The refrigeration and freezing of b

The refrigeration and freezing of both fresh (unprocessed) and processed foods are one of the most commonly used technologies in food preservation. Because the quality and shelf life of a frozen food depends greatly on the processing time, its accurate estimation is highly relevant. In addition, the estimation of the freezing time is an enormous task (Martins and Silva, 2003). First, difficulties include developing a robust and accurate mathematical model as well as obtaining the appropriate thermophysical properties. According to Succar and Hayakawa, 1984, the reliability of freezing time predictions is directly related to the accuracy with which the researcher is able to obtain or predict the thermophysical properties of the food system in the freezing temperature range. For this reason, it is necessary to obtain accurate thermophysical properties (density (r), specific heat (CP), thermal conductivity (k), and initial freezing point (Tsh)). If the aim is to study the freezing process, three aspects are critical. First, the determination of thermophysical properties is critical in the thermal processing of many foods because accurate calculations depend greatly on the estimated thermal properties. This fact is particularly true for calculations of the freezing time. Second, there is an immense variety of foods in a wide temperature range (normally from
-40 C upto +40 C). According to the literature, the main sources of information regarding the thermophysical properties in the freezing temperature range are as follows: a) experimental data from the literature, b) prediction equations, and c) experimental determination. As was previously mentioned, the literature data on thermophysical properties in the freezing temperature range is available but scarce. Third, the wide temperature range includes a phase change within the food
material. The phase change experienced by the food material during the process also makes it more difficult to have appropriate values for the thermophysical properties. Several models to estimate specific heat capacity (Cp) and thermal conductivity (k) have been developed. As an example, in the case of Cp, Fikiin and Fikiin (1999) proposed a unified formula for the specific heat capacity, which gets data at a wide range of temperatures with the only input being the relative moisture content (f) and initial freezing point (Tsh) of the food material. On relation to k, also several models have been developed. Although, in the case of k, important aspects must be considered when choosing an adequate model, such as microstructure and the potential anisotropy of the food material. As detailed in the literature there are some models to estimate thermal conductivity (i.e., Series model, Parallel model, Kopelman isotropic model, Maxwell-Eucken model, Levy's model). However, the food must be classified into the following four class: 1) Unfrozen, non-porous food, 2) Frozen, non-porous foods, 3) Unfrozen, porous foods, and 4) Frozen, porous foods (Carson, 2006; Carson et al., 2016) to decide which model to use. Therefore, it is a difficult task to choose an adequate model for thermal conductivity during the freezing process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แช่เย็นและแช่แข็งของทั้งสด (ยังไม่ได้) และอาหารแปรรูปเป็นเทคโนโลยีที่ใช้บ่อยที่สุดในการถนอมอาหารอย่างใดอย่างหนึ่ง เนื่องจากคุณภาพและอายุการเก็บรักษาอาหารแช่แข็งมากขึ้นอยู่กับเวลาการประมวลผล การประเมินความถูกต้องมีความเกี่ยวข้อง นอกจากนี้ การประมาณค่าเวลาตรึงนับเป็นงานใหญ่ที่ (มาร์ตินส์และ Silva, 2003) ครั้งแรก ความยากลำบากรวมถึงพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง และแม่นยำ ตลอดจนได้รับคุณสมบัติที่เหมาะสม thermophysical ตาม Succar และฮายาคาว่า 1984 ความน่าเชื่อถือของการคาดคะเนเวลาในการแช่แข็งโดยตรงเกี่ยวข้องกับความถูกต้องซึ่งนักวิจัยจะสามารถขอรับ หรือทำนายคุณสมบัติ thermophysical ของระบบอาหารในช่วงอุณหภูมิแช่แข็ง ด้วยเหตุนี้ จึงจำเป็นต้องรับคุณสมบัติ thermophysical ถูกต้อง (ความหนาแน่น (r), เฉพาะความร้อน (CP), การนำความร้อน (k), และเริ่มต้นจุดเยือกแข็ง (Tsh)) ถ้าจุดมุ่งหมายเพื่อ ศึกษากระบวนการตรึง สามด้านมีความสำคัญ ครั้งแรก การกำหนดคุณสมบัติ thermophysical เป็นสิ่งสำคัญในการประมวลผลความร้อนของอาหารหลายชนิดเนื่องจากการคำนวณที่แม่นยำขึ้นอยู่กับคุณสมบัติความร้อนประมาณ ความจริงข้อนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณเวลาแช่แข็ง ที่สอง มีหลากหลายอาหารในช่วงอุณหภูมิกว้าง (โดยปกติตั้งแต่-40 C ไม่เกิน C + 40) ตามวรรณคดี แหล่งที่มาหลักของข้อมูลที่เกี่ยวกับคุณสมบัติ thermophysical ในช่วงอุณหภูมิแช่แข็งจะเป็นดังนี้: ข้อมูล) ทดลองจากวรรณคดี สมการทำนาย b) และ c) ทดลองกำหนด ตามที่ได้กล่าวก่อนหน้านี้ ข้อมูลวรรณกรรมบน thermophysical คุณสมบัติในช่วงอุณหภูมิแช่แข็งจะมี แต่หายาก ที่สาม ช่วงอุณหภูมิกว้างรวมถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นตอนภายในอาหารวัสดุที่ เปลี่ยนเฟสที่มีประสบการณ์ โดยวัสดุอาหารในระหว่างกระบวนการยังทำให้มันยากขึ้นจะมีค่าที่เหมาะสมสำหรับคุณสมบัติ thermophysical ได้รับการพัฒนาหลายรูปแบบการประเมินเฉพาะความร้อนจำเพาะ (Cp) และการนำความร้อน (k) ตัวอย่างเช่น ในกรณีของ Cp, Fikiin และ Fikiin (1999) เสนอสูตรแบบครบวงจรสำหรับความจุความร้อนเฉพาะ ซึ่งได้รับข้อมูลที่หลากหลายของอุณหภูมิกับการป้อนข้อมูลเท่านั้นความชื้นสัมพัทธ์ (f) และเริ่มต้นจุดเยือกแข็ง (Tsh) ของวัสดุอาหาร ในความสัมพันธ์กับ k ยังหลายรุ่นได้รับการพัฒนา ถึงแม้ว่า ในกรณี k ประเด็นสำคัญที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกรูปแบบเพียงพอ เช่นโครงสร้างจุลภาคและดาวเทียมสำรวจคลื่นศักยภาพของวัสดุอาหาร ตามรายละเอียดในวรรณคดี มีบางรุ่นการประเมินการนำความร้อน (เช่น ซีรีส์รุ่น นางแบบขนาน แบบ isotropic Kopelman แมกซ์เวล Eucken รุ่น รุ่นของ Levy) อย่างไรก็ตาม ต้องจัดประเภทอาหารในระดับสี่ต่อไปนี้: 1) Unfrozen คราบอาหาร 2) แช่แข็ง คราบอาหาร อาหาร 3) Unfrozen พรุน และ 4) แช่แข็ง พรุนอาหาร (คาร์สัน 2006 คาร์สัน et al. 2016) ในการตัดสินใจแบบไหนใช้ จึง มันเป็นงานยากในการเลือกแบบจำลองเพียงพอสำหรับการนำความร้อนในระหว่างกระบวนการแช่แข็ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำความเย็นและการแช่แข็งของทั้งอาหารสด (ที่ยังไม่ได้) และประมวลผลเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ใช้กันมากที่สุดในการเก็บรักษาอาหาร เนื่องจากคุณภาพและการเก็บรักษาชีวิตของอาหารแช่แข็งขึ้นอยู่มากในเวลาการประมวลผลการประมาณค่าความถูกต้องของมันคือความเกี่ยวข้องสูง นอกจากนี้ในการประมาณเวลาการแช่แข็งเป็นงานที่มหาศาล (มาร์ตินและซิลวา, 2003) ครั้งแรกที่ยากลำบากรวมถึงการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพและถูกต้องแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เช่นเดียวกับการได้รับคุณสมบัติที่เหมาะสม Thermophysical ตามที่ Succar และ Hayakawa 1984 ความน่าเชื่อถือของการแช่แข็งการคาดการณ์เวลาที่จะเกี่ยวข้องโดยตรงกับความถูกต้องกับที่นักวิจัยจะสามารถที่จะได้รับหรือทำนายคุณสมบัติ Thermophysical ของระบบอาหารในช่วงอุณหภูมิแช่แข็ง ด้วยเหตุนี้จึงมีความจำเป็นที่จะได้รับคุณสมบัติ Thermophysical ที่ถูกต้อง (ความหนาแน่น (R) เฉพาะความร้อน (CP) การนำความร้อน (k) และจุดเยือกแข็งครั้งแรก (Tsh)) ถ้ามีจุดมุ่งหมายคือเพื่อศึกษากระบวนการแช่แข็ง, สามด้านที่มีความสำคัญ ครั้งแรกที่ความมุ่งมั่นของคุณสมบัติ Thermophysical เป็นสิ่งสำคัญในการประมวลผลความร้อนของอาหารหลายชนิดเพราะคำนวณที่ถูกต้องขึ้นอยู่มากในสมบัติทางความร้อนโดยประมาณ ความจริงเรื่องนี้เป็นความจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณเวลาแช่แข็ง ประการที่สองมีความหลากหลายอันยิ่งใหญ่ของอาหารในช่วงอุณหภูมิที่กว้าง (ปกติจากไหน? -40? C ถึง 40? C) ตามที่วรรณคดีแหล่งที่มาหลักของข้อมูลเกี่ยวกับคุณสมบัติที่ Thermophysical ในช่วงอุณหภูมิแช่แข็งมีดังนี้ก) ข้อมูลการทดลองจากวรรณคดีข) สมการทำนายและ c) ความมุ่งมั่นในการทดลอง ตามที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้าข้อมูลหนังสือที่เกี่ยวกับคุณสมบัติ Thermophysical ในช่วงอุณหภูมิแช่แข็งที่มีอยู่ แต่หายาก ประการที่สามช่วงอุณหภูมิกว้างรวมถึงการเปลี่ยนเฟสภายในอาหาร
วัสดุ การเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการฝึกฝนจากวัสดุอาหารในระหว่างกระบวนการยังทำให้มันยากขึ้นที่จะมีค่าที่เหมาะสมสำหรับคุณสมบัติ Thermophysical หลายรูปแบบที่จะประเมินความจุความร้อนจำเพาะ (CP) และการนำความร้อน (k) ได้รับการพัฒนา ตัวอย่างเช่นในกรณีของซีพี Fikiin และ Fikiin (1999) เสนอสูตรแบบครบวงจรสำหรับความจุความร้อนจำเพาะที่ได้รับข้อมูลที่หลากหลายของอุณหภูมิที่มีการป้อนข้อมูลเพียงอย่างเดียวความชื้นสัมพัทธ์ (F) และแช่แข็งเริ่มต้น จุด (Tsh) ของวัสดุอาหาร ในความสัมพันธ์กับ K, ยังมีอีกหลายรุ่นที่ได้รับการพัฒนา แม้ว่าในกรณีของ K ที่สำคัญจะต้องพิจารณาเมื่อมีการเลือกรูปแบบที่เพียงพอเช่นจุลภาคและ anisotropy ศักยภาพของวัสดุอาหาร ตามรายละเอียดในวรรณคดีมีบางรุ่นที่จะประเมินการนำความร้อน (เช่นรูปแบบซีรีส์รุ่นขนาน Kopelman รุ่น isotropic รุ่นแมกซ์เวล-Eucken รุ่นของ Levy) แต่อาหารที่จะต้องมีการแบ่งออกเป็นสี่ต่อไปนี้ชั้น 1) Unfrozen อาหารที่ไม่มีรูพรุน 2) แช่แข็งอาหารที่ไม่มีรูพรุน 3) Unfrozen อาหารที่มีรูพรุนและ 4) แช่แข็ง, อาหารที่มีรูพรุน (คาร์สัน, 2006; คาร์สัน et al., 