{"id":23469,"date":"2024-09-22T15:00:41","date_gmt":"2024-09-22T13:00:41","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2024\/09\/22\/luso-della-simulazione-fluidodinamica-nellindustria-alimentare\/"},"modified":"2024-09-22T15:00:41","modified_gmt":"2024-09-22T13:00:41","slug":"luso-della-simulazione-fluidodinamica-nellindustria-alimentare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2024\/09\/22\/luso-della-simulazione-fluidodinamica-nellindustria-alimentare\/","title":{"rendered":"L\u2019uso della simulazione fluidodinamica nell\u2019industria alimentare"},"content":{"rendered":"
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Sfida affascinante ma complessa<\/h2>\n

La simulazione fluidodinamica computazionale (CFD) sta finalmente entrando nel settore alimentare, offrendo alle aziende la possibilit\u00e0 di ottimizzare i processi produttivi, ridurre i costi e migliorare la qualit\u00e0 dei prodotti. Questo articolo esplora i numerosi vantaggi della CFD per l\u2019industria alimentare, mettendo per\u00f2 anche in luce le sfide che essa comporta, tra cui la difficolt\u00e0 di avere dati attendibili e la complessit\u00e0 dei modelli. Nonostante ci\u00f2, le prospettive future indicano un continuo progresso delle tecnologie CFD, promettendo soluzioni sempre pi\u00f9 avanzate e accessibili per l\u2019industria alimentare.<\/strong><\/p>\n

di C. A. Pasquinucci<\/em><\/p>\n<\/p>\n

La simulazione fluidodinamica computazionale<\/strong> (CFD \u2013 Computational Fluid Dynamics) \u00e8 una tecnica avanzata che permette di modellare e analizzare il comportamento dei fluidi all\u2019interno di un sistema attraverso l\u2019uso di software specializzati. Questa tecnologia \u00e8 ampiamente utilizzata in vari settori ingegneristici, inclusi l\u2019aerospaziale, l\u2019automotive e l\u2019energia, ma ultimamente sta prendendo piede anche nell\u2019industria alimentare<\/strong>. In effetti, in questo tipo di industria, sono presenti fluidi di tantissime tipologie, sia come prodotto finito (dai vini alle salse), sia come mezzo di cottura, in acqua, aria e vapore.<\/p>\n

Vantaggi della simulazione fluidodinamica per l\u2019industria alimentare<\/h2>\n

Lo scopo dell\u2019utilizzo della CFD \u00e8 l\u2019ottimizzazione dei processi di produzione<\/strong>. Attraverso l\u2019analisi dei flussi, per esempio, \u00e8 possibile simulare la miscelazione di pi\u00f9 fluidi e prevedere come diverse variabili geometriche o caratteristiche dei fluidi influenzeranno il risultato finale. Ci\u00f2 consente di identificare le condizioni ottimali per ottenere un prodotto di alta qualit\u00e0, riducendone la variabilit\u00e0 e quindi ottenendo prodotti omogenei <\/strong>nel tempo.<\/p>\n

La riduzione dei costi operativi<\/h4>\n

La simulazione fluidodinamica pu\u00f2 contribuire a ridurre i costi operativi<\/strong> e di manutenzione<\/strong>. Per esempio, \u00e8 possibile studiare i flussi di aria all\u2019interno di forni o congelatori, ottimizzando la posizione dei bruciatori o delle bocchette di immissione dell\u2019aria e quindi ottenendo un risparmio energetico significativo. Al contempo, \u00e8 possibile anche ridurre gli sprechi di prodotto, in particolare, per esempio, nelle fasi di avvio produzione.<\/p>\n

L\u2019omogeneit\u00e0 del prodotto<\/h4>\n

Un aspetto cruciale nelle aziende alimentari \u00e8 quello di fornire al consumatore un prodotto il pi\u00f9 possibile omogeneo, indipendentemente dalle condizioni ambientali esterne o dal sito di produzione. Il cliente, infatti, si aspetta di avere un prodotto sempre con lo stesso gusto e livello di cottura, indipendentemente dal fatto che esso provenga da siti produttivi anche distanti diverse centinaia di km. La simulazione CFD permette quindi di studiare come devono essere modificati i settaggi delle macchine a seconda delle condizioni ambientali di temperatura e pressione esterna.<\/p>\n

