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CARACTERIZACIÓN TÉRMICA DE EQUIPOS PARA EL PROCESADO DE HORTALIZAS EN V GAMA Fernando Jiménez Muro PROYECTO FIN DE CARRERA Julio 2011 Centro Politécnico Superior Ingeniería Química Curso académico 10/11 Director: Jorge Mir Ponente: Jose Ángel Peña Departamento de IQTMA  RESUMEN Caracterización térmica de equipos para el procesado de hortalizas en V Gama El procesado de hortalizas en V Gama conlleva la aplicación de un tratamiento térmico suave (entre 65 ºC y 90 ºC) seguido de un enfriamiento rápido, para prolongar su vida útil en refrigeración y mantener una alta calidad organoléptica. La eficacia térmica de los equipos utilizados en el procesado condiciona la elección de la combinación tiempo-temperatura más adecuada para conseguir el grado de pasteurización deseado, minimizando la degradación del producto. Para cuantificar esta dependencia, se determinaron los coeficientes térmicos de diferentes equipos utilizados en la industria alimentaria: un cocedero de camisa de agua, un horno mixto convectivo de restauración, un túnel de enfriamiento por aire y un baño de agua y hielo. Dicha determinación se llevó a cabo a partir de perfiles experimentales de temperatura. Los coeficientes térmicos y los perfiles experimentales de temperatura se incorporaron posteriormente a un modelo matemático, implementado con un programa de elementos finitos (COMSOL Multiphysics 3.4), que permitió optimizar el valor de dichos coeficientes y simular un ciclo completo de calentamiento-enfriamiento para el producto, proporcionando también, tras incorporar los parámetros de termodestrucción correpondientes, - el tiempo de calentamiento necesario para obtener una correcta pasteurización: una reducción de 7 unidades logarítmicas en la población de Listeria Monocytogenes, un microorganismo patógeno presente en hortalizas, - el tiempo de enfriamiento necesario para alcanzar la temperatura de almacenamiento (4 ºC) y - la inactivación de la enzima polifenoloxidasa (PPO), responsable del pardeamiento enzimático en frutas y hortalizas. El modelo se validó con pencas de acelga (Beta vulgaris var. Cicla) envasadas al vacío, determinándose experimentalmente los perfiles de temperatura y la actividad final de la enzima PPO a fin de encontrar el tratamiento óptimo.  Agradecimientos Me gustaría dar las gracias a todos los compañeros y colegas con los que he coincidido a lo largo de los años, tanto en el CPS como en la Facultad de Veterinaria, y en especial a Jorge y a mi madre, por su infinita paciencia.  Índice general Agradecimientos Índice general Memoria 1.Introducción 1.1 Objetivos y alcance del proyecto……………………………………………….. 1.2 Tareas desarrolladas................................................................................................ 1.3 Antecedentes......................................................................................................... 2.Materiales y métodos 2.1 Equipos para el procesado de alimentos de V Gama............................................. 2.2 Caracterización térmica de equipos......................................................................... 2.3 Modelado matemático, simulación y optimización................................................ 2.4 Caracterización y seguimiento de los parámetros de calidad del producto…….. 2.4.1 Extracción de la PPO………………………………………………………. 2.4.2 Medida de la actividad de la PPO............................................................... 2.4.3 Termorresistencia de la PPO……………………………………………… 2.5 Procesado de pencas de acelga en V Gama........................................................... 3.Resultados y discusión 3.1 Caracterización térmica de equipos……………………………………………….. 3.1.1 Cuerpo esférico……………………………………………………………. 3.1.1.1 Horno mixto convectivo…………………………………………….. 3.1.1.2 Cocedero…………………………………………………………….. 3.1.1.3 Túnel de enfriamiento por aire…………………………………….. 3.1.1.4 Baño de hielo……………………………………………………… 3.1.2 Cuerpo paralelepipédico..…………………………………………………. 3.1.2.1 Horno mixto convectivo………………………………………..…… 3.1.2.2 Cocedero…………………………………………………………….. 3.1.2.3 Túnel de enfriamiento por aire………………………………………   III  V    1 1 2 2  5 5 7 10 13 13 14 14 15  17 17 17 17 20 21 22 22 22 25 26 3.2 Validación y optimización de coeficientes térmicos……………………………… 3.2.1 Cuerpo esférico……………………………………………………………….. 3.2.2 Cuerpo paralelepipédico…………..……………………………………….. 3.3 Procesado de pencas de acelga como alimento de V Gama……………………….. 3.3.1 Caracterización de la PPO………………………………………………….. 3.3.2 Tratamientos térmicos………………………………………………………. 4.Conclusiones y trabajos futuros Bibliografía Índice de figuras Índice de tablas Anexos A.Determinación de coeficientes térmicos A.1 Estudios previos con los equipos……………………………………………….. A.1.1 Horno mixto convectivo…………………………………………………. A.1.2 Cocedero……………………………………………………………. A.1.3 Túnel de enfriamiento por aire……………………………………….. A.2 Metodología………………………………………………………………………. A.2.1 Cuerpo esférico……………………………………………………………… A.2.1.1 Horno mixto convectivo……………………………………………. A.2.1.2 Cocedero…………………………………………………………… A.2.1.3 Túnel de enfriamiento por aire…………………………………... A.2.1.4 Baño de hielo……………………………………………………… A.2.2 Cuerpo paralelepipédico……………..…………………………………… A.2.2.1 Horno mixto convectivo…………………………………………. A.2.2.2 Cocedero…………………………………………………………… A.2.2.3 Túnel de enfriamiento por aire……………………………………. A.3 Tablas de resultados……………………………………………………………… A.4 Bibliografía……………………………………………………………………….. B.Tecnología de los Alimentos aplicada a su conservación B.1 Tratamientos térmicos para la conservación de alimentos…………………….. B.1.1 Distintos tipos de tratamientos térmicos…………………………………. B.1.2 Cinética de la destrucción térmica de los microorganismos……………… B.1.3 Tiempo de reducción decimal……………………………………………. B.1.4 Termorresistencia…………………………………………………………… B.1.5 Degradación térmica de los alimentos…………………………………… B.2 Listeria Monocytogenes………………………………………………………… B.2.1 Patogenia, síndromes clínicos y tratamiento……………………………… B.2.2 Medios de crecimiento y transmisión…………………………………… B.3 PPO (polifenoloxidasa)………………………………………………………… B.4 Otros parámetros………………………………………………………………….. B.5 Bibliografía……………………………………………………………………….. 