Journal de la transformation et de la technologie des aliments

Abstrait

Approche de régression multilinéaire pour prédire les processus d'osmo-déshydratation de la pomme, de la banane et de la pomme de terre

Charles Tortoe, John Orchard et Anthony Beezer

Français Le potentiel d'amélioration de la qualité des aliments par osmo-déshydratation est énorme mais limité par les données et les méthodes quantitatives. Une approche de régression linéaire multiple (MLR) a été développée pour la perte d'eau et le gain de solides pendant l'osmo-déshydratation de pommes, de bananes et de pommes de terre en tenant compte de l'effet de la température, de la concentration, du temps d'immersion, de la taille de l'échantillon, du type d'échantillon et de l'agitation. La température était le facteur le plus important influençant l'osmodéhydratation des matières végétales tandis que l'agitation était le moins important. Un coefficient de détermination de régression (R2 = 0,886) indiquant un bon coefficient de corrélation (r = 0,941) entre les données expérimentales et prédites a été identifié pour la perte d'eau. Cependant, le coefficient de détermination de régression (R2 = 0,305) pour le gain de solides n'a pas montré un bon coefficient de corrélation de régression (r = 0,552) entre les données expérimentales et les données prédites. La prédiction de la perte d'eau était plus adéquate que le gain de solides en raison de la variabilité des voies de diffusion de l'eau et des solides dans les différentes matières végétales en faveur de la perte d'eau.