Inoltre, \u00e8 possibile analizzare la distribuzione del fluido all\u2019interno dei contenitori, in modo che una volta versato in contenitori pi\u00f9 piccoli, essi abbiano comunque un contenuto con una composizione uniforme, indipendentemente che esse siano le prime o le ultime. Pensiamo a quanto pu\u00f2 essere utile uno studio simile nell\u2019industria vinicola, dove il contenuto di una botte di diverse centinaia di litri viene versato in bottiglie pi\u00f9 piccole. Il cliente si aspetta di trovare lo stesso sapore, sia che la bottiglia comprata sia la prima imbottigliata, sia che essa sia l\u2019ultima della botte.<\/p>\n

La sicurezza alimentare<\/h3>\n

Un altro aspetto cruciale \u00e8 quello della sicurezza alimentare<\/strong>. L\u2019analisi CFD pu\u00f2 servire a migliorare il lavaggio dei contenitori prima o dopo l\u2019uso, con particolare attenzione a quelle fasi dove il contenitore \u00e8 utilizzato per la lavorazione o lo stoccaggio di fluidi diversi. Inoltre, l\u2019analisi dei flussi d\u2019aria pu\u00f2 essere utilizzata per identificare potenziali punti critici di contaminazione incrociata fra linee di lavorazione di prodotti diversi nello stesso sito produttivo.<\/p>\n

Inoltre, l\u2019uso delle analisi CFD pu\u00f2 essere utilizzato per studiare meglio il comportamento di gas esplosivi (pensiamo all\u2019industria dei superalcolici), permettendo una riduzione dei requisiti della direttiva ATEX, che risulta essere decisamente restrittiva.<\/p>\n

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Figura 2 Studio CFD dei moti convettivi all\u2019interno di una barattolo di pesche sciroppate nella fase di cottura e raffreddamento successivo (1)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Difficolt\u00e0 tecniche nell\u2019implementazione della CFD nelle aziende alimentari<\/h2>\n

Nonostante tutti questi vantaggi, la simulazione fluidodinamica \u00e8 ancora poco utilizzata nell\u2019industria alimentare per una serie di complessit\u00e0 <\/strong>tipiche. Uno degli ostacoli principali nell\u2019implementazione della simulazione fluidodinamica computazionale nell\u2019industria alimentare \u00e8 la complessit\u00e0 dei modelli fluidodinamici richiesti. I processi alimentari spesso coinvolgono una combinazione di fluidi non newtoniani<\/strong> (fluidi la cui viscosit\u00e0 varia a seconda dello sforzo di taglio che viene applicato e che quindi deve \u00e8 differente cella per cella), reazioni chimiche complesse e trasferimenti di calore, sia per covenzione, ma anche per conduzione e irraggiamento. Inoltre, molte applicazioni richiedono l\u2019analisi multifase<\/strong>, dove interagiscono simultaneamente diverse fasi, come liquidi, solidi e gas. Questa complessit\u00e0 richiede modellazioni dettagliate e accurate per ottenere risultati affidabili.<\/p>\n<\/p>\n

Un altro aspetto critico \u00e8 che normalmente \u00e8 necessario anche modellare il calore trasmesso nei solidi facendo quindi analisi appunto (CHT \u2013 Conjugate Heat Transfer<\/strong>), che permette di comprendere le interazioni termiche tra i fluidi e le superfici solide. Questo \u00e8 particolarmente importante nei processi di cottura e raffreddamento, dove la distribuzione del calore deve essere controllata con precisione per garantire la qualit\u00e0 e la sicurezza del prodotto alimentare. Le simulazioni CHT richiedono una comprensione approfondita delle propriet\u00e0 termiche dei materiali coinvolti e delle condizioni operative, aumentando ulteriormente la complessit\u00e0 delle modellazioni.<\/p>\n<\/p>\n

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Figura 4 Analisi comparativa di svuotamento di una bottiglia, attraverso la sola gravit\u00e0, con l\u2019aggiunta di una rotazione della bottiglia e con l\u2019inserimento di una cannuccia per permettere un migliore passaggio dell\u2019aria. Paradossalmente, la terza soluzione riduce i tempi di svuotamento del 50%.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

Simulare fluidi non-omogenei<\/h3>\n

Inoltre, un\u2019importante difficolt\u00e0 nell\u2019implementazione della CFD nell\u2019industria alimentare \u00e8 la caratterizzazione dei fluidi complessi e non omogenei, come i succhi di frutta o le salse. Questi fluidi presentano una sfida significativa a causa della loro natura non newtoniana e della presenza di particelle sospese, polpa e fibre, che possono variare in concentrazione e dimensione.<\/p>\n