2016) ที่จะตัดสินใจว่าจะใช้รูปแบบ ดังนั้นจึงเป็นงานที่ยากที่จะเลือกรูปแบบที่เพียงพอสำหรับการนำความร้อนในระหว่างขั้นตอนการแช่แข็ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครื่องทำความเย็นและแช่แข็งทั้งสด ( ที่ยังไม่ได้ ) และอาหารแปรรูปเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่นิยมใช้ในการถนอมอาหาร เพราะคุณภาพและอายุการเก็บรักษาของอาหาร แช่แข็ง จะขึ้นอยู่กับเวลาการประมวลผลที่ถูกต้องประมาณระดับสูงที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ การประมาณค่าแช่แข็งเวลาเป็นงานใหญ่ ( มาร์ติน และ ซิลวา , 2003 ) แรก ปัญหารวมถึงการพัฒนาประสิทธิภาพและถูกต้อง แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ ตลอดจนการได้รับที่เหมาะสมทางกายภาพและทางความร้อน คุณสมบัติ และตาม succar ฮายา , 1984 , ความน่าเชื่อถือของแช่แข็งไว้ เวลาจะเกี่ยวข้องโดยตรงกับความถูกต้องด้วย ซึ่งนักวิจัยสามารถได้รับและทำนายสมบัติทางกายภาพและทางความร้อนของระบบอาหารในการแช่แข็งอุณหภูมิ . ด้วยเหตุผลนี้ มันเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้ได้สมบัติทางกายภาพและทางความร้อนที่ถูกต้อง ( ความหนาแน่น ( R ) , ความร้อนเฉพาะ ( CP ) , ค่าการนำความร้อน ( k ) และเริ่มต้นจุดเยือกแข็ง ( TSH ) ถ้าจุดมุ่งหมายคือเพื่อศึกษากระบวนการแช่เยือกแข็ง สามด้าน มีความสําคัญ แรก , การหาสมบัติทางกายภาพและทางความร้อนเป็นสําคัญในกระบวนการความร้อนของอาหารหลายชนิดเนื่องจากการคำนวณแม่นยำมากขึ้นอยู่กับค่าสมบัติทางความร้อน . ความเป็นจริงนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณของแช่แข็งเวลาไว้ ประการที่สอง มีมหาศาลหลากหลายของอาหารในช่วงอุณหภูมิที่กว้าง ( ปกติ - 40 C ไม่เกิน + 40 C ) ตามวรรณคดี หลักแหล่งของข้อมูลที่เกี่ยวกับสมบัติทางกายภาพและทางความร้อนในช่วงอุณหภูมิแช่แข็งมีดังนี้ : ) ข้อมูลจากวรรณกรรม , B ) สมการ และ c ) การทดลอง ตามที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ วรรณคดีข้อมูล สมบัติทางกายภาพและทางความร้อนในช่วงอุณหภูมิแช่แข็งสามารถใช้ได้ แต่หายาก ประการที่สาม ในช่วงอุณหภูมิกว้างรวมถึงการเปลี่ยนเฟสในอาหารวัสดุ ขั้นตอนการเปลี่ยนประสบการณ์โดยวัตถุดิบอาหารระหว่างกระบวนการทำให้มันยากมากที่จะได้ค่าที่เหมาะสมต่อสมบัติทางกายภาพและทางความร้อน . หลายรุ่นค่าความจุความร้อน ( CP ) และค่าการนำความร้อน ( k ) ได้รับการพัฒนา เช่น ในกรณีของซีพี และ fikiin fikiin ( 1999 ) ได้เสนอสูตรรวมสำหรับความจุความร้อน ซึ่งได้รับข้อมูลที่หลากหลายของอุณหภูมิด้วยการใส่แค่ความชื้นสัมพัทธ์ ( F ) และเริ่มต้นจุดเยือกแข็ง ( TSH ) ของวัสดุอาหาร ในความสัมพันธ์กับ K ก็หลายรุ่นได้รับการพัฒนา แต่ในกรณีของ K , ลักษณะที่สำคัญที่ต้องพิจารณาเมื่อเลือกรูปแบบที่เพียงพอ เช่น โครงสร้างจุลภาคและแอนไอโซโทรปีศักยภาพของวัตถุดิบอาหาร ตามรายละเอียดในวรรณคดี มีบางรุ่น ( เช่น การประมาณค่าการนำความร้อนแบบอนุกรมขนานรูปแบบค เพิลแมนตัวโมเดล แม็กซ์เวลล์ ออยเคินโมเดล เลวี่ ) อย่างไรก็ตาม อาหาร ต้องแบ่งเป็น 4 ระดับ ดังนี้ 1 ) unfrozen ไม่พรุน อาหาร 2 ) แช่แข็ง ไม่พรุน อาหาร 3 ) อาหารพรุน unfrozen และ 4 ) แช่แข็ง อาหารพรุน ( คาร์สัน , 2006 ; คาร์สัน et al . , 2016 ) ที่จะตัดสินใจรูปแบบซึ่งใช้ ดังนั้น จึงเป็นเรื่องยากที่จะเลือกรูปแบบที่เพียงพอสำหรับค่าการนำความร้อนระหว่างกระบวนการแช่เยือกแข็ง .