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J-GLOBAL ID：202202229160025819   整理番号：22A0230988

コーヒー焙焼プロセスのモデルベース最適化:モデル開発,予測,最適化,及びロブスタコーヒー豆の品質向上への応用【JST・京大機械翻訳】

Model-based optimization of coffee roasting process: Model development, prediction, optimization and application to upgrading of Robusta coffee beans

著者 (6件)： Ratanasanya San (Department of Computer and Information Science, Faculty of Applied Science, King Mongkut’s University of Technology North Bangkok, 1518 Pracharat 1 Road, Wongsawang, Bangsue, Bangkok 10800, Thailand) ,  Chindapan Nathamol (Department of Food Technology, Faculty of Science, Siam University, 38 Phetkasem Road, Phasicharoen, Bangkok 10160, Thailand) ,  Polvichai Jumpol (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, 126 Pracha u-tid Road, Tungkru, Bangkok 10140, Thailand) ,  Sirinaovakul Booncharoen (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, 126 Pracha u-tid Road, Tungkru, Bangkok 10140, Thailand) ,  Devahastin Sakamon (Advanced Food Processing Research Laboratory, Department of Food Engineering, Faculty of Engineering, King Mongkut’s University of Technology Thonburi, 126 Pracha u-tid Road, Tungkru, Bangkok 10140, Thailand) ,  Devahastin Sakamon (The Academy of Science, The Royal Society of Thailand, Dusit, Bangkok 10300, Thailand)
資料名： Journal of Food Engineering  (Journal of Food Engineering)
巻： 318  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0838B  ISSN： 0260-8774  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コーヒー豆ロースティングは複雑な化学反応を伴う過渡的輸送プロセスを含む複雑なプロセスであるので,そのようなプロセスのモデル化と最適化は挑戦である。ここでは,機械学習を最初に用いて,様々な条件で熱風または過熱蒸気焙焼を受けるコーヒー豆の選択した品質指標の予測を可能にするモデルを定式化した。次に,他のスウォームインテリジェンスと勾配ベースアルゴリズムと同様に,スターリングパーティクルスウォーム最適化(SPSO)を用いて,ベンチマークのものに類似の品質指標を持つロースト豆を産出する条件を決定した。また,アラビアゴムとロブスタマメの市販ブレンドと類似の品質指標を持つ豆を生産するために,SPSOによって描写された条件で,ロバスト豆をローストできるかどうかを決定するために,試験も行った。実験室規模のロバスト豆と豆の市販混合物がベンチマークとして使用されたとき,SPSOは,平均誤差が9%以下と13%以下の品質指標の予測値を予測した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  過熱蒸気 ,  化学反応 ,  アラビアゴム ,  *コーヒー ,  *コーヒー豆 ,  定式化 ,  スウォーム ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  機械学習
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *Coffea canephora ,  予測値 ,  品質指標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 化学組成 ,  カラー ,  高温空気 ,  スターリング粒子群最適化 ,  品質 ,  過熱蒸気

分類 (1件)： アルカロイドし好飲料  (FJ06030D)

タイトルに関連する用語 (12件)： コーヒー ,  焙焼 ,  プロセス ,  モデルベース ,  最適化 ,  モデル ,  開発 ,  予測 ,  ロブスタコーヒー ,  豆 ,  品質向上 ,  応用