Abstract

1. Introducere

Utilizarea medicamentelor pe bază de plante și a suplimentelor a crescut enorm în ultimele trei decenii. Acest lucru se datorează în special beneficiilor lor pentru sănătate (ca urmare a compoziției lor chimice deosebite) [1,2]. Prin urmare, datorită creșterii importanței comerciale a acestor produse, determinarea proprietăților lor de uscare este necesară pentru conservare și depozitare pe perioade mai lungi [3]. Din acest punct de vedere, Teiul (Tilia platyphyllos Scop.) Este foarte popular ca plantă pe bază de plante datorită proprietăților sistemului nervos central; Teiul (Tiliaceae) este format din 44 de specii [4]. De asemenea, este consumat ca ceai și este cunoscut pentru efectele sale tranchilizante și analgezice [5]. În plus, ierburile proaspete (cum ar fi teiul, cimbru, menta etc.) sunt o sursă splendidă de componente fenolice (precum flavonoide, fenolice și altele) [6]. Mai mult, teiul a fost considerat diaforetic, deși nu a fost încă susținut de dovezi științifice [7]. Mai mult, teiul aparține plantelor lemnoase care își vărsă frunzele în timpul iernii, iar frunzele lor sunt bogate într-un glicozid numit Tiliacin, iar manganul în cenușă. În principal în Turcia, există doar trei specii în mediul natural: Tilia tomentosa Moench, Tilia platyphyllos Scop. Și Tilia rubra DC [8].

Cel mai comun mod în care tehnologia utilizată poate garanta siguranța alimentelor și de a-și dezvolta calitatea este prin prelucrarea termică. Nu numai că a fost aplicat cu succes produselor alimentare datorită reducerii conținutului de umiditate la nivelurile dorite, dar duce și la depozitare sigură pe o perioadă lungă de timp [9,10]. În general, metodele convenționale de uscare necesită mult timp și energie în timpul uscării produselor [11,12,13]. Se raportează, de asemenea, că unele proprietăți structurale ale produselor pot fi deteriorate prin metodele tradiționale de uscare, cum ar fi contracția excesivă, decolorarea, pierderea nutrienților [14] și deteriorarea severă a lucrurilor nutriționale și senzoriale [15].

Din acest motiv, există o nevoie rezonabilă de a introduce noi metode de uscare pentru a realiza aceste probleme. Procesarea în infraroșu (IR) este una dintre ele. Pentru a reduce conținutul de apă [16], radiația IR a fost implementată în procesarea alimentelor, reducând consumul de energie și timpul petrecut în proces, asigurând și asigurând calitatea alimentelor procesate [17,18]. Că IR este responsabil în principal de efectul de încălzire al soarelui este o parte a spectrului electromagnetic [19]. Numai dacă IR este utilizat pentru încălzirea - sau uscarea - produselor umede (radiația pătrunde în interiorul materialului) devine căldură. Adâncimea de penetrare a radiației se bazează pe proprietățile materialului și lungimea de undă a radiației 3]. În plus, suprafața materialului uscat emite radiații IR fără a încălzi aerul înconjurător. Nu este necesară încălzirea medie între sursa de energie IR și materialul care este uscat [20]. IR este adesea mai convenabil pentru straturile de material subțire având o suprafață mare supusă radiației. Există câteva studii legate de procesul de uscare IR, raportate în literatura de specialitate despre menta [3], piper [20], felii de ceapă [21], căpșuni [22], felii de kiwi, [23].

Este cunoscut faptul că procesul de uscare are loc simultan prin diferite mecanisme datorită complexității alimentelor [20]. Datorită faptului că capacitatea de a ghici performanța sistemului de uscare IR, modelarea încălzirii IR a produselor alimentare este o abordare crucială în industria de uscare [19].

