金针菇真空微波干燥动力学模型的研究

胡庆国卜召辉陆 宁

（1.合肥学院生物与环境工程系，安徽 合肥 230022；2.安徽农业大学茶与食品科技学院，安徽 合肥 230036）

金针菇真空微波干燥动力学模型的研究

胡庆国1卜召辉2陆 宁2

（1.合肥学院生物与环境工程系，安徽 合肥 230022；2.安徽农业大学茶与食品科技学院，安徽 合肥 230036）

研究微波真空干燥金针菇的水分变化规律，通过二次通用旋转组合设计得到不同干燥条件下金针菇的失水速率，利用SAS统计分析软件建立该过程水分变化的数学模型即Y1＝6.537 777＋1.417 750X1＋1.279 865X3＋0.871 067X1X3－ 1.877 75X2X3；Y2＝ 5 .977 778＋0.647 004X1＋1.552 102X3＋ 0 .995 606X1X3；Y3＝ 3.962 962 －0.710 643X1＋ 1.484 926X3；Y4＝1.574 445－0.689 43X1＋1.071 267X3－ 0 .470 105X1X3＋ 0 .524 43X2X3＋0.247 222X23；Y5＝ 4.395 555＋0.579 828X1＋1.131 373X3＋0.405X1X3－0.232 223X23。通过试验，5个阶段具有相同的显著性影响因子即微波功率和装载量对水分变化的影响极显著，模型拟合度较好。

脱水规律；真空微波干燥；数学模型

真空微波干燥技术是微波与真空相结合的干燥技术［1］，兼具微波干燥与真空干燥的优点。微波干燥具有干燥速度快，能效高，产品品质均一，易于控制等特点［2－3］；微波干燥从物料内部开始加热，可以使物料内部水分瞬间转化为气态，从而达到脱水的目的。脱水效率的快慢对干燥过程意义重大，甚至直接影响到产品的质量。限于现代干燥技术，要实现物料在干燥过程中水分和温度的在线检测仍是个难题，因此对干燥过程中温度和水分的变化规律进行研究将会为实际生产提供更多的理论依据。但常用的干燥数学模型，如指数模型 MR＝exp（－m t）、单项扩散模型 MR＝n exp（m t）、Page模型 MR＝exp（－m tn）等［4－7］仍无法准确描述真空微波干燥过程实际的水分变化规律，甚至与实际水分变化规律差别很大，因此建立真空微波干燥过程中水分变化的数学模型具有很大的实际意义。本试验以金针菇为研究对象，探讨微波真空干燥金针菇过程中的水分变化规律的数学模型。

1 材料和方法

1.1 试验材料

原料：新鲜金针菇，购自合肥农贸市场。

1.2 设备与仪器

真空微波干燥机：WZD2S－08型，南京三乐微波技术发展有限公司。该设备由操作控制面板、微波真空加热腔体及真空机组。微波功率2kW（分档可调），微波频率2 450MHz，干燥室压力范围－97.0～－98.8kPa；

数显恒温水浴锅：HH－6系列，国华电器有限公司；

电子天平：FA1004型，德国艾科勒公司。

1.3 试验设计思路

分别采用单因素及二次通用旋转组合设计法对微波真空干燥金针菇过程的水分变化规律进行研究。在单因素试验中，分别考察微波功率（0.6～1.2）kW、干燥室压力（－55～－85）kPa和装载量（50～200）g对金针菇脱水速率的影响。在数学模型的建立中，采用二次通用旋转组合设计，研究微波功率、干燥室压力和装载量3因素组合对脱水速率的作用，试验分5个阶段，分别用Y1，Y2，Y3，Y4，Y5表示，其中Y1为干燥时间从0～8min之间的平均脱水速率，Y2为8～16min的平均脱水速率，Y3为16～24min的平均脱水速率，Y4为24～32min的平均脱水速率，Y5为整个干燥过程的平均脱水速率。对这5个阶段建立数学模型，假设如果每个阶段的数学模型均与其它阶段的模型相吻合，那么认为整个干燥过程都遵循这一规律，均适合这一数学模型。从而建立了微波真空干燥过程的水分变化的数学模型。

2 结果与分析

2.1 单因素试验结果及分析

2.1.1 微波功率对干燥速率的影响 将预处理好的金针菇分4组，每组150g于托盘中，放入干燥室内，干燥室压力为－85kPa，分别用不同微波功率进行脱水试验。试验中每隔4min取样称重，记录质量变化。微波功率对干燥速率的影响见图1。

图1 不同微波功率干燥速率曲线Figure 1 Effect of MW power on drying rate

由图1可知，随着时间的延长，物料含水率逐渐降低。功率增大，物料单位时间的脱水量随即增加，干燥速率加快。在1.2kW时，曲线斜率最大，即脱水速率最大。但微波功率过大会导致物料内部水分扩散速率超过表面水分蒸发速率，影响对微波能的吸收率。在16min时，由于物料中大部分自由水已被脱去，剩余结合水的去除难度加大，脱水速率变小趋于稳定。胡光华等［8］在研究胡萝卜微波真空干燥试验中得出随着微波功率的增大，单位时间脱水速率随之增大，这与本试验结论基本相同。

2.1.2 装载量对干燥速率的影响 将不同质量的金针菇预处理好后分4组，每组150g于托盘中，放入干燥室内，干燥室压力为－85kPa，微波功率取1.0kW，装载量对干燥速率的影响见图2。

图2 不同装载量干燥速率曲线Figure 2 Effect of loading on drying rate

由图2可知，随着装载量的增加，干燥速率明显下降，其中装载量150g和200g时干燥速率曲线趋于重合，这可能是由于干燥室的空间限定的，水蒸气趋于饱和所致。出于干燥效率考虑，100g的装载量效果最好。

