Modeling and Optimization of Electrodialytic Desalination of Fish Sauce Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm

บทความในวารสาร

ผู้เขียน/บรรณาธิการ

กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์

ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์

รายชื่อผู้แต่ง: Chindapan N., Sablani S.S., Chiewchan N., Devahastin S.

ผู้เผยแพร่: Springer

ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2013

วารสาร: Food and Bioprocess Technology (1935-5130)

Volume number: 6

Issue number: 10

หน้าแรก: 2695

หน้าสุดท้าย: 2707

จำนวนหน้า: 13

นอก: 1935-5130

eISSN: 1935-5149

URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-84883656822&doi=10.1007%2fs11947-012-0914-6&partnerID=40&md5=38de423e6615900ef462a0aca2c4e353

ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)

ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์

บทคัดย่อ

Electrodialysis (ED) has been proposed as a means to reduce sodium ion concentration in fish sauce. However, no information is so far available on the optimum condition to operate the ED process. Artificial neural network (ANN)-based models were therefore developed to predict the ED performance and changes in selected quality attributes of ED-treated fish sauce; optimum operating condition of the process was then determined via multi-objective optimization using genetic algorithm (MOGA). The optimal ANN models were able to predict the ED performance with R 2 = 0.995, fish sauce basic characteristics with R 2 = 0.992, and the concentrations of total aroma compounds and total amino acids, flavor difference, and saltiness of the treated fish sauce with R 2 = 0.999. Through the use of MOGA, the optimum condition of the ED process was the use of an applied voltage of 6.3 V and the maintenance of the residual salt concentration of the treated fish sauce of 14.3 % (w/w). ฉ 2012 Springer Science+Business Media, LLC.

คำสำคัญ

Low-sodium product, Process performance