Важным аспектом технологии сушки является математическое моделирование процесса сушки. Принцип моделирования основан на наборе математических уравнений, которые лучше всего описывают систему

§3.1. Математическое моделирование процесса сушки
Важным аспектом технологии сушки является математическое моделирование процесса сушки. Принцип моделирования основан на наборе математических уравнений, которые лучше всего описывают систему. Решение этого уравнения должно обеспечивать расчет параметров процесса в зависимости от времени в каждой точке сушилки исходя из первичных условий. Использование имитационных моделей важно для прогнозирования производительности сушильной системы.
Цель математического моделирования – облегчить выбор наиболее подходящих условий эксплуатации, а затем спроектировать сушильное оборудование и сушильные камеры в соответствии с желаемыми условиями эксплуатации.
В данном исследовании использовались три математические модели: модель Ньютона, модель Хендерсона-Пабиса и модель Пейджа. Три модели были выбраны для сравнения с экспериментальными данными, поскольку они являются моделями, обычно используемыми для описания характеристик сушки тонких пленок, и представляют собой упрощения теоретической модели, полученной из уравнения диффузии (II закон Фика). Модель Ньютона представляет собой математическую модель сушки тонкого слоя, которую также называют моделью Льюиса. Льюис описал, что перенос воды от пищи и пищевых продуктов можно показать по аналогии с оттоком тепла от тела при погружении тела в холодную жидкость.
Модель Хендерсона-Пабиса использовалась в модели тонкослойной сушки для различных сельскохозяйственных продуктов, включая модель сушки для кукурузы, пшеницы, крупнозернистого риса, бобов и клубней [89; С.98-108].
Модель Пейджа представляет собой модифицированную модель модели Льюиса. Пейдж предложил эту модель с целью исправления недостатков модели Льюиса [89; С.98-108]. Модель Пейджа создала симуляции, которые подходят для описания сушки различных сельскохозяйственных продуктов и более просты в использовании, чем другие уравнения.
Перенос водяного пара посредством диффузии теоретически более сложен и требует вычислительного времени в процессе установки данных.
Критериями сравнения, используемыми для определения наилучшей модели уравнения, помимо коэффициента детерминации (R²), являются сумма квадратичных ошибок и среднеквадратическая ошибка. Значение R² используется в качестве критерия сравнения для определения точности модели. Значение среднеквадратическая ошибка – это отклонение между предсказанным значением модели и экспериментальным значением. Чем выше значение R² и ниже значения сумма квадратичных ошибок и среднеквадратическая ошибка, тем точнее будет модель.
Уравнение сушки тонкого слоя можно использовать для прогнозирования кривой сушки в целом. Математические модели и моделирование сушки в различных условиях важны для лучшего контроля над операциями сушки и общего улучшения качества конечного продукта.
Целью данного исследования изучение характеристик и математической модели кривой сушки листьев шелковицы. Ожидается, что результаты этого исследования будут использованы для разработки эффективной сушилки для листьев шелковицы.
Прежде всего, мы сравнили продукт, высушив его тремя разными способами: естественный, гелио и конвективный.
Для естественного метода сушки выбирали солнечное место. Температура и время сушки были выбраны одинаковыми для гелиосушки и конвективной сушильной установки. Масса высушиваемого продукта была одинаковой для всех опытов. Результаты эксперимента представлены в таблице 3.1.