Принципы термической стерилизации. Эффекты термической обработки при стерилизации

Скорость передачи тепла от нагревающей среды (пара) через стенки банки к внешнему слою продукта очень высока. Следовательно, проникновение тепла в зону самого медленного нагрева (SHZ) (т.е. в зону с самой низкой температурой) в продукте контролируется тепловыми свойствами самого продукта (Боумик и Тандон, 1987). Интенсивная термическая обработка во время стерилизации приводит к существенным изменениям питательных и вкусовых качеств продуктов. Чтобы определить продолжительность обработки для данного пищевого продукта, необходимо иметь информацию как о скорости проникновения тепла, так и о его влиянии на инактивацию микроорганизмов.

Проникновение тепла

При термической обработке, которая сегодня является наиболее распространенным методом консервирования пищевых продуктов, большое значение имеет изучение степени проникновения тепла в пищевые продукты. На скорость проникновения тепла влияют следующие факторы:

1. Технические характеристики продукта. Жидкие пищевые продукты или продукты в виде частиц, в которых обеспечивается естественная конвекция, нагреваются быстрее, чем твердые пищевые продукты, в которых тепло передается за счет теплопроводности. Низкая теплопроводность пищевых продуктов является основным ограничением теплопередачи.

2. Размер контейнера. В маленьких емкостях нагревание происходит быстрее, чем в больших.

3. Температура автоклава. Большая разница температур между нагревательной средой и продуктами приводит к более быстрому нагреванию.

4. Форма емкости. Высокие контейнеры способствуют образованию свободных конвекционных потоков при конвективном нагреве продуктов и, следовательно, более быстрому проникновению тепла.

5. Тип контейнера. Благодаря более высокой теплопроводности металла, чем стекла или пластика, тепло быстрее проникает через металлические стенки контейнера, чем через стеклянные или пластиковые.

Скорость проникновения тепла измеряется путем размещения термопары в термоцентрали контейнера для измерения температуры пищевых продуктов во время стерилизации, при условии, что все остальные точки контейнера получают больше тепла и, следовательно, подвергаются надлежащей обработке.

Феллоуз (1996) указал, что в цилиндрических контейнерах центр термического воздействия находится в геометрическом центре цилиндра для продуктов, разогретых с помощью электропроводки, и примерно на расстоянии одной трети от основания контейнера для продуктов, разогретых с помощью конвекции. Это согласуется с выводами Барбозы-Кановаса и соавт. (1997), которые также заявили, что самая холодная точка для твердого продукта находится в центре банки, в то время как для жидких продуктов она обычно находится ниже. Однако при конвекционном нагреве точное положение SHZ может постепенно изменяться, о чем будет рассказано в этой книге.

Термостойкость микроорганизмов

В продуктах с низким содержанием кислоты (рН > 4,5) Clostridium botulinum является наиболее опасным термостойким и спорообразующим патогеном, который, вероятно, может присутствовать. Государственные учреждения устанавливают строгие правила и процедуры термической обработки консервированных продуктов с низким содержанием кислоты из-за широко распространенного беспокойства общественного здравоохранения по поводу анаэроба C. botulinum, который вырабатывает токсин, смертельный для человека, даже в очень малых количествах (Barbosa-Canovas et al., 1997). Он может расти в анаэробных условиях внутри герметичного контейнера и выделять мощный экзотоксин; поэтому его уничтожение является минимальным требованием при стерилизации пищевых продуктов. Как правило, пищевые продукты подвергаются дополнительной обработке, превышающей этот минимальный уровень, поскольку в них также могут присутствовать другие, более термостойкие бактерии, вызывающие порчу.

В продуктах с низким содержанием кислот обработка может быть основана на инактивации спор, которые более термостойки, чем споры C. botulinum, таких как Bacillus stearothermophilus. Споры этого микроорганизма чрезвычайно устойчивы к нагреванию (в 20 раз более устойчивы, чем споры C. botulinum). Рост этих спор приводит к порче продукта, так как кислота образуется практически без газа. Оптимальные температуры роста для этих кислых термофилов варьируются от 35°C до 55°C, как показано в таблице. Параметры Z (°C) и D121 (мин) полностью описаны в следующем разделе.

