HAVUÇ VE PATATESİN KURUTULMASINDA ULTRASES ÖN İŞLEM UYGULAMASININ ETKİSİNİN BELİRLENMESİ Ahmet POLAT T.C. BURSA ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ HAVUÇ VE PATATESİN KURUTULMASINDA ULTRASES ÖN İŞLEM UYGULAMASININ ETKİSİNİN BELİRLENMESİ Ahmet POLAT 0000-0003-1673-7165 Doç. Dr. Nazmi İZLİ (Danışman) YÜKSEK LİSANS BİYOSİSTEM MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI BURSA – 2019 U.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü, tez yazım kurallarına uygun olarak hazırladığım bu tez çalışmasında;  tez içindeki bütün bilgi ve belgeleri akademik kurallar çerçevesinde elde ettiğimi,  görsel, işitsel ve yazılı tüm bilgi ve sonuçları bilimsel ahlak kurallarına uygun olarak sunduğumu,  başkalarının eserlerinden yararlanılması durumunda ilgili eserlere bilimsel normlara uygun olarak atıfta bulunduğumu,  atıfta bulunduğum eserlerin tümünü kaynak olarak gösterdiğimi,  kullanılan verilerde herhangi bir tahrifat yapmadığımı,  ve bu tezin herhangi bir bölümünü bu üniversite veya başka bir üniversitede başka bir tez çalışması olarak sunmadığımı beyan ederim. 04/09/2019 Ahmet POLAT ÖZET Yüksek Lisans Tezi HAVUÇ VE PATATESİN KURUTULMASINDA ULTRASES ÖN İŞLEM UYGULAMASININ ETKİSİNİN BELİRLENMESİ Ahmet POLAT Bursa Uludağ Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Biyosistem Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Doç. Dr. Nazmi İZLİ Yapılan bu tez çalışmasında farklı dilim kalınlarındaki (2 ve 4 mm) havuç ve patates örnekleri farklı sürelerde (0, 20 ve 40 dakika) ultrases ön işlem uygulanarak kurutulmuştur. Kurutma işlemi modifiye edilmiş bir fırında 60 ve 70 °C sıcaklıklarda ve 1 m/s hava hızında gerçekleştirilmiştir. Havuç ve patates örneklerinin kurutma kinetikleri oluşturulmuş ve kurutma işlemlerinde en iyi ince tabaka kurutma modelini seçmek için 10 matematiksel model deneysel verilere uygulanmıştır. Ultrases ön işleminin havuç ve patates örneklerinin kuruma süresi ve hızı, renk, rehidrasyon, pH ve suda çözünür kuru madde (°Briks) değerleri üzerine etkisi incelenmiştir. Havuç ve patates örneklerinin tüm kurutma koşullarında artan sıcaklık, azalan dilim kalınlığı ve uygulanan ultrases ön işlem süresinin artmasıyla kuruma sürelerinde azalma meydana gelmiştir. İstatistiksel değerlendirmeler sonucunda, Midilli ve ark. modelinin diğer modellere göre havuç ve patates ürünlerinin tüm kurutma koşullarında kurutma kinetiklerini açıklamak için en uygun model olduğu tespit edilmiştir. Havuç örneklerinde en yüksek rehidrasyon oranı değeri (6,930) 60 C sıcaklıkla kurutulan 40 dakika ultrases ön işleminden geçmiş 2 mm kalınlığındaki örneklerde belirlenirken, patates örneklerinde en yüksek rehidrasyon oranı değeri (2,856) 60 C sıcaklıkla kurutulan 40 dakika ultrases ön işleminden geçmiş 4 mm kalınlığındaki örneklerde belirlenmiştir. Kurutma işlemleri sonucunda havuç ve patates ürünlerinin b* (sarılık) değerlerinde azalma tespit edilmiştir. Havuç ve patates ürünlerinde en düşük pH ve °Briks değerleri taze ürünlerde gözlemlenmiştir (p<0,05). Sonuç olarak, ultrases teknolojisi, konvektif kurutma işleminde tarım ürünlerinin kuruma süresini azaltmak ve kalite parametrelerinin korunması için uygun bir yöntem olarak kullanılabileceği belirlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Ultrases teknolojisi, havuç, patates, kurutma, rehidrasyon 2019, viii + 61 sayfa. i ABSTRACT MSc Thesis DETERMINATION OF THE EFFECT OF ULTRASOUND PRETREATMENT APPLICATION IN DRYING OF CARROT AND POTATO Ahmet POLAT Bursa Uludağ University Graduate School of Natural and Applied Sciences Department of Biosystem Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nazmi IZLI In this thesis, carrot and potato samples of different slice thickness (2 and 4 mm) were dried by subjected ultrasound pretreatment at different times (0, 20 and, 40 minutes). Drying was carried out in a modified oven at temperatures of 60 and 70 °C and air velocity of 1 m/s. Drying kinetics of carrot and potato samples were formed, and ten mathematical models were applied to experimental data to select the best thin-layer drying model in drying processes. The effect of ultrasound pretreatment on drying time and rate, color, rehydration, pH, and water-soluble dry matter (°Brix) values of carrot and potato samples were investigated. Drying times decreased with increasing temperature, decreasing slice thickness and applied ultrasound pretreatment time in all drying conditions of carrot and potato samples. As a result of statistical evaluations, it is determined that Midilli et al. model are the most suitable model to explain drying kinetics of carrot and potato products in all drying conditions. While the highest rehydration ratio value in carrot samples were seen in 2 mm thick samples which are pretreated with 40 minutes ultrasound application and dried at 60 °C (6,930), the highest rehydration ratio value in potato samples were found 4 mm thick samples which were pretreated with 40 minutes ultrasound application and dried at 60 °C (2,856). As a result of drying process, b * (yellowness) values of carrot and potato products decreased. The lowest pH and °Brix values were observed in carrot and potato products in fresh products (p<0.05). As a result, it has been found that ultrasound technology can be used as a suitable method for reducing drying time of agricultural products and preserving quality parameters in convective drying process. Key words: Ultrasound technology, carrot, potato, drying, rehydration 2019, viii + 61 pages. ii TEŞEKKÜR Tez çalışmam sırasında, bilgi ve tecrübeleriyle bana her zaman destek olan başta danışmanım Doç. Dr. Nazmi İZLİ’ye, tez jüri üyeleri Doç. Dr. İlknur ALİBAŞ ve Doç. Dr. Bünyamin DEMİR ile çalışmalarım esnasında yardımcı olan Dr. Onur TAŞKIN’a en içten teşekkürlerimi sunarım. Ayrıca bu günlere gelmemde büyük pay sahibi olan annem Aklime POLAT’a, yardımlarını esirgemeyen ağabeyim Mehmet POLAT’a ve destek veren kız kardeşim Esin POLAT’a teşekkürlerimi sunarım. Ahmet POLAT 04/09/2019 iii İÇİNDEKİLER Sayfa ÖZET.................................................................................................................................. i ABSTRACT ...................................................................................................................... ii TEŞEKKÜR ..................................................................................................................... iii SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ ....................................................................... v ŞEKİLLER DİZİNİ .......................................................................................................... vi ÇİZELGELER DİZİNİ .................................................................................................. viii 1. GİRİŞ…... ..................................................................................................................... 1 2. KAYNAK ARAŞTIRMASI ....................................................................................... 10 3. MATERYAL ve YÖNTEM ........................................................................................ 14 3.1. Materyal ................................................................................................................... 14 3.2. Yöntem. ................................................................................................................... 17 3.2.1. Kurutma yöntemi .................................................................................................. 17 3.2.2. Ultrases ön işlem uygulaması................................................................................ 18 3.2.3. Nem içeriğinin hesaplanması ................................................................................ 19 3.2.4. Nem oranının hesaplanması .................................................................................. 19 3.2.5. Kuruma hızının hesaplanması ............................................................................... 19 3.2.6. Kuruma eğrilerinin matematiksel modellenmesi .................................................. 20 3.2.7. Renk değerlerinin belirlenmesi ve hesaplanması .................................................. 20 3.2.8. Rehidrasyon oranının belirlenmesi ....................................................................... 21 3.2.9. PH değerlerinin belirlenmesi................................................................................. 21 3.2.10. Suda çözünen kuru madde miktarı (°Briks) değerlerinin belirlenmesi .............. 22 3.2.11. Verilerin değerlendirilmesi ................................................................................. 22 4. BULGULAR ve TARTIŞMA ..................................................................................... 23 4.1. Havuç Kurutma ........................................................................................................ 23 4.1.1. Havuç ürününün nem içeriğinin değişimi ............................................................. 23 4.1.2. Havuç ürününün kuruma hızı değişimi ................................................................. 26 4.1.3. Havuç ürününün kuruma eğrilerinin modellenmesi .............................................. 28 4.1.4. Havuç ürününün renk değişimi ............................................................................. 34 4.1.5. Havuç ürününün rehidrasyon oranının değişimi ................................................... 35 4.1.6. Havuç ürününün pH değişimi ............................................................................... 36 4.1.7. Havuç ürününün suda çözünür kuru madde (°Briks) değişimi ............................. 37 4.2. Patates Kurutma ....................................................................................................... 38 4.2.1. Patates ürününün nem içeriğinin değişimi ............................................................ 38 4.2.2. Patates ürününün kuruma hızı değişimi ................................................................ 41 4.2.3. Patates ürününün kuruma eğrilerinin modellenmesi ............................................. 43 4.2.4. Patates ürününün renk değişimi ............................................................................ 49 4.2.5. Patates ürününün rehidrasyon oranının değişimi .................................................. 50 4.2.6. Patates ürününün pH değişimi .............................................................................. 51 4.2.7. Patates suda çözünür kuru madde (°Briks) değişimi ............................................ 52 5. SONUÇ ................................................................................................................... 54 KAYNAKLAR ............................................................................................................... 55 ÖZGEÇMİŞ .................................................................................................................... 61 iv SİMGELER ve KISALTMALAR DİZİNİ Simgeler Açıklama pH : Asitlik ve baziklik derecesini gösteren ölçü birimi Mo : Başlangıçtaki nem içeriği (g su.g kuru madde -1) R2 : Belirtme katsayısı dk : Dakika MRexp, i : Deneysel nem oranı Me : Denge anındaki nem içeriği (g su.g kuru madde -1) g : Gram RMSE : Hataların karelerinin karekök ortalaması Mt : Herhangi bir t anındaki nem içeriği (g su.g kuru madde -1) α° : Hue açısı a : Katsayı (birimsiz) b : Katsayı (birimsiz) n : Katsayı (birimsiz) χ2 : Ki-kare k : Kinetik sabit (dak-1) C : Kroma değeri t : Kuruma zamanı (dakika) mm : Milimetre MR : Nem oranı (birimsiz) m : Numunenin ağırlığı (g) L : Parlaklık a* : Rengin kırmızılığı (+) ya da yeşilliği (-) b* : Rengin sarılığı (+) ya da maviliği (-) °C : Santigrat derece T : Sıcaklık (°C) Mt +dt : t+dt anındaki nem içeriği (g su.g kuru madde -1) MRpre,i : Tahmin edilen nem oranı ΔE : Toplam renk değişimi Kısaltmalar Açıklama US0 : Ultrases ön işlem uygulanmamış örnek US20 : 20 dakika Ultrases ön işlemi uygulanmış örnek US40 : 20 dakika Ultrases ön işlemi uygulanmış örnek k.b. : Kuru baz v ŞEKİLLER DİZİNİ Sayfa Şekil 1.1. Gıdalarda uygulanan ön işlemler..…………………………..…….. 7 Şekil 3.1. Modifiye edilmiş kurutma fırının genel görünüşü………………… 14 Şekil 3.2. Renk ölçer cihazının genel görünüşü……………………………… 15 Şekil 3.3. Ultrasonik banyo cihazının genel görünüşü……………………….. 15 Şekil 3.4. pH metre cihazının genel görünüşü………………………………… 16 Şekil 3.5. Dijital refraktometre cihazının genel görünüşü……………………. 17 Şekil 4.1. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin 25 nem içeriklerinin zamanla değişimi………………………………... Şekil 4.2. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin 27 kuruma hızlarının nem içerikleri ile değişimi……………………... Şekil 4.3. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin 32 deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin zamanla değişimi………….. Şekil 4.4. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin 33 deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin karşılaştırılması …………… Şekil 4.5 Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin rehidrasyon oranı 36 sonuçları…………………………………………………………… Şekil 4.6. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma 37 koşullarında kurutulan havuç örneklerinin pH değeri sonuçları…… Şekil 4.7. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma 38 koşullarında kurutulan havuç örneklerinin °Briks değeri sonuçları Şekil 4.8. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates 40 örneklerinin nem içeriklerinin zamanla değişimi………………….. Şekil 4.9. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates 42 örneklerinin kuruma hızlarının nem içerikleri ile değişimi………… Şekil 4.10. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. 47 modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin zamanla değişimi............................................................................................. Şekil 4.11. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. 48 modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin karşılaştırılması …………………………………………………… vi Şekil 4.12. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin rehidrasyon oranı 51 sonuçları…………………………………………………………… Şekil 4.13. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma 52 koşullarında kurutulan patates örneklerinin pH değeri sonuçları….. Şekil 4.14. