基于机器学习模型的太阳能PVT集热器对红辣椒干燥过程中的质量与温度影响的实验研究

重点

•红辣椒是一种必不可少的食品成分，可以通过杂交收集器与可变速度并与露天晒干相比。

•实验研究通过机器学习模型进行了评估，即径向基函数、多层感知器和决策树。

•这篇研究文章的成果可用于大规模生产，特别是在食品工业中，这可以给相关人员带来更好的金钱利益。

•各种参数化研究分析了出口流体温度、太阳辐射、环境温度和表面玻璃温度。

•本研究使用了三种干燥方式：阳光明晒、自然干燥和强制对流干燥。

农业过程中对高效干燥方法的需求不断增长，促使研究人员探索使用光伏和热系统的混合系统。这项研究面临的一个挑战是干燥天数有限，并且处理一种作物（红辣椒），这可能会限制其他作物的潜在应用。

利用光伏热（PVT）系统与干燥机相结合，研究了红辣椒在表面玻璃温度、太阳辐射、流出液温度和环境温度等不同环境条件下的干燥过程。三种干燥技术：开放式阳光干燥、强制对流干燥和自然对流不同流速的干燥是研究的基础。编译 陈讲运

使用这种对照案例研究方法，将 3 kg 红辣椒在标准太阳辐射下从环境温度 31 °C 干燥到 58 °C 的高温。 2023年火星、4月和5月，在火星、4月和5月的上午9点至下午4点之间进行实验，每次在阳光直射的晴朗日子，将红辣椒干燥后，从79重量含量开始，以79%的重量量开始测量水分含量降低过程。经过6天的红辣椒干燥试验后，干燥过程在水分含量为11%时停止。采用多层感知器（MLP）、径向基函数（RBF）和决策树（DT）等机器学习（ML）模型对温度和质量干燥度变量进行预测。RBF模型在温度干燥方面表现最佳，分别为0.98、0.95和0.92，高于MLP和DM。研究发现，RBF模型预测干燥效率的能力最高，强制对流干燥比开放式日晒干燥更有效。

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