Two-stage power level to improve microwave vacuum drying of restructured peruvian carrot chips

ABSTRACT The Peruvian carrot is a root that is rich in bioactive compounds. However, owing to the short shelf life of these carrots, their consumption is restricted. In the present study, we investigated the microwave vacuum drying (MWVD) of restructured Peruvian carrot chips. Two microwave power levels, namely, constant and two-stage, were considered and evaluated to determine their relationship with drying time, kinetic parameters, energy consumption, and preservation of carotenoids and phenolic compounds. At the constant microwave power level, drying time decreased with increasing drying rate, sample temperature, and energy consumption. However, it did not affect the drying rate at the end of the drying. At the two-stage microwave power level, the drying time was similar to that observed in constant power level experiments. However, sample temperature and energy consumption were decreased when drying at a lower power level. Nutritional compounds were better preserved by using the highest tested power level at the two-stage level and the lowest tested one at the one-stage power level. Page’s and Fick’s models presented an excellent fit of the experimental data. Using the two-stage microwave power level at a higher initial power level (MWVD-5-1) saved energy, decreased the drying duration, and preserved the bioactive molecules in restructured chips

Estudo experimental e numérico de um alimentador venturi aplicado ao transporte pneumático de sólidos/ Experimental and numerical study of a venturi feeder applied to the pneumatic transport of solids

 O alimentador Venturi tem seu funcionamento baseado no efeito Venturi, que consiste na sucção de sólidos, causada pela diferença de pressão entre ambiente externo e o interior do equipamento. Tendo em vista a importância deste dispositivo para a indústria, faz-se necessário compreender o comportamento do escoamento gás-sólido no seu interior. O estudo experimental de diferentes configurações geométricas e vazões mássicas, geralmente requer muito recurso financeiro e não apresenta alto nível de detalhamento. Diante disso, técnicas numéricas, tais como, a dinâmica dos fluidos computacional, conhecida como CFD (Computational Fluid Dynamics) têm sido amplamente utilizadas a fim de prever melhores condições de operação e configurações geométricas ótimas para o melhor escoamento sólido-gás no seu interior. Sendo assim, este trabalho teve por objetivo a avaliação do ângulo de divergência em um alimentador Venturi utilizando as ferramentas CFD. O fluxo de escoamento do ar e os campos de velocidade foram determinados pelo pacote comercial Ansys CFX®. Nas simulações foi considerado uma distribuição uniforme da velocidade do gás na alimentação e ausência de sólidos particulados. Na seção de alimentação das partículas foi definido uma velocidade de entrada de 0.0055346 m/s. Os resultados mostraram que os perfis de velocidade da fase gasosa, simulados e experimentais, tiveram boa concordância entre eles, validando a técnica computacional aplicada. Fluxo reverso foi observado na metade superior do tubo à jusante do Venturi. Ao avaliar a influência do ângulo no canal divergente, foi possível inferir que ao aumentar o ângulo de divergência o refluxo de partículas no alimentador diminuía. Para que este refluxo de ar deixasse de existir seria necessário um comprimento muito grande para o canal. Nesse contexto, o uso da CFD se mostrou útil para compreender o escoamento no interior do alimentador Venturi à vários ângulos de divergência, garantindo assim uma melhora na operação do mesmo

Predição de escoamento de ar em um secador tipo túnel: Avaliação do uso de placas de direcionamento de fluxo e de modelos de turbulência / Prediction of air flow in a tunnel type dryer: Evaluation of the use of plates direction of flow and turbulence models

A dinâmica dos fluidos computacional, conhecida como CFD (Computational Fluid Dynamics) utiliza métodos computacionais para simulação de fenômenos de transporte, obtendo assim distribuições de perfis de velocidade, pressão, concentração e temperatura. Este trabalho teve por objetivo a avaliação do uso de placas de direcionamento do escoamento e de modelos de turbulência usualmente reportados na literatura k-?, BSL, SSG e SST na predição de perfis de velocidade durante o escoamento do ar em um secador convectivo (Eco Engenharia Educacional, MD018, Brasil). O fluxo de escoamento do ar e os campos de velocidade foram determinados com a utilização do pacote comercial Ansys-CFX®. As simulações tridimensionais desenvolvidas envolveram as equações de transporte: conservação de massa, quantidade de movimento e transferência de energia. Foi empregado método numérico de volumes finitos para o cálculo das equações diferenciais parciais. As equações algébricas foram resolvidas pelo algoritmo AMG (Algebraic Multi-Grid), utilizando como critério de convergência soma dos resíduos normalizados inferior a 1x10-6 para todas as variáveis. O acoplamento pressão-velocidade foi aproximado através do método trilinear. Considerou-se, nas simulações, regime de escoamento permanente. As condições de contorno foram: velocidade uniforme do ar na entrada do duto de alimentação do ar, pressão estática a 0 Pa na saída do secador e condição de não deslizamento nas paredes do secador. O uso de placas de direcionamento de ar proporcionou maior uniformidade das linhas de corrente. Por não haver alterações significativas entre os perfis de velocidade obtidos com os modelos de turbulência, entendeu-se que o modelo k-? é o mais adequado por apresentar menor tempo de simulação e ser apto para reprodução do comportamento fenomenológico do ar em escoamento em um secador tipo túnel

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2013: volume 2: metodologias de ensino e a apropriação de conhecimento pelos alunos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP