鲜花生干燥技术

篇 带壳鲜花生热风-热泵联合干燥研究 1
第1章 本篇概述 2
1.1 花生概述 2
1.2 花生干燥国内外研究现状 3
1.2.1 花生自然干燥的研究 3
1.2.2 花生热风干燥的研究 4
1.2.3 花生热泵干燥的研究 4
1.2.4 花生其他干燥技术研究 5
1.3 热风-热泵联合干燥研究进展 5
1.4 花生贮藏国内外研究现状 6
1.5 带壳鲜花生干燥的意义 6
第2章 带壳鲜花生热风干燥的研究 8
2.1 材料与设备 9
2.1.1 材料与试剂 9
2.1.2 仪器与设备 9
2.2 试验方法 9
2.2.1 原料预处理 9
2.2.2 试验设计 9
2.2.3 干基含水率和水分比的计算 10
2.2.4 SEM 分析 10
2.2.5 收缩比与收缩速率的计算 10
2.2.6 收缩模型的选择 10
2.2.7 LF NMR检测 11
2.2.8 MRI检测 11
2.2.9 数据处理 11
2.3 结果与分析 11
2.3.1 带壳鲜花生在不同温度下的热风干燥特性 11
2.3.2 温度对带壳鲜花生热风干燥收缩特性的影响 12
2.3.3 带壳鲜花生热风干燥体积收缩模型的建立 14
2.3.4 带壳鲜花生热风干燥体积收缩模型的验证 15
2.3.5 LF-NMR分析 17
2.3.6 MRI分析 19
2.3.7 热风干燥对带壳鲜花生微观结构的影响 20
2.4 本章小结 21
第3章 带壳鲜花生热泵干燥的研究 22
3.1 材料与设备 22
3.1.1 材料与试剂 22
3.1.2 仪器与设备 22
3.2 试验方法 23
3.2.1 热泵干燥试验 23
3.2.2 干基含水率及干燥速率的测定 23
3.2.3 水分比的测定 23
3.2.4 LF-NMR检测 23
3.2.5 SEM 分析 24
3.2.6 孔隙率的测定 24
3.2.7 硬度的测定 24
3.2.8 薄层干燥模型的选择 24
3.2.9 数据处理 25
3.3 结果与分析 25
3.3.1 带壳鲜花生在不同温度下的热泵干燥特性 25
3.3.2 带壳鲜花生热泵干燥模型的建立 27
3.3.3 带壳鲜花生热泵干燥模型的验证 29
3.3.4 LF-NMR分析 29
3.3.5 热泵干燥对带壳鲜花生微观结构的影响 31
3.3.6 热泵干燥对带壳鲜花生硬度的影响 32
3.3.7 热泵干燥对带壳鲜花生孔隙率的影响 33
3.4 本章小结 35
第4章 带壳鲜花生热风-热泵联合干燥研究 36
4.1 材料与设备 36
4.1.1 材料与试剂 36
4.1.2 仪器与设备 36
4.2 试验方法 37
4.2.1 单因素试验 37
4.2.2 响应面优化试验 37
4.2.3 感官评定 37
4.2.4 收缩比的测定 38
4.2.5 数据处理 38
4.3 结果与分析 38
4.3.1 干燥工艺对带壳鲜花生干燥指标的影响 38
4.3.2 干燥工艺参数的响应面优化 40
4.3.3 联合干燥与单独干燥指标对比 43
4.4 本章小结 44
第5章 带壳花生在贮藏过程中对生物特性影响的研究 45
5.1 材料与设备 45
5.1.1 材料与试剂 45
5.1.2 仪器与设备 45
5.2 试验方法 46
5.2.1 试验设计 46
5.2.2 种子发芽率的测定 46
5.2.3 虫害率的测定 46
5.2.4 真菌污染率的测定 46
5.2.5 AFB1 的测定 46
5.2.6 数据处理 47
5.3 结果与分析 47
5.3.1 贮藏过程中干基含水率的变化 47
5.3.2 贮藏过程中虫害率的变化 47
5.3.3 贮藏过程中种子发芽率的变化 48
5.3.4 贮藏过程中真菌感染率和AFB1 的变化 49
5.3.5 贮藏过程中氨基酸总量的变化 50
5.4 本章小结 51
本篇参考文献 52

