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Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Agrossilvipastoril - Artigo em periódico indexado (ALICE)
Date Issued: 2018
Type of Material: Artigo em periódico indexado (ALICE)
Authors: BOTELHO, F. M.
HAUTH, M. R.
HOSCHER, R. H.
BOTELHO, S. de C. C.
Additional Information: FERNANDO MENDES BOTELHO, UFMT, SINOP; MICHELE ROSEMARI HAUTH, UFGD, DOURADOS; RENATA HENRIQUE HOSCHER, UFGD, DOURADOS; SILVIA DE CARVALHO CAMPOS BOTELHO, CPAMT.
Title: Nota técnica: modelagem matemática da contração volumétrica de grãos de soja durante o processo de secagem
Publisher: Engenharia na Agricultura, v. 26, n. 1, p. 1-12, 2018.
Pages: 12 p.
Language: pt_BR
Keywords: Dimensão caracteristica
Description: A determinação e a quantificação do índice de contração volumétrica podem contribuir para a otimização do processo de secagem, visto que este índice permite predizer o volume ocupado pela massa de grãos. Assim, objetivou-se com o presente trabalho avaliar a contração volumétrica de grãos de soja durante o processo de secagem e ajustar diferentes modelos matemáticos aos valores experimentais obtidos em função do teor de água. Utilizou-se grãos de soja das variedades NS7901RR e TMG132RR, com média do teor inicial de água de 0,30 base seca (b.s.). Os grãos foram submetidos à secagem numa estufa com circulação forçada de ar, nas temperaturas de 40, 50 e 60 ºC, até atingirem um teor de água de pelo menos 0,15 (b.s.). A redução do volume foi analisada em função do teor de água por meio de diferentes modelos matemáticos que foram ajustados aos dados observados, por meio da avaliação da magnitude do erro cometido na estimação dos valores de contração volumétrica. Os modelos Bala e Woods adaptado e Polinomial, para a variedade NS7901RR, e Corrêa, Exponencial, Linear, Lozano, Mayor e Polinomial, para a variedade TMG132RR, foram os que apresentaram os melhores ajustes aos dados de contração volumétrica observados da tanto aparente quanto unitária nas diferentes temperaturas do ar de secagem utilizadas.
Thesagro: Glycine Max
Teor de Umidade
Volume
Data Created: 2018-11-03
ISSN: 2175-6813
Appears in Collections:Artigo em periódico indexado (CPAMT)

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