مدل سازي سينتيك خشك كردن برش هاي ليموترش به روش تابش مادون قرمز با استفاده از شبكه هاي عصبي GMDH هيبريدي

Infrared drying kinetics study of lime slices using hybrid GMDH-neural networks

مدل سازي سينتيك خشك كردن، يكي از راه هاي مناسب براي كنترل زمان و شرايط خشك كردن مي باشد. در اين تحقيق، سينتيك خشك كردن برش هاي ليموترش با ضخامت هاي 5 و 10 ميلي متر در يك خشك كن مادون قرمز آزمايشگاهي و در دماهاي 100، 125، 150 و 175 درجه سانتي گراد بررسي شد. براي مدل سازي سينتيك خشك كردن برش هاي ليموترش، از 7 مدل رياضي رايج خشك كردن لايه نازك استفاده شد. هم چنين براي اين بررسي، از روش شبكه هاي عصبي GMDH هيبريدي چهار لايه (يك لايه ورودي، دو لايه مخفي و يك لايه خروجي) استفاده گرديد. نتايج نشان داد كه شبكه عصبي GMDH هيبريدي بهينه، داراي دقت بالايي در تخمين محتواي رطوبتي برش هاي ليموترش طي فرايند خشك كردن بوده كه اين دقت (0/9909R2 =) حدود دقت مدل پيج به عنوان بهترين مدل رياضي به كار برده شده بود (0/9950-0/9793R2 =). بررسي ميزان حساسيت محتواي رطوبتي نسبت به متغيرهاي ورودي نشان داد كه مقدار رطوبت طي خشك شدن مادون قرمز به زمان خشك شدن بيش از ساير متغيرها حساس است (45 درصد). افزايش دما از 100 به 175 درجه سانتي گراد سبب افزايش ضريب نفوذ موثر (Deff) از 10-10× 9/90 به m2/s 9-10× 2/76 گرديد. مقدار انرژي فعال سازي براي برش هاي ليموترش kJ/mol 87/61 به دست آمد.

Modeling of drying kinetics is one of the most appropriate methods to control the time or any condition related to the drying process. In this research، the drying process of Persian lime slices with 5 and 10 mm thicknesses was conducted at four temperature levels of 100، 125، 150 and 175 °C in an experimental infrared dryer. For modeling of the drying kinetics of lime slices، 7 well-known thin-layer models were used. In addition، for this modeling، a hybrid GMDH-neural network with four layers (one input، two hidden and one output layer) was applied. The results demonstrated that the optimized GMDH model was completely efficient to predict the moisture content of lime slices during infrared drying process (R2 = 0.9909). This efficiency was almost similar to the observed efficiency for the Page model as the best mathematical model used (R2 = 0.9793-0.9950). It was found that the sensitivity to the drying time was more than other inputs، so that sensitivity of this parameter was near 45%. Increase in temperature resulted in an increase in the effective diffusivity coefficient (Deff)، so that this coefficient reached to 2.76×10-9 at 175 °C from the initial value of 9.90×10-10 at 100 °C. The activation energy (Ea) calculated for the lime slices was 87.61 kJ/mol.