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma 53 koşullarında kurutulan patates örneklerinin °Briks değeri sonuçları vii ÇİZELGELER DİZİNİ Sayfa Çizelge 1.1. Havuç ürününün besinsel içerik değerleri……...…..………..…….. 1 Çizelge 1.2. Havuç ürününün ekim alanları ve üretim miktarları ………………. 2 Çizelge 1.3. Bazı patates çeşitlerinin enerji ve makro besin element içerikleri… 3 Çizelge 1.4. Bazı patates çeşitlerinin mikro besin element içerikleri 4 Çizelge 1.5. Yıllara göre patates (tatlı patates hariç) üretim verileri …………… 5 Çizelge 1.6. Ultrases teknolojisinin gıda işlemede kullanımı…………………… 9 Çizelge 3.1. Havuç ve patates örneklerinin matematiksel modellenmesi için 18 kullanılan ince tabaka kurutma modelleri…………………………. Çizelge 3.2. Havuç ve patates örneklerinin matematiksel modellenmesi için 20 kullanılan ince tabaka kurutma modelleri…………………………. Çizelge 4.1. Ultrases ön işlem uygulaması (US0) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel 29 parametreleri ve model katsayıları………………………………… Çizelge 4.2. Ultrases ön işlem uygulaması (US20) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örnekleri için kullanılan modellerinin 30 istatistiksel parametreleri ve model katsayıları…………………….. Çizelge 4.3. Ultrases ön işlem uygulaması (US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örnekleri için kullanılan modellerinin 31 istatistiksel parametreleri ve model katsayıları…………………….. Çizelge 4.4. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin 35 renk değerleri……………………………………………………… Çizelge 4.5. Ultrases ön işlem uygulaması (US0) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel 44 parametreleri ve model katsayıları………………………………… Çizelge 4.6. Ultrases ön işlem uygulaması (US20) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örnekleri için kullanılan 45 modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları……… Çizelge 4.7. Ultrases ön işlem uygulaması (US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örnekleri için kullanılan 46 modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları……… Çizelge 4.8. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates 50 örneklerinin renk değerleri………………………………………… viii 1. GİRİŞ Günümüzde meyve ve sebzeler bünyelerinde yüksek miktarda vitamin, karatenoid veya antosiyanin gibi biyoaktif özellikler içermelerinden dolayı tüketiciler tarafından ilgi görmektedirler. Yapılan tez çalışmasında kullanılan havuç ve patates ürünleri ülkemizde ve dünyada en çok üretilen ve tüketilen ürünler arasında yer almaktadırlar. Havuç (Daucus carota L.), Umbelliferae familyasına ait olup, 250 cins ve 2800 türe sahiptir (Rubatzky ve ark. 1999). Havuç ürününün besinsel içerik değerleri Çizelge 1.1’de gösterilmiştir (Holland ve ark. 1991). Çizelge 1.1. Havuç ürününün besinsel içerik değerleri Besinsel İçerik Konsantrasyon Nem (g) % 86 Protein (g) % 0,9 Yağ (g) % 0,2 Karbonhidrat (g) % 10,6 Lif (g) % 1,2 Kül (g) % 1,1 Vitamin (mg/100 g) 4 mg/100 g Enerji (kJ/100 g) 126 kJ/100 g Havuç β-karoten, askorbik asit ve tokoferol bakımından zengin, insan sağlığı açısından önemli özelliklere sahip olan fonksiyonel bir gıda olarak kabul edilmektedir. Sharma ve ark. (2012) havuç ürününde önemli miktarda bulanan karatenoidlerin faydalarını şu şekilde sıralamışlardır:  Pro-vitamin A aktivitesini sağlaması  Kanserin inhibisyonu  Bağışıklığı geliştirme  Kardiyovasküler hastalıkların önlenmesi  Kas hastalıllarını önlenmesi  Katarakt oluşumunu azaltması Günümüzde doğal bir besin ve antioksidan kaynağı olan havuç ve havuç ürünlerinin tüketimi gittikçe artmaktadır. Havuç ürünlerinin işlenmesi sonucunda elde edilen ürünler 1 (kurutulmuş havuç, havuç suyu, havuç tozu ve havuç atıştırmalıkları) son yıllarda araştırmacılar tarafından yoğun bir şekilde incelenmektedir. En önemli kök sebzelerden olan havuç, FAO (2019) verilerine göre 2017 yılında dünya genelinde 42 831 958 ton olarak üretilmiştir. Çin 20 274 393 ton ile en büyük üretici ülke olurken, bu ülkeyi sırasıyla Özbekistan, Rusya, Birleşik Krallık, Ukrayna, Polonya, Almanya, Türkiye ve Japonya izlemiştir. Türkiye 571 301 tonla ilk 10 üretici ülkenin arasına girmiştir. Çizelge 1.2’de ülkemizde 2014-2018 yılları arasında havuç ürünün ekim alanları ve üretim miktarlarına (ton) ait veriler yer almaktadır (Anonim 2019c). Çizelge 1.2. Havuç ürününün ekim alanları ve üretim miktarları Ekim Alanları (dekar) Üretim Miktarı (ton) 2014 2015 2016 2017 2018 2014 2015 2016 2017 2018 Konya 46345 44745 46480 53780 68150 331593 310295 336463 355652 424636 Ankara 23250 22350 21700 23500 23500 131400 127750 124910 132880 132890 Hatay 20161 21471 20129 20389 21550 60483 64413 59836 53121 58190 Diğer 14648 12437 12771 10820 10278 34501 32530 33527 27880 27121 Tez çalışmasında kullanılan bir diğer ürün olan patates (Solanum tuberosum L.) Solanaceae familyasına aittir ve dünya çapında yaklaşık 5000 patates çeşidi bulunmaktadır (Zaheer ve Akhtar 2016). Patatesin besin değerleri, üretim alanı, toprak ve iklim, tarımsal uygulama, hazırlama ve pişirme, ayrıca cinsine ve çeşidine bağlı olarak birçok faktörden etkilendiği belirtilmektedir (Wijesinha-Bettoni ve ark. 2019). Farklı türdeki ve farklı hazırlanma koşullarındaki bazı patates örneklerine ait makro ve mikro elementler sırasıyla Çizelge 1.3 ve 1.4’de gösterilmiştir (Beals 2019). 2 Çizelge 1.3. Bazı patates çeşitlerinin enerji ve makro besin element içerikleri Total CHO Lif Yağ Protein Patates Çeşitleri Porsiyon boyutları Kalori (g) (g) (g) (g) Taze Patates 145,6 g 110 26 2 0 4 Russet Küçük boy (138 g) 134 30 3 0 4 (kabukla frınlanmış) Russet Küçük boy (138 g) 128 30 2 0 3 (kabuksuz frınlanmış) Russet (kabuklu mikrodalga Küçük boy (138 g) 145 33 3 0 3 uygulanmış) Russet (kabuksuz mikrodalga Küçük boy (138 g) 138 32 2 0 3 uygulanmış) Patates 136 g 120 28 2,5 0 2,5 (kabuklu haşlanmış) Patates 125 g 119 28 2,5 0 2 (kabuksuz haşlanmış) Kırmızı Patates Küçük boy (138g) 123 27 2,5 0 3 (kabuklu haşlanmış) Beyaz Patates Küçük boy (138 g) 130 29 3 0 3 (kabuklu haşlanmış) Patates Kabuğu (taze) Kabuk (38 g) 22 5 1 0 1 3 Çizelge 1.4. Bazı patates çeşitlerinin mikro besin element içerikleri Porsiyon Vitamin B B B + 1 2 3 B6 Folik K Ca Mg Fe Zn Patates Çeşitleri boyutları C (mg) (mg) (mg) (mg) (mg) asit (mg) (mg) (mg) (mg) (mg) Taze Patates 5.2 oz 27 0,12 0,03 1,6 0,2 24 620 20 33 1,1 0,4 Russet Küçük boy 11,5 0,10 0,07 1,9 0,50 36 759 25 41 1,5 0,48 (kabukla frınlanmış) (138g) Russet Küçük boy 18 0,14 0,03 1,9 0,41 12 540 7 34 0,5 0,40 (kabuksuz frınlanmış) (138g) Russet Küçük boy (kabuklu mikrodalga 21 0,18 0,04 2,4 0,48 17 617 15 55 1,7 0,76 (138g) uygulanmış) Russet Küçük boy (kabuksuz mikrodalga 21 0,18 0,03 2,2 0,44 17 567 7 34 0,57 0,46 (138g) uygulanmış) Patates 136 g 18 0,15 0,03 2 0,41 14 515 7 30 0,43 0,41 (kabuklu haşlanmış) Patates 125 g 9 0,12 0,02 1,6 0,34 11 410 10 25 0,39 0,34 (kabuksuz haşlanmış) Kırmızı Patates Küçük boy 17 0,1 0,07 2,2 0,3 37 752 12 39 1 0,55 (kabuklu haşlanmış) (138g) Beyaz Patates Küçük boy 17 0,07 0,06 2,1 0,3 52 751 14 37 0,9 0,48 (kabuklu haşlanmış) (138g) Patates Kabuk 4 0,01 0,01 0,4 0,09 6 157 11 9 1,2 0,13 Kabuğu (taze) (38g) Çizelgelerden görüldüğü üzere patates, insan sağlığı için önemli rol oynayan ve kronik hastalık riskini azaltan çeşitli besinleri ve besin bileşenlerini içermektedir. Son zamanlarda düşük karbonhidratlı diyetler diyetisyenler tarafından önerilmektedir. Karbonhidrat tüketimini sınırlamak (genel olarak toplam kalori alımını azaltmak) fiziksel olarak daha az aktif olanlar için anlamlı olabilir, ancak sporcular gibi yüksek aktiviteli kişiler kas glikojen depolamayı arttırmak ve kuvvetli kullanım sırasında kas ve diğer organlara karbonhidrat vermek için yüksek kalitede karbonhidratlara ihtiyaç duymaktadır. Patatesler bu ihtiyacı önemli ölçüde karşılamaktadır. Meyve ve sebzeler arasında patatesler önemli diyet potasyum kaynaklarından gösterilir ve hipertansiyon riskini en aza indirmekten kemik sağlığını desteklemeye kadar sağlık açısından faydalar sağlayabilmektedir. Ayrıca diyet potasyumu, sporcuların dehidratasyondan kurtulmalarına yardımcı olabilecek zorlu egzersiz sırasında ve sonrasında önemli bir faktör olan sporcuların sıvı dengesini korumalarına yardımcı olan bir elektrolit görevi 4 görmektedir (Kanter ve Elkin 2019). İnsan ve hayvanlar üzerinde yapılan bazı araştırmalar sonucunda patatesin kan basıncı, kan lipitleri ve iltihap gibi kronik hastalıkları önleyebileceği gözlemlenmiştir. Buna karşılık da patates tüketimine bağlı olarak artan kilo alma riski patatesi yüksek glisemik indeksi nedeniyle tip 2 diyabet ile ilişkilendirilen önemli veriler bulunmaktadır (Beals 2019). Genellikle hazır yemek sektöründe kızartma olarak tüketilse de patates uygun kalite özellikleri sayesinde kimyasal koruyucuların kullanılmasının önüne geçmektedir. Kurutulmuş patatesler hazır çorbalarının ve farklı şekillerde (granül, toz ve cips) farklı sosların bir bileşeni olarak kullanılmaktadır (Dehghannya ve ark. 2018). Patates farklı yöntemlerle kurutularak birçok araştırmaya konu olmuştur. Patates, bünyesinde bulundurduğu yüksek besin değerleri ve yüksek verimlilik ile buğday, pirinç ve mısırdan sonra dünyada dördüncü en önemli gıda ürünü olarak öne çıkmaktadır. Ayrıca, Birleşmiş Milletler tarafından 2008 yılı Uluslararası Patates Yılı ilan edilmiştir (Anonim 2019a). FAO (2019) verilerine göre dünyada 2017 yılına ait toplam patates üretimi 388 190 674 ton olarak belirlenmiştir (Anonim 2019b). Patates üretiminin % 50,4’ü Asya kıtasında gerçekleşmiştir. Ana üretici ülke olarak 99 147 000 ton ile Çin olurken bu ülkeyi Endonezya, Rusya ve Ukrayna izlemiştir. Ülkemiz 2014-2018 yıllarına ait patates (tatlı patates hariç) üretim değerleri TÜİK (2019) verilerine göre Çizelge 1.5’te gösterilmiştir (Anonim 2019d). Çizelge 1.5. Yıllara göre patates (tatlı patates hariç) üretim verileri Yıl Ekilen Alan Hasat Edilen Verim Üretim Miktarı (dekar) Alan (dekar) (kg/dekar) (ton) 2014 1297032 1283919 168783 4166000 2015 1538787 1538022 168572 4760000 2016 1448572 1447056 172817 4750000 2017 1428835 1428505 178363 4800000 2018 1359373 1359043 181331 4550000 Meyve ve sebzeler genellikle yüksek nem içeriğine sahiptirler ve bu durum ürünlerin uzun süre saklanmasının önüne geçmektedir. Hasat sonrası yaşanan kayıplar ürünün raf 5 ömrünün uzamasını sınırlayan önemli etkendir ve hasat edilen ürünlerin toplam % 17’si hasat sonrasındaki kullanımları sırasında bozulmaktadır. Bu kayıpların önüne geçebilmek için ürünler buzdolabında ve kontrollü atmosfer koşullarında kontrol edilmektedir. Fakat bu uygulamalar üreticiye yüksek maliyet getirmektedir. Bu nedenle kurutma, ürünlerin mevsim dışında tüketilebilmesi için alternatif bir yöntem olarak kullanılmaktadır (Sonmete ve ark. 2017). Kurutma, asıl amacı su aktivitesini, mikroorganizmaların büyümesi, enzimatik reaksiyonlar ve inhibe edilecek diğer reaksiyonlar için yeterince düşük bir seviyeye düşürerek ürünlerin ömrünü uzatmak olan bir koruma yöntemi olarak tanımlanmıştır (Doymaz 2017). Kurutma, katı, yarı katı ya da sıvıdan buharlaştırma yoluyla su ya da başka bir çözücüyü uzaklaştırmak için gerçekleştirilen bir ısı ve kütle transfer işlemidir. Kurutma işlemi genellikle 2 aşamaya ayrılmaktadır. İlk aşamada ürünün yüzeyi ve içi aynı nem içeriğine sahiptir. Yüzey sıcak hava ile ısıtıldığında buharla doyurulmakta ve sonrasında su buharlaşmaktadır. İkinci aşamada ürünün yüzeyi kuruduğunda iç kısımdaki su yüzeye çıkmakta ve daha sonra su buharlaşmaktadır. Teknik olarak literatürde 500’den fazla kurutucu türünden bahsedilmektedir ve 100 farklı tipte kurutucu piyasada varlığını sürdürmektedir (Mujumdar ve Law 2010). Kurutma makinalarının tasarımında farklı kurutma metotları kullanılmaktadır. Bunlardan en önemlilerinden biri konvektif kurutma yöntemidir. Geleneksel konvektif kurutma yönteminde sıcak havayı oluşturacak bir ısıtıcı ve sıcak havayı dağıtmak için korumalı bir pervane fanı bulunmaktadır. Basit yapısı ve kolay kontrol edilebilmesi gibi avantajlarından dolayı endüstride en fazla kullanılan yöntem konvektif kurutma yöntemidir. Bununla birlikte, düşük işlem hızı, ürün kalitesinde önemli kayıplar ve yüksek sıcaklıkların kullanılması nedeniyle yüksek enerji tüketimi gibi bu teknikle ilgili bazı dezavantajlar ortaya çıkarmaktadır. Düşük kurutma sıcaklıklarının kullanılması, zararlı reaksiyonları en aza indirmek veya yavaşlatmak ile kurutulmuş ürünlerin kalitesini arttırmak için bir yol olabileceği öngörülmektedir. Fakat bununla birlikte, bu yaklaşım işlem sürelerini uzatabileceği ve kurutma maliyetlerini arttırabileceği de belirtilmektedir (Oliveira ve ark. 2016). 6 Gelişmiş ülkelerde gıda sektöründeki kurutma işlemi ile toplam enerji ihtiyacının % 10 ila % 15 tüketildiği bildirilmektedir. Bu nedenle, enerji, ürün korumada geleneksel yöntem olan kurutmanın önemli parametrelerinden biridir. Yeni kurutma teknolojileri ortaya çıkmasına rağmen, geleneksel yöntemler hala kurutma endüstrisinde en yaygın kullanılan yöntemlerdir. Bunun en önemli sebeplerinden biri kurutucuların kurulum ve kullanım kolaylığıdır (Onwude ve ark. 2016). Geleneksel kurutma yönteminde, enerji maliyetlerini düşürmek ve ürün kalitesini iyileştirmek için ön işlem üzerinde çalışılmaktadır. Meyve ve sebzelerin kurutulmadan önce uygulanacak ön işlemler incelenmiş ve birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler Şekil 1.1'de gösterilmiştir (Deng ve ark. 2019). Hiperosmotik çözüm Alkali likör Sıvı Faz Sülfit likörü Asit likör Kimyasal Sülfürdioksit Gaz Faz Ozon Karbondioksit Sıcak su Buhar Isısal SSIB Ohmik Mikrodalga Fiziksel Ultrasonik alan Dondurma Isısal Olmayan Kesikli elektrik alan Yüksek hidrostatik basınç Şekil 1.1. Gıdalarda uygulanan ön işlemler 7 Gıdalara Uygulanan Ön İşlemler Ön işlem uygulamalarının amaçları şöyle sıralanabilir: • Hücre zarını etkileyerek üründe bulunan suyun çıkışını kolaylaştırmak • Kurutma hızını artırarak enerji tüketim kaybını önlemek • Antioksidan bileşiklerin oranını arttırmak • Kurutma ve depolama sırasında bozulmayı önlemek için enzimlerin inhibe edilmesini sağlamak. Ultrases teknolojisi, kurutma öncesi ön işlem olarak tarımsal ürünlere uygulanması veya kurutma sırasında kombine yöntemlerde yer alabilmesi ile son zamanlarda, kurutma işleminin genel işlem süresini büyük ölçüde azalttığı için, araştırmacılar için önemli bir popüler başlık olarak ortaya çıkmıştır. Bu teknoloji 1970'lerden bu yana araştırılmaya başlanmıştır. Bu çalışmalar, et teknolojisinde ultrases kullanımını ve ultrasesin difüzyon hızı üzerine etkisini içermektedir (Howkins 1969, Sajas ve Gorbatow 1978). Ultrases, insan kulağının eşiği olan 16 kHz'in üzerindeki ses frekansı aralığıdır. Gıda endüstrisindeki yüksek ve düşük frekans olarak iki farklı şekilde sınıflandırılır. Düşük enerji yüksek frekanslı (megahertz) ultrason uygulaması gıda kalitesi izlemesi için kullanılırken, yüksek enerji düşük frekanslı (kilohertz) ultrason uygulaması gıda maddelerinin yapısını değiştirmekte ve kurutma işleminde önemli rol oynamaktadır (Mothibe ve ark. 2011). Ultrases teknolojisi, kurutma işlemlerinde ultrases destekli kurutma veya ön işlem olarak iki farklı şekilde kullanılmaktadır. Ultrases işleminin etkisi kurutulacak ürüne sistemin tasarımına göre değişebilmektedir. Ultrases destekli kurutma işleminde, makine tarafından üretilen mekanik dalgalar ürün üzerinde hava ile taşınır. Bu dalgalar ürünün yapısını bozmakta ve ürün yüzeyindeki dış direnci azaltarak kütle transferini arttırmaktadır (Ricce ve ark. 2016). Diğer bir yöntem ise, ultrases teknolojisinin ön işlem olarak kullanılmasıdır. Bu yöntemde ultrasonik dalgalar, moleküler sıkıştırma ve seyrek dalga yayılma ortamı tarafından indüklenen moleküller yoluyla iletilmektedir. Bu uygulama sırasında ürünün büzülmesi ve gevşemesi şeklinde basınç değişimleri meydana gelmektedir. Bu etki sünger etkisi olarak adlandırılmaktadır. Kasılmaların etkisiyle ürün dokularında mikrokanallar oluşmakta ve bu mikrokanallar yapıdaki suyun kolay çıkışına yardımcı olmaktadır. Hızlanan kurutma işlemiyle ürünler daha az süre ısıya maruz kalmakta ve böylelikle ürünlerin kalite özellikleri korunmaktadır (Yang ve ark. 2018). 