第二篇 鲜花生微波-热风耦合干燥研究 57
第6章 本篇概述 58
6.1 微波干燥技术简述 59
6.1.1 微波干燥系统工作原理 59
6.1.2 微波干燥技术优缺点分析 60
6.2 国内外研究现状 61
6.2.1 微波干燥在农产品加工中的应用 61
6.2.2 微波杀菌在农产品加工中的应用 63
6.2.3 微波加热在农产品加工的其他应用 63
6.2.4 微波杀菌动力学模型的研究 64
6.2.5 微波干燥均匀性的相关研究 64
6.3 存在的问题 65
第7章 花生微波-热风耦合干燥特性研究 67
7.1 材料与设备 68
7.1.1 样品准备 68
7.1.2 微波-热风耦合干燥系统 68
7.2 间歇微波-热风耦合干燥工艺的确定 68
7.2.1 间歇微波-热风耦合干燥单因素试验设计 69
7.2.2 间歇微波-热风耦合干燥响应面分析试验设计 69
7.2.3 干燥参数的测定 69
7.2.4 对比干燥试验 70
7.2.5 微波-热风耦合干燥动力学模型拟合 71
7.3 结果讨论与分析 72
7.3.1 间歇微波-热风干燥条件优化 72
7.3.2 响应面分析 74
7.3.3 对比干燥试验 77
7.3.4 干燥动力学模型拟合结果 78
7.4 本章小结 80
第8章 微波-热风耦合干燥对花生品质影响 81
8.1 材料与设备 81
8.1.1 材料与试剂 81
8.1.2 仪器与设备 81
8.2 干燥试验与品质分析 82
8.2.1 干燥试验 82
8.2.2 脂肪酶与色差的测定 82
8.2.3 硬度的测定 83
8.2.4 油脂提取及脂肪酸组成分析 83
8.3 结果与分析 84
8.3.1 不同干燥方式对花生脂肪酶活动度和色差的影响 84
8.3.2 不同干燥方式对花生硬度的影响 85
8.3.3 不同干燥方式对花生脂肪酸组成的影响 85
8.4 本章小结 86
第9章 微波处理后霉菌致死率的验证 87
9.1 材料与设备 87
9.1.1 样品准备 87
9.1.2 仪器与设备 87
9.2 微波处理对寄生曲霉热抗性的影响 88
9.2.1 菌悬液的制备 88
9.2.2 接种方法 88
9.2.3 微波干燥试验 88
9.2.4 数学模型拟合 89
9.3 结果与分析 90
9.3.1 不同微波干燥方式对花生中寄生曲霉的影响 90
9.3.2 微波杀菌动力学数学模型拟合 90
9.3.3 微波杀菌动力学数学模型对工艺的预测 91
9.4 本章小结 92
第10章 微波-热风耦合干燥对花生储藏品质的影响 93
10.1 材料与设备 93
10.1.1 样品准备 93
10.1.2 仪器与设备 93
10.2 加速储藏试验 94
10.2.1 储藏期间含水率的测定 94
10.2.2 储藏期间蛋白质的测定 94
10.2.3 储藏期间脂肪的测定 94
10.2.4 储藏期间种子发芽率的测定 96
10.3 结果与分析 96
10.3.1 微波干燥对储藏花生含水率的影响 96
10.3.2 微波干燥对储藏花生蛋白质的影响 96
10.3.3 微波干燥对储藏花生脂肪的影响 97
10.3.4 微波干燥对储藏花生种子发芽率的影响 99
10.4 本章小结 100
本篇参考文献 101

第三篇 带壳鲜花生红外-喷动床联合干燥研究 107
第11章 本篇概述 108
11.1 红外-喷动床联合干燥技术 108
11.1.1 红外干燥技术 108
11.1.2 喷动床干燥技术 110
11.1.3 红外-喷动床干燥技术 110
11.2 神经网络预测含水率研究现状 111
第12章 不同干燥方式对带壳鲜花生干燥特性及品质的影响 113
12.1 材料与设备 114
12.1.1 材料与试剂 114
12.1.2 仪器与设备 114
12.2 试验方法 116
12.2.1 热风干燥试验 116
12.2.2 红外干燥试验 116
12.2.3 红外-热风干燥试验 116
12.2.4 红外-喷动床干燥试验 116
12.2.5 干燥特性测定 116
12.2.6 微观结构观测 117
12.2.7 硬度测定 117
12.2.8 孔隙率测定 117
12.2.9 花生中脂肪酸测定 118
12.2.10 花生中氨基酸测定 118
12.2.11 试验过程中能耗测定 118
12.2.12 数据处理 118
12.3 结果与分析 119
12.3.1 不同干燥方式下的干燥特性 119
12.3.2 干燥方式对带壳鲜花生微观结构的影响 119
12.3.3 干燥方式对带壳鲜花生硬度的影响 122
12.3.4 干燥方式对带壳鲜花生孔隙率的影响 123
12.3.5 干燥方式对带壳鲜花生中脂肪酸的影响 124
12.3.6 干燥方式对带壳鲜花生中氨基酸的影响 126
12.3.7 干燥方式对能耗的影响 127
12.4 本章小结 128
第13章 带壳鲜花生红外-喷动床干燥特性及品质表征 130
13.1 材料与设备 131
13.1.1 材料与试剂 131
13.1.2 仪器与设备 131
13.2 试验方法 131
13.2.1 带壳鲜花生干燥 131
13.2.2 干燥动力学曲线 132
13.2.3 色泽的测定 132
13.2.4 酸价(acid price,ADV)的测定 132
13.2.5 过氧化值(peroxide value,POV)的测定 133
13.2.6 能耗测定 133
13.2.7 数据处理 133
13.3 结果与分析 133
13.3.1 温度对带壳鲜花生红外-喷动床干燥特性的影响 133
13.3.2 进口风速对带壳鲜花生红外-喷动床干燥特性的影响 135
13.3.3 助流剂质量对带壳鲜花生红外-喷动床干燥特性的影响 136
13.3.4 带壳鲜花生红外喷动床干燥工艺正交试验分析 136
13.3.5 干燥模型的选择 141
13.4 本章小结 144
第14章 基于BP神经网络带壳鲜花生红外-喷动床干燥含水率预测 146
14.1 神经网络概述 147
14.1.1 BP神经网络概述 147
14.1.2 BP神经网络设计 147
14.1.3 数据采集 147
14.1.4 数据归一化处理 148
14.1.5 输入层输出层的节点数选择 148
14.1.6 隐含层节点的选择 149
14.1.7 隐含层节点的训练 149
14.1.8 神经网络训练 151
14.1.9 模型测试 152
14.2 模型验证 153
14.3 本章小结 154
本篇参考文献 155