This thesis project was conducted to identify the optimal conditions for producing concentrated butterfly pea juice using vacuum evaporation to preserve key compounds in butterfly pea flowers, such as anthocyanins—natural pigments with high antioxidant properties. The study applies a Box-Behnken Design, a statistical method that facilitates analysis of multiple factors. The research focuses on the ratio of dried butterfly pea flowers to water, extraction temperature, and evaporation temperature, each of which has a direct effect on the preservation of key compounds, color, aroma, and flavor. The results indicate that using a dried flower-to-water ratio of 1:15, an extraction temperature of 60°C, and an evaporation temperature of 40°C under low pressure can minimize the loss of essential compounds and best retain the properties of the concentrated butterfly pea juice. Findings from this research provide a foundation for developing an industrial production process for concentrated butterfly pea juice and enhance the potential for creating new products from butterfly pea flowers.
อัญชัน (Clitoria ternatea L.) เป็นพืชท้องถิ่นพบได้ทั่วไปในทุกภูมิภาคของประเทศไทย มีดอกสีน้ำเงิน-ม่วง ลักษณะ ใบ ดอก และลําต้น ซึ่งภายในดอกอัญชันมีสารแอนโทไซยานิน (anthocyanin) จัดเป็นสารรงควัตถุ (pigment) ที่ให้สีแดง สีม่วง และสีน้ำเงิน สามารถละลายน้ำได้ดี และยังมีคุณสมบัติความเป็น อินดิเคเตอร์ (indicator) เช่นเดียวกับ ลิตมัส (Morris, 2009) แอนโทไซยานินเป็นสารต้านอนุมูลอิสระที่ ช่วยปกป้องเซลล์ในร่างกายจากความเสียหายที่เกิดจากอนุมูลอิสระ ซึ่งเป็นสาเหตุของโรคต่างๆ เช่น มะเร็ง โรคหัวใจ และความเสื่อมของเซลล์ สารชนิดนี้มีฤทธิ์ลดการอักเสบในร่างกาย ช่วยบรรเทาอาการของโรคที่เกี่ยวข้องกับการอักเสบ เช่น โรคข้ออักเสบ แอนโทไซยานินช่วยเพิ่มการไหลเวียนโลหิตไปยังดวงตา ช่วยป้องกันโรคเกี่ยวกับตา เช่น ต้อกระจก และต้อหิน มีการศึกษาพบว่าแอนโทไซยานินอาจช่วยปรับปรุงหน่วยความจำและการเรียนรู้ ช่วยชะลอความเสื่อมของสมอง และลดความเสี่ยงของโรคอัลไซเมอร์ อาจช่วยควบคุมระดับน้ำตาลในเลือด และลดความเสี่ยงของโรคเบาหวาน ช่วยลดความเสี่ยงของโรคหัวใจและหลอดเลือด โดยการลดระดับคอเลสเตอรอลและไตรกลีเซอไรด์ในเลือด ช่วยต่อต้านอนุมูลอิสระที่ทำลายคอลลาเจนและอีลาสตินในผิวหนัง ช่วยให้ผิวพรรณดูอ่อนเยาว์ ชุ่มชื้น และมีสุขภาพดี จึงแนวคิดที่ดีเพื่อเป็นทางเลือกของผู้บริโภคที่หลากหลาย (Hock Eng Khoo, et al., 2017) ปัจจุบันนี้ แอนโทไซยานินจัดเป็นรงควัตถุที่ได้รับความสนใจจากนักวิจัยเป็นอันมาก ซึ่งคุณสมบัติเด่นที่สุดของแอนโทไซยานิน คือ ประสิทธิภาพในการต้านอนุมูลอิสระ โดยมีประสิทธิภาพในการต้านอนุมูลอิสระสูงกว่าวิตามินซีและอีถึง 2 เท่า ปริมาณสารแอนโทไซยานินที่มนุษย์เราสามารถบริโภคได้ เฉลี่ยสูงสุด คือ 200 mg/วัน (กรมวิทยาศาสตร์บริการ, 2553) จากความสำคัญที่กล่าวมาจึงก่อให้เกิดโครงการสกัดสารแอนโทไซยานินจากดอกอัญชันแห้งด้วยเครื่องระเหยเข้มข้นเพื่อมูลค่าให้กับผลผลิตของเกษตรกรไทย
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Climate change and the increasing unpredictability of environmental conditions have aggravated the shortage of animal feed crops during the dry season. This study examines effect of packaging thickness on the quality of corn silage during long-term storage, to maintain its nutritional value during feed shortages. The results show that packaging with thicknesses of 80, 120, 150, and 200 microns effectively maintain good physical quality, including odor, texture, color, and pH levels, during the 0–21day storage period. The silage had a fermented like fruit flavor or vinegar flavor, a silage texture, and well-preserved leaves and stems. Its color remained yellowish-green, with pH values between 3.7 and 4.7. Additionally, lactic acid analysis found that silage in 200-micron-thick packaging for 21 days had the highest lactic acid content (5.64%). However, there were no significant differences in the nutritional value of the silage across different packaging thicknesses
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
The objective of this experiment was to determine the effect of nitrogen and potassium concentration combination with photoperiod on the growth of Viola in a plant factory to increase the quality of the products, reduce the production time and increase the production cycle throughout the year. The experimental plan was 3x3 Factorial in CRD with nine treatments and three replications (six plants per replication). The factor of this study was two factors; the first factor was three different concentrations of nitrogen and potassium in ratios of 1:1, 1:2 and 2:1. The second factor was the application of different photoperiods. There were 1) 24-hours photoperiod, 2) 8-hours light/16-hours dark photoperiod (Induced flowering state: 13-hours light/11-hours dark photoperiod) and 3) 5-hours light/3-hours dark photoperiod. Controlled temperature at 25 °C, the EC=1.5-2.0 mS/cm and the pH=5.8-6.5 in all treatment. The result showed that the concentration of N: K in the ratio of 1:1 combined with 24-hour photoperiod was the most vegetative growth and also maximizes reproductive growth. The overall great sensory evaluation was an acceptable level and suitable for cooking or decorating dishes. Therefore, the concentration of N: K in the ratio of 1:1 combined with 24-hour photoperiod is the best treatment to increase the quality of the product, reduce the production time of viola flowers in each cycle from 90-100 days down to 43-45 days which is good for farmers.