Влияние тепла на микробную популяцию

Термическая деструкция микроорганизмов происходит логарифмически, и поэтому невозможно с уверенностью получить стерильный продукт, независимо от продолжительности процесса. Однако вероятность выживания отдельного микроорганизма можно предсказать, используя данные о термостойкости микроорганизмов, распределении температуры и времени нагревания. Это порождает концепцию, известную как коммерческая стерильность. На консервных фабриках ускоренные испытания на хранение случайно отобранных банок с продуктами питания гарантируют, что эти уровни коммерческой стерильности будут соблюдаться до поступления продуктов в розничную продажу. Воздействие тепла на микробную популяцию вызывает денатурацию белков, что разрушает активность ферментов и метаболизм, контролируемый ферментами, в микроорганизмах. Скорость разрушения обычно принимается за первостепенную.

Различия между популяциями вегетативных микроорганизмов по сравнению с популяциями микробных спор становятся очевидными в течение коротких периодов времени после первоначального воздействия повышенных температур. Закономерность сокращения для обоих видов одинакова, после логарифмического уменьшения. Когда микробные популяции представлены в полулогарифмических координатах как функция времени от стандартных координат, при данной температуре наблюдается линейное уменьшение микробной популяции со временем. Это называется логарифмическим порядком смертности и описывается кривой смертности или выживаемости. Типичная зависимость популяции микробных спор от времени в полулогарифмических координатах показана на рисунке 3.2 (Fellows, 1996).

Время, необходимое для уничтожения 90% микроорганизмов (для уменьшения их численности в 10 раз), определяется как десятичное время сокращения (DT). Это время, необходимое для сокращения популяции микроорганизмов за один логарифмический цикл. В литературе по термической обработке для количественной оценки влияния температуры на популяции микроорганизмов используется значение DT. Значения DT различаются для разных видов микроорганизмов.

Большее значение DT при данной температуре указывает на более высокую термостойкость популяции микроорганизмов. График десятичной зависимости времени восстановления от температуры в полулогарифмических координатах дает линейную зависимость, которая называется кривой времени тепловой гибели (TDT) для данной популяции микроорганизмов.

Угол наклона кривой TDT называется значением Z и определяется как повышение температуры, необходимое для сокращения времени десятичной обработки на один логарифмический цикл. Он также определяется как разница температур, которая приводит к десятикратному изменению скорости разрушения микроорганизмов. Значение Z можно использовать для оценки влияния изменения температуры на время обработки, используя уравнение (Fryer et al., 1997).

Значения DT и Z являются важными параметрами, которые обычно используются для характеристики термостойкости фермента, микроорганизма или химического компонента пищевых продуктов. Они также используются для количественной оценки термического процесса, необходимого для данной популяции микроорганизмов. Большое значение Z указывает на то, что данное повышение температуры воздействия на микробную популяцию приводит к небольшому изменению времени десятичного сокращения.

Это связано с тем, что микробная популяция, содержащая вегетативные клетки или споры микроорганизмов, обладает большей термостойкостью к повышенным температурам, чем популяции, характеризующиеся более низким значением Z (Хелдман и Хартел, 1997). Третьим важным количественным параметром термической обработки является время термической гибели (F), или значение F. Оно определяется как время, необходимое для уничтожения определенного процента микроорганизмов при заданной температуре и значении Z.

Этот параметр указывает на сокращение популяции патогенных микроорганизмов, необходимое для обеспечения безопасности продукта. Значение F представляет собой общее сочетание времени и температуры, получаемое пищевым продуктом, и указывается с суффиксами, указывающими температуру в автоклавее и значение Z для целевого микроорганизма. Эталонное значение F Fref используется для описания процессов, протекающих при температуре 121°C, которые основаны на микроорганизме со значением Z, равным 10°C. Величина F определяется уравнением (3.3), которое дает зависимость между F и изменением концентрации микроорганизмов в упакованном пищевом продукте в результате нагревания или охлаждения (David et al., 1996; Karel et al., 1975).

Влияние нагрева на питательные свойства продуктов питания

Пища содержит большое количество питательных веществ. Они используются для поддержания роста, восстановления тканей и размножения клеток в организме человека. Вода, витамины, белки, жиры, углеводы и минералы составляют основные классы питательных веществ. Многие операции в пищевой промышленности, особенно те, которые не связаны с нагреванием, практически не влияют на питательные свойства продуктов. В качестве примеров можно привести смешивание, очистку, сортировку, сублимационную сушку и пастеризацию.

