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Low temperature vacuum drying (LTVD) of Alaska Pollack (Theragra chalcogramma)

Title
Low temperature vacuum drying (LTVD) of Alaska Pollack (Theragra chalcogramma)
Other Titles
저온진공건조 기술을 이용한 명태 건조 연구 : 압력 조건이 물리적 특성 및 건조 역학에 미치는 영향
Authors
최혜재
Issue Date
2021
Department/Major
대학원 식품공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
정명수
Abstract
Low temperature vacuum drying (LTVD) is a newly developed drying method, in which drying proceeds slowly at low temperatures, below 10ºC, and under vacuum conditions. The aim of this study was to identify impacts of pressure conditions on physical properties of dried products and drying kinetics in low temperature vacuum drying of Alaska Pollack. Alaska Pollack was dried with LTVD under 150 and 400 torr, and physical properties of LTVD products were compared to Hwang-tae, Meog-tae, and Bug-eo that are dried products of Alaska Pollack with other drying methods. And experimental drying kinetics in the LTVD process was modeled with the mathematical and artificial neural network (ANN) modeling. As a result, the LTVD process under 150 torr showed higher drying rate and shorter drying time than under 400 torr. However, limited changes in appearance such as color, volume and size during drying were shown in the 400 torr LTVD sample. And physical properties of the 400 torr LTVD sample, such as shear force, apparent density, and porosity, were also similar to that of Hwang-tae, Meog-tae, and Bug-eo. Therefore, the LTVD process may be more efficient under low pressure conditions, but the physical properties of dried Alaska Pollack can be adversely affected. From the results of mathematical modeling, one semi-theoretical drying model, Logarithmic model, and two empirical thin-layer drying models, Dimante et al. and Peleg models, showed great fitness to experimental drying kinetics in the LTVD process under 150 and 400 torr. The ANN model, with four neurons in the input and hidden layer and one neuron in the output layer and tan-sigmoid as transfer functions for both hidden and output layer, was constructed, so the LTVD process can be successfully predicted with the developed ANN model.;저온진공건조 기술은 약 10℃ 이하의 저온 그리고 진공 조건 하에서 건조가 천천히 진행되는 특성을 갖는다. 본 연구에서는 저온진공건조 기술을 활용해 명태를 건조함으로써, 압력 조건이 건조 명태의 물리적 특성 및 건조 역학에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 먼저, 반건조 명태인 코다리를 건조 시료로 이용하여 150 torr, 400 torr 두 가지 압력 조건 하에서 건조하였다. 이후 건조물의 물리적 특성을 분석하였고, 이를 다른 명태 건조품인 황태, 먹태, 북어와 비교하였다. 또한 저온진공건조 과정은 수학적 모델링, 인공신경망 모델링 두 가지 방식을 이용해 모델링을 진행하였다. 건조 역학을 도출한 결과, 400 torr 압력 조건에서의 건조 시간은 434 시간이었던 반면, 150 torr 조건에서는 320 시간이 소요되었고 더 높은 건조 속도를 보이는 것으로 나타났다. 물리적 특성 분석 결과, 400 torr 하에서 건조 중 색상, 부피 및 크기와 같은 시료의 외형적 변화가 적은 것으로 관찰되었다. 또한 400 torr 하에서 건조한 명태 건조물은 전단력, 겉보기 밀도, 기공도 등의 물리적 특성이 황태, 먹태, 북어와 유사하게 나타났다. 이는 낮은 압력 조건이 저온진공건조 과정의 효율성을 향상시킬 수 있지만, 건조물의 물리적 특성에 부정적으로 작용할 수 있음을 시사하는 바이다. 수학적 모델링을 진행한 결과, Logarithmic, Dimnate et al. 그리고 Peleg 모델이 두 압력 조건 하에서 실험적으로 진행된 저온진공건조 과정에 가장 적합한 건조 모델로 선정되었다. 또한 저온진공건조 중 건조 시간 및 건조 조건으로부터 시료의 건조 정도를 효과적으로 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 도출하였다.
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일반대학원 > 식품공학과 > Theses_Master
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