Pós-colheita de folhas de salsinha (<i>Petroselinum crispum</i>): Modelagem matemática dos processos de secagem e dessorção

Corrêa Filho, Luiz C.; Martinazzo, Ana P.; Teodoro, Carlos E. de S.; Andrade, Ednilton T. de

doi:10.1590/1807-1929/agriambi.v22n2p131-136

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Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental

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Sumário

ARTICLE • Rev. bras. eng. agríc. ambient. 22 (2) • Fev 2018 • https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v22n2p131-136 copiar

Pós-colheita de folhas de salsinha (Petroselinum crispum): Modelagem matemática dos processos de secagem e dessorção

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RESUMO

A salsinha é uma espécie de ampla produção e comércio no Brasil devido ao seu alto consumo como condimento in natura ou seco. No desenvolvimento de equipamentos para secagem é importante a simulação e a obtenção de informações teóricas a respeito do comportamento de cada produto durante a remoção de água. Tendo em vista a crescente utilização e o potencial de comercialização de plantas condimentares, neste trabalho objetivou-se determinar o calor isostérico das folhas de salsinha e ajustar modelos matemáticos aos dados experimentais da secagem e da dessorção. O modelo de GAB modificado e de Midilli foram os mais adequados para descrever as isotermas de dessorção e as curvas de secagem, respectivamente, para as temperaturas estudadas. O calor isostérico variou de 3394,6 a 2830,0 kJ kg^-1 para o teor de água de equilíbrio na faixa de 0,0154 a 3,7232 (b.s.).

Palavras-chave:
planta condimentar; processamento; calor isostérico

Designation	Model
Chung-Pfost	$X_{e} = a - b \cdot \ln [- (T + c) \cdot \ln (a_{w})]$	(1)
Copace	$X_{e} = e x p [a - (b \cdot T) + (c \cdot a_{w})]$	(2)
Modified GAB	$X e = \frac{a \cdot b \cdot (\frac{c}{T}) \cdot a_{w}}{\{[1 - b \cdot a_{w}] \cdot [1 - b \cdot a_{w} + b \cdot (\frac{c}{T}) \cdot a_{w}]\}}$	(3)
Modified Halsey	$X_{e} = {[\frac{e x p (a - b \cdot T)}{- \ln (a_{w})}]}^{\frac{1}{c}}$	(4)
Henderson	$X_{e} = {[\frac{\ln (1 - a_{w})}{- a \cdot} T_{a b s}]}^{\frac{1}{c}}$	(5)
Modified Henderson	$X_{e} = {\{\frac{\ln (1 - a_{w})}{[- a \cdot (T + b)]}\}}^{\frac{1}{c}}$	(6)
Sabbab	$X_{e} = a \cdot (\frac{a_{w}^{b}}{T^{c}})$	(7)
Sigma-Copace	$X_{e} = e x p [a - b \cdot T + c \cdot e x p (a_{w})]$	(8)
Oswin	$X_{e} = {\frac{(a - b \cdot T)}{[\frac{(1 - a_{w})}{a_{w}}]}}^{\frac{1}{c}}$	(9)
Corrêa	$X_{e} = \frac{1}{(a \cdot T^{b} + a_{w}^{c})}$	(10)

Designation	Model
Approximation of diffusion	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t) + (1 - a) \cdot e x p (- k \cdot b \cdot t)$	(17)
Two terms	$R X = a \cdot e x p (- k_{0} \cdot t) + b \cdot e x p (- k_{1} \cdot t)$	(18)
Two-term exponential	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t) + (1 - a) \cdot e x p (- k \cdot a \cdot t)$	(19)
Henderson-Pabis	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t)$	(20)
Modified Henderson-Pabis	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t) + b \cdot e x p (- k_{0} \cdot t) + c \cdot e x p (- k_{1} \cdot t)$	(21)
Logarithmic	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t) + b$	(22)
Midilli	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t^{n}) + b \cdot t$	(23)
Newton	$R X = e x p (- k \cdot t)$	(24)
Page	$R X = e x p (- k \cdot t^{n})$	(25)
Modified Page	$R X = e x p [- {(k \cdot t)}^{n}]$	(26)
Thompson	$R X = [\frac{- a - {(a^{2} + 4 \cdot b \cdot t)}^{\frac{1}{2}}}{2 \cdot b}]$	(27)
Verna	$R X = a \cdot e x p (- k \cdot t) + (1 - a) \cdot e x p (- k_{1} \cdot t)$	(28)
Wang-Sing	$R X = 1 + a \cdot t + b \cdot t^{2}$	(29)

Groups	Temp. (°C)	Model parameters
Groups	Temp. (°C)	a	b	K	N
1	40	1.0034	-0.0007	0.0908	0.8741
	50	0.9993	-0.0014	0.1350	0.8782
	60	0.9916	-0.0024	0.2377	0.8925
2	40	0.9981	-0.0008	0.1451	0.9058
	50	0.9986	-0.0014	0.1910	0.9495
	60	1.0009	-0.0033	0.2641	0.9501

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[1] lucaalbernaz@gmail.com (Corresponding author)