سیر از 8/35 دقیقه و 3/37 دقیقه افزایش یافت. با افزایش ضخامت نمونه‌ها از 3 به 9 میلی‌متر نیز میانگین زمان خشک شدن سیر از 7/22 دقیقه و 9/50 دقیقه افزایش یافت. اثر فاصله نمونه از لامپ حرارتی فروسرخ و ضخامت نمونه بر تغییرات ضریب نفوذ مؤثر رطوبت سیر بررسی و نشان‌داد که با کاهش فاصله و افزایش ضخامت نمونه‌ها، مقادیر این ضریب افزایش می‌یابد. با کاهش فاصله نمونه از لامپ از 10 به 5 سانتی‌متر، مشاهده گردید که ضریب نفوذ مؤثر رطوبت از m2s-1 9-10×71/2 به m2s-1 9-10×63/3 افزایش یافت. میانگین ضریب نفوذ مؤثر رطوبت برش‌های سیر برای ضخامت‌های 3، 6 و 9 میلی‌متر به ترتیب برابر m2s-1 9-10×94/0، m2s-1 9-10×72/2 و m2s-1 9-10×54/5 بود. در مدل‌سازی فرآیند خشک‌کردن سیر مدل میدیلی نسبت به سایر مدلها با بزرگ‌ترین مقدار ضریب تبیین و کوچک‌ترین خطا، نتایج نزدیکتری به داده‌های آزمایش را داشت.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Selection and evaluation of thin-layer drying models for describing drying kinetics of garlic slices in an infrared dryer

نویسندگان English

Ashraf Gohari Ardabili 1
Navid Godini 2
Fakhreddin Salehi 3
1 Assistant Professor, Department of Food Science and Technology, Bahar Faculty of Food Science and Technology, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
2 MSc Student, Department of Food Science and Technology, Bahar Faculty of Food Science and Technology, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran
3 Associate Professor, Department of Food Science and Technology, Bahar Faculty of Food Science and Technology, Bu-Ali Sina University, Hamedan, Iran.
چکیده English

To improving energy efficiency and increasing quality of dried product, a infrared dryer was constructed that can be used to dry fruits and vegetables. In this study, drying kinetics modeling of garlic in an infrared dryer was investigated. The effect of samples distance from the radiation lamp in three levels of 5, 7.5 and 10 cm and the effect of garlic slices thickness in the in three levels of 3, 6 and 9 mm on the mass transfer rate and effective moisture diffusivity coefficient during the dry process of garlic was investigated. To determine the appropriate kinetics model in the drying process, the drying curves can be analyzed under the defined conditions. Therefore, in this research, to investigate on the drying kinetics of garlic slices, the standard models were fitted to the experimental data. By increasing the distance of the samples from the heat source from 5 to 10 cm, the average drying time of garlic increased from 35.8 minutes to 37.3 minutes. By increasing the thickness of the samples from 3 to 9 mm, the average drying time of garlic increased from 22.7 minutes and 50.9 minutes. The effect of sample distance from infrared heat lamp and sample thickness on changes in effective moisture diffusivity coefficient of garlic was investigated and results showed that this coefficient values were increased with decreasing in distance and increasing samples thickness. By reducing sample distance from the lamp from 10 to 5 cm, it was observed that the effective moisture diffusivity coefficient increased from 2.71×10-9 m2s-1 to 3.63×10-9 m2s-1. The average effective moisture diffusivity coefficient of garlic slices for thicknesses of 3, 6, and 9 mm were 0.94×10-9 m2s-1, 2.72×10-9 m2s-1, and 5.54×10-9 m2s-1, respectively. In drying process modeling of garlic, the Midilli model with the highest coefficient of determination and the lowest

