Departamento de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial (DEMGI)
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Browsing Departamento de Engenharia Mecânica e Gestão Industrial (DEMGI) by advisor "Catorze, Carlos Alberto Pereira"
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- Secagem de produtos e subprodutos agrícolasPublication . Santos, Rafael Marques Almeida; Catorze, Carlos Alberto Pereira; Lopes, Sérgio Miguel GomesO estudo sobre os parâmetros da secagem é necessário para otimizar o processo e a obtenção do produto com boa qualidade que satisfaça as exigências dos consumidores. Assim é necessária a determinação de curvas de secagem, que permitam prever o momento em que o produto atingirá o teor de água esperado. No presente trabalho foi efetuada uma caracterização experimental da massa dos produtos ao longo da secagem, e posteriormente a modelação matemática dos dados experimentais obtidos. Para este estudo da secagem os produtos utilizados foram os mirtilos e as framboesas. Estes produtos foram sujeitos a dois tipos de ensaios de secagem: ao ensaio de secagem completa, em estufa colocada a 105°C para a determinação da humidade inicial dos produtos e ao ensaio em câmara climática com controlo das condições de temperatura e da humidade do ar no seu interior. Este processo foi repetido para todos os casos, tendo por base as condições de temperatura e de humidade a que se pretendia efetuar a secagem dos produtos. Durante os testes efetuados na câmara climática foi monitorizada a evolução da massa das amostras ao longo do tempo de secagem, obtendo-se as respetivas curvas de secagem. As condições de secagem foram a diferentes temperaturas (40, 50 e 60°C) com humidade relativa de 10%. Através das curvas de secagem obtidas a partir dos ensaios, observou-se que a temperatura exerceu grande influência na secagem, pois quando se aumentou a temperatura ocorreu uma diminuição do tempo do processo e um consequente aumento da taxa de secagem. Os modelos matemáticos de Newton, o de Henderson e Pabis, o do Logarítmico e do exponencial de dois termos, foram ajustados aos dados experimentais mediante uma análise de regressão não-linear, recorrendo ao programa computacional IMB SPSS STATISTICS. Após a análise matemática, foi verificado que o modelo do Logarítmico foi o que melhor se ajustou aos dados experimentais com base nos maiores valores do coeficiente de determinação R² e os menores valores do erro médio absoluto (MAE) e da raiz do erro quadrático médio (RMSE).