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Artículo

Mathematical Modelling and Optimisation of Low-Temperature Drying on Quality Aspects of Rough RiceModelización matemática y optimización del secado a baja temperatura sobre aspectos cualitativos del arroz rugoso

Resumen

Cuando se cosecha, el arroz suele tener un alto contenido de humedad (20-25%), por lo que es necesario secarlo inmediatamente para reducir su pérdida de masa y evitar que se estropee. Esta situación es más crucial en las zonas tropicales húmedas, donde la humedad y la temperatura desempeñan un papel importante en el deterioro de la calidad del arroz. Teniendo en cuenta la importancia de los atributos de calidad del arroz paddy, el estudio se llevó a cabo para evaluar los efectos del secado a baja temperatura y sugerir una condición óptima. Se empleó la metodología de superficie de respuesta (RSM) con un diseño compuesto central para estudiar los efectos de las variables, es decir, la temperatura (X1), el tiempo (X2) y la velocidad del aire (X3) sobre las respuestas, es decir, el rendimiento de arroz en cabeza (HRY), la dureza, la ligereza y el tiempo de cocción. Los datos experimentales se ajustaron al modelo cuadrático, estudiando la relación entre las variables independientes y dependientes. Los resultados revelaron que el HRY, la dureza, la ligereza y el tiempo de cocción aumentaban con el incremento de las variables, mientras que en el caso del HRY aumentaba especialmente y luego disminuía. Se observó que la temperatura influía más en la calidad del arroz duro, seguida del tiempo y la velocidad. Los resultados del análisis de la varianza revelaron que la temperatura y el tiempo afectaban significativamente (p<0,05) a los aspectos cualitativos del arroz duro, mientras que la velocidad sólo afectaba significativamente a la dureza. Las condiciones óptimas de secado predichas por RSM para las variables fueron 25°C, 600 min y 1 m-s-1, y las predicciones óptimas de HRY, dureza, ligereza y tiempo de cocción fueron 73,93%, 38,28 N, 71,40 y 27,58 min respectivamente. Los valores aceptables de R2, Adj R2 y la no significación de la falta de ajuste demostraron que el modelo aplicado era adecuado y podía utilizarse para la optimización. El estudio concluyó que el RSM con un diseño compuesto central se utilizó con éxito para estudiar la dependencia de los aspectos de calidad del arroz en bruto a baja temperatura y puede ser utilizado por las industrias de procesamiento de arroz.

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