This research focuses on the development of mango powder using the foam-mat drying method, which is an effective technique for preserving the quality of fruit and vegetable products. Hydroxypropyl Methylcellulose (HPMC) was used as a foaming agent. The study evaluated the effects of HPMC on the chemical and physical properties, antioxidant activity, and shelf life of mango powder. The findings indicated that HPMC plays a crucial role in improving the foam stability before drying and enhancing the quality of the dried powder. This research provides a valuable approach to adding value to substandard mango yields and reducing agricultural waste. It also contributes to the development of high-nutritional processed food products with extended shelf life.
มะม่วงเป็นผลไม้ที่ได้รับความนิยมอย่างแพร่หลายและมีการปลูกอย่างกว้างขวางในประเทศไทย อย่างไรก็ตาม ผลผลิตมะม่วงในบางช่วงมีปริมาณมากเกินความต้องการของตลาด ส่งผลให้เกิดปัญหามะม่วงล้นตลาดและราคาตกต่ำ นอกจากนี้ มะม่วงสดยังมีอายุการเก็บรักษาสั้นและเน่าเสียได้ง่าย การแปรรูปมะม่วงให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่มีอายุการเก็บรักษานานขึ้นจึงเป็นแนวทางหนึ่งที่ช่วยเพิ่มมูลค่าและลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร การอบแห้งแบบโฟม-แมท (Foam-mat drying) เป็นหนึ่งในเทคนิคการแปรรูปที่สามารถรักษาคุณค่าทางโภชนาการ สี กลิ่น และรสชาติของผลไม้ได้ดี การใช้ไฮดรอกซีโพรพิลเมทิลเซลลูโลส (Hydroxypropyl Methylcellulose, HPMC) เป็นสารก่อโฟมช่วยให้โฟมมีความคงตัวมากขึ้น ทำให้กระบวนการอบแห้งมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น งานวิจัยนี้จึงมีความสำคัญในการพัฒนาผลิตภัณฑ์มะม่วงผงที่มีคุณภาพดี เก็บรักษาได้นาน และมีคุณสมบัติต้านอนุมูลอิสระ ซึ่งสามารถตอบสนองต่อความต้องการของตลาดและสนับสนุนการใช้ทรัพยากรทางการเกษตรอย่างยั่งยืน
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การทดลองนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของน้ำที่ผ่านการฉายพลาสมาในเวลาที่แตกต่างกันต่อคุณภาพการงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่ เพื่อเป็นการยกระดับคุณภาพความงอกของเมล็ดพันธุ์ข้าวไรซ์เบอรี่
คณะศิลปศาสตร์
Board games are becoming a popular way to connect people, especially in cafés and social spaces. Meanwhile, Thailand’s diverse tourism—rich in nature, culture, and regional charm—attracts visitors worldwide. We combine the thrill of travel with board games to showcase hidden gems in a fun and educational way, leading to the creation of “C(4)ulture Adventure Board Game.”
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.