Atunci când se efectuează o căutare detaliată a literaturii, nu se găsește nicio lucrare cu privire la aplicarea uscării IR pe frunzele de Linden ca strat subțire. Acesta este un subiect de o importanță crucială în literatura de specialitate despre uscarea teului. Obiectivul studiului a fost (1) de a avea o observație asupra impactului temperaturii de uscare, (2) de a specifica modificările de culoare și modificările de suprafață proiectate ale frunzelor de tei, (3) de a găsi cel mai bun model de uscare convenabil în timpul frunzele de tei împreună cu coeficienții eficienți de difuzie a umidității și energiile de activare și (4) pentru a găsi efectele temperaturii asupra conținutului total fenolic (TPC) și a conținutului total de flavonoizi (TFC) al frunzelor de tei.

2. Materiale și metode

2.1. Materiale

Frunzele de tei (T. platyphyllos Scop.) Au fost recoltate de pe coasta orașului Samsun, regiunea Mării Negre, situată în partea de nord a Turciei, în special din zona campusului Universității Ondokuz Mayıs în condiții de aer liber. Această frunză este considerată una dintre soiurile populare din provincia Samsun. Florile sale au 5 petale în jurul florii; este parfumat și palid, galben-verzui. Floarea are o mulțime de stamine și un ovar, grupate în inflorescențe corimboase corimboase, în care pedunculul este parțial conectat la o bractă membranoasă, lanceolată, de aproximativ 8 cm lungime, rotunjită la vârf [7]. După colectarea frunzelor, probele au fost depozitate la 4 ° C înainte de uscare și analiză. Frunzele distruse și întunecate au fost culese manual; numai structurile sănătoase și probele de aspect au fost atent selectate și introduse în uscătorul cu infraroșu sub formă de strat subțire (5 g).

2.2. Dispozitiv experimental de uscare

Uscătorul IR și analizorul de umiditate MA.R (balanțe și cântare Radwag, Varșovia, Polonia) care transmit radiații electromagnetice în gama IR cu radiatoare cu unde scurte a fost folosit ca echipament de uscare (Figura 1). Temperatura de uscare a fost fixată în tastatura echipamentului la 50, 60, 70 ° C în fiecare experiment. În procesul de uscare IR, proba a fost distribuită uniform pe întreaga tigaie pentru a preveni reflexia radiației IR înapoi din zona neacoperită de probă. În timpul uscării, cantitatea de apă evaporată a fost desemnată la intervale de aproximativ 3 minute în fiecare temperatură de uscare. Testele au fost replicate de trei ori și s-a raportat pierderea medie în greutate.

metodei

Uscător cu infraroșu (IR) MA.R și analizor de umiditate. 1. Insertul bazei camerei de uscare. 2. Scutul tigaiei de uscare. 3. Mâner de uscare. 4. Suport în formă de cruce. 5. Tigaie de unică folosință.

2.3. Măsurători de culoare

Frunzele de culoare de tei (probe proaspete și uscate) au fost măsurate folosind metoda pixelului în programul ImageJ. ImageJ, dezvoltat de Institutul Național de Sănătate (NIH), este o platformă open source bazată pe Java, ușor disponibilă, independentă și software de domeniu public (Bethesda, Maryland SUA) [24]. Înainte și după procesul de uscare, această tehnică poate fi utilizată deoarece este disponibilă și este gratuită pentru a fi acceptată pentru jurnalele indexate. Software-ul poate măsura mulți parametri ai analizei imaginii, inclusiv diferențele de culoare, suprafața proiectată și suprafața plantelor cu frunze, cum ar fi frunzele de tei. Programul folosește un teanc de laborator pentru a măsura frunzele de tei. Figura 2 ilustrează diagrama utilizând ImageJ pentru a măsura schimbarea culorii [25]. Mai mult, imaginile au fost realizate cu camera Huawei P20 16 MP înainte și după procesul de uscare din experiment.