کلیدواژه‌ها English

Drying time
Effective moisture diffusivity
Garlic
Midilli model
[1] Bayat, F. 2006. Effect of different drying conditions on quality of dried garlic slices, Journal of Agricultural Engineering Research. 7, 31-46.
[2] Alolga, R. N., Osae, R., Essilfie, G., Saalia, F. K., Akaba, S., Chikari, F. 2021. Sonication, osmosonication and vacuum-assisted osmosonication pretreatment of Ghanaian garlic slices: Effect on physicochemical properties and quality characteristics, Food Chemistry. 343, 128535.
[3] Bayat, F., Badii, F., Rafiee darsangi, Z. 2016. Evaluation of the Physical stability of garlic powder dried by freeze and cabinet drying, Iranian Journal of Biosystems Engineering. 47, 31-38.
[4] Pishva, P., Azadmard Damirchii, S. 2020. The effect of different pre-treatments prior to garlic drying on the quality of produced garlic powder, Journal of Food Science and Technology (Iran). 17, 177-184.
[5] Rasouli, M., Seiiedlou, S. 2012. A study of the shrinkage changes and mathematical modeling of garlic (Allium sativum L.) during convective drying, Journal of Agricultural Machinery Engineering. 2, 67-73.
[6] Salehi, F. 2020. Recent applications and potential of infrared dryer systems for drying various agricultural products: A review, International Journal of Fruit Science. 20, 586-602.
[7] Rayenimoghbeli, H., Rahmati, M. h., Tash shamsabadi, H. A., Alizadeh, M. r. 2021. Optimization of rice husk drying process with infrared dryer, Journal of Food Science and Technology (Iran). 18, 317-330.
[8] Hasani, A., Khosh Taghaza, M. H., ebadi, M. 2020. Effect of infrared drying on qualitative characteristics of sumac fruit (Rhus coriaria L.), Journal of Horticultural Science. 34, 493-504.
[9] Yusefi, A., Dilmaghanian, S., Ziaforoughi, A., Moezzi, M. 2019. Study on infrared drying kinetics of quince slices and modelling of drying process using genetic algorithm-artificial neural networks (GA-ANNs), Innovative Food Technologies. 6, 175-186.
[10] Satorabi, M., Salehi, F., Rasouli, M. 2021. The influence of xanthan and balangu seed gums coats on the kinetics of infrared drying of apricot slices: GA-ANN and ANFIS modeling, International Journal of Fruit Science. 21, 468-480.
[11] Esmaili Adabi, M., Mosavi Seyedi, S. R., Kalantari, D., Ghavami Adl, B. 2015. Mathematical modelling, kinetics and energy consumption for drying aloe vera gel in hot air dryer with exhaust air recycle, Journal of food science and technology(Iran). 13, 73-83.
[12] Doymaz, I. 2007. The kinetics of forced convective air-drying of pumpkin slices, Journal of Food Engineering. 79, 243-248.
[13] Wong, J. Y.2001. Theory of ground vehicles, John Wiley & Sons,
[14] Salehi, F., Satorabi, M. 2021. Influence of infrared drying on drying kinetics of apple slices coated with basil seed and xanthan gums, International Journal of Fruit Science. 21, 519-527.
[15] Khodadadi, M., Rahmati, M. H., Alizadeh, M. R., Rezaei Asl, A. 2017. Investigating the effect of air temperature and paddy final moisture on the crack percent and conversion coefficient of Iranian rice varieties in fluidized bed dryer, Journal of Food Science and Technology (Iran). 13, 81-91.
[16] Mohamadi, M., Pour Falah, Z., Nahardani, M., Meshkani, S. M. 2015. Mathematical modeling and otimization of drying kinetic of quince (Cydonia olonga) fruit slices, Journal of Food Technology and Nutrition. 12, 49-58.
[17] Hosseini, S. S., Kashaninejad, M., Mirzaei, H., Maghsoudlou, Y. 2021. Modeling kinetics of rosemary drying (Rosmarinus officinalis L.) using infrared, Journal of Food Processing and Preservation. 13, 153-160.
[18] Amini, G., Salehi, F., Rasouli, M. 2022. Color changes and drying kinetics modeling of basil seed mucilage during infrared drying process, Information Processing in Agriculture.