在澳大利亚，鹰嘴豆、蚕豆、小扁豆等脉冲是年出口额高达数十亿澳元的重要农产品。在加工过程中，脉冲常常需要经过浸湿、蒸煮等湿热处理来软化种皮、降低抗营养因子。处理之后，为了确保储藏稳定性和防止微生物滋生，必须将水分含量从湿处理后的50-55% (干基) 降低到10-14% (干基)。这就带来了一个关键的工程问题：如何高效、经济地将这些脉冲干燥到目标水分？流体化床干燥因其良好的固体混合和产品均匀性，被认为是一种合适的干燥技术。然而，要设计一个经济、节能的工业规模干燥器，工程师们必须能够准确地预测物料的干燥动力学。传统上，薄层干燥模型因其简单而被广泛应用，但它们多是经验性的，缺乏统一的物理框架来解释不同种类、不同形态脉冲的干燥行为。此外，在从实验室小试放大到工业生产时，缺乏一个清晰的理论基础来指导如何根据已知的干燥数据预测新条件下的干燥过程。这些问题限制了脉冲干燥工艺的优化和工业化高效实施。
为了填补这些研究空白，并为工业脉冲干燥提供一个通用、可靠的预测框架，来自悉尼大学的研究团队在《Food and Bioproducts Processing》上发表了一项研究。他们选择了在澳大利亚具有重要经济价值的几种脉冲——整粒鹰嘴豆、去壳鹰嘴豆、去壳蚕豆和去壳黄豌豆作为研究对象，在40°C至140°C的进气温度范围内，使用流体化床干燥器进行了系统的干燥实验。研究旨在比较不同脉冲的干燥数据，发展一个预测其干燥动力学的通用框架，并阐明流体化床干燥标度方法背后的物理基础。
研究人员开展此项研究主要运用了以下几个关键技术方法：首先，采用了流体化床干燥实验系统 ，该系统配备三个同步风扇，可精确控制进气温度和空气流速，并针对不同脉冲的物理特性（如最小流化速度）调整了操作气速以确保稳定流化。其次，进行了浸泡预处理 ，将脉冲样品以特定比例在去离子水中浸泡20小时，使其初始水分含量达到约50-55% (干基)。第三，利用烘箱干燥法 测定水分含量，在干燥过程中定时取样，于80°C下烘干24小时后称重计算。第四，应用了数学模型拟合 ，将实验测得的水分含量-时间数据用一级动力学指数衰减方程进行拟合，得到干燥速率常数B等关键参数。最后，引入了标度方法与特征干燥曲线理论 ，通过归一化因子Z来缩放不同条件下的干燥曲线，并探讨其与特征干燥曲线理论的物理联系。
3.1. 整粒鹰嘴豆
通过在不同温度下（40, 60, 80°C）干燥整粒鹰嘴豆，研究人员发现干燥速率随温度升高而显著加快。在80°C下，仅需1.2小时即可将水分降至目标值14%，而在40°C下则需要6小时。通过将实验数据分别与快干材料和慢干材料的标度模型预测曲线对比，证实整粒鹰嘴豆符合慢干材料行为。这意味着其干燥过程几乎完全处于降速阶段，干燥动力学由内部水分有效扩散系数(Deff )控制，温度是主要影响因素。此外，使用基于湿球温差的标度模型，成功地将40°C下的干燥曲线转换为60°C下的预测曲线，且预测结果与实验数据吻合良好。
3.2. 去壳鹰嘴豆
对去壳鹰嘴豆在更高温度（80, 100, 120°C）下的研究显示，其达到目标水分所需的时间进一步缩短（分别为80、50、30分钟）。干燥曲线同样能用指数衰减模型良好拟合。这表明去壳处理虽然改变了颗粒的物理状态，但其干燥行为仍遵循慢干材料的规律，且标度方法依然适用。
3.3. 去壳蚕豆
去壳蚕豆在120°C和140°C下表现出更快的干燥速率。研究还比较了不同预处理方法（煮沸和微波）的影响，发现微波干燥能显著加速干燥过程，仅需约13分钟即可达到目标水分，比煮沸处理快48%。这归因于微波能量能直接作用于内部水分，促进其向表面迁移。同时，标度模型成功预测了从140°C到120°C的干燥曲线转换。
3.4. 去壳黄豌豆
