EVALUATING RESISTANCE TO AIR FLOW ACROSS LEMON FRUIT BED FOR SELECTING AN APPRPRIATE PRESSURE DROP PREDICTION EQUATION
محل انتشار: نخستین کنفرانس خاورمیانه ای خشک کردن
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,555
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
MEDC01_045
تاریخ نمایه سازی: 11 شهریور 1391
چکیده مقاله:
The prediction of airflow resistance is fundamental to the design of efficient drying and aeration systems for Lemon fruit.In this study the physical properties of lemon fruitfig at different moisture contents were measured. Pressure drop across a bed of lemon fruitwas also measured. Using a laboratory unit, In the thin layer (2 kernels depth, 3 cm), the kernels were put together in three arrangements; X, Y and random, 5 moisture content (84%, 64%, 44%, 24% and 10% w.b) and 11 flow rate (0.1-1.1 m3/m2s) were envisaged. Results indicated that resistance to airflow through a column of lemon fruit increased with increasing bed depth and airflow rate. In this experiment pressure drop decreased with decrease moisture content. Airflow rate was the most significant factor affecting the pressure drop of lemon fruit in the both experiment. Three applicable models (Shedd, Hukill& Ives, and Ergun) were used to evaluate the pressure drop data. The Ergun model, with higher values for coefficient of determination and lower values for root mean square error and mean relative deviation modulus, is the best model for predicting pressure drop across lemon fruit bed for the conditions studied.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hamed DARABI
Departments of Agricultural Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
Ali ZOMORODIAN
Departments of Agricultural Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
Mohammadhadi AKBARI
Departmentsof Mechanical Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :