Объявление победителей конкурса по анализу частиц
Мы рады объявить победителей нашего конкурса по анализу частиц! Спасибо всем, кто принял участие, поделился своими результатами и глубже изучил науку о кофейных частицах. Мы искренне впечатлены творческим подходом, приложенными усилиями и любознательностью, проявленными в представленных работах.
🏆 Победитель главного приза — DiFluid Omni
Победитель: Daryl
📺 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=zw6Jx8KEiro&t=446s
Видео Daryl выделилось строгим подходом и систематичным тестированием. Эта работа особенно впечатлила глубоким пониманием того, как размер выборки влияет на данные:
-
Многие участники брали слишком мало образцов, что могло приводить к искажённым результатам из-за случайности распределения частиц на подложке.
-
Daryl провёл несколько десятков измерений и систематически сравнил их, продемонстрировав более глубокое понимание последовательности эксперимента и искреннее стремление учиться и совершенствовать методику.
Одно из наблюдений, сделанных в ходе тестирования, заключалось в том, что некоторые образцы были довольно плотно распределены на подложке, из-за чего алгоритму сложнее отличать отдельные частицы от комков. На практике мы рекомендуем использовать меньше молотого кофе на одну подложку и проводить больше тестов в целом, чтобы повысить точность.
В целом — фантастическая работа, Daryl! Именно такие усилия мы рады вознаграждать, и мы с удовольствием улучшим ваш опыт тестирования кофе с помощью DiFluid Omni.
🎉 Победители, занявшие второе место — DiFluid Microbalance
1️⃣ Сравнение кофемолок — Хорошая работа с возможностями для доработки
Публикация на Reddit: https://www.reddit.com/r/CoffeeOS/comments/1po8o33/particle_analysis_coaster_grinder_comparison/
В этой работе сравнивалось распределение частиц у разных кофемолок с использованием теста на подложке. Хотя количество тестов для каждой настройки было небольшим, что, вероятно, повлияло на точность результатов, усилия, вложенные как в анализ, так и в обсуждение, заслуживают похвалы. Распределение частиц значительно зависит от цвета обжарки, настройки помола и плотности зёрен, поэтому для получения надёжных данных крайне важно проводить много тестов. Мы ценим проделанную работу и рады присудить приз за второе место.
2️⃣ Эмпирическое исследование и утверждения —
Отличные наблюдения о теории помола
Публикация на Reddit: https://www.reddit.com/r/CoffeeOS/comments/1pspykt/coffee_particle_empirical_study_vs_claim/
Статья на Medium:
https://medium.com/@arashifibra/claim-vs-empirical-results-for-the-coffee-particle-flat-vs-conical-and-electric-vs-hand-grinder-dc919ea51c87?source=user_profile_page———0———––bbce53fe3989–––––––––––
В этой работе рассматривалось различие между распределением частиц по размеру помола (D50) и размером зазора между жерновами — областью, в которой часто возникает путаница. Производители нередко указывают зазор между жерновами, поскольку это воспроизводимое механическое измерение, однако оно не обязательно отражает фактическое распределение частиц по размеру из-за различий в форме частиц и их фрагментации. Представленные эмпирические результаты, вероятно, оказались точнее ожидаемого и наглядно показали, почему важны реальные измерения. Мы высоко оценили глубину проведённого анализа.
3️⃣ Публикация в Instagram —
Спасибо за участие
Instagram: https://www.instagram.com/p/DStKkhmEvnt/
Хотя частицы здесь были сфотографированы слишком близко друг к другу, чтобы получить высоконадёжные данные, мы всё равно ценим эту работу. Публикация демонстрирует потенциал простых в использовании инструментов для анализа кофе, и мы рады видеть подобные эксперименты в сообществе.
📌 Главный вывод конкурса
Мы заметили, что многие участники пока не используют все возможности функции Grinder Manager в CoffeeOS. Эта мощная функция позволяет:
-
Добавить конкретную модель кофемолки
-
Измерять распределение частиц при всех настройках помола
-
Построить кривую производительности помола
-
Сохранять результаты D50 для каждой настройки
-
Использовать реальные измеренные значения в Grinder Converter для значительно более точных преобразований
Если вы ещё не пробовали эту функцию, обязательно попробуйте!
🙏 Спасибо
Спасибо всем, кто принял участие в этом конкурсе. Энергия и усилия нашего сообщества продолжают вдохновлять нас, и мы надеемся, что вы присоединитесь к будущим испытаниям. Следите за новостями — впереди ещё больше возможностей учиться, тестировать и развиваться вместе!