27 27 30 34 34 34  39  41 45 49    57 58 58 61 62 65 65 67 68 69 70 70 74 76 78 79 85  87 87 88 89 90 91 91 92 92 93 95 96 97     C.Simulación C.1 Métodos numéricos…………………………………………………………….. C.1.1 Dinámica de fluídos computacional (DFC)………………………………… C.1.2 Propiedades de los métodos numéricos……………………………………. C.1.2.1 Consistencia……………………………………………………….. C.1.2.2. Estabilidad………………………………………………………….. C.1.2.3 Convergencia……………………………………………………….. C.1.2.4 Conservación……………………………………………………….. C.1.2.5 Valor acotado……………………………………………………… C.1.2.6 Realizabilidad……………………………………………………….. C.1.2.7 Exactitud…………………………………………………………… C.1.3 Métodos de discretización y tipos de malla……………………………… C.1.3.1 Diferencias finitas (DF)………………………………………….. C.1.3.2 Volúmenes finitos (VF)……………………………………………. C.1.3.3 Elementos finitos (EF)…………………………………………….. C.1.4 COMSOL Multiphysics: simulación multifísica con ayuda de elementos finitos…………………………………………………………. C.1.4.1 Características de la versión COMSOL Multiphysics 3.4 y requisitos del sistema…………………………………………… C.2 Simulaciones……………………………………………………………………… C.2.1 Validación y optimización de coeficientes………………………………… C.2.1.1 Dibujo de la geometría……………………………………………… C.2.1.2 Configuración de los dominios geométricos……………………… C.2.1.3 Condiciones de contorno………………………………………… C.2.1.4 Definición de constantes y expresiones……………………………. C.2.1.5 Mallado…………………………………………………………… C.2.1.6 Resolución del modelo……………………………………………… C.2.1.7 Postprocesado y análisis de los resultados………………………… C.2.1.8 Scripts………………………………………………………………. C.2.1.8.1 Geles…………………………………………………….. C.2.1.8.2 Esfera……………………………………………………. C.2.1.9 Tablas de resultados……………………………………………… C.2.2 Reducción de la población de Listeria Monocytogenes………………….. C.2.2.1 Configuración de los dominios geométricos………………………. C.2.2.2 Condiciones de contorno…………………………………………… C.2.2.3 Definición de constantes y expresiones…………………………….. C.2.2.4 Mallado………………………………………………………….. C.2.2.5 Resolución del modelo…………………………………………… C.2.2.6 Postprocesado y análisis de los resultados………………………. C.2.3 Desactivación térmica de la PPO (Polifenoloxidasa)……………………… C.2.3.1 Configuración de los dominios geométricos……………………… C.2.3.2 Condiciones de contorno…………………………………………… C.2.3.3 Definición de constantes y expresiones…………………………….. C.2.3.4 Resolución del modelo……………………………………………. C.2.3.5 Postprocesado y análisis de los resultados…………………………. C.3 Bibliografía………………………………………………………………………. D.Acelgas D.1 Caracterización de la PPO (polifenoloxidasa)………………………………….. D.1.1 Metodología………………………………………………………………….  99 99 100 101 101 101 101 102 102 102 103 104 104 105 105  107  108 110 110 110 111 112 112 113 114 115 116 121 129 134 140 140 141 141 142 142 143 143 144 144 145 145 145 146  147 147 148  1.2 Tareas desarrolladas 1.2 Tareas desarrolladas Para caracterizar térmicamente los equipos se registró la evolución temporal de la temperatura en dos cuerpos geométricos (un cuerpo esférico y un cuerpo paralelepipédico), situados en el interior de cada unidad, bajo diversas condiciones de operación; previamente se había comprobado la reproducibilidad de los experimentos en cada uno de los equipos así como la uniformidad de temperaturas en el interior de los mismos. Tras el tratamiento matemático de los datos registrados, de acuerdo a ecuaciones de conducción de calor transitoria con condiciones de contorno convectivas, se obtuvieron los diversos coeficientes de calentamiento/enfriamiento que caracterizan a los equipos bajo estudio. Parte de estas tareas se detallan en el Anexo A. Se buscaron y recopilaron las necesidades térmicas para pasteurizar un producto vegetal de V gama, determinando la letalidad mínima sobre la población microbiana existente. Como microorganismo clave para este tipo de procesos se eligió la Listeria monocytogenes como referencia; a su presencia en gran número de vegetales hay que sumar el riesgo de contaminación en el procesado de dichos alimentos hasta llegar al consumidor y su carácter patógeno (Brackett, 1999). También se profundizó en el estudio de otro parámetro de calidad importante en este tipo de alimentos, la actividad enzimática, en este caso, de la polifenoloxidasa (PPO), principal responsable del pardeamiento enzimático en vegetales tales como acelga, borraja... (Aydemir, 2004; Mir et al., 2006). Se realizaron experimentos para caracterizar la termorresistencia de dicho enzima, así como medidas de su actividad en pencas de acelga antes y después de los tratamientos térmicos correspondientes. También se realizaron experimentos para conocer las constantes cinéticas de la ecuación de Michaelis-Menten para el caso que nos ocupa, el de la PPO, las cuales describen la velocidad de las reacciones en las que se encuentra involucrada dicha enzima. Estas tareas se detallan en los Anexos B y D. Con ayuda del entorno de simulación COMSOL Multiphysics 3.4, los coeficientes obtenidos anteriormente así como los datos de termorresistencia de la Listeria monocytogenes y de la PPO, se incorporaron a varios modelos termoquímicos que permitieron estudiar la evolución térmica de un producto alimentario ‘tipo’ de V gama y el seguimiento de los dos parámetros de calidad del mismo, anteriormente citados. La programación de rutinas que complementaban a la simulación, en el lenguaje de secuencia de comandos COMSOL Script 1.2, permitió el ajuste y optimización de los modelos citados y de los valores de los diversos coeficientes. Parte de estas tareas se detallan en el Anexo C. Por último, se realizó el procesado completo de un alimento de V gama (cortado, desinfección, lavado, acondicionamiento, envasado, tratamiento térmico - calentamiento y enfriamiento- y almacenamiento), pencas de acelga, y se comprobó la bondad de los modelos anteriormente desarrollados. Estas tareas se detallan en el Anexo D. 1.3 Antecedentes Desde hace algunos años han proliferado en el mercado distintos tipos de alimentos preparados, envasados y casi listos para su consumo, destinados a ahorrar 2 1.Introducción tiempo en la cocina. Tras la aparición de estos alimentos y en un intento por clasificarlos junto con los alimentos tradicionales, se han establecido en la práctica cinco gamas. El principal criterio de clasificación ha sido el tipo de procesado característico del alimento. Aunque hay casos concretos difíciles de catalogar, las definiciones más extendidas serían las siguientes: § I gama. Productos frescos y productos conservados por métodos tradicionales (deshidratación, salazón, fermentación...). § II gama. Incluye los alimentos conservados mediante la aplicación de tratamientos térmicos que buscan una alta esterilidad aun a costa de la calidad organoléptica del producto (conservas tradicionales). § III gama. Alimentos conservados mediante la aplicación de frío (congelados y refrigerados). § IV gama. Productos frescos de alta calidad, lavados, pelados, cortados y envasados para aumentar su vida útil. En este grupo se incluyen todos los productos envasados en atmósfera modificada, listos para su consumo. § V gama. Platos preparados o semipreparados, sometidos a un tratamiento térmico suave (TTS), de calidad intermedia entre los productos frescos y las conservas tradicionales y comercializados, normalmente, refrigerados. La demanda de alimentos vegetales que conjuguen frescura, garantía de seguridad alimentaria y comodidad para su elaboración culinaria es creciente, tanto por parte del consumidor final como por los sectores de restauración y catering. Las propuestas de nuevos productos rozan los límites de los conocidos como