对去壳黄豌豆的研究揭示了高温干燥的一个复杂效应。在100°C至140°C的温度范围内，虽然干燥时间随温度升高而缩短，但在120°C和140°C下，干燥后期的实验数据显著偏离基于单一温度变化的标度模型预测。研究人员通过筛分分析 测量了干燥后颗粒的粒度分布，并计算了单位质量的表面积。结果发现，从100°C升至120°C，表面积增加了37.4%；从120°C升至140°C，进一步增加了2.1%。这表明高温导致了显著的颗粒破碎，从而增大了干燥表面积。当研究人员在原有的标度方程中引入表面积变化因子进行修正后，修正后的模型能够准确预测不同温度下的干燥曲线。这一发现表明，对于在干燥过程中会发生显著物理结构变化的物料，必须将表面积变化纳入标度考量。
3.5. 整体讨论
对所有脉冲干燥曲线的拟合分析表明，指数衰减模型（X = A exp(-B t) + Xe ）能够很好地描述其干燥行为。拟合参数中，干燥速率常数B是关键指标，其值在0.006到0.14 min-1 之间。在相同温度下，不同脉冲的B值不同，其中去壳蚕豆在140°C下达到了最高的0.14 min-1 。B值随温度升高而增大，与达到目标水分所需时间的缩短趋势一致。研究还将所得B值与已发表文献进行了对比，发现本研究在流体化床中获得的干燥速率相对较高，这凸显了干燥技术和预处理方法的重要性。
3.6. 特征干燥曲线的概念与标度方法
这是本研究建立理论关联的核心部分。特征干燥曲线(Characteristic Drying Curve, CDC)理论的核心假设是，在不同干燥条件下，物料的干燥速率曲线形状是相同的。而本研究采用的、基于Kemp和Oakley (2002)的流体化床标度方法，其本质是通过一个常数因子Z线性缩放干燥时间轴。数学推导证明，这种线性时间缩放必然导致干燥速率曲线也按相同比例缩放，从而保持了曲线形状不变——这正是CDC理论的基本要求。因此，这项研究在理论上首次明确地将用于流体化床干燥工程放大的标度方法与经典的CDC理论联系了起来。研究指出，并非所有的标度方法（如基于扩散机理的模型）都天然符合CDC，而本研究验证了所采用的基于湿球温差的标度方法确实与CDC理论相容。此外，研究计算的归一化因子Z值在0.516到1.523之间，其变化与不同脉冲的干燥速率一致，进一步证实了该参数用于描述脉冲干燥曲线标度的有效性。
本研究通过系统实验和理论分析，得出以下主要结论：首先，提高流体化床的进气温度能有效加速鹰嘴豆、蚕豆和黄豌豆的干燥过程，但也会加剧豆粒的破碎和磨损。其次，在测试的所有脉冲中，去壳蚕豆在140°C下表现出最高的干燥速率常数（0.14 min-1 ）。第三，对于在干燥过程中会发生显著破碎的物料（如黄豌豆），传统的、仅考虑温度变化的标度方法会失效，必须将因破碎导致的表面积增加纳入修正模型，才能实现准确预测。最后，也是最重要的，本研究从数学上论证并实验验证了所采用的流体化床干燥标度方法与特征干燥曲线理论之间的内在一致性。这意味着，标度因子Z不仅能用于工程放大计算，其物理基础可以通过CDC理论得到解释；反之，CDC理论所描述的统一干燥行为，可以通过简单的标度方法来应用于实际的条件预测和工艺放大。
这项研究的重要意义在于，它不仅仅提供了几种重要脉冲在流体化床中的具体干燥数据，更重要的是构建了一个连接工程实用标度方法与干燥基础理论的桥梁。它澄清了标度方法的物理基础，为工业脉冲干燥的过程设计、优化以及从实验室到工厂的可靠放大提供了坚实的理论依据和实用的预测工具。研究结果表明，基于慢干材料假设和湿球温差的标度框架，结合对物料物理结构变化的考量，能够为多种脉冲建立一个通用、可靠的干燥动力学预测模型，这对于降低干燥过程的经济成本和碳排放、提升脉冲加工产业的技术水平具有积极的推动作用。
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