Интеграция традиционных и компьютерных методов в оптимизацию процессов увлажнения пшеничного зерна

Математическое моделирование и программная реализация для повышения эффективности увлажнения зерна

Авторы

  • Abdushukur Urinboev TATU Farg'ona filiali
  • Б.Р. Исмаилов

Ключевые слова:

гидротермическая обработка,, влажность зерна, компьютерное моделирование, характеристики зерна, технолологические процессы

Аннотация

В данном исследовании рассматривается процесс гидротермической обработки пшеничного зерна с целью оптимизации условий его увлажнения для повышения качества муки. Используя как традиционные методы анализа, так и современные компьютерные технологии моделирования, в частности программу COMSOL Multiphysics, были изучены динамика распределения влаги в различных слоях зерна (оболочка, эндосперм, зародыш) и влияние этих процессов на эффективность помола. Экспериментальные результаты показали, что холодное и скоростное кондиционирование имеют различные преимущества в зависимости от физико-химических характеристик зерна. 

 

Библиографические ссылки

. Chateigner-Boutin, A.-L., Lapierre, C., Alvarado, C., Yoshinaga, A., Barron, C., Bouchet, B., Bakan, B., Saulnier, L., Devaux, M.-F., Girousse, C., & Guillon, F. (2018). Ferulate and lignin cross-links increase in cell walls of wheat grain outer layers during late development. Plant Science, 276, 199-207. https://doi.org/10.1016/j.plantsci.2018.08.022

. James, C., Smith, D., He, W., Chandra, S. S., & Chapman, S. C. (2024). GrainPointNet: A deep-learning framework for non-invasive sorghum panicle grain count phenotyping. Computers and Electronics in Agriculture, 217, 108485. https://doi.org/10.1016/j.compag.2023.108485

. Shi, J., Ding, Z., Ge, X., Qiu, X., Xu, J., Xiao, L., Liu, L., Tang, L., Cao, W., Zhu, Y., & Liu, B. (2024). Compound extreme heat and drought stress alter the spatial gradients of protein and starch in wheat grains. Agricultural Water Management, 303, 109049. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2024.109049

. Kang, S., Kim, Y., Ajani, O. S., Mallipeddi, R., & Ha, Y. (2024). Predicting the properties of wheat flour from grains during debranning: A machine learning approach. Heliyon, 10(17), e36472. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36472

. Shi, T., Gao, Y., Song, J., Ao, M., Hu, X., Yang, W., Chen, W., Liu, Y., & Feng, H. (2024). Using VIS-NIR hyperspectral imaging and deep learning for non-destructive high-throughput quantification and visualization of nutrients in wheat grains. Food Chemistry, 461, 140651. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140651

. Wang, Y., Ou, X., He, H.-J., & Kamruzzaman, M. (2024). Advancements, limitations and challenges in hyperspectral imaging for comprehensive assessment of wheat quality: An up-to-date review. Food Chemistry: X, 21, 101235. https://doi.org/10.1016/j.fochx.2024.101235

. Zhang, C., Yi, Y., Wang, L., Chen, S., Li, P., Zhang, S., & Xue, Y. (2024). Efficient physics-informed transfer learning to quantify biochemical traits of winter wheat from UAV multispectral imagery. Smart Agricultural Technology, 9, 100581. https://doi.org/10.1016/j.atech.2024.100581

. Wang, W., Huang, Z., Fu, Z., Jia, L., Li, Q., & Song, J. (2024). Impact of digital technology adoption on technological innovation in grain production. Journal of Innovation & Knowledge, 9(3), 100520. https://doi.org/10.1016/j.jik.2024.100520

. Shah, S. A. A., Luo, H., Pickupana, P. D., Ekeze, A., Sohel, F., Laga, H., Li, C., Paynter, B., & Wang, P. (2022). Automatic and fast classification of barley grains from images: A deep learning approach. Smart Agricultural Technology, 2, 100036. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100036

. Kumar, G., Le, D. T., Durco, J., Cianciosi, S., Devkota, L., & Dhital, S. (2023). Innovations in legume processing: Ultrasound-based strategies for enhanced legume hydration and processing. Trends in Food Science & Technology, 139, 104122. https://doi.org/10.1016/j.tifs.2023.104122

. Guo, Y., Xiao, Y., Hao, F., Zhang, X., Chen, J., de Beurs, K., He, Y., & Fu, Y. H. (2023). Comparison of different machine learning algorithms for predicting maize grain yield using UAV-based hyperspectral images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 124, 103528. https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103528

. Wu, W., Yang, T.-l., Li, R., Chen, C., Liu, T., Zhou, K., Sun, C.-m., Li, C.-y., Zhu, X.-k., & Guo, W.-s. (2020). Detection and enumeration of wheat grains based on a deep learning method under various scenarios and scales. Journal of Integrative Agriculture, 19(8), 1998-2008. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(19)62803-0

. Shafaei, S. M., Nourmohamadi-Moghadami, A., Rahmanian-Koushkaki, H., & Kamgar, S. (2019). Neural computing efforts for integrated simulation of ultrasound-assisted hydration kinetics of wheat. Information Processing in Agriculture, 6(3), 357-374. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.01.001

. Naik, N. K., Sethy, P. K., Behera, S. K., & Amat, R. (2024). A methodical analysis of deep learning techniques for detecting Indian lentils. Journal of Agriculture and Food Research, 15, 100943. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2023.100943

. Asefa, B. G., Tsige, F., Mehdi, M., Kore, T., & Lakew, A. (2023). Rapid classification of tef [Eragrostis tef (Zucc.) Trotter] grain varieties using digital images in combination with multivariate technique. Smart Agricultural Technology, 3, 100097. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100097

. Agarwal, D., Sweta, & Bachan, P. (2023). Machine learning approach for the classification of wheat grains. Smart Agricultural Technology, 3, 100136. https://doi.org/10.1016/j.atech.2022.100136

. Laabassi, K., Belarbi, M. A., Mahmoudi, S., Mahmoudi, S. A., & Ferhat, K. (2021). Wheat varieties identification based on a deep learning approach. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 20(5), 281-289. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2021.02.008

. Steinberg, T. S., Morozova, O. V., & Semikina, L. I. (2014). Storage and processing of agricultural raw materials. VNIIZ Grain and Products of Its Processing, 310, 47-51. https://vniiz.org/science/publication/article-60

. Wu W, Zhao Y, Wang H, Yang T, Hu Y, Zhong X, Liu T, Sun C, Sun T, Liu S. WG-3D: A Low-Cost Platform for High-Throughput Acquisition of 3D Information on Wheat Grain. Agriculture. 2022; 12(11):1861. https://doi.org/10.3390/agriculture12111861

. Webpupil. (01.2014). Web tutorial. Retrieved October 1, 2024, from https://www.webpupil.ru/article.php?id=14

. Urinboev, A. A., & Ismailov, B. R. (2022). On the problems of developing automated control systems in grain preparation at flour mills. In Proceedings of the International Scientific and Practical Conference "Auezov Readings - 22: Academician Kanysh Satpaev - Founder of Kazakh Science" (pp. 5-7). Shymkent, Republic of Kazakhstan.

Загрузки

Дополнительные файлы

Опубликован

2025-03-23

Как цитировать

Urinboev, A., & Исмаилов, Б. (2025). Интеграция традиционных и компьютерных методов в оптимизацию процессов увлажнения пшеничного зерна: Математическое моделирование и программная реализация для повышения эффективности увлажнения зерна. Потомки Аль-Фаргани, 1(1), 149–160. извлечено от https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/805