Тепловая обработка является основной причиной изменения питательных свойств продуктов. Например, он разрушает некоторые виды термолабильных витаминов (Fellows, 1996). Разрушение многих витаминов под воздействием тепла происходит по схеме реакции первого порядка, аналогичной разрушению микроорганизмами. В целом, значения DT и Z для питательных веществ выше, чем для микроорганизмов и ферментов. В результате питательные свойства лучше сохраняются за счет использования более высоких температур и сокращения времени стерилизации.

Таким образом, можно выбрать конкретное сочетание времени и температуры на основе кривой TDT для оптимизации процесса сохранения питательных веществ. Эта концепция лежит в основе индивидуального быстрого бланширования, кратковременной высокотемпературной пастеризации (HTST) и сверхвысокотемпературной стерилизации (UHT).

Кинетика изменения качества

Термическая стерилизация пищевых продуктов приводит к изменению их качества (биохимическим изменениям). Эти изменения включают в себя положительное воздействие, такое как сокращение популяции микроорганизмов, и отрицательное воздействие, такое как потеря питательных веществ, как обсуждалось ранее. Большинство реакций, происходящих в пищевых продуктах, представлены простой кинетикой реакций.

Термическое разрушение микроорганизмов, большинства питательных веществ, факторов качества (текстуры, цвета и вкуса) и ферментов, как правило, происходит в соответствии с кинетикой реакций первого порядка. То есть скорость разрушения каждого из этих компонентов линейно зависит от концентрации компонента. Это соотношение часто называют “логарифмическим порядком инактивации или разрушения”, поскольку оно не зависит от начальной концентрации.  

Взаимосвязь между популяциями микроорганизмов и временем очень похожа на взаимосвязь, используемую для описания кинетических параметров химических реакций первого порядка, описанных выше. Константа скорости реакции (kT) использовалась для описания изменения концентрации реагента в зависимости от времени. В микробных популяциях значение DT используется для описания той же зависимости. Из этого следует, что соотношение между константой скорости реакции (kT ) и десятичным временем восстановления (DT ) определяется уравнением.

Уравнение Аррениуса полезно для описания влияния температуры на постоянную скорости изменения качества продукта в процессе обработки и хранения (Fellows, 1988). Он имеет более прочную теоретическую базу по сравнению со значением F (Fryer et al., 1997). В заключение следует отметить, что информация, предоставляемая значениями DT и F, является ценной, поскольку они дают информацию о том, как быстро может быть уничтожен конкретный микроорганизм, и моделируют влияние температуры на скорость уничтожения.

Уравнения отражают влияние как времени, так и температуры на уровень смертности. Однако ни один из упомянутых подходов не может быть использован для измерения требуемой температуры стерилизации в банках или пакетах. Это связано с большими колебаниями температуры в зависимости от положения этих контейнеров. Прямое применение этих уравнений применимо только к небольшим образцам или к контейнерам с высокой степенью перемешивания. В стационарных банках и пакетах наблюдается значительное пространственное распределение температуры. Как в банках, так и в пакетах для этого требуется решение уравнений Навье–Стокса неразрывности, сохранения импульса и энергии.

Введение в вычислительную гидродинамику

CFD — это численный метод, используемый для решения уравнений, управляющих потоком жидкости и задачами теплопередачи в рамках определенной геометрии потока (Scott, 1994). Благодаря наличию мощных суперкомпьютеров CFD находит широкое применение в области передачи жидкости и тепла в аэрокосмической и атомной промышленности. Технология получила распространение и в других отраслях, таких как химическая и нефтехимическая промышленность. Только в последние годы он был применен в пищевой промышленности, и в настоящее время исследуется ограниченный круг проблем, связанных с пищевыми продуктами (Scott and Richardson, 1997).

CFD предлагает инженерам-технологам мощный инструмент для проектирования и исследований во многих областях применения. Однако в настоящее время эта технология практически не используется в пищевой промышленности. Ее применение в таких областях было бы полезно для лучшего понимания сложных взаимодействий, происходящих в пищевых системах. Разработка пакетов CFD была вызвана необходимостью решения сложных задач о течении жидкости общего характера для широкого спектра геометрических и граничных условий (Хаттон и Карпентер, 1976).