frescocortados; a estos productos se les denomina V gama y responden a lo que esperan los consumidores y los industriales en búsqueda de productos de uso cómodo y rápido pero seguros en el plano microbiológico y satisfactorios en el plano organoléptico (Mir et al., 2008a). Se trata de productos vegetales a los que, habiendo sufrido un TTS (con temperaturas comprendidas entre los 60 y 90 ºC), se les garantiza una duración de conservación en frío de hasta 6 semanas (a 2 ºC ± 2 ºC según la intensidad del tratamiento aplicado) lo que sitúa a estos productos entre el ámbito de las conservas tradicionales y de los frescos (la Fig.1.1 muestra estas tendencias); dichos productos presentan, además, mejores características sensoriales y nutricionales que las citadas conservas (Creed, 1995; Schellekens, 1996). Es el calentamiento, junto con el enfriamiento y refrigeración posteriores, lo que produce el impacto más acusado en la calidad del producto ya que las combinaciones tiempo-temperatura necesarias para alcanzar el grado de pasteurización deseado, generan perfiles térmicos que afectan a ciertos parámetros; por tanto, es muy importante la caracterización de equipos y etapas térmicas de dicho tipo de procesado. Entre los citados parámetros de calidad se encuentran parámetros físicos, bioquímicos, microbiológicos... Un parámetro bioquímico a seguir son los enzimas; estas sustancias son biocatalizadores de origen proteico con una gran actividad y especificidad para su 3 1.3 Antecedentes sustrato correspondiente (Whitaker, 1994). En este trabajo se estudió la desactivación térmica de la polifenoloxidasa (PPO; 1,2 - benzenodiol; oxigeno oxidoreductasa; EC 1.10.3.2 / EC 1.14.18.1). Su actividad está relacionada con la aparición de tonos marrones en vegetales (pardeamiento enzimático) (Galeazzi y Sgarbieri, 1981; Cano et al., 1990; López et al., 1994a) y presenta una gran actividad en la acelga. Fig.1.1 Esquema cualitativo-comparativo de tres tipos de productos vegetales Otro parámetro a seguir, en este caso microbiológico, es la población remanente de la bacteria Listeria monocytogenes después de los tratamientos térmicos aplicados sobre el producto. La mayor parte de hortalizas frescas presenta un pH neutro y unas condiciones de agua biodisponible (actividad de agua) y nutrientes adecuadas para el crecimiento de casi cualquier tipo de microorganismo (Taormina et al., 1999). Por ello hay que determinar con qué combinaciones de temperatura-tiempo en el TTS se consigue un riesgo sanitariamente asumible. En este trabajo se estudió la Listeria monocytogenes debido a su carácter patógeno y psicrófilo; normalmente se toma como exigencia una reducción de al menos 7 unidades logarítmicas de su población para una correcta pasteurización, considerándose que es suficiente emplear un tratamiento de 2 minutos a 70 ºC para productos de V gama (Rybka-Rodgers, 2001; Ohlsson y Bengtsson, 2002). Siendo clave el tratamiento térmico, la mayoría de estudios sobre la preparación de productos similares se centran en este apartado. Dentro de ellos ha cobrado gran importancia los modelados matemáticos y correspondientes simulaciones, gracias a su gran poder como herramienta de análisis. De los numerosos estudios que avalan su utilidad, hay algunos que combinan los historiales térmicos obtenidos de esta manera con la microbiología predictiva de forma efectiva para poder establecer condiciones de operación o características del producto final (Bellara et al., 2000; Enamorado y Enamorado, 2004; Mir et al., 2008b). 4 Capítulo 2 Materiales y métodos n este capítulo se presentan las unidades estudiadas en este proyecto así como la metodología desarrollada para caracterizarlas térmicamente. También se exponen los modelos matemáticos, simulaciones y métodos de optimización utilizados para el seguimiento de la evolución temporal de la temperatura y de varios parámetros de calidad del producto, así como para el refino del valor de los distintos coeficientes obtenidos en los equipos. Por último, se relatan los pasos llevados a cabo para el procesado de un alimento de V gama (pencas de acelga), además de la metodología utilizada para la caracterización de uno de los parámetros de calidad del producto considerados en este estudio, la PPO. 2.1 Equipos para el procesado de alimentos de V gama Las características de los equipos caracterizados durante la realización de este proyecto se detallan a continuación. Para la etapa de calentamiento se emplearon: § Un horno mixto convectivo (Convotherm OEB 6.10) capaz de operar con aire seco (rango de Tª de trabajo entre 30 y 250ºC ± 1ºC) o usando vapor de agua (rango de Tª entre 30 y 120 ºC ± 1ºC) (véase Fig.2.1 a)). La potencia del aire caliente impulsado por el equipo así como la del generador de vapor son de 10,5 y 9,9 kW, respectivamente; el valor necesario de conexión eléctrica es de 11,5 kW y la corriente nominal del equipo, 15,7 A. § Un cocedero semiindustrial de pasta y vegetales (BOPPAS HD900), el cual consta de un recinto de 45 L y un sensor de nivel para contrarrestar la evaporación. El agua se calienta de forma indirecta gracias a una camisa, E 5 2.1 Equipos para el procesado de alimentos de V Gama también de agua, que asegura la estabilidad térmica del baño y permite trabajar entre los 65 y 95 ºC (véase Fig.2.1 b)). Para la etapa de enfriamiento se utilizaron las siguientes unidades:  Un túnel de enfriamiento por aire (modelo planta piloto fabricado por Tarré S.A. para la Universidad de Zaragoza) capaz de inyectar aire frío a distintas velocidades (0 – 100%, variable, dependiendo de la carga del sistema) y temperaturas (hasta - 45ºC) (véase Fig.2.1 c)). El citado equipo tiene una potencia de 7,4 kW y utiliza un compresor alternativo semihermético que trabaja con el refrigerante R404A.  Un baño de hielo constituido por 1 parte de hielo picado y 5 partes de agua (véase Fig.2.1 d)). Fig. 2.1 Equipos caracterizados en este trabajo a) Horno mixto convectivo b) Cocedero de pasta y vegetales c) Túnel de enfriamiento por aire d) Baño de hielo 6 2.Materiales y métodos 2.2 Caracterización térmica de equipos Para obtener los coeficientes convectivos de los equipos citados en el apartado anterior, se registró la evolución temporal de la temperatura en una esfera maciza metálica de acero inoxidable AISI 302 (con un perímetro de 37 cm. y una masa de 7,047 kg), así como en diversos geles fabricados ‘in situ’ para ese propósito (véase Fig.2.2). Las dimensiones medias de los mismos fueron 0,2106 ± 0,0035 x 0,1138 ± 0,0035 x 0,0194 ± 0,0020 (m), análogas a las que corresponderían a una barqueta estándar de un producto de V gama, y estaban compuestos por un 99%p de agua y un 1%p de goma gellano, un material gelificante usado ocasionalmente en restauración; se asumió que las propiedades de los geles se correspondían con las del agua líquida debido a la composición de