2.1.3 干燥室压力对干燥速率的影响 微波功率1.0kW，装载量150g，干燥室压力分别为－55，－65，－75，－85kPa，干燥室压力对干燥速率的影响见图3。

图3 不同干燥室压力干燥速率曲线Figure 3 Effect of pressure on drying rate

由图3可知，干燥室压力对脱水速率的影响也呈现一定规律，干燥速率随着干燥时间的延长逐渐变小，此外，随着干燥室压力的下降，干燥速率随之加快。朱德泉、邓宇等［9－10］分别研究了菠萝片和蕨菜的微波真空干燥的特性，同样得出随着压力的下降，脱水速率随之加快的结论。

2.2 二次通用旋转组合设计试验结果及分析

根据单因素试验结果，建立三因素二次通用旋转设计因素编码表见表1，试验结果见表2，回归分析结果见表3。

表1 试验因素因素编码Table 1 Factors and levels of orthogonal test

采用SAS统计分析软件对试验数据进行分析，经回归拟合后，得到回归方程：

剔除不显著项后优化方程为：

表2 试验结果Table 2 Experimental results

表3 Y5回归分析结果†Table 3 Regression analysis of the model

方程可信度分析见表4，其中复相关系数的平方R2＝97.93%，表明失水速率Y5（g/min）的变化有97.93%来源于变量微波功率、干燥室压力和装载量。因此，该回归方程对试验拟合情况较好，说明回归方程可靠性较高。其中变异系数CV表示试验稳定性，其值越低，试验稳定性越好。本试验CV值5.013 086，具有良好的稳定性。

表4 回归方程可信度分析Table 4 Credibility analysis of the regression equation

同理，由回归分析可得到Y1、Y2、Y3、Y4优化后的模型见表5。

表5 5个阶段水分变化模型比较Table 5 Models comparison of the five stages

由表5可知，5个阶段的模型具有相同的显著性影响因子，其中一次项X1、X3是对各阶段的水分变化影响最显著的因子。在干燥后期阶段，因子X3的二次项对试验有显著影响。交叉项X1X3、X2X3除了阶段3外，在各阶段均表现出显著性。各模型均沿着显著性由强到弱即X1→X3→X1X3→X2X3→X23的规律变化。

3 结果与讨论

在真空微波干燥金针菇的过程中，微波功率和装载量对水分的变化影响显著，而干燥室压力在单因素试验中表现出一定的规律，即随着压力的下降，水分散失越快，但在二次通用旋转组合设计试验中，表现不显著，5个阶段均未表现出显著性。可能是在干燥过程中，由于干燥室密闭性不太理想，关闭真空泵后，出现压力不断上升的现象，需要不断抽真空，引起压力不稳定所致。

通过比较可以看出5个阶段的模型具有相同的显著性影响因子，其中一次项X1、X3在各阶段具有相同的显著性。交叉项X1X3、X2X3也是对各个方程具有共同影响的两项。5个阶段的模型拟合度较高，从而认为在整个干燥过程中，金针菇内部的水分变化遵循着这一数学模型。

1 张丽晶，林向阳，Rogor Ruan，等.绿茶微波真空干燥工艺的优化［J］.食品与机械，2010，26（2）：143～147.

2 丁媛媛，毕金峰，木泰华，等.干燥技术在甘薯加工中的应用现状及前景［J］.食品与机械，2010，26（2）：155～158.

3 胡庆国，张慜.间歇操作方式在厚层真空微波干燥中的应用［J］.食品与机械，2007，23（6）：62～75.

4 Xian J S，Min Z，Arun S Mujumdal，et al.Drying Characteristics and Kinetics of Vacuum Microwave– D ried Potato Slices［J］.Drying Technology，2009，27（9）：969–974.

5 姜元欣，许时婴，王璋.南瓜渣的微波真空干燥［J］.食品与发酵工业，2004，30（5）：58～62.

6 Antonio Vega－Ga’lvez，Alfredo Ayala－Apente，Eduardo Notte，et al.Mathematical Modeling of Mass Transfer during Convective Dehydration of Brown Algae Macrocystis Pyrifera［J］.Drying Technology，2008，26（12）：1 610～1 616.

7 Adam Figiel.Drying kinetics and quality of vacuum－microwave dehydrated garlic cloves and slices［J］.Journal of Food Engineering，2009，94（1）：98～104.

8 胡光华，张进疆，王喜鹏.胡萝卜微波真空干燥试验研究［J］.干燥技术与设备，2005，3（4）：176～178.

9 朱德泉，曹成茂，朱琳，等.菠萝片微波真空干燥特性及工艺参数优化［J］.粮油食品科技，2009，17（1）：52～59.

10 邓宇，郑先哲.蕨菜微波真空干燥特性和品质试验研究［J］.农业工程学报，2008，24（5）：253～257.

Study on the mathematical model of water loss in microwave－vacuum drying

HU Qing－guo1BU Zhao－hui2LU Ning2

（1.Department of Biological and Environmental Engineering，Hefei University，Hefei，Anhui230022，China；2.College of Tea＆Food Science And Technology of Anhui Agricultural University，Hefei，Anhui，230036，China）

The mathematical models of water loss in vacuum microwave drying were studied.Through orthogonal experiments，the water loss rates of flammulina under different drying conditions are

.Then Use the software of SAS statistical analysis，the model of water loss was established and provided a theoretical basis for the production.The results show that microwave power and loading are significant on the impact of moisture，and the model better fit.

drying rate；microwave－vacuum drying； m athematical model

10.3969 /j.issn.1003－5788.2010.05.014

胡庆国（1960－），男，合肥学院教授，博士。E－mail：hqg1001＠126.com

陆宁

2010－05－11