CFD работает путем разделения интересующей физической среды на двухмерную или трехмерную сетку. Он содержит несколько отдельных ячеек и позволяет оценивать скорость, температуру и давление жидкости внутри каждой из ячеек, по которым течет жидкость. Это достигается путем одновременного решения уравнений, описывающих поток жидкости, тепло- и массоперенос. Использование методов CFD для решения задачи о потоке жидкости и теплопередаче разделено на три отдельные части: предварительная обработка, обработка и последующая обработка. Как правило, различные компьютерные программы, формирующие код CFD, должны выполнять каждую из трех задач.

Определение задачи CFD (препроцессор)

Первым этапом решения задачи CFD является определение всех соответствующих параметров, требуемых кодом CFD, перед процессом численного решения, как показано ниже:

1. Определение физической геометрии среды, в которой протекает жидкость, что обычно выполняется путем создания геометрического представления среды. “Создайте форму проблемной области, которая должна быть проанализирована”.

2. Определение граничных условий физической среды. Эти граничные условия будут включать в себя определение определенных областей, таких как входы и выходы для потока жидкости, а также граничных областей твердых тел, где может происходить передача тепла от жидкости к жидкости.

3. Построение сетки как геометрического представления физической среды. Эта сетка образует вычислительную сетку, которая будет использоваться при решении задачи с помощью мощных математических методов, на которых основан CFD.

Сетка с равномерным шагом содержит правильные прямоугольные ячейки с точностью второго порядка. Неоднородная сетка содержит ячейки меньшего размера, в которых происходят быстрые изменения в области решения (например, вблизи границ); однако она имеет точность только первого порядка (Mallinson, 1999).

В любой задаче CFD определение граничных условий имеет важное значение, поскольку они будут определять условия течения внутри области потока. Как правило, для установки соответствующих граничных условий необходимо определить область потока сверху, снизу, на входе или выходе в любом месте. Например, в случае нагревания жидкости в банке скорость движения жидкости и ее температура устанавливаются на верхней, нижней и стенках банки. Другие типы граничных условий, которые, возможно, потребуется задать, относятся к стенам и твердым телам, особенно если они выступают в качестве границ теплопередачи (Scott and Richardson, 1997).

После определения расчетной сетки и граничных условий пользователю необходимо определить необходимые допущения — например, является ли поток ламинарным или турбулентным и происходит ли теплопередача или нет. Обычно это требует написания командного файла в PHOENICS, который связывает любую другую информацию, требуемую CFD-решателем, например, тип используемой модели и требуемое количество итераций.

Существует два метода создания сетки и установочных данных для любой задачи. Первый — это определить проблему с помощью FORTRAN. Второй, более элегантный метод основан на графическом интерфейсе пользователя. В этом методе данные вводятся с помощью процедуры, управляемой меню, которая помогает пользователю пройти все отдельные этапы настройки CFD-моделирования. Все пакеты CFD предлагают различные системы координат, на основе которых определяется и генерируется расчетная сетка, такие как строгие декартовы, цилиндрические полярные, криволинейные, системы координат с фиксированным телом или движущиеся/ вращающиеся системы координат. Выбор системы координат, разрешение вычислительной сетки и метод ее формирования будут зависеть от сложности моделирования.

Решение задачи (процессор)

При решении задачи с помощью CFD-кода используется множество математических методов для аппроксимации дифференциальных уравнений в алгебраической форме, которые могут быть решены непосредственно или итеративно. В разных CFD-кодах используются разные методы решения, но физика остается одной и той же, если ее можно четко определить и понять. Решение уравнений переноса для изучаемой геометрии не является тривиальной задачей и не может быть легко решено аналитическими методами, если вообще возможно.

CFD использует численные методы для решения дискретизированных представлений уравнений переноса. При наличии достаточной вычислительной мощности можно использовать прямые или явные численные методы, которые могут быть как чрезвычайно точными, так и быстрыми. Во многих кодах для решения уравнений используются итерационные методы, поскольку они, как правило, более надежны, хотя для их сходимости может потребоваться больше времени. Доступны стандартные тексты, содержащие хороший справочный материал по численному моделированию и CFD.