los mismos (véase Anexo A). Fig. 2.2 Detalle de los geles empleados para caracterizar los distintos equipos Para el registro de la temperatura se emplearon varios termopares tipo T, registrándose los valores con un data logger (Testo 177-T4, Reino Unido); uno o dos de ellos se colocaban en el interior de los cuerpos, a través de un perforación que poseía la esfera a un radio de 3,1 cm o en la parte lateral y el punto central de los geles, y otro termopar se usaba como control de la temperatura del medio. En alguno de los experimentos también se registró la presión en el interior del horno; para este propósito se utilizó una sonda de presión y temperatura (Picovacq, TMI Instruments; Francia) (véase Fig. 2.3). Una vez realizados los estudios previos con los equipos, relativos a la puesta en marcha/apagado de cada unidad, el funcionamiento de las mismas y la uniformidad de temperaturas en su interior (véase Anexo A), se realizaron diversas series de experimentos de calentamiento y enfriamiento en los mismos, sobre los cuerpos comentados anteriormente; dichas series fueron las siguientes: 7 2.2 Caracterización térmica de equipos § Esfera + Horno (trabajando con aire seco): Tª de consigna de 60ºC, 70ºC, 80ºC y 90ºC. § Esfera + Horno (trabajando con vapor): Tª de consigna de 60ºC, 70ºC, 80ºC y 90ºC. Algunos experimentos se realizaron con el registrador fuera y dentro del equipo debido a que los cables del mismo impedían el completo cierre de la puerta del horno, imposibilitando así su estanqueidad. § Esfera + Cocedero: Tª de consigna de 65,2ºC, 72,8ºC, 74,5ºC, 82,8ºC y 91,0ºC. § Esfera + Túnel de enfriamiento: Tª de consigna de 4ºC y -10ºC; velocidades del aire impulsado del 27%, 55%, 81% y 95% de la carga total del sistema. § Esfera + baño de hielos: Tª de consigna de 0ºC. § Geles + Horno (trabajando con aire seco): Tª de consigna de 80ºC y dos posiciones distintas de los geles en el interior del equipo (‘horizontal’ y ‘vertical’). § Geles + Horno (trabajando con vapor): Tª de consigna de 80ºC y posiciones ‘horizontal’ y ‘vertical’ de los geles en el interior del equipo. § Geles + Cocedero: Tª de consigna de 70,7ºC, 80,8ºC y 91,8ºC. § Geles + Túnel de enfriamiento: Tª de consigna de 4ºC; velocidades del aire impulsado del 27%, 55%, 81% y 95% de la carga total del sistema. La evolución temporal de las temperaturas registradas se puede ajustar de forma lineal conforme a las siguientes expresiones, considerando conducción de calor transitoria unidimensional con condiciones de contorno convectivas (Marín y Monné, 1998); para la esfera se tiene que (ec.2.1) donde: *f i f T T T T θ − =−, es la temperatura adimensional (Ti es la temperatura inicial, Tf la de consigna del sistema y T la temperatura en cada instante) Fo, es el número adimensional de Fourier, definido como 2 o t Fo r α = siendo α, la difusividad térmica de la esfera (m2 s-1) ** * 2 * 1 0 * * 11 ( ) ( ) exp( ) ( ) ( ) 0,2 n n n nn sen r sen r C Fo r r Fo ξξ θ ξ θ ξ ξ ∞ = = − ≅ ≥ ∑ 8 2.Materiales y métodos * 2 * * * 1 1 exp( ) cos( ) cos( ) 0,2 n n n o n C Fo x x Fo θ ξ ξ θ ξ ∞ = = − ≅ ≥ ∑ t, el tiempo (s) ro, el radio de la esfera (m) * 2 1 1 exp( ) oC Fo θ ξ = − , es la evolución temporal (adimensional) de la temperatura en el centro de la esfera * o r rr =, es el radio adimensional siendo r la posición radial del punto de medida C1 y 1 ξ , son la primera constante y la primera raíz de la ecuación trascendente 1 cot ( )g Bi ξ ξ − = , tabuladas para cada geometría sencilla (Marín y Monné, 1998) Bi, es el número adimensional de Biot, definido como o hr Bi λ = siendo h, el coeficiente de transmisión de calor (W m-2 K-1) ro, el radio de la esfera (m) λ, la conductividad térmica de la esfera (W m-1 K-1) y para los geles se tiene que (ec.2.2) donde: * f i f T T T T θ − = − , es la temperatura adimensional (Ti es la temperatura inicial, Tf la de consigna del sistema y T la temperatura en cada instante) Fo, es el número adimensional de Fourier, definido como 2 t Fo L α = siendo α, la difusividad térmica del gel (m2 s-1) t, el tiempo (s) L, la semilongitud de la pared (m) * 2 1 1 exp( ) o C Fo θ ξ = − , es la evolución temporal (adimensional) de la temperatura del plano central de la pared * x x L = , es una distancia adimensional siendo x la posición del punto de medida C1 y 1 ξ , son la primera constante y la primera raíz de la ecuación trascendente ( ) n n tg Bi ξ ξ = , tabuladas para cada geometría sencilla (Marín y Monné, 1998). Bi, es el número adimensional de Biot, definido como hL Bi λ = siendo h, el coeficiente de transmisión de calor (W m-2 K-1) L, la semilongitud de la pared (m) λ, la conductividad térmica del gel (W m-1 K-1) 9 2.2 Caracterización térmica de equipos Una vez registradas y linealizadas las temperaturas en los distintos cuerpos para cada uno de los equipos, con ayuda de los valores de las propiedades físicas de los materiales y diversos métodos de análisis estadístico (Test Q de Dixon y Análisis de Varianza, ANOVA) (véase Anexo A) se obtuvieron los distintos coeficientes de transmisión de calor buscados. Fig. 2.3 Diversos elementos empleados para el registro de datos a) Sonda de presión y temperatura (Picovacq) b) Registrador (Testo 177-T4) c) Termopares tipo T (Testo) 2.3 Modelado matemático, simulación y optimización Considerando la naturaleza sólida de los cuerpos utilizados durante la caracterización térmica de los equipos, así como de los envases de verduras y la ausencia de líquido de gobierno en el interior de éstos, los fenómenos bajo estudio se pueden expresar empleando un modelo conductivo puro de transferencia de calor, tridimensional, regido por la ecuación de Fourier y sometido a varias condiciones de contorno (temperatura inicial del sistema conocida, simetría tridimensional y frontera convectiva). 10 2.Materiales y métodos En el caso de los cuerpos paralelepipédicos empleados, dicho modelo se caracteriza por la siguiente ecuación cartesiana: ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ ∂ ∂ + ∂ ∂ + ∂ ∂ = ∂ ∂ 2 2 2 2 2 2 z T y T x T t T α (ec. 2.3) sujeta a las siguientes condiciones de contorno - Temperatura inicial conocida (y homogénea en todo el sistema) T (x, y, z, 0) = T0 ∀ x, y, z (ec. 2.4) - Simetría tridimensional (de forma que solo es necesario simular un octante del sistema) 0 z T 0 y T 0 x T 2/Zz 2/Yy 2/Xx = ∂ ∂ = ∂ ∂ = ∂ ∂ = = = (ec. 2.5) - Frontera convectiva )( TThTk −=∇ ∞ (ec. 2.6) donde: α es la difusividad térmica del material (m2 s-1) h es el coeficiente de transmisión de calor convectivo (W m-2 K-1) k es la conductividad térmica (W m-1 K-1) t es el tiempo (s) T es la temperatura en el nodo de coordenadas x, y, z en un tiempo t (ºC) T∞ es la temperatura del fluido alrededor del cuerpo (ºC) ∇T es el gradiente de temperaturas (ºC m-1) X, Y, Z son los valores máximos de las respectivas coordenadas cartesianas (m) Para el cuerpo esférico utilizado