Combined ANFIS and numerical methods to reveal the mass transfer mechanism of ultrasound-enhanced extraction of proteins from millet

机制(生物学) 萃取(化学) 传质 超声波 自适应神经模糊推理系统 生物系统 化学 计算机科学 色谱法 生物 人工智能 医学 物理 放射科 模糊逻辑 量子力学 模糊控制系统
作者
Y Ma,Yongqiang Xu,Wen Guo,Ying Shi,Yue Wu,Zhi‐Gang Chen
出处
期刊:Ultrasonics Sonochemistry [Elsevier]
卷期号:111: 107153-107153
标识
DOI:10.1016/j.ultsonch.2024.107153
摘要

Millet protein, as a promising plant-based protein substitute source, is an excellent basis for essential amino acids compared to commonly consumed staple grains. Compared with the traditional extraction process, ultrasound has been used to enhance the extraction efficiency of various plant-based proteins. To reveal the mechanism of ultrasound-enhanced extraction of proteins, adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) algorithm and numerical simulation based on Fick's law were applied to illustrate the mass transfer behavior of millet proteins under different ultrasonic conditions including solid-liquid ratios (S/L ratios), pH and acoustic energy density levels (AED). The results showed that AED dominated the changes in effective diffusion coefficient (D
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