8 Tüfekçi ve Özkan (2015) tarafından belirtilen ultrases teknolojisinin gıda işleme alanında kullanımı ile ilgili bazı bilgiler Çizelge 1.6’da belirtilmiştir. Çizelge 1.6. Ultrases teknolojisinin gıda işlemede kullanımı Uygulama Alanı Etki/Fayda Ekstraksiyon Ekstraksiyon verimini ve etkinliğini arttırma Emülsifikasyon/Homojenizasyon Yüksek kayma gerilimine sahip mikro akış, uygun maliyetle emülsiyon üretimi Kristalizasyon Daha küçük kristal oluşumu, kristallerin üniform nükleasyonu ve modifikasyonu Filtrasyon Kirlenmeyi azaltma, akı hızını arttırma. Seperasyon Kimyasal ayırma tekniklerine olan ihtiyacı azaltma, basınç düğüm noktalarında partiküllerin aglomerasyonu Köpük giderme Verimliliği arttırma, köpük giderici ajanların kullanımını azaltma, boru hatlarında oluşan fireyi azaltma İnaktivasyon (enzimatik ve mikrobiyal) Mikrobiyal hücre membranlarına direkt kavitasyonel zarar, ısı transferini arttırma, düşük sıcaklıklarda enzim inaktivasyonu, gıda kalitesini koruma Fermantasyon Fermantasyon işlemini hızlandırma, metabolit üretimini arttırma, canlı dokuyu uyarma, substrat transferini iyileştirme Isı transferi Kavitasyon ile ısı transferini arttırma, ısıtma ve kurutma işlemlerini hızlandırma ve daha düşük sıcaklıklarda çalışma imkanı Yapılan tez çalışmasında ön işlem olarak fiziksel ön işlemin ısısal olmayan işlemler kısmında yer alan ultrasonik alan kullanılmıştır. Farklı dilim kalınlıklarındaki (2 ve 4 mm) patates ve havuç örneklerine farklı sürelerde (0, 20 ve 40 dk) ön işlem uygulanarak iki farklı sıcaklık değerinde (60 ve 70 C) kurutulmuştur. Farklı koşullarda kurutulan havuç ve patates örneklerinin kurutma kinetiklerinin tespit edilmesi, kurutma kinetiklerini açıklayan en uygun modelin bulunması, rehidrasyon oranı, pH ve °Briks değerlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. 9 2. KAYNAK ARAŞTIRMASI Azoubel ve ark. (2010) çalışmalarında taze ve ultrasonik ön işlemden geçirilmiş Pacovan cinsi muzun kurutma kinetiğini incelemeyi ve bunların matematiksel modellenmesini amaçlamışlardır. Ön işlemi, ultrasonik banyoda 30 °C'de gerçekleştirmişlerdir. Kurutma işlemini sabit yataklı bir kurutucuda iki farklı sıcaklıkta (50 ve 70 °C) ve 3 m/s hava hızında uygulamışlardır. Page modelinin kurutma eğrilerini en iyi tanımladığını tespit etmişlerdir. Difüzyon katsayısın artan sıcaklık ve ultrases uygulamasıyla birlikte arttığını ve buna bağlı olarak işlem süresinin azaldığını gözlemlemişlerdir. Bu durumun sonucu olarak kuruma maliyetinin düştüğünü ve enerji tasarrufunun sağlandığını belirtmişlerdir. Oliveira ve ark. (2011) yaptıkları çalışmalarında ultrases ön işlemin Malay elması olarak bilinen Jambo’nun (Syzygium malaccense L.) sıcak hava ile kurutulması üzerine etkisini incelemişlerdir. Elde ettikleri sonuçlara göre ürünün ön işlem sırasındaki su kaybı ve şeker kazancının hesaplanmasına ve ultrases ön işleme tabi tutulan jambo için sıcak hava ile kurutma işleminde etkin su yayılımının tahmin edilmesine olanak sağladığını belirtmişlerdir. Ayrıca, ultrases ön işlem sırasında (damıtılmış su içerisinde), Malay elmalarının şekeri kaybettiğini, böylelikle bu ön işlem aşamasının, düşük şeker muhtevasına sahip kurutulmuş meyveler üretimi için pratik bir işlem olabileceğini gözlemlemişlerdir. Ultrases uygulamasından sonra suyun etkin difüzivitesinin % 28,1 arttığını; bu durumun da toplam kuruma süresinde yaklaşık % 27,3 oranında bir azalmaya neden olduğunu belirlemişlerdir. Nowacka ve ark. (2012) çalışmalarında elma örneklerini kurutmadan önce kullanılacak yöntem olan ultrases işleminin kütle transferini arttırma üzerine etkisini incelemişlerdir. Ultrases gücünü ürünlere ultrases banyosunda 35 kHz’de 10, 20 ve 30 dakika boyunca uygulamışlardır. Bu işlemin ardından elma küplerini 70 °C sıcaklıkta ve 1,5 m/s hava hızında konveksiyon yöntemi ile kurutmuşlardır. Ultrases ön işlemi görmüş ürünlerin, ön işlem görmemiş ürünlere kıyasla kuruma süresinin % 31 oranında azaldığını tespit etmişlerdir. Ultrases uygulanmış elmalar, ultrases uygulanmamış örneklere göre % 9-11 oranında daha yüksek büzülme, % 6-20 daha düşük yoğunluk ve % 9-14 daha yüksek gözeneklilik gözlemlemişlerdir. Kurutulmuş elma örneklerinin (ultrases ön işleme maruz bırakılmış ve ultrases ön işleme maruz bırakılmamış) yoğunluğunu ve gözenekliliğindeki 10 değişimleri elektron taramalı mikroskobunda görüntü analizi ile incelenmişlerdir. Uygulanan ultrases ön işlemi ürünlerin rehidrasyon özelliklerinin değişmesine neden olduğunu tespit etmişlerdir. Kısa zaman (10 ve 20 dakika) ultrases ön işlem uygulanan rehidre edilmiş örneklerin nem içeriğinin ön işlem uygulanmamış örneklere göre daha düşük bulunduğunu belirlemişlerdir. Azoubel ve ark. (2015) çalışmalarında ultrases ve ozmotik dehidrasyon ön işlemlerinin papayanın kurutma kinetikleri üzerine etkisini incelemişlerdir. Ultrases ön işlemini, 30 °C'de bir ultrasonik banyoda gerçekleştirmişlerdir. Kurutma işlemini 70 °C'de sabit yataklı bir kurutucuda yapmışlardır. Toplam karatenoid kayıplarını incelediklerinde en fazla kaybın taze üründe olduğu tespit etmişlerdir. Ayrıca ultrases uygulamalarının kurutma sürelerini kısaltarak enerji tasarrufu açısından endüstriyel uygulamalara alternatif olabileceğini bildirmişlerdir. Ricce ve ark. (2016) çalışmalarında ultrases teknolojisi kullanılarak ön işleme maruz bırakılmış havuç dilimlerinin kurutma ve rehidrasyon özelliklerinin geliştirilmesinde rol oynayan mekanizmaları tanımlamayı amaçlamışlardır. Havuç dilimlerini (4 mm kalınlık), ultrasonik bir banyo (41 W/L; 25 kHz) kullanılarak 30 ve 60 dakika boyunca ön işleme tabi tutmuşlardır. Konvektif kurutma işlemini 40 ve 60 °C sıcaklıklarda 2 m/s hava hızında, rehidrasyon işlemi işlemini ise 25 °C sıcaklıkta gerçekleştirmişlerdir. Modellemelerin sonucunda Henderson ve Pabis modelini kurutma kinetiği için Peleg modelinin ise rehidrasyon işlemini en iyi tanımlayan modeller olduğu tespit etmişlerdir. Sonuç olarak, ultrases ön işlemin neden olduğu ana etkileri (hücre şişmesi ve mikro- kanallar) ve hava-kurutma sıcaklığının etkisinin oluşturduğu farklı işlem koşullarında kurutma ve rehidrasyon kinetiğini tarif etmişlerdir. Ön işlemin uzunluğuna bağlı olarak, takip eden işlemlerde ultrasesin neden olduğu etkilerin farklı olduğunu tespit etmişlerdir. Ayrıca, kurutma sıcaklığı artışının, ultrases etkisinin daha azalttığı kanıtlamışlardır. Ultrases, uzun süre uygulandığında, doku hasarına bağlı olarak düşük sıcaklıklarda kurutma süresini ve rehidrasyon oranını arttırdığını gözlemlemişlerdir. Çakmak ve ark. (2016) çalışmalarında, mantar örneklerine elektroplazmoliz (EP) ve ultrases ön işlemleri uygulayarak, bu işlemlerin kuruma zamanı ve bazı kalite parametreleri üzerine etkilerini incelemişlerdir. Ultrases ön işlemini 30 dakika boyunca 11 35 kHz'de uygulamışlardır. Daha sonra örnekleri, 1,5 m/s hava hızında 50 °C sıcaklıkta bir tepsili kurutucuda kurutmuşlardır. Deneylerin sonucunda kontrol grubu örneklerin 3,91 saatte ultrases ön işlemi görmüş örneklerin ise 2,66 saatte kuruduğunu tespit etmişlerdir. Ultrases ön işlemi görmüş örneklerin diğer örneklerle kıyaslandığında fenolik içeriği ve renk değerlerinin daha iyi korunduğunu gözlemlemişlerdir. Da Silva ve ark. (2016) çalışmalarında ultrases, ozmotik dehidrasyon ve vakum ön işlemlerinin kavunun kurutulmasında ve ürün kalitesi üzerine etkisini gözlemlemeyi amaçlamışlardır. Kavun örneklerini saf su veya sukroz çözeltisine daldırıp 10, 20 ve 30 dakika muamele etmişlerdir. Kurutma işlemini sabit yataklı bir kurutucuda 60 °C sıcaklıkta ve 2 m/s'lik hava hızında gerçekleştirmişlerdir. Ön işlem uygulanmamış örneklerin kuruma süresinin 47 dakika, saf su içinde vakum-ultrases ve ultrases ön işlemi uygulanmış örneklerin kuruma süresini 41 dakika bulmuşlardır. Son üründe toplam karotenoid içeriği, ürün dokusu, renk ve duyusal analiz testlerini yapmışlardır. Vakum- ultrases ön işlem görmüş kurutulmuş kavunda diğer yöntemlere oranla daha yüksek karatenoid içeriği, daha yumuşak yapı ve işlem görmemiş kurutulmuş ürüne benzer toplam renk farkı tespit etmişlerdir. Fijalkowska ve ark. (2016) çalışmalarında ultrases ön işleminin kurutulmuş elma dilimlerinin kurutma kinetiği ve fiziksel özellikleri (renk ve rehidrasyon) üzerine etkisini araştırmışlardır. Elma örneklerini, sırasıyla ses yoğunluğu 3 ve 4 W/cm2'lik bir ultrases banyosunda 30 dakika boyunca 21 ve 35 kHz kullanılarak ultrasonik ön işlem uygulamışlardır. Ön işlemden sonra, örnekleri bir konvektif fırında 70 °C sıcaklıkta ve 2 m/s hava hızında kurutmuşlardır. Ön işlemin, ön işlem görmemiş örneklere kıyasla kuruma süresini % 13-17 azalttığını tespit etmişlerdir. Ultrases ön işlem uygulamasının kurutulmuş elma örneklerinin renk parametrelerinden a* (kırmızı-yeşil) değerinin azalttığını; L* (parlaklık), C (doygunluk) ve b* (sarı-mavi) değerlerinin artmasını sağladığını belirlermişlerdir. Ayrıca, elde edilen sonuçları, ön muamelenin muamele edilmemiş elma dokusuyla karşılaştırdıklarında rehidrasyon özellikleri üzerinde önemli bir etkisi olduğunu bildirmişlerdir. Horuz ve ark. (2017) domates dilimlerini farklı sürelerde ultrases ön işlemine maruz bırakarak sıcak hava-mikrodalga kombinasyonlu fırında tek sıcaklık değerinde (60 °C), 12 farklı mikrodalga güçlerinde (120, 150 ve 180 W) kurutmuşlardır. Kurutulmuş domates dilimlerinin rehidrasyon kapasitesini, kuruma süresini, rengini, toplam fenolik içeriğini, likopen ve C vitamini içeriğini incelemişlerdir. Mikrodalga güç seviyesinin artışının kuruma süresini önemli ölçüde azalttığını gözlemlemişlerdir. Ürüne uygulanan 120 W ve 40 dakikalık ultrases işleminin kuruma süresini aynı güçte ön işlem uygulanmamış örneğe göre % 7,38 oranında azalttığını bulmuşlardır. Kurutma koşullarına bağlı olarak, C vitaminin 433,94 mg AA/100 g 'dan 81,89 mg AA/100 g’a, kuru baz ve likopen içeriğinin ise 3920,57 mg/100 g’dan 415,40 mg/100 g’a düştüğünü tespit etmişlerdir. Toplam fenol içeriğindeki değişimi C vitaminindeki kadar yüksek seviyede bulmamışlardır. Ön işlem görmüş örneklerin rehidrasyon kapasitesinin ön işlem görmemiş örneklere oranla daha fazla olduğunu tespit etmişlerdir. Kurutulmuş domates dilimlerinin renk aralıkları kabul edilebilir seviyede olduğunu gözlemlemişlerdir. Hem mikrodalga gücünün hem de ultrases ön işlemin son ürünün kalitesini önemli ölçüde etkilediği sonucuna varmışlardır. Cao ve ark. (2018) çalışmlarında arpa otunun kurutulmasında düşük enerji tüketimi ve mikrobiyal güvenliğin sağlanması için arpa otu örneklerine farklı güç seviyelerinde (10, 30, 45, 60 W/L, 10 dakika) ultrasonik ön işlem uygulamışlardır. Kurutmadan sonra ürünlerin renk parametrelerini, mikrobiyal kolonilerini, enerji tüketimlerini, geçiş sıcaklıklarını, nem içeriklerini, su aktivitelerini, tat maddelerini, flavonoid ve klorofil içeriklerini belirlemişlerdir. Ultrases uygulanmamış ürüne nazaran ultrasonik ön işlem (45 W/L) uygulamasının kuruma süresini % 14 ve enerji tüketimini % 19; ultrasonik ön işlem (60 W/L) uygulamasının ise mikrobiyal kolonileri % 33 oranında azalttığını gözlemlemişlerdir. Ayrıca, ultrasonik ön işlem (30 W/L) uygulamasında kurutulmuş ürünün flavonoid ve klorofil içeriğini sırasıyla 9,2 ve 10,5 g/kg; ultrasonik ön işlem (10 W/L) uygulamasında ise en yüksek L* (51,5) ve en düşük a* (-9.3) bulmuşlardır. Eşzamanlı olarak ultrasonik ön işlem, daha yüksek bir geçiş sıcaklığına (Tg), daha düşük su aktivitesine ve daha az buruk ve acı tada sahip ürünlerin üretilmesine öncü olduğunu tespit etmişlerdir. Ultrasonik ön işlemi, dondurarak kurutmada arpa otunun kalitesini, tadını arttırmak ve daha düşük enerji tüketimi sağlamak için alternatif bir yöntem olarak sunmuşlardır. 13 3. MATERYAL ve YÖNTEM Bu bölümde deneylerde kullanılan materyal ve yöntemler açıklanmıştır. 3.1. Materyal Deneylerde kullanılan havuç ve patates örnekleri Bursa ilinde yerel bir marketten alınmıştır ve deneyler sonuçlanana kadar 4  0,5 C sıcaklık koşullarında muhafaza edilmiştir. Kurutma işlemleri Şekil 3.1’de gösterilen modifiye edilmiş bir fırında gerçekleştirilmiştir. Fırına ait ısıtma özellikleri PLC ekrana aktarılmıştır. Kurutma sıcaklıkları 0,1 hassasiyete göre ayarlanabilmektedir. Böylelikle istenilen ara değerlerin ekranda ayarlanmasına olanak sağlamıştır. Fırın içine yerleştirilen sıcaklık sensörü ile fırın içindeki sıcaklık değişimleri gözlemlenmektedir. Şekil 3.1. Modifiye edilmiş kurutma fırının genel görünüşü 14 Taze ve kurutulmuş havuç ve patates örneklerinin renk değişimleri genel görünüşü Şekil 3.2’de gösterilen renk ölçer (HunterLab, ABD) cihazı kullanılarak belirlenmiştir. Şekil 3.2. Renk ölçer cihazının genel görünüşü Ultrases ön işlemi için kullanılan ultrasonik banyo cihazının (İntersonik, Türkiye) genel görünüşü ise Şekil 3.3’te verilmiştir. Şekil 3.3. Ultrasonik banyo cihazının genel görünüşü 15 Örneklerin pH ölçümü, pH metre cihazı (Jenco, ABD) kullanılarak yapılmıştır. Kullanılan cihazın genel görünüşü Şekil 3.4’te verilmiştir. Şekil 3.4. PH metre cihazının genel görünüşü Taze ve kurutulmuş havuç ve patates örneklerinin °Briks ölçümleri, dijital refraktometre cihazı (Milwaukee, Romania) kullanılarak ölçülmüştür. Rekfraktometre cihazının genel görünüşü Şekil 3.5’te gösterilmiştir. 