durante la caracterización térmica de los equipos, el modelo de transferencia de calor es idéntico al mostrado anteriormente aunque su seguimiento resulta más sencillo en coordenadas esféricas. Los modelos matemáticos anteriores fueron implementados con el entorno de simulación COMSOL Multiphysics 3.4 (concretamente con el Módulo de Transferencia de Calor), incorporando los coeficientes térmicos obtenidos previamente y permitiendo así el estudio de la evolución de un producto V gama tipo. Se simularon todos y cada uno de los procesos de calentamiento o enfriamiento llevados a cabo en los equipos reales disponibles en el laboratorio, a excepción de 11 3.1 Caracterización térmica de equipos Fig.3.1 Evolución de la Tª en el interior del horno (Tªconsigna = 60ºC, aire; Réplica 3) Fig.3.2 Evolución de la Tª en el interior del horno (Tªconsigna = 80ºC, vapor; Réplica 2) Fig.3.3 Distintas Tª en el interior del horno, trabajando con aire seco Una vez obtenidos los registros y linealizados los datos conforme a la ec.2.1, se obtuvieron gráficos similares a los expuestos en la Fig.3.4 y en la Fig.3.5. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 0 500 1000 1500 Temperatura (ºC) Tiempo (s) Esfera Consigna 20 30 40 50 60 70 80 90 0 200 400 600 800 Temperatura (ºC) Tiempo (s) Esfera Consigna 18 3.Resultados y discusión Fig.3.4 Linealización de los datos obtenidos trabajando con el horno (Tªconsigna = 60ºC, aire; Réplica 3) Fig.3.5 Linealización de los datos obtenidos trabajando con el horno (Tªconsigna = 80ºC, vapor; Réplica 2) Los resultados obtenidos tras el tratamiento matemático de los datos registrados se muestran en la Tabla.3.1. Tabla.3.1 Resultados obtenidos en el horno, trabajando con la esfera 19 3.1 Caracterización térmica de equipos El tratamiento estadístico de los resultados permitió agrupar aquellos experimentos en los que aparecía condensación sobre la esfera, trabajando con aire seco en el horno. Los experimentos realizados con el registrador tanto en el interior como en el exterior del equipo (Tª de consigna de 60ºC y 70ºC, trabajando con vapor) y el tratamiento estadístico de los resultados indicaron que no hay diferencias significativas entre los valores de distintos experimentos, esto es, el valor del coeficiente de transmisión de calor es independiente de la posición del registrador. También se puede observar como los coeficientes calculados son mayores cuando el equipo utiliza vapor que cuando utiliza aire (para una misma Tª de trabajo), así como la dispersión de los datos obtenidos. Trabajando con vapor a altas Tª, los números de Biot son muy grandes (véase Anexo A) indicando que la conducción en el interior de la esfera es muy lenta en comparación con la convección exterior; de este modo, la conducción interna pasa a ser el mecanismo controlante de la transmisión de calor en dichos casos. Los valores del coeficiente de transmisión de calor, trabajando con aire seco, son similares a los obtenidos en un trabajo previo (Verboven et al., 2000). 3.1.1.2 Cocedero Los registros de temperatura a lo largo del tiempo durante los experimentos así como la linealización de los datos obtenidos a partir de los mismos, son similares a los obtenidos en el horno, mostrados en el apartado anterior. Los resultados derivados del tratamiento matemático de los datos registrados se muestran en la Tabla.3.2; las flechas indican la inercia térmica del equipo (véase Anexo A). Pese al difícil control de la Tª con este equipo, los experimentos son muy reproducibles, observándose cómo el coeficiente de transmisión de calor aumenta de forma proporcional a la Tª de consigna (como también lo hace el número de Biot (véase Anexo A)). Tabla.3.2 Resultados obtenidos en el cocedero, trabajando con la esfera 20 3.Resultados y discusión 3.1.1.3 Túnel de enfriamiento por aire Los registros de temperatura a lo largo del tiempo son similares a los expuestos en la Fig.3.6. Fig.3.6 Evolución de la Tª en el túnel de enfriamiento (Tªconsigna = 4ºC, vaire = 95%; Réplica 1) Una vez obtenidos los registros y linealizados los datos conforme a la ec.2.1, se obtuvieron gráficos similares a los expuestos en la Fig.3.7, completamente lineales. Fig.3.7 Linealización de los datos obtenidos trabajando con el túnel de enfriamiento (Tªconsigna = 4ºC, vaire = 95%; Réplica 1) Los resultados obtenidos tras el tratamiento matemático de los datos registrados se muestran en la Tabla.3.3. Los experimentos realizados con la chapa metálica en el interior del túnel (véase Anexo A), a fin de guiar el aire a su través, indicaron que la presencia de dicha chapa impide el enfriamiento en comparación con los experimentos realizados sin ella (se obtienen coeficientes de enfriamiento más bajos). En la Tabla.3.3, también se observa que la Tª de consigna del túnel no es una variable influyente en el valor de los coeficientes de enfriamiento, siéndolo la velocidad 21 3.1 Caracterización térmica de equipos del aire impulsado al modificar el régimen del flujo (a mayor velocidad del aire, mayor turbulencia, nº de Biot más altos y más altos coeficientes de enfriamiento) (véase Anexo A). Tabla.3.3 Resultados obtenidos en el túnel de enfriamiento, trabajando con la esfera 3.1.1.4 Baño de hielo Los registros de temperatura a lo largo del tiempo durante los experimentos así como la linealización de los datos obtenidos a partir de los mismos, son similares a los obtenidos en el túnel de enfriamiento, mostrados en el apartado anterior. Los resultados obtenidos tras el tratamiento matemático de los datos registrados arrojan un valor del coeficiente de transmisión de calor convectivo de 257,9 ± 43,3 (W m-2 K-1). Los experimentos realizados en esta unidad ofrecieron poca reproducibilidad ya que el recipiente era excesivamente pequeño, los hielos se fundieron y la Tª de consigna del baño alcanzó los 6-7ºC. 3.1.2 Cuerpo paralelepipédico 3.1.2.1 Horno mixto convectivo Los registros de temperatura a lo largo del tiempo son similares a los expuestos en la Fig.3.8 y en la Fig.3.9. 22 3.Resultados y discusión Fig.3.8 Evolución de la Tª en el interior del horno (posición vertical del gel, vapor; Réplica 5) Fig.3.9 Evolución de la Tª en el interior del horno (posición horizontal del gel, aire; Réplica 5) Una vez obtenidos los registros y linealizados los datos conforme a la ec.2.2, se obtuvieron gráficos similares a los expuestos en la Fig.3.10 y en la Fig.3.11. Fig.3.10 Linealización de los datos obtenidos trabajando con el horno (posición vertical del gel, vapor; Réplica 5) Los resultados obtenidos tras el tratamiento matemático de los datos registrados se muestran en la Tabla.3.4. Los experimentos realizados con la sonda de presión en el interior del horno no proporcionaron resultados relevantes ya que la presión de trabajo es muy similar a la 23 3.1 Caracterización térmica de equipos presión atmosférica y las variaciones registradas de la misma son mínimas (véase Anexo A). Fig.3.11 Linealización de los datos obtenidos trabajando con el horno (posición horizontal del gel, aire; Réplica 5) Tabla.3.4 Resultados obtenidos en el horno, trabajando con los geles Al igual que ocurre con el cuerpo esférico, con los geles se puede observar cómo los coeficientes calculados son mayores cuando el equipo utiliza vapor que cuando utiliza aire, así como la dispersión de los datos obtenidos. La posición horizontal de los geles proporciona un mayor coeficiente de transmisión de calor que la posición vertical de los mismos (véase Tabla.3.4). Según la orientación de los geles en el interior del horno, éstos ofrecen una mayor o menor superficie para el desarrollo del flujo de aire caliente, permitiendo de esta manera, para una misma velocidad del aire, una mayor o menor transferencia de calor (véase Fig.3.12). 24 3.Resultados y discusión Fig.3.12 Superficies de contacto con el flujo de aire ofrecidas por los geles en sus distintas configuraciones 3.1.2.2 Cocedero Los registros de temperatura a lo largo del tiempo durante los experimentos así como la linealización de los datos obtenidos a partir de los mismos, son similares a los obtenidos en el horno, mostrados en el apartado anterior. Los resultados derivados del tratamiento matemático de los datos registrados se muestran en la Tabla.3.5. Al igual que ocurre con el cuerpo esférico, con los geles se puede observar cómo el coeficiente de transmisión de calor aumenta de forma proporcional a la Tª de consigna (como también lo hace el nº de Biot (véase Anexo A)). Tabla.3.5 Resultados obtenidos en el cocedero, trabajando con los geles z 25 3.1 Caracterización térmica de equipos 3.1.2.3 Túnel de enfriamiento por aire Los registros de temperatura a lo largo del tiempo son similares a los expuestos en la Fig.3.13. Fig.3.13 Evolución de la Tª en el túnel de enfriamiento (Tªconsigna = 4ºC, vaire = 81%; Réplica 1) Una vez obtenidos los registros y linealizados los datos conforme a la ec.2.2, se obtuvieron gráficos similares a los expuestos en la Fig.3.14. Fig.3.14 Linealización de los datos obtenidos trabajando con el túnel de enfriamiento (Tªconsigna = 4ºC, vaire = 81%; Réplica 1) Los resultados obtenidos tras el tratamiento matemático de los datos registrados se muestran en la Tabla.3.6. Al igual que ocurre con el cuerpo esférico, con los geles se puede observar cómo el coeficiente de enfriamiento aumenta de forma proporcional a la velocidad del aire impulsado (como también lo hace el número de Biot (véase Anexo A)). 26 3.Resultados y discusión Tabla 3.6 Resultados obtenidos en el túnel de enfriamiento, trabajando con los geles 3.2 Validación y optimización de coeficientes térmicos 3.2.1 Cuerpo esférico En las simulaciones con la esfera solo había colocada una sonda de medida de temperatura por lo que la optimización de los coeficientes térmicos se basó en un único ajuste, el de la temperatura registrada por dicha sonda; también hay que notar que, para cada experimento de optimización, se consideraron ratios de error aceptables (∆T/puntos representados) aquellos menores que 0,1 ºC/punto, valor que se corresponde con la precisión de medida de las sondas de temperatura (véase Anexo C). Un ejemplo gráfico de los experimentos de optimización llevados a cabo, se muestra en la Figura 3.15. En dicha figura se representan, en color rojo, la temperatura registrada durante los experimentos en la esfera y, en color verde, la temperatura simulada (que depende del valor del coeficiente térmico empleado); la gráfica de la izquierda corresponde a una simulación con el uso del coeficiente experimental y la gráfica de la derecha, a la misma simulación con el uso del coeficiente optimizado. Los resultados de optimización de los coeficientes obtenidos en el horno se muestran en la Tabla 3.7. En el caso del uso de aire seco todos los coeficientes experimentales sin optimizar proporcionaron ratios de error válidos y la optimización se encarga de refinar dichos coeficientes, variando los mismos en un porcentaje que alcanza el 36%. Ocurre lo mismo en el caso de uso de vapor a 60ºC, donde la variación del valor de los coeficientes optimizados rondó el 25% con respecto al valor de los coeficientes sin optimizar, a excepción de un experimento en el que el valor del coeficiente optimizado se dobló con respecto al valor del coeficiente experimental. Para el caso del uso de vapor a 70ºC, la optimización rebajó todos los coeficientes por debajo 27 3.3 Procesado de pencas de acelga como alimento de V Gama 3.3 Procesado de pencas de acelga como alimento de V Gama 3.3.1 Caracterización de la PPO Se comprobó que la cinética enzimática de la reacción empleada para medir la actividad de la PPO era una cinética michaeliana, respondiendo al mecanismo propuesto por Michaelis-Menten (Voet y Voet, 2004). Las velocidades máximas de reacción y las constantes de Michaelis-Menten para distintos medios ácidos de reacción (valores de pH = 5, pH = 6 y pH = 7) fueron de 116,67 UA mL-1 min-1 y 18,52 mM, 424,84 UA mL-1 min-1 y 29,92 mM y 410,51 UA mL-1 min-1 y 28,21 mM, respectivamente. Con relación a la termodestrucción de la PPO, se caracterizó la misma en diversos medios ácidos (valores de pH = 5, pH = 6 y pH = 7), obteniendo los siguientes valores para el tiempo de reducción decimal (DT) y para la termorresistencia (Z):  D80 = 31,83 s y Z80 = 13,38 ºC, para pH = 5  D80 = 53,44 s y Z80 = 11,93 ºC, para pH = 6  D80 = 145,10 s y Z80 = 15,65 ºC, para pH = 7 3.3.2 Tratamientos térmicos Los ciclos de tratamiento térmico a los que fueron sometidos los envases de pencas de acelgas resultaron ser muy cortos ya que difícilmente se alcanzó la temperatura de consigna de los equipos en el punto crítico o frío del sistema. Esto quiere decir que el calor no penetró lo suficientemente bien en los cuerpos bajo estudio como para alcanzar el grado de pasteurización deseado y que, posteriormente, el calor no se evacuó de forma rápida para alcanzar la temperatura de almacenamiento buscada. Las diferencias de temperatura entre las consignas de los equipos y las sondas colocadas en la posición central de los cuerpos varió entre 4 ºC y 17 ºC para la etapa de calentamiento y entre 2 ºC y 12 ºC para la etapa de enfriamiento, dependiendo de los ciclos aplicados. Después de aplicar los tratamientos térmicos a los envases de pencas de acelga, se midió la actividad remanente de la PPO en los mismos y se comparó con valores previos obtenidos antes de los tratamientos. Los porcentajes de actividad remanente encontrados fueron los siguientes:  Tratamiento I: 34,30% de actividad remanente para la muestra 1 y 28,73% de actividad remanente para la muestra 2. 34 3.Resultados y discusión  Tratamiento II: 41,17% de actividad remanente para la muestra 3 y 37,67% de actividad remanente para la muestra 4.  Tratamiento III: 4,03% de actividad remanente para la muestra 5 y 7,31% de actividad remanente para la muestra 6.  Tratamiento IV: 30,44% de actividad remanente para la muestra 7 y 32,28% de actividad remanente para la muestra 8. Posteriormente, se simularon los ciclos de tratamiento térmico a los que fueron sometidos los envases con el fin de conocer la reducción alcanzada en la población de Listeria Monocytogenes, así como la coincidencia o no de la evolución temporal de la temperatura y del grado de desactivación térmica de la PPO. Los registros de temperatura obtenidos se muestran en la Fig.3.17. Fig.3.17 Comparativa de temperaturas real y simulada en las pencas de acelga (Tratamiento I, Muestra 2) Gracias a la simulación numérica y a la microbiología predictiva, se comprobó que la reducción de la población de Listeria en los envases de pencas de acelga no había alcanzado ni un orden de magnitud, cuando el grado de pasteurización deseado era de siete; de este modo, la acelga procesada en V Gama no respondía a los estándares de calidad y seguridad microbiológica fijados previamente, por lo que se propusieron tratamientos distintos. La diferencia de temperaturas observada en la Fig.3.17 entre las temperaturas reales (registradas en los envases de acelga) y las simuladas es muy amplia, poniendo en duda la idoneidad de la herramienta de simulación para representar la evolución de las características del producto. Dicha diferencia se puede justificar con errores producidos al modelar la geometría de los paquetes de acelga; en el modelo de simulación, el envase viene representado por un paralelepípedo cuando los envases, realmente, eran muy irregulares (véase Fig.3.18). 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 0 200 400 600 800 Temperatura (ºC) Tiempo (s) Sonda central Sonda lateral Central simulada Lateral simulada Consigna 35 3.3 Procesado de pencas de acelga como alimento de V Gama Fig.3.18 Detalle de los envases de acelga Los porcentajes de actividad remanente de PPO obtenidos con la simulación tampoco coincidieron con los obtenidos experimentalmente en los envases de acelga sometidos a tratamiento térmico. Los resultados de la simulación fueron los siguientes:  Tratamiento I: 85,12% de actividad remanente para la muestra 1 y 83,17% de actividad remanente para la muestra 2 (frente a 34,40% y 28,73%, respectivamente, para las muestras reales).  Tratamiento II: 58,60% de actividad remanente para la muestra 3 y 59,67% de actividad remanente para la muestra 4 (frente a 41,17% y 37,67%, respectivamente, para las muestras reales).  Tratamiento III: 44,80% de actividad remanente para la muestra 5 y 61,33% de actividad remanente para la muestra 6 (frente a 4,03% y 7,31%, respectivamente, para las muestras reales).  Tratamiento IV: 74,92% de actividad remanente para la muestra 7 y 69,34% de actividad remanente para la muestra 8 (frente a 30,44% y 32,28%, respectivamente, para las muestras reales). Dicha diferencia entre los valores expuestos se puede explicar, de nuevo, asumiendo errores en el modelo de simulación; las propiedades físicas del envase de acelgas simulado eran homogéneas, así como la concentración inicial de PPO, mientras que los envases reales estaban formados por 8 pencas distintas, las cuales presentaban una gran variabilidad en sus propiedades (Agüero et al., 2005; Fennema, 2010; Sams, 1999; Lee y Kader, 2000). Del mismo modo, el valor tomado como referencia para calcular el porcentaje de desactivación térmica de la PPO, puede ser muy variable, teniendo gran influencia en los resultados mostrados. Tras comprobar el incorrecto procesado de las pencas de acelga, se propusieron nuevos tratamientos, con ayuda de la simulación, que sí proporcionaran un producto que 36 3.Resultados y discusión cumpliera los requisitos exigidos (reducción de 7 unidades logarítmicas de la población de Listeria y temperatura de almacenamiento del producto de 4ºC); dichos ciclos de tratamiento se muestran en la Tabla.3.13: Tabla.3.13. Ciclos de tratamiento térmico propuestos 37 Capítulo 4 Conclusiones y trabajos futuros n este capítulo se exponen las principales conclusiones extraídas del presente Proyecto Fin de Carrera, así como líneas de trabajo para continuarlo y/o completarlo en un futuro. Con respecto a la caracterización térmica de los equipos, se puede comprobar como al trabajar con el cuerpo esférico, se obtienen mayores coeficientes de transmisión de calor que al trabajar con los cuerpos paralelepipédicos. Tanto para la esfera como para los geles, los experimentos realizados en el horno trabajando con aire seco son más reproducibles que los realizados trabajando con vapor, aunque los coeficientes térmicos obtenidos son mucho más pequeños. El uso del cocedero proporciona coeficientes algo más altos que los del horno trabajando con vapor, para similares Tª de consigna; además, los experimentos realizados con el cocedero muestran resultados con menos desviaciones. Para los equipos de la etapa de enfriamiento se obtienen coeficientes mucho mayores utilizando el baño de hielos que utilizando el túnel a distintas velocidades; por contra, el baño de hielos ofrece poca reproducibilidad. En resumen, trabajar con aire (túnel de enfriamiento y horno en modo aire seco) proporciona coeficientes de transmisión de calor más pequeños que si trabajamos con agua (baño de hielos y horno en modo vapor), aunque los experimentos muestran desviaciones también más pequeñas. La excepción se encuentra en el cocedero, equipo que trabaja con agua y en el cual los experimentos realizados son muy reproducibles, además de proporcionar coeficientes de transmisión de calor elevados. E 39 4. Conclusiones y trabajos futuros Con respecto al entorno de simulación COMSOL Multiphysics 3.4 y su lenguaje de comandos, COMSOL Script 1.2, se ha puesto de manifiesto su gran versatilidad y sencillez, así como su poder de cálculo. Dichas herramientas deberían ser conocidas a fondo para poder aprovechar todo el potencial que acumulan a la hora de tratar problemas de fluidodinámica computacional y otros fenómenos. En lo referente a la optimización de los coeficientes térmicos convectivos de los equipos con ayuda de las dos herramientas anteriormente citadas, hay que destacar que varios experimentos no consiguieron rebajar los ratios de error asociados a los mismos por debajo del nivel considerado como aceptable; dichos experimentos presentaban unos números de Biot característicos cercanos o superiores a uno. Estos números indican una importancia similar de los fenómenos de convección en la superficie del cuerpo y de conducción dentro del mismo; es por ello que ninguno de los modelos de simulación utilizados pudieron resolver de manera satisfactoria la optimización, ya que utilizaban modelos convectivos o conductivos puros. Aun así, las variaciones registradas en los valores de los coeficientes durante su optimización