Details
ISBN/EAN: 978-6-200-89773-2
Einband: kartoniertes Buch
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Auflage:
1. Auflage 2020
1. Auflage 2020
Erschienen am:
21.04.2020
21.04.2020
Sprache:
Deutsch
Deutsch
Umfang:
84 S.
84 S.
Format (T/L/B):
0.6 x 22 x 15 cm
0.6 x 22 x 15 cm
Hersteller:
OmniScriptum SRL
info@omniscriptum.com
Str. Armeneasca 28/1, office 1
MD 2012 Chisinau
OmniScriptum SRL
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Str. Armeneasca 28/1, office 1
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Die elektronische Nase in der Erforschung des Duftaromas von Kaffee-Herkunft
Korrelation von Kaffee-VOCs und die Reaktion des Coffee-NOSE-Prototyps
26,90 €
inkl. MwSt.
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Beschreibung
Das Interesse der Kaffeeindustrie 4.0 besteht darin, die Technik im Prozess des Schröpfens eines der weltweit am meisten kommerzialisierten Produkte, des Kaffees, anzuwenden. Ein großer Teil des Produktionsprozesses wurde technisiert, und mit jeder Verarbeitungsphase sind Qualitätsstandards verbunden. Dieses Buch befasst sich mit der Bewertung eines elektronischen Geruchssystems, genannt Coffee-NOSE, das speziell zur Charakterisierung der Duft- und Aromaeigenschaften von Kaffee beitragen soll. Elektronische Nasensysteme haben sich auf industrieller Ebene bei Anwendungen in den Bereichen Qualitätskontrolle, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit als nützlich erwiesen. So dokumentiert dieses Buch den Beitrag eines elektronischen Nasensystems, das durch den Nachweis flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs) die Erfassung der Datenmatrix ermöglicht, mit der die Signaleigenschaften des Systems analysiert werden, wobei versucht wird, die von der Sensormatrix erfassten Signale mit den organoleptischen Eigenschaften von Düften und Aromen zu korrelieren. Für diese Studie werden die Ergebnisse vorgestellt, die mit Proben von Kaffee aus Cauca in Kolumbien erzielt wurden.
Über Diego Andrés Campo Ceballos, Carlos Alberto Gaviría López, Miranda Men
Diego Andres Campo Ceballos. Doktorand in Elektronik. Universität von Cauca. Außerordentlicher Professor von Unicomfacauca. Leiter der GISI-Forschungsgruppe. Carlos Alberto Gaviria López. Außerordentlicher Professor Universidad del Cauca. FIET. AI-Forschungsgruppe. Johan Alberto Miranda Meneces. Ingenieur für industrielle Automatisierung. Universität von Cauca.