Анализ результатов (постпроцессор)

Результаты могут быть проанализированы как численно, так и графически. Постпроцессор получает численные результаты и отображает их в виде визуального представления. Он отображает визуальное изображение физической геометрии, по которой протекает жидкость, с возможностью распечатки всех результатов в виде таблиц с числами и другими способами. Можно наложить распределение скорости, давления и температуры внутри жидкости. Формат этого дисплея представляет собой графический контур с возможностью отображения масштабированных стрелок для векторных величин. Выходной файл может содержать любую информацию, включая пространственные координаты всех ячеек вычислительной сетки и вычисленные транспортные переменные для каждой ячейки.

В случае большой задачи CFD, скажем, с размером более 100 000 ячеек, очевидно, что пользователь не захочет просматривать этот файл. Таким образом, второй метод предоставляет пользователю возможность визуализировать результаты. Этот метод, часто называемый постобработкой, использует результаты CFD-решателя и позволяет пользователю графически отображать переменные на экране компьютера для всей области потока или ее части. Эти методы графического представления включают векторные графики (масштабируемая стрелка, указывающая направление потока), контурные графики на двумерном (2D) срезе, проходящем через область, и графики изоповерхностей (трехмерная поверхность, на которой переменная является постоянной).

Пользователь может поворачивать изображение в трехмерном пространстве или увеличивать масштаб интересующих его областей, чтобы извлечь из изображения наиболее полезную информацию. Сочетание визуальных и численных результатов позволяет получить оптимальное решение для исследуемой задачи. В этой работе PHOENICS, коммерческий CFD-пакет, разработанный компанией Concentration, Heat and Momentum Limited (CHAM), Лондон, использовался для решения уравнений, определяющих естественную конвекцию в жидких консервах при термической стерилизации. PHOENICS — это хорошо известный CFD-код.

Это компьютерный код, который моделирует поток жидкости, теплопередачу, химические реакции и связанные с ними явления. В нем используется метод конечных объемов (FVM), который является одним из нескольких вычислительных методов, используемых для решения задач теплопередачи и течения жидкости. Подробные сведения об этом коде, а также о различных вариантах и значениях важных параметров описаны в справочном руководстве PHOENICS. Для решения уравнений, управляющих естественной конвекцией, Нилд и Бежан (1992), изучив ряд численных методов, пришли к выводу, что FVM является более подходящим методом, чем другие методы решения.

Метод конечных объемов

FVM, который также известен как метод конечных областей, является одним из нескольких вычислительных методов для решения потока жидкости среди многих других задач. Принцип, лежащий в основе этого численного метода, основан на идее управления объемом, используемой во многих текстах о жидкости. Эта идея применяется на клеточной основе и используется для вывода уравнений сохранения массы, импульса и энергии из основных законов в математическую форму, известную как уравнения конечного объема (FVE).

Для того чтобы конкретизировать задачу, необходимо определить вычислительную область, которая полностью охватывает исследуемую область потока. Вычислительная область может содержать несколько участков, в которых поток жидкости отсутствует, поскольку они могут быть заблокированы. Затем вычислительная область должна быть разделена на несколько разделов в трех измерениях (т.е. заполнена ячейками NX × NY × NZ). В общем, топологически декартовы сетки имеют три следующие формы:

a. Строго декартовы

Декартова сетка состоит из ячеек, образованных пересечением трех наборов взаимно перпендикулярных параллельных плоскостей, на любой из которых либо x, либо y, либо z постоянны, причем эти величины являются расстояниями в трех координатных направлениях.

b. Цилиндрические (полярные) сетки

Цилиндрическая (полярная) сетка состоит из ячеек, образованных пересечением плоскостей постоянной z, перпендикулярных оси вращения. Плоскости с постоянной координатой x, которые все проходят через эту ось и, таким образом, пересекаются на ней, так что x теперь представляет собой угол в радиусе, а не расстояние. Концентрические цилиндрические поверхности с постоянной радиальной координатой y

c. Координаты, соответствующие телу (BFC)

БФК лучше всего представить, предположив, что правильная декартова сетка сначала помещается в желеобразную среду, которая затем сжимается, изгибается и скручивается произвольным образом. Все ячейки, соприкасающиеся друг с другом, остаются такими.