no variaban en O.M., ni muchísimo menos. Una alternativa que se podría utilizar para comprobar la bondad del valor de los coeficientes, experimentales y optimizados, serían las gráficas de transferencia de calor de Heisler-Gröber (Levenspiel, 1996). Respecto a los ciclos de tratamiento térmico sobre productos reales, la simplicidad de la representación de los envases de acelga y la enorme anisotropía presente en los mismos (característica común a todos los productos naturales) condujeron a sorpresivas desviaciones en los resultados obtenidos. Los errores en el dibujo del modelo de simulación se podrían eliminar con el uso de un escáner 3D. Como complemento a este proyecto, se podrían estudiar la variación del color y la textura de las acelgas con estos mismos tratamientos y equipos. También se podría caracterizar la evolución de otro tipo de enzimas presentes en frutas y hortalizas. Posibles líneas de trabajo futuras serían las de, aplicando una metodología similar y reutilizando las aplicaciones informáticas creadas, investigar el desarrollo de productos similares en V Gama (cardo, alubias con patatas, incorporación de salsas…) o las de analizar otros alimentos con geometrías distintas, como tallos cilíndricos de borraja, ‘pouches’ (bolsas semirrígidas) de aceitunas, cremas, sopas, etc. Otras líneas de trabajo futuras distintas de las anteriores, enfocarían el mismo en la dirección de la utilización de los diversos equipos a escala semiindustrial (restauración). Se podría estudiar la eficiencia económica de los equipos (gastos de electricidad y agua) en función de la cantidad de producto a tratar, así como la variación de la eficiencia de los equipos en función de la carga de los mismos. También se podrían comparar diversas marcas y modelos disponibles en el mercado, así como intentar encontrar equipos de enfriamiento con mayor reproducibilidad y coeficientes de enfriamiento más altos (equipos con chorros de agua fría o similares). 40 Bibliografía Agüero, M.V.; Pereda, J.; Roura, S.I.; Moreira, M.R. y del Valle, C.E. (2005). Sensory and biochemical changes in Swiss chard (Beta vulgaris) during blanching. Food Science and Technology, vol. 38, Issue 7. pp. 772 – 778. Alcusón, G.; Mir, J.; Oria, R. y Salvador, M.L. Influencia de la eficacia térmica del pasterizador en la textura de pencas de acelga en V gama. Avances en maduración y post-recolección de frutas y hortalizas (Ferrer, A. (coord.); Oria, R. (coord.) y Val, J. (coord.)). 1ª ed. Zaragoza: Ed. Acribia, 2008. pp. 716 – 722. ISBN: 978 – 84 – 200 – 1111 - 0 Aydemir, T. (2004). Partial purification and characterization of polyphenol oxidase from artichoke (Cynara scolymus L.) heads. 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Transferencia de calor. 1ª ed. Zaragoza: Editorial Kronos, 1998. ISBN: 84 – 88502 – 72 - 9 42 Bibliografía Mir, J. Procesado de borraja en V gama: control de calidad y optimización del tratamiento térmico. Proyecto Fin de Carrera IQ. Salvador, M.L. (dir.) y Peña, J.A. (dir.). Centro Politécnico Superior, Zaragoza, 2004. Mir. J.; Ferrer, A. y López, P. (2006). Rhyzopus oryzae endopolygalacturonase and Borago officinalis polyphenol oxidase thermostability, isothermal and thermal gradient methods. American Journal of Food Technology, vol. 1, Issue 2. pp. 158 - 165. Mir, J.; Oria, R. y Salvador M.L. (2008a). Control parameters for sous-vide cook-chill processing of swiss chard (Beta vulgaris) stems. Food Science & Technology International, vol. 14, Suppl. 5. pp. 117 – 122. (2008b). Control parameters for sous-vide cook-chill processing of borage (Borago officinalis) stems. Acta Horticulturae, nº 802. pp. 177 – 182. Ohlsson, T. y Bengtsson, N. 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C.3 Posiciones de las sondas (referenciadas a un octante) durante los experimentos en el horno………………………………………………………… C.4 Posiciones de las sondas (referenciadas a un octante) durante los experimentos en el cocedero……………………………………………………… C.5 Posiciones de las sondas (referenciadas a un octante) durante los experimentos en el túnel de enfriamiento………………………………………… C.6 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el horno, trabajando con los geles…………………………………………………………. C.7 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el cocedero, trabajando con los geles………………………………………………………….. C.8 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el túnel de enfriamiento, trabajando con los geles………………………………………….. C.9 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el horno, trabajando con la esfera y con un modelo de frontera convectiva……………… C.10 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el horno, trabajando con la esfera y con un modelo de Tª superficial fija……………….. C.11 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el cocedero, trabajando con la esfera y con un modelo de frontera convectiva…………….. C.12 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el cocedero, trabajando con la esfera y con un modelo de Tª superficial fija………………… C.13 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el túnel de enfriamiento, trabajando con la esfera y con un modelo de frontera convectiva……………………………………………………………………… C.14 Resultados de la optimización de coeficientes obtenidos en el baño de hielo, trabajando con la esfera y con un modelo de frontera convectiva………. D.1 Valores de actividad para la PPO a pH = 5 para el estudio de la cinética Michaeliana…………………………………………………………………….. D.2 Valores de actividad para la PPO a pH = 6 y pH = 7 para el estudio de la cinética michaeliana……………………………………………………………. D.3 Valores experimentales de la constante de Michaelis-Menten y de la vmáxima de reacción………………………………………………………………… D.4 Valores de actividad para la PPO, a pH = 6, con una rampa lineal de Tª (Réplica 1)……………………………………………………………………….. D.5 Valores de termorresistencia y tiempo de reducción decimal para la PPO en acelgas…………………………………………………………………………… D.6 Ciclos de tratamiento térmico……………………………………………………… D.7. Dimensiones de los envases sometidos a tratamiento térmico…………………… D.8. Posición de las sondas en los envases durante los ciclos de tratamiento térmico.. D.9 Actividad de la PPO en pencas de acelga fresca, antes del tratamiento térmico… D.10 Temperaturas máximas y mínimas alcanzadas por las pencas de acelga…………. D.11 Actividad de la PPO en pencas de acelgas procesadas y porcentaje remanente…. D.12 Posiciones de las sondas (referenciadas a un octante) durante los tratamientos térmicos………………………………………………………………. D.13 Temperaturas iniciales de los envases de acelga…………………………………. 82 83 84 84 113 114  122  122  122  135  136  136  137  137  138  138   139  139  152  152  153  154  155 158 159 159 160 161 162  163 164 50 D.14 Valores remanentes de PPO y Listeria después de los tratamientos térmicos……. D.15 Ciclos de tratamiento térmico recomendados……………………………………….   165 167  51