16 Şekil 3.5. Dijital refraktometre cihazının genel görünüşü 3.2.Yöntem Bu bölümde tez çalışmasında gerçekleştirilen deneylerin yöntemleri ve hesaplamalarına yer verilmiştir. 3.2.1. Kurutma yöntemi Kurutma işlemi için hasar görmemiş ve yeterli olgunluktaki ürünler seçilmiştir. Seçilen ürünler özel bir kesici ile kabukları soyulmuş ve dilimleyici (Börner, Almanya) yardımıyla 2 ve 4 mm olmak üzere iki farklı dilim kalınlığına getirilmiştir. Havuç ve patates örneklerinin başlangıçtaki nem seviyeleri kuru bazda (k.b.) sırasıyla 8,75 (g su.g kuru madde-1) ve 3,69 (g su.g kuru madde-1) olarak etüvde 24 saat süre ile 70 °C'de kurutularak belirlenmiştir. Havuç ve patates örneklerinin ağırlık kayıpları ürünlerin 10 dakikalık aralıklarla fırından alınıp ve 0.01 g hassasiyete sahip dijital terazide (Shimadzu, Japonya) tartılmasıyla saptanmıştır. Kurutma deneyleri boyunca örneklerin tartım işlemleri 20 s içinde bitirilip, örnekler fırına geri konulmuştur (Kayışoğlu ve Ertekin 2011). Deneyler 3 tekerrür halinde yapılmıştır. 17 Patates ve havuç örneklerinin kurutulması çalışmasında modifiye edilmiş kurutma fırını kullanılmıştır. Ürünler 60 ve 70 °C’de 1 m/s hava hızında kurutulmuştur. Ürünlerin kurutulmasında kullanılacak deney deseni Çizelge 3.1’ de gösterilmiştir. Çizelge 3.1. Ürünlerin kurutulmasında kullanılacak kurutma parametrelerinin belirlenmesi için uygulanacak deney deseni Ultrases ön işlem Dilim kalınlığı Sıcaklık Kurutma Yöntemi Kalite Parametreleri süresi (dk) (cm) (°C) 0 2 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 0 4 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 0 2 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 0 4 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 20 2 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 20 4 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri Havuç 20 2 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 20 4 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 2 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 4 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 2 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 4 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri Sıcak hava 0 2 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri kurutma 0 4 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 0 2 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 0 4 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 20 2 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 20 4 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri Patates 20 2 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 20 4 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 2 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 4 60 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 2 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 40 4 70 Kurutma kinetik ve kalite özellikleri 3.2.2. Ultrases ön işlem uygulaması Ultrases ön işlem uygulamaları 25 kHz frekans ve 300 W gücündeki ultrasonik banyoda oda sıcaklığında gerçekleştirilmiştir. Dilimlenmiş patates ve havuç örnekleri metal bir sepet içine konulup sonra saf su ile doldurulmuş ultrasonik banyoya yerleştirilmiştir. Ürün miktarı ile saf su oranı 1:4 olarak ayarlanmıştır. Ultrases ön işlemi uygulanmayan 18 örnekler ise aynı oranda saf su içinde bekletilmiştir. Ultrases ön işlemi ürünlere 0 (kontrol), 20 ve 40 dakika boyunca uygulanmıştır. Ultrases ön işlemden geçirilen ürünler süzülüp filtre kağıdı ile üzerindeki su alınmıştır. 3.2.3. Nem içeriğinin hesaplanması Kurutma deneyleri sonunda kuruma eğrilerinin belirlenmesi ve kurutma işleminin modellenmesi için denemelerde alınan ağırlık azalmaları verilerinin nem içeriği ve boyutsuz nem içeriği değerlerine dönüştürülmesi gerekir (Dadalı 2007). Aşağıda verilen Eşitlik 3.1 ile deneysel verilerin herhangi bir t anındaki nem içeriği değerleri hesaplanmıştır. m  KM Mt  (3.1.) KM Mt: Herhangi bir t anındaki nem içeriği (g su.g kuru madde -1) m: Numunenin ağırlığı (g) KM: Numunenin içerdiği kuru madde miktarı (g) olarak tanımlanmıştır. 3.2.4. Nem oranının hesaplanması Modellemede kullunılan boyutsuz nem oranı (MR) Eşitlik 3.2. kullanılarak belirlenmiştir (Kipcak 2017). M M MR  t e (3.2.) M o M e 3.2.5. Kuruma hızının hesaplanması Kuruma hızı (KH), aşağıdaki Eşitlik 3.3. ile nem içeriğine karşılık kuruma zamanı eğrilerinin türevlerinin alınması ile bulunmuştur (Kipcak 2017). M KH  tdt  M t (3.3.) dt M t+dt : t+dt anındaki nem içeriği (g su.g kuru madde -1) 19 dt : Kuruma zamanı (dakika) olarak tanımlanmıştır 3.2.6. Kuruma eğrilerinin matematiksel modellenmesi Çalışmalarda kullanılan 10 adet ince tabaka kurutma modeli Çizelge 3.2’de formülleri ile birlikte gösterilmiştir. Çizelge 3.2. Havuç ve patates örneklerinin matematiksel modellenmesi için kullanılan ince tabaka kurutma modelleri No Model adı Model Referans 1 Henderson ve Pabis MR  a exp(kt) Demiray ve Tulek (2014) 2 Newton MR  exp(kt) Saxena ve Dash (2015) 3 Page MR  exp(kt n ) Murthy ve Manohar (2014) 4 Logaritmik MR  aexp(kt)  c Mota ve ark. (2010) 5 İki Terimli MR  aexp(k t)  bexp(k t) Bhattacharya ve ark. (2015) 0 1 6 İki Terimli Eksponansiyel MR  aexp(kt)  (1 a)exp(kat) Evin (2011) 7 Wang ve Singh MR 1 at  bt 2 Arumuganathan ve ark. (2009) 8 Difuzyon Yaklaşım MR  aexp(kt)  (1 a)exp(kbt) Taşkın ve ark. (2017) 9 Verma ve ark. MR  a exp(kt)  (1 a)exp(gt) Faal ve ark. (2015) 10 Midilli ve ark. MR  a exp(kt n )  bt Midilli ve ark. (2002) 3.2.7. Renk değerlerinin belirlenmesi ve hesaplanması Havuç ve patates örneklerinin rengi, tüm deneyler için örneklerdeki dört farklı noktada bir renk ölçer cihazı (Hunter Lab, ABD) kullanılarak ölçülmüştür. L*, a* ve b* 'nin sırasıyla parlaklık, yeşil / kırmızı ve mavi / sarı kromatik bileşenleri temsil ettiği bir renk sistemi kullanılmıştır. Taze havuç ve patates örnekleri için renk parametreleri L0*, a0* ve b0* olarak not edilmiştir. Deneyler yapılırken, renk ölçümlerinin her birinden önce, standart bir beyaz ve siyah plaka vasıtasıyla kolorimetre kalibre edilmiştir. Her kullanımdan önce, ışık kaynağı üzerine, kolorimetrenin burun konisine yakın bir miktar 20 örnek taşıyan bir cam hücre yerleştirilmiş ve daha sonra L0*, a0*, b0*, L*, a* ve b* değerleri not edilmiştir. Ek olarak, elde edilen renk parametreleri toplam renk farklılıkları (ΔE), Chroma değeri (C) ve hue açısı (α) değerleri aşağıdaki eşitlikler kullanılarak hesaplanmıştır (Tian ve ark. 2016, Zhao ve ark. 2017). C  (a2  b2 ) (3.3) b   tan 1( ) (3.4) a ΔE = (L*  L*)2 * * 2 *0  (a0  a )  (b0 b * )2 (3.5) 3.2.8. Rehidrasyon oranının belirlenmesi Rehidrasyon değerlerinin belirlenebilmesi için kurutulmuş havuç ve patates dilimleri (10 ± 0.1 g), 14 saat boyunca 20 °C'de damıtılmış su içine, 1: 50 katı / sıvı oranında olacak şekilde yerleştirilmiştir (Vega-Gálvez ve ark. 2009). Daha sonra havuç ve patates dilimleri çıkarılmış, 30 saniye süreyle boşaltılmış ve ± 0.001 g hassasiyetine sahip bir elektronik dijital terazi (Shimadzu, Japonya) kullanılarak tartılmıştır. Her uygulama için bu işlem üç tekerrür halinde tekrar edilmiştir. Sonunda, rehidrasyon oranı (R) aşağıdaki eşitlik kullanılarak hesaplanmıştır (Sunjka ve ark. 2008). Burada M1 ve M 2 sırasıyla rehidrasyondan önce ve sonra numune ağırlıkları olarak gösterilmiştir. M R 2 M1 (3.6.) M1 3.2.9. PH değerlerinin belirlenmesi Taze ve kurutulmuş havuç ve patates örneklerinin pH ölçümü, pH metre (Jenco, ABD) kullanılarak yapılmıştır. Kurutulmuş örnekler saf su içerisinde bekletilmiştir. Ardından pH metre probu çözelti içerisine daldırılıp ölçüm gerçekleştirilmiştir. Taze havuç ve patates örneklerinin suyu çıkarıldıktan sonra prob yardımı ile pH ölçümü yapılmıştır. Deneyler 3 tekerrür halinde gerçekleştirilmiştir. 21 3.2.10. Suda çözünen kuru madde miktarı (°Briks) değerlerinin belirlenmesi Taze ve kurutulmuş havuç ve patates örneklerinin °Briks değerleri dijital refraktometre (Milwaukee, Romanya) kullanılarak belirlenmiştir. Kurutulmuş havuç ve patates örnekleri saf su içinde bekletilmiştir. Çok katlı tülbent yardımı ile süzülüp °Briks değerleri belirlenmiştir. Taze havuç ve patates örneklerinin °Briks değerleri ise ürünlerin suyu çıkarılıp çok katlı tülbent yardımı ile süzüldükten sonra tespit edilmiştir. Deneyler 3 tekrar halinde gerçekleştirilmiştir. 3.2.11. Verilerin değerlendirilmesi Modelleme çalışmalarında MATLAB (MathWorks Inc., Natick, MA) paket programı kullanılmıştır. Farklı kurutma koşullarından elde edilen verilerin işlenmesinde MS-Excel programı kullanılmıştır. Ayrıca elde edilen verilerin istatistiksel olarak değerlendirilmesinde JMP (Versiyon 7, ABD) paket programı kullanılarak varyans analizi ile karşılaştırma testi yapılmıştır. Veriler %5 önem seviyesinde analiz edilmiştir. 2 En iyi modelin belirlenmesinde ki-kare (  , Eşitlik 3.7.), hataların karelerinin karekök ortalaması (RMSE, Eşitlik 3.8.) ve belirtme katsayısı ( R 2 ) istatistiksel kriterleri uygulanmıştır. N  (MRexp,i  MRpre,i ) 2  2  İ1 (3.7.) N  z n  (MRpre,i  MR 2 exp,i ) RMSE İ1 (3.8.) N MRexp,i , i . Deneysel nem oranı, MRpre,i , i . Tahmin edilen nem oranı, N gözlemlenen deneysel veri adedi, R 2 belirtme katsayısı, z modelde yer alan bağımsız değişken sayısıdır. 22 4. BULGULAR ve TARTIŞMA Bu bölümde deney sonuçları incelenmiştir. 4.1. Havuç Kurutma Bu bölümde farklı yöntemlerle kurutulan havuç ürününün deney sonuçlarından bahsedilmiştir. 4.1.1. Havuç ürününün nem içeriğinin değişimi Farklı kurutma koşulları uygulanarak elde edilen havuç ürünün nem içeriklerinin zamanla değişimi Şekil 4.1’de gösterilmiştir. Kuruma sürelerinin farklı sıcaklık, dilim kalınlığı ve uygulanan ultrases ön işlem süresine bağlı olarak değiştiği gözlemlenmiştir. 70 C’de kurutulan ultrases ön işlemi uygulanmamış 4 mm kalınlığındaki havuç örneklerinin istenen son nem seviyesine getirilmesi 190 dakika sürerken, 70 C’de kurutulan ultrases ön işlemi uygulanmamış 2 mm kalınlığındaki havuç örneklerinin istenen nem seviyesine ulaşma süresi ise 130 dakikada sürmüştür. Bu durum dilim kalınlığının artışının kuruma süresini arttırdığı ispatlanmıştır. Benzer sonuçlar Sonmete ve ark. (2017) yılında yaptığı farklı dilim kalınlıklarındaki havuç örneklerinin zorlanmış konvektif yöntemle kurutulmasında da gözlemlenmiştir. 60 C sıcaklıkla kurutulan ultrases ön işlemi uygulanmamış (kontrol), US20 ve US40 uygulanmış 2 mm kalınlığındaki havuç örnekleri sırasıyla 170, 160 ve 150 dakikada kurutulurken, 70 C sıcaklıkla ultrases ön işlemi uygulanmamış (kontrol), US20 ve US40 uygulanmış 2 mm kalınlığındaki havuç örnekleri ise sırasıyla 130, 120 ve 110 dakikada kurutulmuştur. Bu durum ise uygulanan kurutma sıcaklığı artışının havuç örneklerinin kuruma sürelerini azalttığını göstermiştir. Demiray ve ark. (2017) soğanın konvektif yöntemle kurutulması çalışmasında sıcaklığın artışının ısı transfer katsayısını arttırdığını ve böylelikle ürünlerin daha kısa sürede kuruduğunu belirtmişlerdir. Bu sonuçlar yapılan tez çalışmasıyla benzerlik göstermiştir. Farklı sürelerde uygulanan ultrases ön işlemin aynı sıcaklık ve dilim kalınlıklarında kurutulan örnekler üzerinde kuruma sürelerine etkisi incelendiğinde uzun süre ultrases ön işlemden geçen havuçların daha kısa sürede denge nemine ulaştıkları gözlemlenmiştir. En uzun 23 kuruma süresi 260 dakika ile 60 C’de 4 mm kalınlıktaki ultrases ön işlem görmemiş havuç örneklerinde tespit edilirken, en kısa kuruma süresi 110 dakika ile 70 C’de kurutulan 2 mm kalınlıktaki 40 dakika ultrases uygulanmış havuç örneklerinde görülmüştür. Toplam kuruma süresi açısından ultrases ön işlemden en çok etkilenen 70 C’de kurutulan 2 mm kalınlıktaki havuç dilimlerinin olduğu gözlemlenmiştir. Diğer bir değişle, 70 C’de kurutulan 2 mm kalınlıktaki havuç dilimlerinin ultrases işleminin 20 ve 40 dakika uygulandığı deneylerde ultrases ön işleminin uygulanmadığı örneklere kıyasla kurutma süreleri sırasıyla % 7,69 ve % 15,39 oranında düşmüştür. Fijalkowska ve ark. (2016) elmanın kurutulması çalışmalarında ultrases ön işlemi uygulanmış örneklerin ön işlem görmemiş örneklere kıyasla kuruma süresini % 13-17 azalttığını tespit etmişlerdir. Bu sonuçlar yapılan deneylerle paralellik göstermiştir. 24 Şekil 4.1. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin nem içeriklerinin zamanla değişimi 25 4.1.2. Havuç ürününün kuruma hızı değişimi Şekil 4.2’de kurutulan havuç örneklerinin farklı kurutma koşullarında kuruma hızlarının zamanla değişimi gösterilmiştir. Şekil 4.2 incelendiğinde, tüm kurutma koşullarında kurutmanın ilk evrelerinde nem hızlı bir şekilde uzaklaşırken sonraki evrelerde kuruma hızının zamanla azaldığı görülmüştür. Ayrıca, tüm kurutma koşullarında meydana gelen azalan hız periyodu davranışı, Vega‐Gálvez ve ark. (2014) tarafından yapılan bektaşi üzümü kurutma çalışmasının sonuçlarıyla benzerlik göstermiştir. Havuç örneklerinin tüm kurutma koşulları incelendiğinde, 60 C’de ve 4 mm kalınlığındaki havuç dilimlerinin kurutulması koşullarında kuruma hızının en düşük seviyede olduğu gözlenmiştir. En yüksek kuruma hızı ise 70 C’de kurutulan 2 mm kalınlığındaki havuç örneklerinden elde edilmiştir. Bu sonuçlara göre havucun kurutulmasında dilim kalınlığının artışının kuruma hızını azalttığı sonucuna varılmıştır. Erenturk ve Erenturk (2007) havuç örneklerinin farklı dilim kalınlıklarında gerçekleştirdikleri kurutma işleminde aynı etkiyi gözlemlemişlerdir. Ayrıca, 70 C’de kurutulan havuç ürünlerinin kuruma hızları 60 C’de kurutulan ürünlere göre daha yüksek bulunmuştur. Deneylerde kullanılan kurutma sıcaklığının artışı ile havuç ürünün kuruma hızı artmıştır. Bu sonucun literatür ile uyumlu olduğu saptanmıştır (Murthy ve Manohar 2014). Sonuç olarak, yüksek sıcaklıkta kurutulan ve daha ince yapıdaki havuç dilimlerinin kuruma hızlarının daha yüksek olduğu bulunmuştur. 26 Şekil 4.2. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin kuruma hızlarının nem içerikleri ile değişimi 27 4.1.3. Havuç ürününün kuruma eğrilerinin modellenmesi İstatistiksel hesaplamaların sonucunda ortaya çıkan havuç örneklerinin farklı kurutma koşulları altında modellenmesine ait veriler Çizelgeler 4.1-4.3 arasında sunulmuştur. Çizelgeler incelendiğinde R2, RMSE ve χ2 değerleri sırasıyla 0,9058-0,9999, 0,0041- 0,1067 ve 0,2038 x 10-4-101,4310 x 10-4 arasında değiştiği görülmektedir. Veriler ışığında en uygun modelin Midilli ve ark. modeli olduğu tespit edilmiştir. En uygun modelin R2, RMSE ve χ2 değerleri sırasıyla 0,9991-0,9999, 0,0041-0,0102 ve 0,2038 x 10-4-0,9932 x 10-4 arasında değişmiştir. Tüm kurutma koşullarında en uygun model ile deneysel sonuçların karşılaştırılması Şekil 4.3 ve Şekil 4.4’te gösterilmiştir. Şekillerden de anlaşıldığı gibi, Midilli ve ark. modelinin deneysel sonuçlarla iyi uyum içinde olduğu görülmektedir. Bu durum havuç örneklerinin farklı kurutma koşulları altında kurutma kinetiklerini en iyi tanımlayan modelin Midilli ve ark. modeli olduğunu kanıtlamıştır (Doymaz 2017). Kaveh ve ark. (2018) badem çekirdeklerinin kurutma işleminin modellemesi çalışmasında 15 farklı ince tabaka kurutma yöntemi kullanmışlardır. Yapılan tez çalışmasına benzer olarak badem çekirdeklerinin kurutma kinetiklerini en iyi açıklayan modelin Midilli ve ark. modeli olduğunu tespit etmişlerdir. Nowacka ve ark. (2012) yaptıkları çalışmada benzer sonuçları belirlemişlerdir. 28 Çizelge 4.1. Ultrases ön işlem uygulaması (US0) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları 60oC-2mm 60oC-4mm 70oC-2mm 70oC-4mm No Model Model Model Model R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) Katsayıları Katsayıları Katsayıları Katsayıları a=1,109 a=1,105 a=1,106 a=1,112 1 0,9643 0,0612 36,5185 0,9737 0,0521 36,0550 0,9578 0,0717 35,7712 0,9598 0,0661 66,0655 k=0,01476 k=0,01031 k=0,02003 k=0,0125 2 k=0,01333 0,9516 0,0736 56,2552 k=0,00935 0,9619 0,0628 55,7710 k=0,01819 0,9472 0,0801 53,6611 k=0,01123 0,946 0,0766 78,5804 k=0,001356 k=0,001231 k=0,001636 k=0,0009726 3 0,9971 0,0181 2,8085 0,9967 0,0185 1,5094 0,9975 0,0173 0,5100 0,9949 0,0234 10,2447 n=1,518 n=1,423 n=1,585 n=1,536 a=1,494 a=1,35 a=1,464 a=1,677 4 k=0,007417 0,9957 0,0219 5,8591 k=0,006001 0,9972 0,0171 8,5241 k=0,01042 0,9912 0,0328 10,4079 k=0,005285 0,9971 0,0178 7,9318 c=-0,4506 c=-0,3083 c=-0,417 c=-0,641 a=-33,68 a=-16,18 a=0,5944 a=0,5559 ko=0,004427 ko=0,001612 ko=0,02005 ko=0,01247 5 0,9658 0,0618 32,5829 0,9731 0,0528 5,7625 0,9493 0,0785 3,3533 0,9548 0,0701 23,5053 b=34,61 b=17,08 b=0,5092 b=0,5517 k1=0,004581 k1=0,001838 k1=0,01992 k1=0,01243 a=0,00005247 a=0,00006153 a=0,0000603 a=0,00007 6 0,9486 0,0758 57,4687 0,9604 0,0640 57,6468 0,9428 0,0834 56,3670 0,9430 0,0787 85,1498 k=253,9 k=151,9 k=301,9 k=160,4 a=-0,00941 a=-0,006743 a=-0,01287 a=-0,007752 7 0,9960 0,0212 6,3707 0,9981 0,0138 8,3594 0,9928 0,0295 9,6667 0,9969 0,0185 7,6284 b=0,00002012 b=0,00001103 b=0,0000383 b=0,0000125 a=0,08977 a=0,1217 a=-16,91 a=-21,87 8 k=7,641 0,9097 0,1005 13,6481 k=7,23 0,9114 0,0957 10,8789 k=0,03961 0,9931 0,0289 2,7085 k=0,02204 0,9867 0,03797 18,2005 b=0,001587 b=0,001138 b=0,9433 b=0,965 a=14,07 a=54,09 a=-4,771 a=-6,744 9 k=0,02656 0,9939 0,0261 31,8743 k=0,01833 0,9948 0,0231 29,3644 k=0,004097 0,9889 0,0367 23,8672 k=0,001805 0,9955 0,0220 51,6499 g=0,0285 g=0,01863 g=0,005684 g=0,002574 a=0,9959 a=0,997 a=0,9882 a=0,9955 k=0,002121 k=0,002026 k=0,001978 k=0,001862 10 0,9997 0,0060 0,8480 0,9994 0,0080 0,6113 0,9992 0,0102 0,2908 0,9995 0,0074 3,8142 n=1,384 n=1,291 n=1,514 n=1,345 b=-0,0004517 b=-0,0002912 b=-0,0003601 b=-0,0006375 29 Çizelge 4.2. Ultrases ön işlem uygulaması (US20) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları 60oC-2mm 60oC-4mm 70oC-2mm 70oC-4mm No Model Model Model Model R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) Katsayıları Katsayıları Katsayıları Katsayıları a=1,115 a=1,114 a=1,101 a=1,112 1 0,9598 0,06824 44,9462 0,9708 0,0557 29,9805 0,9587 0,0701 48,4495 0,9652 0,06238 32,0821 k=0,01582 k=0,01064 k=0,0202 k=0,01423 2 k=0,01423 0,9463 0,07887 62,5187 k=0,009574 0,9569 0,0676 45,8135 k=0,01839 0,9488 0,0781 60,5028 k=0,01283 0,9520 0,0732 54,4044 k=0,001184 k=0,001007 k=0,001879 k=0,001252 3 0,9975 0,0171 3,0743 0,9977 0,0155 2,6344 0,9973 0,0179 3,4604 0,9978 0,0155 2,6167 n=1,572 n=1,473 n=1,558 n=1,522 a=1,515 a=1,379 a=1,568 a=1,453 4 k=0,007838 0,9935 0,0275 6,3954 k=0,00607 0,9957 0,0213 3,3752 k=0,009476 0,9944 0,0259 4,7423 k=0,007491 0,9947 0,0243 4,4587 c=-0,4662 c=-0,3288 c=-0,5288 c=-0,4052 a=-71,41 a=-16,18 a=-43,64 a=-46,25 ko=0,007925 ko=0,002207 ko=0,0109 ko=0,0073 5 0,9318 0,0889 79,1744 0,9701 0,0563 31,3673 0,9285 0,0923 85,1540 0,9323 0,0870 76,4435 b=72,34 b=24,65 b=44,59 b=47,18 k1=0,007986 k1=0,002365 k1=0,01103 k1=0,007378 a=0,00005243 a=0,00005972 a=0,00006195 a=0,00005088 6 0,9427 0,0815 66,7051 0,9551 0,0690 47,7403 0,9441 0,0816 66,0223 0,9492 0,0754 57,6220 k=271,4 k=160,3 k=296,8 k=252 a=-0,01 a=-0,006888 a=-0,01286 a=-0,009122 7 0,9937 0,0269 7,5849 0,9964 0,0194 3,6021 0,9949 0,0247 5,7564 0,9952 0,0231 5,3816 b=0,00002251 b=0,00001137 b=0,00003648 b=0,0000193 a=1,617 a=0,1096 a=0,08304 a=0,09517 8 k=0,01392 0,9388 0,0842 66,5104 k=7,289 0,9097 0,0979 91,8380 k=10,69 0,9058 0,1067 101,4310 k=7,641 0,9082 0,1012 97,5717 b=0,9647 b=0,001171 b=0,001579 b=0,00152 a=-4,072 a=-6,082 a=-15,15 a=-17,43 9 k=0,002753 0,9909 0,0324 11,0004 k=0,002669 0,9935 0,02619 6,6677 k=0,004068 0,9926 0,0298 8,3745 k=0,00335 0,9925 0,0289 8,4348 g=0,004226 g=0,003317 g=0,004629 g=0,003679 a=0,9913 a=0,9936 a=0,9945 a=0,9925 k=0,001605 k=0,001425 k=0,002745 k=0,001715 10 0,9995 0,0078 0,8635 0,9995 0,0070 0,5506 0,9997 0,0059 0,4265 0,9997 0,0058 0,4149 n=1,474 n=1,377 n=1,431 n=1,426 b=-0,0003711 b=-0,0002289 b=-0,0006061 b=-0,0003238 30 Çizelge 4.3. Ultrases ön işlem uygulaması (US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları 60oC-2mm 60oC-4mm 70oC-2mm 70oC-4mm No Model Model Model Model R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) Katsayıları Katsayıları Katsayıları Katsayıları a=1,109 a=1,106 a=1,105 a=1,124 1 0,9569 0,0705 47,4068 0,9705 0,0555 30,6869 0,9480 0,0793 60,2714 0,9596 0,0685 41,1737 k=0,01632 k=0,01069 k=0,02036 k=0,01478 2 k=0,01473 0,9447 0,0799 62,8898 k=0,009669 0,9581 0,0660 44,1224 k=0,01841 0,9372 0,0871 74,4565 k=0,01317 0,9434 0,0811 62,4635 k=0,001253 k=0,001143 k=0,001362 k=0,000952 3 0,9960 0,0216 4,3751 0,9964 0,0194 3,7832 0,9966 0,0203 4,0315 0,9984 0,0135 1,6963 n=1,572 n=1,45 n=1,643 n=1,595 a=1,604 a=1,421 a=1,918 a=1,536 4 k=0,007376 0,9944 0,0255 5,1535 k=0,005735 0,9973 0,0168 2,0924 k=0,00731 0,9938 0,0274 5,5831 k=0,007267 0,9931 0,0284 5,6353 c=-0,5638 c=-0,3818 c=-0,881 c=-0,4786 a=-71,41 a=-36,56 a=-60,85 a=-47,15 ko=0,009232 ko=0,003097 ko=0,03816 ko=0,007904 5 0,9244 0,0935 86,6728 0,9676 0,0581 33,9441 0,9871 0,0395 14,8585 0,9274 0,0918 80,3190 b=43,92 b=37,47 b=61,85 b=48,09 k1=0,009324 k1=0,003197 k1=0,03757 k1=0,007983 a=0,00005406 a=0,00006127 a=0,00006074 a=0,00005272 6 0,9408 0,0827 67,3999 0,9563 0,0675 46,0582 0,9309 0,0914 81,9258 0,9398 0,0836 66,3868 k=272,5 k=157,8 k=303 k=249,9 a=-0,01024 a=-0,006915 a=-0,0124 a=-0,009233 7 0,9947 0,0247 6,0663 0,9979 0,0149 2,1637 0,9934 0,0282 7,5731 0,9922 0,0301 8,4639 b=0,00002263 b=0,00001126 b=0,00002828 b=0,00001883 a=0,07647 a=0,1042 a=0,0432 a=0,07207 8 k=13,5 0,9062 0,1041 99,5592 k=7,25 0,9138 0,0948 86,4818 k=9,164 0,9058 0,1059 100,7923 k=7,582 0,9063 0,1043 97,7858 b=0,001008 b=0,001194 b=0,001919 b=0,001613 a=-7,155 a=-4,088 a=-3,887 a=-4,373 9 k=0,002744 0,9925 0,0294 8,5859 k=0,002339 0,9959 0,0206 4,1715 k=0,001895 0,9918 0,0315 9,5014 k=0,002449 0,9895 0,0349 11,6555 g=0,003675 g=0,0033 g=0,004058 g=0,003744 a=0,9899 a=0,9956 a=0,992 a=0,9962 k=0,001855 k=0,001944 k=0,002033 k=0,001318 10 0,9991 0,0102 0,9932 0,9995 0,0072 0,4318 0,9996 0,0069 0,3934 0,9999 0,0041 0,2038 n=1,443 n=1,305 n=1,5 n=1,499 b=-0,0005438 b=-0,0003633 b=-0,0008116 b=-0,0003083 31 Şekil 4.3. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin zamanla değişimi 32 Şekil 4.4. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin karşılaştırılması 33 4.1.4. Havuç ürününün renk değişimi Renk parametresi gıda ürünlerinin tüketici tarafından tercihinde önemli bir rol oynamaktadır. Ürün üzerindeki homojen renk dağılımı ürünün kalitesini gösterir ve tüketici kabulü üzerinde önemli etkileri vardır (Öztürk ve ark. 2017). Taze ve kurutulmuş havuç örneklerinin renk değerleri Çizelge 4.4’te verilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, havuç örneklerinin L* değerleri 58,110 ile 47,796 arasında değiştiği görülmektedir. En düşük L* değeri 70 C sıcaklıkla kurutulan ultrases ön işlemden geçmemiş 4 mm kalınlığındaki örneklerde bulunmuştur. L* değeri açısından taze havuç örnekleri ile 60 C sıcaklıkla kurutulan 20 dakika ultrases ön işlemden geçmiş 2 mm kalınlığındaki havuç örnekleri arasında istatistiksel fark görülmemiştir (p>0,05). En yüksek a* değeri taze havuç ürününde tespit edilmiştir. Uygulanan kurutma işlemlerinin sonucunda ürünlerin a* değerlerinde azalma gözlemlenmiştir. Ön işlemler (US0, US20 ve US40) uygulanarak 2 mm kalınlığa sahip ve 70 C’de kurutulan ürünlerin a* değerlerinde istatistiksel açıdan bir değişme olmadığı belirlenmiştir (p>0,05). Sonuçlar incelendiğinde, b* değerlerindeki en büyük değişimin 70 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 4 mm kalınlığındaki havuç örnekleri ile 70 C’de kurutulan ultrases ön işlem uygulanmamış 2 mm kalınlığındaki havuç örneklerinden elde edilen değerlerde oldukları tespit edilmiştir (p<0,05). L*, a* ve b* değerlerinin belirlenmesi ile toplam renk değişimi (ΔE), Kroma (C), Hue açısı (α°) değerleri hesaplanmıştır. Renk doygunluğunu ifade eden C değeri en yüksek taze üründe en düşük ise 70 C sıcaklıkla kurutulan ultrases ön işlem uygulanmamış 2 mm kalınlığındaki havuç örnekleri ve 70 C sıcaklıkla kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 4 mm kalınlığındaki havuç örneklerinde görülmüştür. Hue açısı (α°) değerleri 52,011 ile 44,739 arasında değişirken, ΔE değerleri ise 41,940 ile 36,975 arasında değişkenlik göstermiştir. Örneklerin ΔE değerleri incelendiğinde 70 C’de kurutulan 2 mm kalınlığındaki 40 ve 20 dakika ultrases ön işlem uygulanmış örneklerin değerleri arasında istatistiksel bir fark görülmemiştir (p>0,05). 60 C’de kurutulan 2 mm kalınlığındaki örneklerde ultrases ön işlem süresi arttıkça ΔE değerlerinde azalma meydana gelmiştir (p<0,05). Demiray ve Tülek (2015) havucun sıcak hava ile kurutulması sonucunda meydana gelen renk değişimlerini incelemişlerdir. Kurutma işlemleri sonucunda havuç örneklerinin L*, a* ve b* renk değerlerinin 34 azaldığını ΔE değerlerinin ise arttığını tespit etmişlerdir. Bu sonuçlar çalışmamızla benzerlik göstermiştir. Çizelge 4.4. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin renk değerleri Kurutma Renk Parametreleri Yöntemi L* a* b* C α ∆E Taze 58,110(1,186)a 34,152 (0,454)a 43,686(0,134)a 55,452(0,221)a 52,011(0,433)a - US0 60C-4mm 50,572(1,242)ef 31,086(0,459)e 32,544(0,646)de 45,005(0,784)c 46,334(0,151)d 40,061(0,337)cd 70C-4mm 47,796(0,561)g 30,756(0,136)e 33,606(0,114)b 45,555(0,174)c 47,560(0,042)b 40,758(0,194)b 60C-2mm 53,128(0,696)cd 32,294(0,201)cd 31,976(0,280)e 45,446(0,339)c 44,739(0,078)f 40,237(0,163)bc 70C-2mm 50,116(1,164)f 27,634(0,266)g 27,602(0,294)h 39,058(0,395)f 44,989(0,048)f 39,216(0,457)ef US20 60C-4mm 51,896(0,334)de 29,146(0,151)f 32,084(0,176)e 43,346(0,228)d 47,771(0,055)b 37,969(0,072)h 70C-4mm 50,900(1,533)ef 32,942(0,699)bc 31,168(0,748)f 45,350(1,022)c 43,436(0,083)g 41,940(0,259)a 60C-2mm 57,280(0,323)ab 33,210(0,147)b 32,896(0,560)cd 46,746(0,338)b 44,747(0,579)f 39,456(0,250)de 70C-2mm 53,112(0,862)cd 27,414(0,307)g 29,476(0,359)g 40,254(0,471)e 47,099(0,043)c 36,975(0,251)ı US40 60C-4mm 50,962(0,648)ef 30,874(0,178)e 33,252(0,324)bc 45,375(0,358)c 47,147(0,117)c 39,492(0,225)de 70C-4mm 51,554(1,455)e 27,596(0,444)g 28,164(0,466)h 39,430(0,643)ef 45,607(0,026)e 38,324(0,496)gh 60C-2mm 55,954(0,777)b 31,934(0,316)d 32,602(0,357)de 45,636(0,473)c 45,616(0,071)e 38,771(0,110)fg 70C-2mm 53,400(1,753)c 27,654(1,703)g 28,992(1,080)g 40,069(1,937)e 46,404(0,808)d 37,303(1,363)ı Her bir renk parametresi sütunun istatistiği ayrı ayrı uygulanmıştır ve aynı sütunda farklı harfler taşıyan ortalamalar arasındaki farklılıklar önemlidir (p<0,05). 4.1.5. Havuç ürününün rehidrasyon oranının değişimi Kurutulan ürünlerin rehidrasyon özelliklerinin belirlenmesi sıklıkla kullanılan kalite parametresi olarak belirtilmektedir. Ayrıca rehidrasyon parametresi, kurutma sırasındaki işlem koşullarından, örneklere uygulanan ön işlemden ve örneklerin bileşiminden etkilenen fiziksel ve kimyasal değişiklikleri göstermektedir (Doymaz 2014). Farklı kurutma koşullarında kurutulmuş havuç örneklerinin rehidrasyon oranı değerleri Şekil 4.5’te verilmiştir. Veriler incelendiğinde, en yüksek rehidrasyon oranı değeri (6,930) 60 C’de kurutulan, 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 2 mm kalınlığındaki havuç örneklerinde bulunmuştur. En düşük değer ise (5,010) 70 C’de kurutulan, ön işlem uygulanmamış 4 mm kalınlığındaki havuç örneklerinde gözlemlenmiştir. Ayrıca, 2 mm 35 kalınlığa sahip ultrases ön işlemden geçmemiş (kontrol) havuç örneklerinde sıcaklığın artışı ile rehidrasyon oranında istatistiki açıdan bir fark tespit edilmezken (p>0,05), aynı durum 4 mm kalınlığa sahip ultrases ön işlemden geçmemiş (kontrol) havuç örneklerinde de görülmüştür (p>0,05). Şekil 4.5. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin rehidrasyon oranı sonuçları 4.1.6. Havuç ürününün pH değişimi Taze ve kurutulmuş havuç örneklerinin farklı kurutma koşullarındaki pH sonuçları Şekil 4.6’da verilmiştir. Elde edilen veriler göz önüne alındığında, taze havuç ürünün pH değeri 6,120 olarak bulunmuştur. Sonuçlar incelendiğinde, pH değerlerinde uygulanan ultrases ön işlem, sıcaklık ve dilim kalınlılarına göre taze ürüne kıyasla değişimler gözlemlenmiştir (p<0,05). En yüksek pH değeri (6,705) 60 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlemi uygulanmış 2 mm kalınlığındaki havuç örneklerinde bulunmuştur. Ürünlerdeki asitlik pH değerine bağlı olarak değişmektir. PH değerinin artışı asitliğin azaldığını ifade etmektedir. Kurutma işlemi sonucunda asitlik kaybı görülebilmektedir. Literatür incelendiğinde Sra ve ark. (2011) yaptıkları çalışmada 4 farklı havuç çeşidinin pH değerlerini 6,5 ile 6,6 arasında bulmuşlardır. Bu değerler yapılan tez çalışmasında kullanılan taze havuç örnekleriyle benzerlik göstermiştir. Çakmak ve ark. (2016) mantar dilimlerini elektroplazmolisiz ve ultrases ön işlemi uygulayarak 50 C sıcaklıkla kurutmuşlardır. Kurutulmuş ve ön işleme uğramamış mantar örneklerinin pH değeri ön 36 işleme maruz bırakılmış mantar örneklerinden daha düşük bulunmuştur. Böylece ön işlem ile asitlik değerinin azaldığını saptamışlardır. Ayrıca taze mantar örneklerinin pH değeri kurutulmuş örneklere göre daha düşük olduğunu belirlemişlerdir. Sonuç olarak, kurutma ile asitlik değerinin düştüğünü tespit etmişlerdir. Elde edilen sonuçlar yapılan tez çalışması ile benzerlik göstermiştir. Şekil 4.6. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin pH değeri sonuçları 4.1.7. Havuç ürününün suda çözünür kuru madde (°Briks) değişimi Taze ve farklı kurutma koşuları altında kurutulan havuç örneklerinin suda çözünür kuru madde değerleri Şekil 4.7’de gösterilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde en düşük değer taze üründe (6,8 °Briks) olarak tespit edilmiştir. Ayrıca, kurutma koşullarının taze ürünün °Briks değerine önemli bir etkisi olduğu gözlemlenmiştir (p<0,05). Taze ürüne en yakın değer 60 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 4 mm kalınlığındaki havuç örneklerinde tespit edilmiştir (p<0,05). Tüm °Briks değerleri göz önüne alındığında, en yüksek değer (68,70) 70 C’de kurutulan 20 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 4 mm kalınlığındaki havuç örneklerinde görülmüştür. Literatürde yapılan çalışmalarda taze havuç örneklerinin °Briks değeri Alegria ve ark. (2009), Vargas ve ark. (2009) ve Lima ve ark. (2001) tarafından sırasıyla 9,70, 9,20 ve 8,48 olarak bulunmuştur. Elde edilen bu değerler yaptığımız çalışmadaki taze havuç °Briks değerlerinden daha yüksek bulunmuştur. Bu farklılık ürün çeşidine, yetiştiği toprak yapısına, büyüme koşullarına hasat zamanına ve genetik faktörlere bağlı olabilmektedir (Er ve Özcan 2010). 37 Uslu (2015) kamkatın kurutulması üzerine yaptığı tez çalışmasında kurutulmuş kamkat örneklerinin °Briks değerini yaş meyvenin °Briks değerinden yüksek bulmuştur. Bu sonuç yapılan çalışma ile benzerlik göstermiştir. Şekil 4.7. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan havuç örneklerinin °Briks değeri sonuçları 4.2 Patates Kurutma Bu bölümde kurutulmuş patates ürününün deneysel sonuçları verilmiştir. 4.2.1. Patates ürününün nem içeriğinin değişimi Patatesin farklı sıcaklık (60 ve 70 °C), dilim kalınlığı (2 ve 4 mm) ve sürelerde ultrases ön işlem uygulanarak kurutulmasına ait nem zaman eğrileri Şekil 4.8’de verilmiştir. Şekiller incelendiğinde, patatesin en kısa kurutma süresi 110 dakika, en uzun kurutma süresi 250 dakika olduğu görülmektedir. 60 °C’de kurutulan 2 mm kalınlığındaki ön işlemden geçmemiş patates örneği 170 dakikada istenilen nem seviyesine ulaşırken, aynı sıcaklıkta kurutulan 4 mm kalınlığındaki ön işlemden geçmemiş patates örneği istenen nem seviyesine 250 dakikada ulaşmıştır. Ürünlerin dilim kalınlıklarının artması kuruma süresinin uzamasına sebep olmuştur. Benzer etkiyi Doymaz ve Özdemir (2014) domatesin farklı dilim kalınlıklarında kurutulmasında gözlemlemişlerdir. Kurutma sıcaklığının etkisinin belirlenmesi amacıyla sonuçlar incelendiğinde, 60 °C’de kurutulan ultrases ön işlemi görmemiş 2 mm kalınlığındaki örneğin kuruması 170 dakika, aynı 38 kalınlıkta 70 °C’de ön işlem görmemiş örneğin kuruması ise 130 dakika sürmüştür. Sıcaklığın artışı ile birlikte ürünün kuruma süresi azalmıştır. Meisami-Asl (2009) çalışmasında elma dilimlerini 40, 50, 60 ve 70 °C’de kurutmuş ve yüksek sıcaklıkta ürünlerin daha kısa sürede kuruduğunu tespit etmiştir. Şekil 4.8’de görüldüğü gibi, ultrases ön işlem uygulamasının her bir kurutma koşulunda kuruma süresini azalttığı gözlemlenmiştir. 70 °C’de kurutulan 4 mm kalınlığındaki ön işlem görmemiş patates örnekleri ile aynı sıcaklıkta kurutulmuş ve aynı dilim kalınlığında 20 ve 40 dakika ön işlem görmüş patates örneklerinin kuruma süreleri sırasıyla 200, 190 ve 170 olarak bulunmuştur. Patatesin tüm kurutma şartları incelendiğinde uygulanan 20 ve 40 dakika ultrases ön işlemle birlikte kuruma sürelerinde % 4-15,39 oranında azalma tespit edilmiştir. Da Silva ve ark. (2016) çalışmalarında ultrases ön işlem uygulanmış kavun örneklerinin ön işlem uygulanmamış kavun örneklerine nazaran daha kısa sürede kuruduğunu belirtmişlerdir. Sonuçlar yapılan çalışma ile aynı doğrultudadır. 39 Şekil 4.8. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin nem içeriklerinin zamanla değişimi 40 4.2.2. Patates ürününün kuruma hızı değişimi Farklı kurutma koşularında kurutulan patates örneklerinin zamana bağlı kuruma hızı değişimi Şekil 4.9’da verilmiştir. Şekil 4.9 incelendiğinde tüm kurutma koşuları için kurutmanın ilk aşamasında patates ürünlerinin nem içerikleri daha yüksektir ve suyun uzaklaşması trans-membran taşınımı ve hücre duvarı yolundan gerçekleşmektedir. Bu durum kuruma hızının ilk evrelerde yüksek olmasının sebebi olarak gösterilmektedir. Diğer evrelerde ise nem içeriği daha azdır ve kuruma hızının azaldığı tespit edilmiştir. Sonuçların genel kuruma hızı karakteristiklerine benzerlik gösterdiği görülmüştür (Purkayastha ve ark. 2013). Tüm kurutma koşullarında 70 °C’de kurutulan patates ürünlerinin kuruma hızı 60 °C’de kurutulan patates ürünlerinden daha yüksek bulunmuştur. Sıcaklığın artışı kurutma hızını arttırdığından kütle transferi daha hızlı gerçekleşmiştir. Bulunan sonuçlar literatür ile benzerlik göstermektedir (Chayjan ve ark. 2011, Doymaz 2014). 70 °C’de kurutulan, ön işlemden geçmemiş 2 mm patates örneklerinin kuruma hızı yine aynı koşullarda kurutulan 4 mm patates örneklerinden daha yüksek bulunmuştur. Sonuç olarak, ürünün kalınlığının artışı kurutma hızında azalmaya neden olmuştur. Meisami-Asl ve ark. (2010) farklı dilim kalınlıklarındaki elma örneklerini sıcak hava ile kurutmuşlardır. Yapılan tez çalışmasının bulgularına paralel olarak daha ince dilimlenmiş elma örneklerinin kuruma hızı daha yüksek bulmuşlardır. Elma dilimlerine uygulanan 20 dakikalık ultrases ön işlemin ultrases ön işlemi uygulanmamış örneklere göre kuruma hızında artışında önemli bir etkisi olmadığı fakat 40 dakikalık ön işleminin kurutma hızını önemli ölçüde arttırdığını tespit etmişlerdir. Ayrıca, Horuz ve ark. (2017) domatesin ultrases ön işlemli kurutulması çalışmalarında yapılan bu çalışma ile benzer sonuçlar elde etmiştir. 41 Şekil 4.9. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin kuruma hızlarının nem içerikleri ile değişimi 42 4.2.3. Patates ürününün kuruma eğrilerinin modellenmesi Patatesin modellenmesi çalışmasında Çizelge 3.7’de belirtilen 10 farklı ince tabaka modeli kullanılmıştır. Tüm kurutma koşullarında kullanılan modellerden elde edilen sonuçlar Çizelgeler 4.5-4.7 arasında gösterilmiştir. Çizelgelerden R2 değerlerinin 0,9315 ile 0,9997, RMSE değerlerinin 0,0051 ile 0,0841 arasında ve χ2 değerlerinin 0,1537 x 10- 4 ile 72,2669 x 10-4 arasında değiştiği gözlemlenmiştir. En yüksek R2 ve en düşük RMSE ve χ2 değerleri dikkate alındığında havucun kurutulmasında olduğu gibi tüm kurutma koşullarında patatesin kuruma davranışlarını açıklamada en iyi modelin Midilli ve ark. modeli olduğu tespit edilmiştir. Midilli ve ark modelinde R2 değerleri 0.9990-0.9997 arasında değişirken RMSE değerleri 0,0051-0,0101 ve χ2 değerleri 0,1537 x 10-4 ile 0.9990 x 10-4 arasında değişmiştir. Patatesin kurutulmasında tüm kurutma koşullarından elde edilen deneysel veriler ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen verilerden yararlanarak oluşturulan şekiller Şekil 4.10 ve 4.11’de verilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, deneysel veriler ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen verilerin uyum içinde oldukları görülmektedir. Martin‐Gomez ve ark. (2019) üzümün sıcak hava ile bütün halde kurutulmasının modellenmesinde 7 farklı ince tabaka modeli kullanmışlardır. Üzümün sıcak hava ile kuruma karakteristiklerini en açıklayan modelin Midilli ve ark. modeli olduğunu belirtmişlerdir. Bu durum yapılan çalışma ile benzerlik göstermiştir. 43 Çizelge 4.5. Ultrases ön işlem uygulaması (US0) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları 60oC-2mm 60oC-4mm 70oC-2mm 70oC-4mm No Model R2 Model Model Model RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) Katsayıları Katsayıları Katsayıları Katsayıları a=1.108 a=1,104 a=1,106 a=1,107 1 0,9654 0,0611 37,6704 0,9745 0,05131 25,6329 0,9567 0,0711 49,1318 0,9709 0,0548 28,3457 k=0.01389 k=0,01081 k=0,01812 k=0,01177 2 k=0,01252 0,9522 0,0719 53,2620 k=0,009815 0,9629 0,0619 38,2560 k=0,01639 0,9449 0,0801 64,1898 k=0,0106 0,9572 0,0665 42,4739 k=0,001285 k=0,001272 k=0,001425 k=0,001271 3 0,9980 0,0147 2,4007 0,9981 0,0141 1,8947 0,9975 0,0172 2,6834 0,9976 0,0157 2,5173 n=1,513 n=1,431 n=1,584 n=1,461 a=1,541 a=1,308 a=1,622 a=1,497 4 k=0,006748 0,9954 0,0224 3,9049 k=0,006729 0,9944 0,0240 3,8094 k=0,008182 0,9925 0,0295 6,9410 k=0,005962 0,9972 0,0171 1,5463 c=-0,498 c=-0,2601 c=-0,5789 c=-0,4548 a=0,5096 a=-0,1604 a=0,5487 a=0,5537 ko=0,01382 ko=2,876 ko=0,01802 ko=0,01177 5 0,9605 0,0654 43,3982 0,9795 0,0460 18,4921 0,9480 0,0779 59,6806 0,9675 0,0580 31,6397 b=0,5958 b=1,161 b= 0,5543 b=0,5537 k1=0,01391 k1=0,01136 k1=0,01814 k1=0,01177 a=0,00005184 a=0,00006269 a=0,00005776 a=0,00006606 6 0,9492 0,0742 56,6086 0,9614 0,0632 39,8669 0,9403 0,0834 69,5607 0,9549 0,0683 44,7296 k=241,6 k=156,5 k=283,7 k=160,5 a=-0,008889 a=-0,0072 a=-0,01146 a=-0,007586 7 0,9952 0,0227 5,2790 0,9967 0,0186 3,4642 0,9928 0,0290 8,4322 0,9967 0,0184 2,8393 b=0,0000176 b=0,00001288 b=0,00002819 b=0,00001306 a=245,3 a=1,009 a=2,033 a=-39,81 8 k=0,0262 0,9954 0,0224 5,2521 k=0,009803 0,9597 0,0645 39,8324 k=0,01539 0,9359 0,0865 68,5316 k=0,02151 0,9955 0,0215 4,2246 b=1,004 b=0,8719 b=0,9412 b=0,9783 a=-3,967 a=-10,91 a=-5,807 a=-3,959 9 k=0,00239 0,9933 0,0270 7,4337 k=0,003309 0,9927 0,0275 7,6127 k=0,002732 0,9902 0,0338 11,4997 k=0,002121 0,9952 0,0224 4,3604 g=0,003744 g=0,003676 g=0,004012 g=0,003262 a=0,9939 a=0,9856 a=0,9893 a=1,003 k=0,001779 k=0,001367 k=0,00178 k=0,002165 10 0,9997 0,0059 0,4423 0,9990 0,0101 0,9990 0,9991 0,0101 0,8759 0,9997 0,0060 0,2432 n=1,411 n=1,4 n=1,503 n=1,313 b=-0,0003762 b=-0,000128 b=-0,0004314 b=-0,0004204 44 Çizelge 4.6. Ultrases ön işlem uygulaması (US20) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları 60oC-2mm 60oC-4mm 70oC-2mm 70oC-4mm No Model Model Model Model R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) Katsayıları Katsayılar Katsayıları Katsayıları 1 a=1,104 a=1,102 a=1,106 a=1,104 0,9604 0,0651 42,6076 0,9758 0,0492 23,9976 0,9563 0,0712 51,1911 0,9674 0,0580 28,0553 k=0,01393 k=0,01023 k=0,01865 k=,01195 2 k=0,01257 0,9477 0,0749 56,8745 k=0,009265 0,9634 0,0606 36,2911 k=0,01683 0,9442 0,0805 66,2249 k=0,01077 0,9541 0,0688 48,2990 3 k=0,001208 k=0,001276 k=0,001515 k=0,001204 0,9960 0,0208 4,4417 0,9983 0,0131 1,8231 0,9974 0,0076 3,3280 0,9968 0,0182 3,2133 n=1,53 n=1,417 n=1,583 n=1,479 a=1,762 a=1,385 a=1,757 a=1,61 4 k=0,005571 0,9969 0,0182 2,6529 k=0,005817 0,9971 0,0171 1,8436 k=0,007578 0,9944 0,0254 4,8888 k=0,00542 0,9976 0,0158 1,7042 c=-0,7291 c=-0,3423 c=-0,7166 c=-0,5744 a=45,14 a=14,54 a=47,11 a=43,4 5 ko=0,0081 ko=0,001778 ko=0,03702 ko=0,007635 0,9518 0,0719 52,6585 0,9776 0,0473 21,5724 0,9922 0,0300 9,5723 0,9315 0,0841 72,2669 b=-44,14 b=-13,62 b=-46,14 b=-42,45 k1=0,008014 k1=0,001496 k1=0,03789 k1=0,007581 a=0,00005076 a=0,00006212 a=0,00005695 a=0,00006584 6 0,9442 0,0773 60,6829 0,9618 0,0619 37,8861 0,9391 0,0840 72,0118 0,9515 0,0707 51,0034 k=247,6 k=149,1 k=295,5 k=163,6 a=-0,008694 a=-0,006763 a=-0,0116 a=-0,007603 7 0,9966 0,0190 3,7410 0,9974 0,0161 2,2945 0,9939 0,0266 7,1624 0,9972 0,01701 2,9874 b=0,0000151 b=0,00001102 b=0,00002674 b=0,00001242 a=-85,33 a=-24,41 a=-61,85 a=-40,96 8 k=0,02659 0,9922 0,0290 8,1297 k=0,01692 0,9936 0,0253 6,0623 k=0,03657 0,9931 0,0283 7,8047 k=0,02224 0,9943 0,0243 5,5957 b=0,9889 b=0,9719 b=0,9839 b=0,9783 a=-3,567 a=-4,038 a=-7,335 a=-10,6 9 k=0,001657 0,9956 0,0218 4,9004 k=0,002404 0,9954 0,0216 4,2404 k=0,002711 0,9922 0,0301 9,0959 k=0,002115 0,9960 0,0202 4,1487 g=0,003227 g=0,003332 g=0,003797 g=0,002596 a=0,9947 a=0,9975 a=0,9973 a=0,9993 k=0,00208 k=0,001851 k=0,002292 k=0,002143 10 0,9995 0,0070 0,5556 0,9997 0,0054 0,2354 0,9995 0,0077 0,6703 0,9997 0,0054 0,1869 n=1,358 n=1,315 n=1,445 n=1,311 b=-0,0007153 b=-0,0002532 b=-0,0006725 b=-0,0005565 45 Çizelge 4.7. Ultrases ön işlem uygulaması (US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örnekleri için kullanılan modellerinin istatistiksel parametreleri ve model katsayıları 60oC-2mm 60oC-4mm 70oC-2mm 70oC-4mm No Model 2 Model Model Model R RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) R2 RMSE χ2(10-4) Katsayıları Katsayıları Katsayıları Katsayıları a=1,105 a=1,099 a=1,102 a=1,095 1 0,9580 0,0673 44,0763 0,9711 0,0538 29,2627 0,9530 0,0737 52,2787 0,9688 0,0563 32,0586 k=0,01447 k= 0,0103 k=0,01945 k=0,01299 2 k=0,01303 0,9450 0,0770 58,2065 k=0,009341 0,9593 0,0638 41,0105 k=0,0176 0,942 0,0819 64,7831 k=0,01179 0,9575 0,0657 42,8698 k=0,001184 k=0,001191 k=0,001553 k=0,00159 3 0,9957 0,0216 5,0965 0,9964 0,0189 3,6269 0,9969 0,0189 4,0438 0,9962 0,0197 3,7924 n=1,549 n=1,434 n=1,596 n=1,447 a=1,887 a=1,488 a=1,959 a=1,628 4 k=0,005307 0,9970 0,0180 1,9692 k=0,005177 0,9976 0,0156 1,6471 k=0,006852 0,9953 0,0232 3,3019 k=0,005786 0,9984 0,0129 0,9902 c=-0,8542 c=-0,4555 c=-0,9245 c=-0,5985 a=38,99 a=20,18 a=91,79 a=41,25 ko=0,02798 ko=0,002531 ko=0,02737 ko=0,008155 5 0,9910 0,0311 10,1314 0,9798 0,0449 19,9318 0,9509 0,0753 54,6818 0,9356 0,0809 64,9603 b=-38,02 b=-19,25 b=-90,81 b=-40,3 k1=0,02874 k1=0,002331 k1=0,02754 k1=0,008089 a=0,00005121 a=0,00006128 a=0,000061 a=0,0001817 6 0,9410 0,0797 62,3819 0,9574 0,0653 42,8921 0,9361 0,0860 71,2852 0,9548 0,0678 45,6035 k=254,4 k=152,4 k=288,4 k=64,91 a=-0,008907 a=-0,006705 a=0,01192 a=-0,008347 7 0,9965 0,0195 3,2122 0,9979 0,0144 1,8362 0,9948 0,0246 5,2121 0,9981 0,0138 1,7742 b=0,00001481 b=0,00001034 b=0,00002551 b=0,00001495 a=-55,61 a=-34,19 a=-49,9 a=-40,65 8 k=0,02794 0,9914 0,0304 8,9727 k=0,019 0,9945 0,0236 5,4155 k=0,03859 0,9920 0,0304 8,4565 k= 0,02305 0,9930 0,0266 6,4838 b=0,9828 b=0,9748 b=0,98 b= 0,9804 a=-11,58 a=-3,921 a=-3,073 a=-14,84 9 k=0,002034 0,9956 0,0218 4,0779 k=0,001957 0,9965 0,0187 3,1718 k=0,001526 0,9935 0,0275 6,5590 k=0,002435 0,9973 0,0165 2,5818 g=0,002591 g=0,002961 g=0,00411 g=0,002817 a=0,9966 a=0,9945 a=0,997 a=1,002 10 k=0,002143 k=0,001981 k=0,00248 k=0,003076 0,9995 0,0071 0,4769 0,9994 0,0079 0,4501 0,9997 0,0055 0,3741 0,9997 0,0051 0,1537 n=1,359 n=1,29 n=1,434 n=1,249 b=-0,0008472 b=-0,0004167 b=-0,0009213 b=-0,0007599 46 Şekil 4.10. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin zamanla değişimi 47 Şekil 4.11. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin deneysel nem oranı değerleri ile Midilli ve ark. modelinden elde edilen tahmini nem oranı değerlerinin karşılaştırılması 48 4.2.4. Patates ürününün renk değişimi Farklı kurutma koşullarında (60 ve 70 C, 0, 20 ve 40 dakika ultrases ön işlem, 2 ve 4 mm kalınlık) kurutulan patates örneklerinin renk değişim değerleri Çizelge 4.8’de verilmiştir. Renk parametrelerinden biri olan L* değeri ürünlerin parlaklığının ifadesi olarak değerlendirilmektedir (Lima-Corrêa ve ark. 2017). Çizelge 4.8 incelendiğinde patates ürününün L* değerlerinin 72,564 ile 60,652 arasında değiştiği tespit edilmiştir. Ayrıca, 60 C’de kurutulan 0, 20 ve 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 4 mm kalınlığındaki patates örneklerinin L* değerleri arasında istatistiksel bir farklılık gözlenmemiştir (p>0,05). En yüksek L* değeri taze ve 70 C’de kurutulan ultrases ön işlem görmemiş 4 mm kalınlığındaki patates örneklerinde bulunmuştur. Kurutma işleminden L* değeri bakımından en fazla etkilenen 70 C’de kurutulan ön işlem uygulanmamış 2 mm kalınlığındaki patates örnekleri olmuştur (p<0,05). Sonuçlar incelendiğinde en düşük a* değerinin taze patates ürününde olduğu gözlemlenmiştir. Kurutma koşullarının etkisiyle a* değerlerinde artış tespit edilmiştir (p<0,05). 60 ve 70 C’de kurutulan 20 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 2 mm kalınlığındaki örneklerin a* değerleri arasında istatistiksel bir fark görülmemiştir (p>0,05). Elde edilen sonuçlara göre, b* değerlerinin kurutma şartlarının etkisiyle azaldığı görülmüştür (p<0,05). En fazla kaybın 70 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 2 mm kalınlığındaki örneklerde, en az kaybın ise 70 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 4 mm kalınlığındaki örneklerde tespit edilmiştir. Ürünlerdeki b* değerlerinin azalması, klorofilin bozulması ve kurutma sırasında enzimatik olmayan reaksiyonlarla açıklanabilir. C değeri renk miktarının önemli bir göstergesi olarak kabul edilmektedir (Izli ve Isik, 2015). En yüksek C değeri taze patates ürününde görülmüştür (p<0,05). Patates ürününün kurutulmasıyla C değerinin düştüğü gözlemlenmiştir (p<0,05). Hue açısı (α°) değerleri 81,620 ile 90,537 arasında değişirken, ΔE değerleri ise 18,957 ile 31,877 arasında değişkenlik göstermiştir. 49 Çizelge 4.8. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla (a) US0, b) US20 ve c) US40) ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin renk değerleri Kurutma Renk Parametreleri Yöntemi L* a* b* C α ∆E Taze 72,564(0,323)a -0,400 (0,14)a 39,368(0,181)a 39,370(0,181)a 90,537(0,019)a - US 60C-4mm 70,342(0,019)b 0,792(0,013)b 19,192(0,008)g 19,208(0,009)g 87,681(0,038)b 25,558(0,080)e 70C-4mm 70,548(0,018)ab 2,750(0,012)ı 23,724(0,015)d 23,883(0,016)d 83,430(0,028)f 21,575(0,013)g 60C-2mm 62,816(0,466)g 1,604(0,024)ef 22,970(0,467)d 23,026(0,467)d 86,048(0,082)cd 22,467(0,413)fg 70C-2mm 60,652(1,266)h 1,708(0,170)ef 20,262(0,761)f 20,334(0,771)f 85,233(0,318)de 25,953(1,384)de US20 60C-4mm 69,318(0,842)bcd 1,540(0,042)e 24,938(0,273)c 24,986(0,273)c 86,510(0,096)c 20,001(0,216)h 70C-4mm 70,056(0,325)b 0,924(0,009)bc 17,586(0,103)h 17,610(0,103)h 87,036(0,021)bc 27,137(0,075)cd 60C-2mm 64,774(0,556)fg 2,466(0,055)h 16,656(0,318)hı 16,838(0,323)hı 81,620(0,056)g 28,410(0,358)bc 70C-2mm 67,338(1,995)cde 2,388(0,224)h 16,228(0,884)ıj 16,403(0,907)ı 81,684(0,330)g 28,698(0,863)b US40 60C-4mm 69,414(0,653)bc 1,006(0,054)cd 15,398(0,119)j 15,431(0,120)j 86,306(0,192)cd 29,273(0,083)b 70C-4mm 70,414(1,043)b 1,748(0,093)f 26,194(0,257)b 26,252(0,261)b 86,227(0,173)cd 18,957(0,092)h 60C-2mm 67,262(0,729)de 2,174(0,101)g 21,852(0,160)e 21,960(0,168)e 84,363(0,223)ef 23,107(0,159)f 70C-2mm 65,582(0,854)ef 1,198(0,491)d 12,846(1,372)k 12,917(1,320)k 84,280(1,028)ef 31,877(1,465)a Her bir renk parametresi sütunun istatistiği ayrı ayrı uygulanmıştır ve aynı sütunda farklı harfler taşıyan ortalamalar arasındaki farklılıklar önemlidir (p<0,05). 4.2.5. Patates ürününün rehidrasyon oranının değişimi Ürün kalitesini belirleyen önemli kalite parametrelerinden birisi de rehidrasyon parametresidir (Sumnu ve ark. 2005). Rehidrasyon, kuruma işlemi boyunca ürünün etkilenme ölçütü olarak tanımlanabilir (Çalışkan ve Dirim 2017). Patatesin farklı kurutma koşullarına ait rehidrasyon değerleri Şekil 4.12’de verilmiştir. Rehidrasyon oranı değerleri 2,640 ile 2,856 arasında değişkenlik göstermiştir. İstatistiksel olarak en yüksek rehidrasyon oranı değerleri 60 C’de kurutulan 20 ve 40 dakika ultrases ön işleminden geçmiş 4 mm kalınlığındaki örnekler ile 60 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işleminden geçmiş 2 mm kalınlığındaki örneklerde tespit edilmiştir. Yapılan deneyler sonucunda 70 C sıcaklıkta kurutulan 2 mm kalınlığındaki patates örneklerinin rehidrasyon oranı değerleri karşılaştırıldığında ultrases ön işleminin etkisi istatiksel 50 olarak görülürken (p<0,05), 70 C sıcaklıkta kurutulan 4 mm kalınlığındaki patates örneklerinde ultrases ön işleminin etkisi istatistiksel olarak görülmemiştir (p>0,05). Bu durumun oluşmasındaki nedenin uygulanan ultrases ön işlemin hücre duvarlarının deforme etmesi ve kurutma işleminde suyun giderilmesiyle bağlantılı olan dokuların zarar görmesi neden olabileceği belirtilmiştir (Zhang ve ark. 2016). Şekil 4.12. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin rehidrasyon oranı sonuçları 4.2.6. Patates ürününün pH değişimi Ürünler için pH değeri ile asitlik göstergesidir. PH değerinin artışı asiditenin azalması anlamına gelmektedir. Farklı sürelerde ön işlem uygulanan patates örneklerinin farklı sıcaklık ve dilim kalınlığında kurutulmasının sonucunda elde edilen pH değerleri Şekil 4.13’te gösterilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, pH değerlerinin 6,020 ile 6,635 arasında değiştiği gözlemlenmiştir. Ayrıca, taze patates ürünü ile kurutulan ürünler arasında istatistiksel olarak bir fark belirlenmiştir (p<0,05). Vega-Gálvez ve ark. (2009) kırmızı kapya biberinin kurutulması ile meydana gelen pH değişimini incelemişler, pH değerlerinin kurutma işleminden sonra artış gösterdiğini bildirmişlerdir. Benzer sonuçlar yapılan tez çalışmasında da tespit edilmiştir. Ultrases ön işlemin etkisi incelendiğinde, 60 ve 70 C sıcaklıklarda kurutulan 4 mm kalınlığındaki tüm ultrases ön işlemi uygulanmış patates örneklerinin pH değerleri arasında istatistiki bir fark olduğu görülmüştür (p<0,05). 51 Sonuç olarak, en yüksek pH değeri 60 C’de kurutulan ultrases ön işlem uygulanmamış 4 mm kalınlığındaki patates örneklerinden elde edilmiştir. Şekil 4.13. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin pH değeri sonuçları 4.2.7. Patates ürününün suda çözünür kuru madde (°Briks) değişimi Taze ve farklı sürelerde ultrases ön işlem uygulanarak 60 ve 70 C’de kurutulan 2 ve 4 mm kalınlığındaki patates örneklerinin °Briks değerleri Şekil 4.14’te verilmiştir. Şekil 4.14 incelendiğinde, °Briks değerlerinin 4,87 ile 21 değerleri arasında değiştiği gözlenmiştir. Kurutulmamış taze patatesin °Briks değerinin en düşük olduğu ve kurutma işleminin etkisiyle °Briks değerlerinde artışın meydana geldiği tespit edilmiştir (p<0,05). Uslu (2015) kamkat kurutulması çalışmasında benzer sonuçlar elde etmiştir. Taze ürüne en yakın °Briks değeri 70 C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 2 mm kalınlığındaki patates örneklerinde gözlenmiştir (p<0,05). Literatürde yapılan çalışmada Gilsenan ve ark. (2010) organik ve geleneksel taze patatesin °Briks değerinin 4,1 ve 4,2 olarak belirtmişlerdir. Bu değer çalışmamızın sonucunda bulunan değerden daha düşük çıkmıştır. Bunun nedenin ise ürünün yetişme koşulları, çeşidi, genetik faktörler, hasat zamanı ve farklı toprak yapısına bağlı olabileceği bildirilmiştir (Polat ve ark. 2019). 52 Şekil 4.14. Farklı ultrases ön işlem uygulamalarıyla ve farklı kurutma koşullarında kurutulan patates örneklerinin °Briks değeri sonuçları 53 5. SONUÇ Bu çalışmada havuç ve patates örneklerinin kurutulmasında ultrases ön işleminin etkisi incelenmiştir. İki farklı dilim kalınlığındaki (2 ve 4 mm) havuç ve patates örnekleri 3 farklı sürede (0, 20 ve 40 dakika) ultrases ön işlemden geçirilerek iki farklı hava sıcaklığında (60 ve 70 °C) ve 1 m/s hava hızında modifiye edilmiş fırında kurutulmuşlardır. Kurutulan ürünlerden elde edilen deneysel veriler ile literatürde en çok kullanılan 10 farklı ince tabaka modeliyle tahmini olarak elde edilen nem oranı değerleri karşılaştırılmıştır. Deneysel verilerle en uygun sonucu veren kurutma modelleri ortaya konulmuştur. Ayrıca kurutulan ürünlerin renk, rehidrasyon, pH ve °Briks değerlerinin değişimleri incelenmiş ve kurutma koşullarının etkisi belirlenmiştir. Ultrases ön işlemi uygulanmamış 60 °C’de kurutulan 4 mm kalınlığındaki havuç en uzun kurutma süresine sahip iken 40 dakikalık ultrases ön işleminin etkisiyle kuruma süresi % 7,69 oranında azalmıştır. Kuruma hızı sıcaklık arttıkça artış göstermiştir. Sonuçlar Midilli ve ark. modelinin, havuçların kurutma davranışını tanımlamak için en uygun model olduğunu göstermektedir. Havuç örneklerinin en düşük L* değeri 70 C sıcaklıkla kurutulan ultrases ön işlemden geçmemiş 4 mm kalınlığındaki örneklerde bulunmuştur. Ayrıca, havuç örneklerinin pH ve °Briks değerleri deneysel koşullara bağlı olarak sırasıyla 6,120 ile 6,705 ve 6,800 ile 68,700 arasında değişmiştir. Patates örneklerini kuruma süreleri kurutma koşullarına bağlı olarak 110 ile 250 dakika arası değişkenlik göstermiştir. Patatesin dilim kalınlığı arttıkça kuruma hızında azalma tespit edilmiştir. İstatistiki hesaplamalar sonucunda Midilli ve ark modelinin en uygun model olduğu tespit edilmiştir. 70 °C’de kurutulan 40 dakika ultrases ön işlem uygulanmış 2 mm kalınlığındaki örnekler en yüksek toplam renk değişimi (ΔE) değerine sahip olduğu gözlemlenmiştir. Patatesin tüm kurutma koşularında rehidrasyon oranı değerleri 2,640 ila 2,856 arasında değişmiştir. Ayrıca, taze patates örneklerine göre kurutulan patates örneklerinin pH ve °Briks değerlernde artış tespit edilmiştir. Bu çalışmada yüksek sıcaklığa hassasiyetinden dolayı kurutulmasında büyük sorunlar yaşanan ve besleyici değerlerinde önemli kayıplar ortaya çıkan havuç ve patates ürünlerinin ultrases ön işlemli sıcak hava yöntemiyle kalite parametreleri incelenmiş ve kurutma endüstrisinde alternatif bir yöntem olabileceği görülmüştür. 54 KAYNAKLAR Alegria, C., Pinheiro, J., Gonçalves, E. M., Fernandes, I., Moldão, M., & Abreu, M. (2009). Quality attributes of shredded carrot (Daucus carota L. cv. Nantes) as affected by alternative decontamination processes to chlorine. Innovative Food Science and Emerging Technologies, 10(1): 61-69. Anonim, 2019a. Birleşmiş Milletler Genel Kurulu. Altmışıncı oturum Gündem maddesi 52. 22 Aralık 2005 tarihinde Genel Kurul tarafından kabul edilen karar. 60/191. Patates Uluslararası Yılı, 2008. http://www.un.org/en/ga/search/view_doc.asp?symbol=A/RES/60/ 191. (Erişim tarihi (12.06. 2019). Anonim, 2019b. Food And Agricultural Organization of the United Nations. http://www.fao.gov. (Erişim tarihi: 12.07.2019). Anonim, 2019c. Türkiye İstatistik Kurumu Verileri. http://www.tuik.gov.tr. (Erişim tarihi: 17.07.2019). Anonim, 2019d. Türkiye İstatistik Kurumu Verileri. http://www.tuik.gov.tr. (Erişim tarihi: 19.07.2019). Arumuganathan, T., Manikantan, M. R., Rai, R. D., Anandakumar, S., Khare, V. 2009. Mathematical modelling of drying kinetics of milky mushroom in a fluidized bed dryer. International Agrophysics, 23(1): 1-7. Azoubel, P. M., Baima, M. D. A. M., da Rocha Amorim, M., Oliveira, S. S. B. 2010. Effect of ultrasound on banana cv Pacovan drying kinetics. Journal of Food Engineering, 97(2): 194-198. Azoubel, P. M., da Rocha Amorim, M., Oliveira, S. S. B., Maciel, M. I. S., Rodrigues, J. D. 2015. Improvement of water transport and carotenoid retention during drying of papaya by applying ultrasonic osmotic pretreatment. Food Engineering Reviews, 7(2): 185-192. Beals, K. A. 2019. Potatoes, Nutrition and Health. American Journal of Potato Research, 96(2): 102-110. Bhattacharya, M., Srivastav, P. P., Mishra, H. N. 2015. Thin-layer modeling of convective and microwave-convective drying of oyster mushroom (Pleurotus ostreatus). Journal of Food Science and Technology, 52(4): 2013-2022. Caliskan, G., Dirim, S. N. 2017. Drying characteristics of pumpkin (Cucurbita moschata) slices in convective and freeze dryer. Heat and Mass Transfer, 53(6): 2129- 2141. Cao, X., Zhang, M., Mujumdar, A. S., Zhong, Q., & Wang, Z. 2018. Effects of ultrasonic pretreatments on quality, energy consumption and sterilization of barley grass in freeze drying. Ultrasonics Sonochemistry, 40: 333-340. Chayjan, R. A., Parian, J. A., Esna-Ashari, M. 2011. Modeling of moisture diffusivity, activation energy and specific energy consumption of high moisture corn in a fixed and fluidized bed convective dryer. Spanish Journal of Agricultural Research, 9(1): 28-40. Ciurzyńska, A., Lenart, A. 2011. Freeze-drying-application in food processing and biotechnology-a review. Polish Journal of Food and Nutrition Sciences, 61(3): 165-171. Çakmak, R. Ş., Tekeoğlu, O., Bozkır, H., Ergün, A. R., Baysal, T. 2016. Effects of electrical and sonication pretreatments on the drying rate and quality of mushrooms. LWT-Food Science and Technology, 69: 197-202. 