Güneş enerjili yeni tip bir kurutucuda Granny Smith elmanın kuruma davranışının incelenmesi

Abstract

Tarımsal ürünlerin kurutularak dayanaklığının arttırılması ve kalitenin yükseltilmesi yöntemi, ilk çağlardan beri uygulanmakta olan en eski ve en yaygın gıda saklama yöntemidir. Kurutma işlemi, direk güneş altında açık sergi yöntemi ile yapılabileceği gibi teknik ekipmanlar ve metotlar kullanılarak da yapılabilir. Bu çalışmada, yeni tip bir kabin tasarımına sahip güneş enerji destekli kurutucuda kurutulan Granny Smith elmanın kuruma performansı deneysel olarak incelenmiştir. Çalışmada ayrıca deneylerden elde edilen verilerle belirlenen nem oranı (MR) için matematiksel ve Gauss Proses Regresyonu (GPR) kullanılarak tahminsel modeller oluşturulmuştur. İki gün kesintisiz devam eden kurutma işlemi sırasında sıcaklık, nem ışınım ve ağırlık gibi farklı parametreler ölçülmüştür. Deneyler sonucunda; ürünlerin kuruma davranışının iklim şartlarına bağlı olarak değiştiği görülmüştür. İlk ürün ağırlığı 1400 gr olan Granny Smith elmalardan iki günlük deney sonucunda yaklaşık 1100 gr nem çekilmiştir. Yapılan hesaplamalar sonucunda, kurutulan elma dilimlerinin ortalama kuruma hızı 0,0017 (grsu/grkm)/dk, en yüksek kuruma hızı ise 0,0094 (grsu/grkm)/dk olarak tespit edilmiştir. MR için matematiksel olarak oluşturulan ince tabaka kuruma modelleri arasında en iyi tahmin Sigmoid matematiksel modeli ile elde edilmiştir. MR’nin dört farklı GPR yöntemi ile tahmin edilmesinin sonucunda ise en iyi yakınsamanın Experimental GPR’de olduğu görülmüştür.

The method of increasing the durability and increasing the quality by drying agricultural products is the oldest and most common food storage method that has been applied since ancient times. Drying can be done under direct sunlight by open exhibition method or by using technical equipment and methods. In this study, the drying performance of Granny Smith apple dried in a solar energy assisted dryer with a novel type of cabinet design was experimentally investigated. In the study, mathematical and predictive models were created using Gaussian Process Regression (GPR) for moisture ratio (MR) determined by the data obtained from experiments. During the uninterrupted drying process for two days, different parameters such as temperature, humidity, radiation and weight were measured. As a result of the experiments; It has been observed that the drying behavior of the products changes depending on the climatic conditions. Approximately 1100 g of moisture was removed from Granny Smith apples with a product weight of 1400 g after two days of experiment. As a result of the calculations, the average drying rate of apple slices was determined as 0,0017 (grw/grdm)/min, and the highest drying rate was determined as 0,0094 (grw/grdm)/min. Among the mathematically generated thin layer drying models for MR, the best estimate was obtained with the Sigmoid mathematical model. As a result of the estimation of MR by four different GPR methods, it was seen that the best convergence was in Experimental GPR.