Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2023
Status:
Autorzy: Okunola Abiodun A., Adekanye Timothy A., Okonkwo Clinton E., Kaveh Mohammad, Szymanek Mariusz, Idahosa Endurance O., Olayanju Adeniyi T., Wojciechowska Krystyna
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2023
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 4
Wolumen/Tom: 16
Numer artykułu: 1569
Strony: 1 - 21
Web of Science® Times Cited: 3
Scopus® Cytowania: 4
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 4 lutego 2023
Abstrakty: angielski
In this study, drying characteristics, kinetic modelling, energy and exergy analyses of a convective hot air dryer are presented for water yam. The drying experiments were carried out at temperature levels of 50, 60, and 70°C and slice thicknesses of 3, 6, and 9 mm. The effects of drying variables on the drying rate (DR), moisture diffusivity (Deff), activation energy (Ea), energy utilization (EU), energy utilization ratio (EUR), exergy loss (EXL), exergy efficiency (EXeff), improvement potential (IP), and exergetic sustainability index (ESI) were investigated. The results showed that increasing air temperature increased the DR, Deff, EU, EUR, EXL, EXeff, IP, and ESI, while increasing the slice thickness increased Deff and Ea, but decreased the DR. The highest Deff and Ea values were 4.2 × 10−8 m2/s, and 53 KJ/mol, respectively. EU and EUR varied from 10 to 150 J/s and 0.39 to 0.79, respectively. EXL and EXeff varied between 2 and 12.5 J/s and 58 to 75 %, respectively. Midilli’s model had the best performance in predicting the moisture ratio of water yam with coefficient of determination (R2 = 0.9998), root mean square error (RMSE = 0.0049), and sum of square error (SSE = 0.0023).