55 Da Silva, G. D., Barros, Z. M. P., de Medeiros, R. A. B., de Carvalho, C. B. O., Brandão, S. C. R., Azoubel, P. M. 2016. Pretreatments for melon drying implementing ultrasound and vacuum. LWT-Food Science and Technology, 74: 114-119. Dadalı, G. 2007. Bamya ve ıspanagın mikrodalga tekniği kullanılarak kurutulması, doku ve renk özelliklerinin incelenmesi ve modellenmesi. Yüksek Lisans Tezi, YTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, FBE Kimya Mühendisligi Anabilim Dalı, İstanbul. Dehghannya, J., Bozorghi, S., Heshmati, M. K. 2018. Low temperature hot air drying of potato cubes subjected to osmotic dehydration and intermittent microwave: drying kinetics, energy consumption and product quality indexes. Heat and Mass Transfer, 54(4): 929-954. Demiray, E., Seker, A., & Tulek, Y. (2017). Drying kinetics of onion (Allium cepa L.) slices with convective and microwave drying. Heat and Mass Transfer, 53(5): 1817-1827. Demiray, E., Tulek, Y. 2014. Drying characteristics of garlic (Allium sativum L.) slices in a convective hot air dryer. Heat Mass Transfer, 50(6): 779-786. Demiray, E., Tulek, Y. 2015. Color degradation kinetics of carrot (Daucus carota L.) slices during hot air drying. Journal of Food Processing and Preservation, 39(6): 800- 805. Deng, L. Z., Mujumdar, A. S., Zhang, Q., Yang, X. H., Wang, J., Zheng, Z. A., Gao Z. J., Xiao, H. W. 2019. Chemical and physical pretreatments of fruits and vegetables: Effects on drying characteristics and quality attributes–a comprehensive review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 59(9): 1408-1432. Doymaz, İ. 2014. Mathematical modeling of drying of tomato slices using infrared radiation. Journal of Food Processing and Preservation, 38(1): 389-396. Doymaz, İ. 2014. Thin‐layer drying of bay laurel leaves (Laurus nobilis L.). Journal of Food Processing and Preservation, 38(1): 449-456. Doymaz, İ. 2017. Drying kinetics, rehydration and colour characteristics of convective hot-air drying of carrot slices. Heat and Mass Transfer, 53(1): 25-35. Doymaz, İ., Özdemir, Ö. 2014. Effect of air temperature, slice thickness and pretreatment on drying and rehydration of tomato. International Journal of Food Science and Technology, 49(2): 558-564. Eltawil, M. A., Azam, M. M., Alghannam, A. O. 2018. Solar PV powered mixed-mode tunnel dryer for drying potato chips. Renewable Energy, 116: 594-605. Er, F., Özcan, M. M. 2010. Chemical compositional properties and mineral contents of some apple cultivars. South-Western Journal of Horticulture Biology and Environment, 1(2): 121-131. Erenturk, S., Erenturk, K. 2007. Comparison of genetic algorithm and neural network approaches for the drying process of carrot. Journal of Food Engineering, 78(3): 905- 912. Evin, D. 2011. Microwave drying and moisture diffusivity of white mulberry: Experimental and mathematical modeling. Journal of Mechanical Science and Technology, 25(10): 2711-2718. Faal, S., Tavakoli, T., Ghobadian, B. 2015. Mathematical modelling of thin layer hot air drying of apricot with combined heat and power dryer. Journal of Food Science and Technology, 52(5): 2950-2957. Fijalkowska, A., Nowacka, M., Wiktor, A., Sledz, M., Witrowa‐Rajchert, D. 2016. Ultrasound as a pretreatment method to improve drying kinetics and sensory properties of dried apple. Journal of Food Process Engineering, 39(3): 256-265. 56 Gilsenan, C., Burke, R. M., & Barry‐Ryan, C. 2010. A study of the physicochemical and sensory properties of organic and conventional potatoes (Solanum tuberosum) before and after baking. International Journal of Food Science and Technology, 45(3): 475-481. Holland, B., McCance, R. A., Widdowson, E. M., Unwin, I. D., Buss, D. H. 1991. Vegetables, herbs and spices: Fifth supplement to McCance and Widdowson's The Composition of Foods (Vol. 5). Royal Society of Chemistry. Horuz, E., Jaafar, H. J., Maskan, M. 2017. Ultrasonication as pretreatment for drying of tomato slices in a hot air–microwave hybrid oven. Drying technology, 35(7): 849-859. Howkins, S. D. 1969. Diffusion rates and the effect of ultrasound. Ultrasonics, 7(2): 129- 130. Izli, N., Isik, E. 2015. Color and microstructure properties of tomatoes dried by microwave, convective, and microwave-convective methods. International Journal of Food Properties, 18(2): 241-249. Jambrak, A. R., Mason, T. J., Paniwnyk, L., Lelas, V. 2007. Accelerated drying of button mushrooms, Brussels sprouts and cauliflower by applying power ultrasound and its rehydration properties. Journal of Food Engineering, 81(1): 88-97. Jaya, S., Das, H. 2003. A vacuum drying model for mango pulp. Drying Technology, 21(7): 1215-1234. Kanter, M., Elkin, C. 2019. Potato as a source of nutrition for physical performance. American Journal of Potato Research, 96(2): 201-205. Kaveh, M., Jahanbakhshi, A., Abbaspour‐Gilandeh, Y., Taghinezhad, E., Moghimi, M. B. F. 2018. The effect of ultrasound pre‐treatment on quality, drying, and thermodynamic attributes of almond kernel under convective dryer using ANNs and ANFIS network. Journal of Food Process Engineering, 41(7): 1-14. Kayisoglu, S., Ertekin, C. 2011. Vacuum drying kinetics of barbunya bean (Phaseolus vulgaris L. elipticus Mart.). The Philippine Agricultural Scientist, 94(3): 285-291. Kipcak, A. S. 2017. Microwave drying kinetics of mussels (Mytilus edulis). Research on Chemical Intermediates 43(3): 1429-1445. Lima, K. S. C., Grossi, J. L., Lima, A. L., Alves, P. F., Coneglian, R. C., Godoy, R. L., Sabaa-Srur, A. U. 2001. Effect of the gamma ionızıng irradıatıon on after crop qualıty of Cv." Nantes" carrots (Daucus carota L.). Food Science and Technology, 21(2), 202-208. Lima-Corrêa, R. D. A. B., dos Santos Andrade, M., Freire, J. T., do Carmo Ferreira, M. 2017. Thin-layer and vibrofluidized drying of basil leaves (Ocimum basilicum L.): analysis of drying homogeneity and influence of drying conditions on the composition of essential oil and leaf colour. Journal of Applied Research on Medicinal and Aromatic Plants, 7: 54-63. Martín‐Gómez, J., Ángeles Varo, M., Merida, J., Serratosa, M. P. 2019. The influence of berry perforation on grape drying kinetics and total phenolic compounds. Journal of the Science of Food and Agriculture. 99: 4260–4266. Meisami-Asl, E., Rafiee, S., Keyhani, A., Tabatabaeefar, A. 2009. Mathematical modeling of moisture content of apple slices (var. Golab) during drying. Pakistan Journal of Nutrition, 8(6): 804-809. Meisami-Asl, E., Rafiee, S., Keyhani, A., Tabatabaeefar, A. 2010. Determination of suitable thin layer drying curve model for apple slices (variety-Golab). Plant Omics, 3(3): 103. Midilli, A., Kucuk, H., Yapar, Z. 2002. A new model for single-layer drying. Drying Technology 20(7): 1503-1513. 57 Misha, S., Mat, S., Ruslan, M. H., Sopian, K. 2012. Review of solid/liquid desiccant in the drying applications and its regeneration methods. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16(7): 4686-4707. Morgan, C. A., Herman, N., White, P. A., Vesey, G. 2006. Preservation of micro- organisms by drying; a review. Journal of Microbiological Methods, 66(2): 183-193. Mota, C. L., Luciano, C., Dias, A., Barroca, M. J., Guiné, R. P. F. 2010. Convective drying of onion: Kinetics and nutritional evaluation. Food and Bioproducts Processing, 88(2): 115-123. Mothibe, K. J., Zhang, M., Nsor-atindana, J., Wang, Y. C. 2011. Use of ultrasound pretreatment in drying of fruits: drying rates, quality attributes, and shelf life extension. Drying Technology, 29(14): 1611-1621. Mujumdar, A. S., Law, C. L. 2010. Drying technology: Trends and applications in postharvest processing. Food and Bioprocess Technology, 3(6): 843-852. Murthy, T. P. K., Manohar, B. 2014. Hot air drying characteristics of mango ginger: Prediction of drying kinetics by mathematical modelling and artificial neural network. Journal of Food Science and Technology, 51(12): 3712-3721. Nowacka, M., Wiktor, A., Śledź, M., Jurek, N., Witrowa-Rajchert, D. 2012. Drying of ultrasound pretreated apple and its selected physical properties. Journal of Food Engineering, 113(3): 427-433. Oliveira, F. I., Gallão, M. I., Rodrigues, S., Fernandes, F. A. N. 2011. Dehydration of malay apple (Syzygium malaccense L.) using ultrasound as pre-treatment. Food and Bioprocess Technology, 4(4): 610-615. Oliveira, S. M., Brandão, T. R., Silva, C. L. 2016. Influence of drying processes and pretreatments on nutritional and bioactive characteristics of dried vegetables: A review. Food Engineering Reviews, 8(2): 134-163. Onwude, D. I., Hashim, N., Janius, R. B., Nawi, N. M., Abdan, K. 2016. Modeling the thin‐layer drying of fruits and vegetables: A review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 15(3): 599-618. Ozturk, B., Celik, S. M., Karakaya, M., Karakaya, O., Islam, A., Yarilgac, T. 2017. Storage temperature affects phenolic content, antioxidant activity and fruit quality parameters of cherry laurel (Prunus laurocerasus L.). Journal of Food Processing and Preservation, 41(1): 1-10. Pereira, R. N., Vicente, A. A. 2010. Environmental impact of novel thermal and non- thermal technologies in food processing. Food Research International, 43(7): 1936-1943. Pirasteh, G., Saidur, R., Rahman, S. M. A., Rahim, N. A. 2014. A review on development of solar drying applications. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 31: 133-148. Polat, A., Taskin, O., Izli, N., Asik, B. B. 2019. Continuous and intermittent microwave‐ vacuum drying of apple: Drying kinetics, protein, mineral content, and color. Journal of Food Process Engineering, 42(3): 1-7. Purkayastha, M. D., Nath, A., Deka, B. C., Mahanta, C. L. 2013. Thin layer drying of tomato slices. Journal of Food Science and Technology, 50(4): 642-653. Ricce, C., Rojas, M. L., Miano, A. C., Siche, R., Augusto, P. E. D. 2016. Ultrasound pre-treatment enhances the carrot drying and rehydration. Food Research International, 89: 701-708. Rubatzky, V. E., Quiros, C. F., Simon, P. W. 1999. Carrots and related vegetable Umbelliferae, New York : CABI Pub, Wallingford, Oxon, UK. 58 Sagar, V. R., Kumar, P. S. 2010. Recent advances in drying and dehydration of fruits and vegetables: a review. Journal of Food Science and Technology, 47(1): 15-26. Sajas, J. F., Gorbatow, W. M. 1978. The use of ultrasonics in meat technology. Fleischwirtschaft (Germany, FR). Saxena, J., Dash, K. K. 2015. Drying kinetics and moisture diffusivity study of ripe Jackfruit. International Food Research Journal, 22(1): 414-420. Seremet, L., Botez, E., Nistor, O. V., Andronoiu, D. G., Mocanu, G. D. 2016. Effect of different drying methods on moisture ratio and rehydration of pumpkin slices. Food Chemistry, 195: 104-109. Sharma, K. D., Karki, S., Thakur, N. S., Attri, S. 2012. Chemical composition, functional properties and processing of carrot—a review. Journal of Food Science and Technology, 49(1): 22-32. Siebert, T., Gall, V., Karbstein, H. P., Gaukel, V. 2018. Serial combination drying processes: A measure to improve quality of dried carrot disks and to reduce drying time. Drying Technology, 36(13): 1578-1591. Singh, A., Orsat, V., & Raghavan, V. 2012. A comprehensive review on electrohydrodynamic drying and high-voltage electric field in the context of food and bioprocessing. Drying Technology, 30(16): 1812-1820. Sonmete, M. H., Mengeş, H. O., Ertekin, C., Özcan, M. M. 2017. Mathematical modeling of thin layer drying of carrot slices by forced convection. Journal of Food Measurement and Characterization, 11(2): 629-638. Sra, S. K., Sandhu, K. S., Ahluwalia, P. 2011. Effect of processing parameters on physico-chemical and culinary quality of dried carrot slices. Journal of Food Science and Technology, 48(2): 159-166. Sumnu, G., Turabi, E., Oztop, M. 2005. Drying of carrots in microwave and halogen lamp–microwave combination ovens. LWT-Food Science and Technology, 38(5): 549- 553. Sunjka, P. S., Orsat, V., Raghavan, G. S. V. 2008. Microwave/vacuum drying of cranberries (Vacccinium macrocarpon). American Journal of Food Technology 3(2): 100-108. Taşkın, O., İzli, G., İzli, N. 2018. Convective drying kinetics and quality parameters of european cranberrybush. Tarım Bilimleri Dergisi – Journal of Agricultural Sciences, 24(3): 349-358. Tian, Y., Zhao, Y., Huang, J., Zeng, H., Zheng, B. 2016. Effects of different drying methods on the product quality and volatile compounds of whole shiitake mushrooms. Food Chemistry, 197: 714-722. Tüfekçi, S., Özkal, S. G. 2015. Gıdaların kurutulmasında ultrases kullanımı. Pamukkale University Journal of Engineering Sciences, 21(9): 408-413. Uslu, Ü.H. 2015. Kamkat meyvesinin ultrases (Ultrason) destekli kurutulması ve kalite özelliklerinin belirlenmesi. Yüksek Lisans Tezi, SDÜ. Fen Bilimleri Enstitüsü, Gıda Mühendisliği Anabilim Dalı, Isparta. Vargas, M., Chiralt, A., Albors, A., González-Martínez, C. 2009. Effect of chitosan- based edible coatings applied by vacuum impregnation on quality preservation of fresh- cut carrot. Postharvest Biology and Technology, 51(2): 263-271. Vega-Gálvez, A., Di Scala, K., Rodríguez, K., Lemus-Mondaca, R., Miranda, M., López, J., Perez-Won, M. 2009. Effect of air-drying temperature on physico-chemical properties, antioxidant capacity, colour and total phenolic content of red pepper (Capsicum annuum, L. var. Hungarian). Food Chemistry,117(4): 647-653. 59 Vega‐Gálvez, A., Puente‐Díaz, L., Lemus‐Mondaca, R., Miranda, M., Torres, M. J. 2014. Mathematical modeling of thin‐layer drying kinetics of cape gooseberry (Physalis peruviana L.). Journal of Food Processing and Preservation, 38(2): 728-736. Wijesinha-Bettoni, R., Mouillé, B. 2019. The Contribution of Potatoes to Global Food Security, Nutrition and Healthy Diets. American Journal of Potato Research, 96(2): 139- 149. Yadav, A. K., Singh, S. V. 2014. Osmotic dehydration of fruits and vegetables: a review. Journal of Food Science and Technology, 51(9): 1654-1673. Yang, F., Zhang, M., Mujumdar, A. S., Zhong, Q., Wang, Z. 2018. Enhancing drying efficiency and product quality using advanced pretreatments and analytical tools—An overview. Drying Technology, 36(15): 1824-1838. Zaheer, K., Akhtar, M. H. 2016. Potato production, usage, and nutrition—a review. Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 56(5), 711-721. Zhang, Z., Liu, Z., Liu, C., Li, D., Jiang, N., Liu, C. 2016. Effects of ultrasound pretreatment on drying kinetics and quality parameters of button mushroom slices. Drying Technology, 34(15): 1791-1800. Zhao, Y., Wang, W., Xie, J., Zheng, B., Miao, S., Lo, Y. M., Zheng, Y., Zhuang, W., Tian, Y. 2017. Microwave vacuum drying of lotus seeds: Effect of a single-stage tempering treatment on drying characteristics, moisture distribution, and product quality. Drying Technology, 35(13): 1561-1570. 60 ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı : Ahmet POLAT Doğum Yeri ve Tarihi : Diyarbakır/ 13.01.1989 Yabancı Dil : İngilizce Eğitim Durumu Lise : Dede Korkut Anadolu Lisesi Lisans : Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Gıda Mühendisliği Yüksek Lisans : Bursa Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Biyosistem Mühendisliği Çalıştığı Kurum/Kurumlar : Bursa Uludağ Üniversitesi İletişim (e-posta) : ahmetpolat@uludag.edu.tr 61 62