1. Необходимо сохранить положение каждого угла сетки, что требует хранения 3 × (NX + 1) × (NY + 1) × (NZ + 1) фрагментов информации, которые представляют количество сеток в разных направлениях со значениями I , J и K для каждой сетки. угол в камере.

2. Скорости направлены вдоль линий, соединяющих узлы ячеек, и, следовательно, перпендикулярны граням ячеек для строгих декартовых и цилиндрических полярных сеток. В решетках с плотной структурой это не обязательно верно, и, следовательно, требуется тщательный расчет потоков через грани.

3. В сетках, устанавливаемых на корпусе, требуется определенная технология создания сетки, чтобы указать угловые положения сетки.

В цилиндрических полярных сетках и сетках с привязкой к телу идеи, лежащие в основе FVM, такие же, как и для строгих декартовых сеток, но математика сложнее. FVM может обрабатывать время способом, аналогичным тому, который используется для других измерений с декартовой сеткой. Это означает, что временное измерение разделяется на NT дискретных временных плоскостей, в которых достигается решение.

Они могут быть расположены на любом желаемом расстоянии друг от друга, но, очевидно, должны быть сконцентрированы в моменты, когда поток быстро меняется, например, при использовании мелкозернистых временных ступеней, используемых в нашей работе, в начале нагрева. Здесь будут рассмотрены трехмерные обозначения геометрии банки и пакета, которые рассматриваются в этой книге. Номенклатура сетки, используемая в PHOENICS, показана на рисунке 4.2. Для ячейки с узлом в точке P, которая примыкает к ячейкам с узлами в точках E, W, N, S, H и L (восток, запад, север, юг, высота и низ), центры смежных граней являются e, w, n, s, h и l, имеющими поверхности Ae, Aw, An, As, Ah и Al соответственно.

Большинство свойств хранятся в виде значений в узлах ячеек, в то время как скорости хранятся на гранях ячеек. Это дает вычислительные преимущества как с точки зрения стабильности, так и с точки зрения простоты вычислений, поскольку скорость, связанная с потоком через грань, задается в ее центре. Это делается путем представления шахматной сетки, проходящей через узлы ячеек и имеющей скорость в центрах граней (e, w, n, s, h и l), как показано пунктирными линиями на рис. 4.3 для плоскости XY. В ходе определения расчетной области следует принять решение об оптимальном расположении сетки.

Геометрическая и временная сетка делит вычислительную область на небольшие ячейки, в которых хранятся значения свойств среды и решаемых переменных (Mallinson, 1999). В этой работе будет рассмотрено несколько вариантов построения сетки. Большинство случаев, представленных в этой работе, были проверены с использованием обоих типов ячеек (с равномерным и неравномерным интервалом) и для разного количества ячеек, чтобы предотвратить любую ошибку дискретизации, а также убедиться в согласованности результатов.

Уравнения сохранения

Чтобы найти решение проблемы с потоком жидкости, необходимо соотнести то, что происходит внутри одной ячейки, с тем, что происходит в соседних ячейках. Это достигается с помощью принципов сохранения массы, импульса, энергии и т.д. Основной принцип сохранения, применяемый к контрольному объему, гласит: “Изменения в том, что содержится в контрольном объеме, должны были откуда-то произойти или исчезнуть”.

При выводе уравнения сохранения для ячейки P суммарное изменение внутри ячейки равно суммарному конвекционному переносу плюс суммарный диффузионный перенос и любые другие источники. Процесс переноса подразделяется на три категории. Конвекция: чистое количество сохраненного продукта, переносимого в контрольный объем или удаляемого из него в результате перемещения жидкости по контрольной поверхности (поверхности ячейки). Диффузия: передача сохраняющегося свойства посредством диффузии. Другие источники: источники, находящиеся за пределами области решения, а также такие термины, как источник импульса, связанный с градиентом давления.

Уравнения переноса и связанная с ними физика

Течение любой жидкости может быть описано с помощью уравнений переноса, которые определяют сохранение массы (непрерывности), импульса и энергии. Они получены путем рассмотрения баланса массы, импульса и энергии в элементе жидкости во время ее течения. Из них выводятся соответствующие уравнения в частных производных. Эти балансы и уравнения более подробно рассмотрены Бердом и др. (1960). Уравнения переноса дополняются добавлением двух алгебраических уравнений из термодинамики, которые являются уравнением состояния и определяющим уравнением.