Numerical simulation of thin layer coffee drying by control volumes

• Héctor J. Ciro Velásquez ^[1] ; Luis C. Abud Cano ^[2] ; LUIS. R. PÉREZ ALEGRÍA ^[3]
  1. [1] Department of Agricultural and Food Engineering, UNAL Sede Medellín. Tecnologias
  2. [2] Mechanical Engineer, M. Sc. Tecnologías
  3. [3] Department of Agricultural and Biosystems Engineering, University of Puerto Rico Mayagüez Campus. Tecnologías

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• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 77, Nº. 163, 2010, págs. 270-278
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Simulación numérica de secado de café en capa delgada usando volúmenes de control
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• Resumen
  • español

    El modelo de secado en capa delgada desarrollado por Sokhansanj y Bruce (1987) fue implementado para simular el secado de un grano de café pergamino. El modelo computacional fue definido en estado transitorio y unidimensional para una esfera de radio equivalente utilizando la técnica del volumen de control. Los resultados indicaron que el valor numérico del coeficiente de transferencia de masa es muy pequeño (orden de magnitud alrededor de 10 7 m/s)haciendo que la predicción del contenido de humedad sea muy sensible a este valor. Además, los resultados de la simulación mostraron que la predicción del modelo numérico fue favorablemente similar a los datos experimentales dados en la literatura

  • English

    The thin layer drying model proposed by Sokhansanj and Bruce (1987) was implemented to model the drying process of parchment coffee beans. A computational model based on a control volume approach was developed to simulate the drying process of parchment coffee. A one dimensional transient analysis was implemented in the radial direction applied to a spherical coffee bean of equivalent radius. The results found that, even though the numerical value for the mass transfer coefficient is a small number (about of 10 7 m/sec), moisture content predictions were sensitive to this value. The predicted drying curve compared favorably with published results