食品干燥过程中水分比周期性波动的半经验建模

《Journal of Food Measurement and Characterization》：Semi-empirical modeling for characterizing periodic moisture ratio fluctuations in food drying

　　对流干燥过程在干燥数据中可能出现结构性波动，而这些波动在传统动力学模型中往往被忽视，并被解释为随机实验噪声。本研究提出了一种半经验框架——布拉希米（Brahimi）模型，旨在捕捉单调脱水曲线周围潜在的系统性、周期性波动，同时保留经典动力学参数。该模型将 n 阶动力学趋势与进度阻尼正弦分量相结合，形成一个六参数公式。将该模型应用于50、60和70 °C下3 mm和5 mm南瓜片的对流干燥数据，结果表明，对于5 mm、50 °C的南瓜片，该模型表现出更优的内部预测性能（RMSE = 0.0031）和拟合效果（ΔAIC_c > 16.3；ΔBIC > 24.4）。对于这一特定处理条件，模型推导出的残差调制被评估为3.01个候选周期，对应模型水分比至0.01，其名义周期为160分钟。尽管模型参数的置信区间揭示了两个正弦系数存在一定程度的不确定性，但它们仍然定义良好。在其他情况下，其内部预测性能略低于竞争模型。然而，除了70 °C下的5 mm南瓜片外，该模型依然具有竞争力，Shapiro-Wilk检验和Durbin-Watson检验均未显示对正态性或独立性假设的显著违反（p > 0.05），尽管小样本量限制了统计功效。由于正弦项引发的似然函数复杂，参数估计需要严格的初始化。布拉希米模型作为对流干燥中曲线拟合和表征的替代方案，为系统性残差波动的描述提供了潜在的参数化方法。