Diagrama de flux a ImageJ folosind pentru a obține parametrul de culoare (L *, a * și b *). Variabilele descriptive (L * a * și b *) legate de culoare au fost realizate cu software-ul ImageJ. Varianta L * arată gradul de luminozitate față de întuneric, o valoare * indică gradul de roșeață (+) la verdeață (-), iar valoarea b * este gradul de roșeață (+) la albastru (-) [26]. Valoarea culorii L * a arătat luminozitatea și variază de la 0 la 100. Coordonatele de culoare variantele a * și b * nu au un anumit interval de citire. Au fost calculate valorile medii ale parametrilor de culoare și ale erorilor standard (L *, a *, b *, C și H) [27].

Conform lui Diziki, D., și colab. [28], diferența totală de culoare (∆E) a fost determinată după cum urmează:

unde Lo, ao și bo indică luminozitatea, roșeața și, respectiv, galbenitatea probelor uscate.

2.4. Analiza imaginii în zona proiectată

Analiza imaginii poate fi aplicată cu ușurință pentru a măsura schimbările în zona, perimetrul și diametrul de echilibru al alimentelor [29]. Determinarea zonei proiectate (PA) a frunzelor de tei cu strat subțire a fost măsurată folosind metoda pixelilor din programul ImageJ. Această metodă a fost ținută la axe bidimensionale (x și y) cu referire la culorile pixelilor. Programul utilizează o măsurare a numărului de pixeli bazat pe prag și convertește unitățile lor digitale (pixeli) în unități de obiect de referință (REF) (cm) pentru a calcula aria frunzelor [30]. Figura 3 ilustrează organigrama folosind ImageJ pentru a măsura aria proiectată [25,26]. Cu toate acestea, imaginile au fost realizate cu camera Huawei P20 16 MP înainte și după uscarea procesului din experiment.

Diagrama de flux a ImageJ folosind pentru a măsura aria proiectată.

2.5. Modelarea matematică a curbelor de uscare a stratului subțire

Modelarea matematică a uscării în strat subțire este în prezent cea mai largă metodă acceptată pentru investigarea și optimizarea caracteristicilor de deshidratare în procesul de uscare. Cele mai frecvent utilizate ecuații ale raportului de umiditate au fost luate în considerare pentru determinarea modelului cel mai potrivit în uscarea în strat subțire a frunzelor de tei (Tabelul 1).

tabelul 1

Modele matematice aplicate curbelor de uscare în studiu.

Nume model Referințe ecuație model
1Newton M R = exp (- k t) [31]
2Pagină M R = exp (- k t n) [32]
3Henderson și Pabis M R = a exp (- k t) [31]
4Logaritmic M R = a exp (- k t) + b [33]
5Midilli și colab. M R = a exp (- k t n) + b t [34]
6Wang și Singh M R = 1 + a t + b t 2 [35]
7Logistic M R = b/(1 + a exp (k t)) [36]
8Două perioade M R = a exp (- k t) + b exp (- k 1 t) [36]
9Verma și colab. M R = a exp (- k t) + (1 - a) exp (- b t) [37]
10Doi termeni exponențiali M R = a exp (- k t) + (1 - a) exp (- k a t) [38]
11Aproximarea difuziei M R = a exp (- k t) + (1 - a) exp (- k b t) [39]

MR: raportul de umiditate; k și k1: coeficienți de uscare; n: exponent; t: timpul în min; a și b: coeficienți.

Conținutul de umiditate de echilibru (Me) a fost considerat zero pentru uscarea IR [3] și, prin urmare, raportul de umiditate (MR) a fost abreviat la M/M0 în loc de (M - Me)/M0 - Me); unde M este conținutul de umiditate în bază zecimală uscată în orice moment t, M0 este conținutul de umiditate inițial în bază zecimală uscată, iar Me este conținutul de umiditate de echilibru în bază zecimală uscată.

Analizele de regresie neliniară pentru aceste modele au fost efectuate utilizând programul SigmaPlot (versiunea 12). Coeficientul de determinare (R 2), suma reziduală a pătratelor (RSS) și eroarea standard de estimare (SEE) au fost folosiți ca parametri primari pentru a selecta cea mai bună ecuație. Aceste valori statistice au fost calculate după cum urmează: