Análisis de transferencia de calor y humedad y puntos calientes inducidos por hongos en grano de maíz a granel con diferentes contenidos de granos rotos
Autores: Liu, Chaosai; Chen, Guixiang; Zheng, Deqian; Yin, Jun; Cui, Chenxing; Lu, Huankun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
La rotura de granos y los puntos calientes inducidos por hongos pueden llevar fácilmente a posibles riesgos de seguridad en el almacenamiento de maíz. El objetivo de este estudio fue centrarse en la formación y desarrollo de puntos calientes en grano de maíz a granel con dos contenidos diferentes de granos rotos (BKC), es decir, 4.26% (BKC) y 6.14% (BKC), y un contenido de humedad del 16.3% bajo las mismas condiciones de almacenamiento. Se desarrolló un sistema de simulación multifuncional para simular el proceso de transferencia de calor y humedad en el grano almacenado a granel, y se propuso un nuevo método para evaluar el efecto de los puntos calientes locales en la seguridad de almacenamiento del grano de maíz con diferentes BKCs. Los resultados mostraron que existen diferencias en las tasas de respiración fúngica en el grano de maíz con dos BKCs diferentes, y el rango de impacto de temperatura causado por los puntos calientes bajo las mismas condiciones de almacenamiento fue diferente. La temperatura máxima causada por el crecimiento fúngico en BKC y BKC fue de 37.47 gradosC y 38.81 gradosC, y la proporción de áreas de alta temperatura causadas fue del 64.2% y 62.3%. La humedad relativa en los puntos calientes locales continuó disminuyendo, alcanzando el 64.8% y 71.7% al almacenarse durante 1800 h en BKC y BKC. La concentración de CO en los puntos calientes en BKC fue mayor que la de BKC, mientras que la concentración de O fue menor que en BKC. La pérdida de materia seca (DML) en los puntos calientes en BKC fue mayor que en BKC. Se desarrolló un modelo no lineal para predecir los cambios de temperatura de los puntos calientes inducidos por hongos en el grano de maíz a granel considerando el tiempo de almacenamiento, la temperatura, la humedad relativa y la concentración de CO en los puntos calientes, y el modelo se ajustó razonablemente bien a los datos experimentales.
Descripción
La rotura de granos y los puntos calientes inducidos por hongos pueden llevar fácilmente a posibles riesgos de seguridad en el almacenamiento de maíz. El objetivo de este estudio fue centrarse en la formación y desarrollo de puntos calientes en grano de maíz a granel con dos contenidos diferentes de granos rotos (BKC), es decir, 4.26% (BKC) y 6.14% (BKC), y un contenido de humedad del 16.3% bajo las mismas condiciones de almacenamiento. Se desarrolló un sistema de simulación multifuncional para simular el proceso de transferencia de calor y humedad en el grano almacenado a granel, y se propuso un nuevo método para evaluar el efecto de los puntos calientes locales en la seguridad de almacenamiento del grano de maíz con diferentes BKCs. Los resultados mostraron que existen diferencias en las tasas de respiración fúngica en el grano de maíz con dos BKCs diferentes, y el rango de impacto de temperatura causado por los puntos calientes bajo las mismas condiciones de almacenamiento fue diferente. La temperatura máxima causada por el crecimiento fúngico en BKC y BKC fue de 37.47 gradosC y 38.81 gradosC, y la proporción de áreas de alta temperatura causadas fue del 64.2% y 62.3%. La humedad relativa en los puntos calientes locales continuó disminuyendo, alcanzando el 64.8% y 71.7% al almacenarse durante 1800 h en BKC y BKC. La concentración de CO en los puntos calientes en BKC fue mayor que la de BKC, mientras que la concentración de O fue menor que en BKC. La pérdida de materia seca (DML) en los puntos calientes en BKC fue mayor que en BKC. Se desarrolló un modelo no lineal para predecir los cambios de temperatura de los puntos calientes inducidos por hongos en el grano de maíz a granel considerando el tiempo de almacenamiento, la temperatura, la humedad relativa y la concentración de CO en los puntos calientes, y el modelo se ajustó razonablemente bien a los datos experimentales.