MÔ HÌNH HÓA PHỎNG ĐOÁN NHIỆT ĐỘ SẢN PHẨM TRỰC TUYẾN TRONG QUÁ TRÌNH TIỆT TRÙNG THỰC PHẨM

Tô Quang Trường * và Võ Tấn Thành

* Tác giả liên hệTô Quang Trường

Article Sidebar

Full Text: PDF

Ngày nhận bài: 20-04-2021
Ngày duyệt đăng: 03-06-2022
Ngày xuất bản: 01-05-2012
Title:
Lượt xem
244
Downloads
158
Trích dẫn
Trường, T. Q., & Thành, V. T. (2012). MÔ HÌNH HÓA PHỎNG ĐOÁN NHIỆT ĐỘ SẢN PHẨM TRỰC TUYẾN TRONG QUÁ TRÌNH TIỆT TRÙNG THỰC PHẨM. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, (23b), 12-22. Truy vấn từ https://ctujsvn.ctu.edu.vn/index.php/ctujsvn/article/view/276
Số báo
Số. 23b (2012)
Chuyên mục
Công nghệ

Abstract

A data-based mechanistic modeling approach was developed to online predicting of product temperature during heating of canned food. Fish paste and minced meat were used as material for model development. Step input of heating medium from 60 to 115oC was applied while product temperature was recorded by using thermocouples type T. The simplified refined instrument variable (SRIV) algorithm was used as the model parameter identification tool to obtain the best model order and parameters. A first order transfer function from the dynamic response of product temperature from heating medium with high coefficient of determination and low standard error explained the heat exchange in a system. By model compacting, the measured data and the model providing a physically meaningful parameter related to a heat transfer coefficient from heating medium to product could be used for online predicting of product temperature during heat treatment.
Keywords: sterilization, thermal processing

Tóm tắt

Mô hình hộp đen có chứa tham số vật lý có ý nghĩa được sử dụng cho việc phỏng đoán trực tuyến nhiệt độ sản phẩm từ nhiệt độ môi trường gia nhiệt trong các quá trình chế biến nhiệt độ cao thực phẩm chứa trong bao bì. Thí nghiệm ?bước? được thực hiện với nhiệt độ môi trường gia nhiệt được nâng từ 60oC tới 115oC. Nhiệt độ của 2 loại thực phẩm dạng rắn dẫn nhiệt hoàn toàn và sản phẩm dạng rắn dẫn nhiệt không hoàn toàn chứa trong bao bì và môi trường được ghi nhận bằng các cảm biến loại T kết nối với máy tính thông qua bộ chuyển đổi tín hiệu. Thuật toán "simplified refined instrument variable" (SRIV) được lựa chọn cho việc xác định các tham số của mô hình. Kết quả hàm truyền bậc 1 thu nhận từ dữ liệu động nhiệt độ môi trường và sản phẩm trong thời gian xử lý nhiệt có hệ số tương quan cao, sai số thấp được lựa chọn. Đồng dạng hàm truyền, tham số tìm được trong hàm truyền có chứa tham số vật lý liên quan đến hệ số truyền nhiệt bề mặt có khả năng sử dụng trong phỏng đoán nhiệt độ sản phẩm trong quá trình gia nhiệt.
Từ khóa: Mô hình hóa, chế biến nhiệt, tiệt trùng

Article Details

Tài liệu tham khảo

Ansonrena & Di Scala K C (2010) Predicting thermal response of conductivve foods during start-up of process equipment using transfer function. Journal of Food Process Engineering. 33,168-181.

Ansonrena M R, Valle C D, Salvadori V O (2010) Application of transfer functions to canned tuna fish thermal processing. Journal of Food Science Technology International, 16(1), 43-51.

Banga J R, Alonso A A & Gallardo J M (1993) Mathematical modelling and simulation of the thermal processing of anisotropic and non-homogeneous conduction-heated canned foods: Application to canned tuna, Journal of Food Engineering. 18, 369-387.

Berckmans D, De Moor M & De Moor B (1992) New model concept to control the energy and mass transfer in a three-dimensional imperfectly mixed ventilated space. Proceedings of Roomvent' 92, Aalborg, Denmark. 2,151-168.

Carlos A M, Antonio De Michelis, Viviana O S & Mascheroni R H (1998) Application of transfer functions to the thermal processing of particulate foods enclosed in liquid medium. Journal of Food Engineering. 38, 189-205.

De Moor M & Berckmans D (1993) Analysis of the control of livestock environment by mathematical identification on measured data. Paper No. 93-4574, International Winter Meeting ASAE, Chicago, IL

Durance T, Dou J & Mazza J (1997) Selection of variable retort temperature processes for canned salmon. Journal of Food Process Engineering. 20, 65-76.

Erdogdu F, Murat O B & Chau K V (1998) Modeling of heat conduction in elliptical cross section: II. Adaptation to thermal processing of shrimp, Journal of Food Engineering. 38, 241-258.

Francesco Marra & Vittorio Romano (2003) A mathematical model to study the influence of wireless temperature sensor during assessment of canned food sterilization. Journal of Food Engineering. 59, 245–252.

Guldas M, Gonenc S & Gurbuz O (2008) A statistical approach to predict the sterilization value for canned olives. Journal of Food Process Engineering. 31,299-316.

Hugo Patino & Julianna R Hell (1985) A Statistical approach to error analysis in thermal process calculations. Journal of Food Science. 50(4), 1110-1114.

Marquez C A, Antonio D M, Viviana O S & Rodolfo H M (1998) Application of transfer functions to the thermal processing of particulate foods enclosed in liquid medium, Journal of Food Engineering. 38, 189-205.

Marquez C A, Salvadori V O, Mascheroni R H & De Michelis A (2003) Application of Transfer Functions to the Thermal Processing of Sweet and Sour Cherries Preserves: influence of particle and container Sizes. Journal of Food Science Technology International. 9(2), 69–76.

Miri T, Tsoukalas A, Bakalis S, Pistikopoulos E N, Rustem B & Fryer P J (2008) Global optimization of process conditions in batch thermal sterilization of food. Journal of Food Engineering. 87, 485-494.

Mohammed Farid, Ghani A G Abdul (2004) A new computational technique for the estimation of sterilization time in canned food. Journal of Chemical Engineering and Processing. 43, 523–531.

Simpson R, Figueroa I & Teixeira A (2006) Optimum on-line correction of process deviations in batch retorts through simulation. Journal of Food Control. 17, 665-675.

Teixeira A & Tucker G S (1997) On-line retort control in thermal sterilization of canned foods. Journal of Food Control. 8, 13-20.

Young P C (1984) Recursive Estimation and Time-series Analysis. Springer-Verlag. Berlin, Germany.

Young P C (2002) Data-based mechanistic and top-down modelling. Proceedings of the First Biennial Meeting of the International Environmental Modelling and Software Society, iEMSs, Manno, Switzerland, ISBN:88-900787-0-7.