Twin Screw Extrusion of Sorghum and Soya Blends: A Response Surface Analysis
محل انتشار: مجله علوم و فناوری کشاورزی، دوره: 17، شماره: 3
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 91
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JASTMO-17-3_011
تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1402
چکیده مقاله:
Blends of sorghum and soybean flours were processed in a co-rotating twin screw extruder to prepare expanded product. Response surface methodology (RSM) was used to study the effect of soya level (SL), feed moisture (FM), barrel temperature (BT) and screw speed (SS) on extruder system parameters and physical properties of the extrudate. Response variables were product temperature (PT), motor torque (MT), specific mechanical energy (SME), expansion ratio (ER), bulk density (BD), hardness (H), crispness (C), water absorption index (WAI), and water solubility index (WSI). Second order polynomial models were developed to determine the responses as a function of process variables. FM, BT, and SS had a significant effect on all the responses except BT on WAI, while SL considerably affected ER, BD, H, C, and WAI. All the models were found to be statistically significant (R۲> ۰.۸۵; insignificant lack of fit). Sorghum-soya extruded product was found to be feasible and the optimum values of processing variables were: SL: ۱۴ per cent; FM: ۱۴ per cent wb; BT: ۱۲۹°C; and SS: ۴۲۲ rpm.
نویسندگان
T. V. Arun Kumar
Division of Agricultural Engineering Indian, Agricultural Research Institute, New Delhi, India.
D. V. K. Samuel
Division of Agricultural Engineering Indian, Agricultural Research Institute, New Delhi, India.
S. K. Jha
Division of Post Harvest Technology, Indian Agricultural Research Institute, New Delhi, India.
J. P. Sinha
Division of Agricultural Engineering Indian, Agricultural Research Institute, New Delhi, India.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :