ИССЛЕДОВАНИЯ КОМБИНИРОВАННОЙ СУШКИ КОКОНОВ ТУТОВОГО ШЕЛКОПРЯДА

АННОТАЦИЯ

Целью данного исследования было изучение процесса сушки коконов тутового шелкопряда с помощью ИК-излучения и ультразвука. Эксперименты проводились при температурах 60, 70 и 80 °C при мощности ультразвука 140 Вт. Образцы с начальным содержанием влаги 67% высушивались до достижения конечного содержания влаги 12% сухого вещества. Результаты показывают, что в начале сушка имела короткий период ускорения скорости, за которым во всех случаях следовал период снижения скорости. Также была проанализирована связь между содержанием влаги и временем сушки методом нелинейной регрессии с использованием модели уравнения сушки тонкого слоя. Для этого были использованы 6 существующих уравнений для прогнозирования соотношения влажности: Льюис, Пейдж, Хендерсон и Пебис, Ван и Сингх, Мидилли, Верма и др. Данные об изменении соотношения влажности, полученные в ходе эксперимента, сравнивались с предсказанными значениями уравнения, затем использовались коэффициент детерминации () и квадратный корень средней квадратичной ошибки (), а также значение сокращения хи-квадрат (), указывающее на предсказательную способность уравнения.

ABSTRACT

The aim of this study was to investigate the drying process of mulberry silkworm cocoons using IR radiation and ultrasound. The experiments were conducted at temperatures of 60, 70 and 80 °C at 140 W ultrasound power. Samples with an initial moisture content of 67% were dried until a final moisture content of 12% DS was reached. The results show that the drying initially had a short period of rate acceleration followed by a period of rate reduction in all cases. The relationship between moisture content and drying time was also analysed by non-linear regression using a thin layer drying equation model. For this purpose, 6 existing equations for predicting moisture content ratio were used, Lewis, Page, Henderson and Pebis, Wang and Singh, Midilli, Verma, etc. The moisture ratio change data obtained from the experiment were compared with the predicted values of the equation, then the coefficient of determination () and the square root of mean square error () and the chi-square reduction value () were used, indicating the predictive ability of the equation.

Ключевые слова: математические модели, кокон, ИК-излучение, ультразвук, влажность, сухой субстрат, температура, скорость сушки, прогнозирование, содержание влаги.

Keywords: mathematical models, cocoon, IR, ultrasound, moisture, dry substrate, temperature, drying rate, prediction, moisture content.

Тутовый шелкопряд, питающийся листьями тутового дерева, имеет научное название Bombyx mori из семейства Bombycidae. Тутовый шелкопряд - насекомое с полным метаморфозом, разделенное на 4 основные стадии роста: яйцо, личинка, куколка, а бабочки питаются только гусеницами. Пищей тутового шелкопряда являются листья тутового дерева [1].

В нашей стране фермеры, выращивающие тутового шелкопряда, собирают коконы и быстро нанизывают их для первичной переработки, чтобы умерщвлять и высушить, пока куколка тутового шелкопряда не превратилась в бабочку и не вылетела из кокона, в результате чего кокон становится непригодным для использования или снижается его качество (рис. 1) [2].

Математические модели сушки пористых материалов используются для исследования скорости изменения влажности в процессе сушки, что является важным требованием. Тонкослойная сушка - это вид сушки, при котором толщина материала не превышает 3 слоев и сушка происходит в сокращенное время, при котором тепло- и массоперенос не ограничивается определенной областью, а только внешней поверхностью материала. Но он будет происходить и внутри. Их можно разделить на 3 типа: теоретические уравнения, полутеоретические уравнения и эмпирические уравнения.

Рисунок 1. Жизненный цикл шелкопряда

Эмпирическое уравнение - это уравнение, полученное путем аппроксимации данных, полученных в ходе экспериментов, уравнением-прототипом. Этот метод считается простым и широко используется. Известным уравнением для сушки сельскохозяйственных и пищевых материалов является модель Пейджа, разработанная в 1949 году. и развитая из модели Льюиса следующим образом [3]

                                 (1)

Константа модели Пейджа () может быть найдена из Наклон линии  - это точка, в которой пересекается линия, когда  равно нулю, то есть при log 1 на логарифмических графиках, и имеет единицы времени - 1 в соответствии с единичным значением , эта константа сушки определяет время сушки. Если значение  велико, это означает, что время сушки мало. Константа  не имеет единицы измерения. Эмпирическая модель представлена в табл. 1 [4].

 Таблица 1.

Математические модели тонкослойной сушки

где MR – безразмерный коэффициент влажности, Mt – значение влажности в любой момент времени, M_e – равновесное значение влажности, M_i – начальное значение влажности, t – время сушки, а, k, k₀, k₁, a, b, c, d, n – константы уравнения.

 Валидация модели сушки обычно используется для оценки совместимости модели с данными, полученными в ходе эксперимента, или гармонии (согласованности) модели, параметры, которые обычно используются Коэффициент детерминации (), квадратный корень из среднеквадратичной ошибки () и сокращенный хи-квадрат () являются статистическими параметрами, которые помогают в сравнении точности. Для прогнозирования изменений содержания влаги в процессе сушки значение  является статистическим параметром, который важен для определения качества формы уравнения в математической модели. Значения, близкие к 1,0, указывают на высокую точность модели, в то время как значения  и  являются более показательными. Таким образом, математическая модель, обладающая надлежащей точностью прогнозирования, должна иметь высокое значение ,  и низкое значение . Агбашло и др. предложили уравнения для расчета значений ,  и  следующим образом [5].

                                    (2)

                                      (3)

                         (4)

где   – экспериментальный коэффициент влажности;  – коэффициент влажности, рассчитанный по модели;  – средний коэффициент влажности, рассчитанный по прогнозу модели;  – количество данных эксперимента;  – количество констант в уравнении.

Коэффициент диффузии влаги и энергия активации. Диффузия влаги - это распространение влаги в материале во время сушки. будет происходить во время сушки в период, когда скорость сушки уменьшается. Она может быть определена из уравнения диффузии с помощью второго закона Фика при условии, что коэффициент диффузии влаги остается постоянным в течение всего времени сушки. А для коротких материалов цилиндрической формы он может быть рассчитан по уравнению (5) [6].

                      (5)

где   – коэффициент диффузии влаги (м² с^–1),  – радиальное расстояние кокона (м),  – длина кокона (м),  – время сушки (с),  – характеристика функции Бесселя нулевого порядка (2,405, 5,520, 8,564),  – порядок функции (1, 2, 3 ... n).

                              (6)

В уравнении (5) бесконечное число членов. Для солнечной сушки требуется длительное время Следовательно, значение можно оценить, рассматривая только первый член. Уравнение может быть переписано следующим образом [7].

                                 (7)

                   (8)

Из уравнения (8) значение  кокона можно рассчитать по величине наклона прямолинейного графика, который представляет собой зависимость между  и временем сушки ().

                                       (9)

Зная значение  и температуру воздуха, используемого для сушки, можно найти значение энергии активации диффузии, используя уравнение Аррениуса, которое имеет вид [8]

                                      (10)

где   – постоянная величина, эквивалентная эффективному коэффициенту диффузии влаги при бесконечно высокой температуре воздуха (мм²/мин);
 – энергия активации сушки горячим воздухом (кДж/кг);  – газовая постоянная (8,314 кДж/кмоль К);  – температура воздуха, используемого для сушки (K).

Результаты исследования. Для сушки коконов с помощью ИК-излучения и ультразвука были выбраны температуры 60, 70 и 80 °C. Во время сушки масса коконов измерялась каждые 30 минут, а показатели влажности выражались в процентах. На основе полученных результатов были построены кривые сушки в зависимости от времени. Результаты анализа данных по исследованию сушки коконов тутового шелкопряда представлены на следующих 2 и 3 рисунках.

Рисунок 2. Изменение влажности кокона в зависимости от времени во время сушки с помощью ИК и ультразвука

Исходя из рис. 2, можно сделать вывод, что время сушки коконов тутового шелкопряда с помощью ИК и ультразвука уменьшается по мере увеличения температуры. Результаты эксперимента показывают, что наименьшее время сушки наблюдалось при температуре 80 °C, так как содержание влаги в коконах составляло 0,061 соответственно.

Результаты статистического анализа математических моделей для прогнозирования коэффициента сушки для каждого эксперимента при различной температуре представлены на рис. 3. В исследовании использовались такие математические модели, как Льюис, Пейдж, Хендерсон и Пебис, Ван и Сингх, Мидилли, Верма и др. По результатам статистического анализа, представленным в табл. 1, математическая модель Мидилли была способна предсказать соотношение содержания влаги в коконах при ИК-сушке, которая имеет самые высокие ,  и самое низкое значение .

Рисунок 3. Сравнение значений влажности по прогнозу модели Мидилли с экспериментальными значениями

Выводы. В данном исследовании были проведены теоретические и практические исследования по сушке коконов тутового шелкопряда. По результатам исследования эффективности сушки и качества шелка следует выбрать использование инфракрасного излучения при температуре 80 °С и мощности ультразвука 140 Вт. Экспериментальные данные были подогнаны к шести математическим моделям, в среди них модель Мидилли лучше всего описывала кривые сушки. Было установлено, что общий эффективный коэффициент диффузии и скорость сушки варьировались от 1,847×10^-9 до 4,339×10^-9 м²/с и 0,32 0,79 кг воды /час соответственно.

Список литературы:

1. Сафаров Ж.Э., Самандаров Д.И. Исследование процесса переработки живых коконов тутового шелкопряда. // Universum: технические науки. –Москва, 2019. №7 (64). С.21-23.
2. https://uzbekipaksanoat.uz/uz/index.php.
3. Feng Y. et al. Modeling and analysis of heat and mass transfers of supercritical hydrocarbon fuel with pyrolysis in mini-channel. Int J Heat Mass Tran 91. 2015. pp. 520-531.
4. Абхижит Тараваде. Математический расчет процесса сушки плодов тутовника конвективно-инфракрасным способом. // Проблемы энерго- и ресурсосбережения. –Ташкент. 2022. Спец.выпуск. С.333-340.
5. Aghbashlo M., Kianmehr M.H., Arabhosseini A. Modeling of thin-layer drying of potato slices in length of continuous band dryer. Energy Conversion and Management. 2009. (50). pp. 1348–1355.
6. Usub T., Lertsatitthankorn C., Poomsa-ad N., Wiset L., Siriamornpun S., Soponronnarit S.Thin layer solar drying characteristics of silkworm pupae. Food and Bioproducts Processing. 2010. (88). pp. 149–160.
7. Розенберг Л.Д. Источники мощного ультразвука. –М.: Наука, 1969. 380 c.
8. Onwude D.I., Hashim N., Abdan K., Janius R., Chen G. The effectiveness of combined infrared and hot-air drying strategies for sweet potato. Journal of Food Engineering. 2019. (241). pp. 75–87.