Per caratterizzare accuratamente questi fluidi, \u00e8 necessario ottenere dati dettagliati sulle propriet\u00e0 reologiche<\/strong>, come la curva di viscosit\u00e0 in funzione del tasso di taglio. Inoltre, la presenza di particelle solide richiede una descrizione dettagliata delle interazioni tra le particelle e il fluido circostante. Questo pu\u00f2 includere fenomeni come la sedimentazione, l\u2019aggregazione e la dispersione delle particelle, che influenzano significativamente il comportamento del fluido.<\/p>\n

Per questo, in molti casi \u00e8 necessario utilizzare delle simulazioni DEM<\/strong> (Discrete Element Method), dove in fatti, \u00e8 possibile analizzare il comportamento delle singole particelle, utilizzando dei metodi lagrangiani, che seguono il movimento della singola particella o fibra. Questo tipo di simulazione \u00e8 molto utile per vedere l\u2019omogeneit\u00e0 del prodotto finito o le zone in cui c\u2019\u00e8 un maggior concentrazione di particelle.<\/p>\n

Inoltre, la variabilit\u00e0 naturale degli ingredienti, come la differenza tra lotti di frutta, pu\u00f2 rendere difficile ottenere una caratterizzazione rappresentativa e costante. Senza dati precisi e affidabili, le simulazioni CFD possono produrre risultati inaccurati, compromettendo l\u2019ottimizzazione dei processi produttivi e la qualit\u00e0 del prodotto finale.<\/p>\n

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Figura 5 Analisi DEM (quindi simulazione particellare) della miscelazione di due sostanze con peso specifico differenti in un mixer industriale. Analisi effettuata con Ansys Rocky<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n

FSI, ossia analisi di contenitori morbidi<\/h2>\n

Un\u2019altra particolarit\u00e0 dell\u2019ambito alimentare \u00e8 l\u2019utilizzo di contenitori morbidi<\/strong> e deformabili, soprattutto per l\u2019utilizzo nei succhi di frutta, bubble tea, o altre bevande simili. In questo tipo di simulazione, la geometria del contenitore si deforma a seconda della pressione del liquido al suo interno. I contenitori, spesso realizzati con materiali<\/a> plastici o laminati, devono resistere a diverse sollecitazioni meccaniche durante il riempimento, il trasporto e l\u2019uso da parte dei consumatori. La simulazione fluido-struttura permette di simulare come questi contenitori reagiscono alla pressione del fluido interno, in particolare in fase di riempimento, e agli stress esterni, come le vibrazioni durante il trasporto o le variazioni di temperatura durante lo stoccaggio. Infatti, delle deformazioni troppo rapide possono anche rovinare o addirittura distruggere il contenitore.<\/p>\n

Ovviamente, questo tipo di simulazione risulta essere particolarmente complessa, in quanto necessita di una simulazione CFD unita a una strutturale<\/strong>, per monitorare la deformazione dell\u2019oggetto. Questo tipo di simulazioni sta prendendo sempre pi\u00f9 piede, visto che le aziende stanno investendo sempre di pi\u00f9 per ottenere contenitori pi\u00f9 green, con meno plastica e pi\u00f9 materiale ecologico, come il cartone per esempio.<\/p>\n

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Figura 6 Deformazione di una bottiglia soggetta alla pressione dell\u2019acqua durante la fase di riempimento.<\/figcaption><\/figure>\n

Prospettive dell\u2019analisi CFD nell\u2019industria alimentare<\/h2>\n

Come abbiamo visto, la simulazione fluidodinamica computazionale offre numerosi vantaggi per le aziende alimentari. Permette l\u2019ottimizzazione <\/strong>dei processi produttivi, come miscelazione, pastorizzazione e fermentazione, garantendo una qualit\u00e0 uniforme del prodotto. Riduce i costi operativi <\/strong>individuando inefficienze e migliorando il design degli impianti. La CFD consente inoltre di risparmiare energia <\/strong>attraverso l\u2019ottimizzazione dei processi termici e di refrigerazione e riduce gli scarti di produzione. Infine, migliora la qualit\u00e0 <\/strong>del prodotto finale e contribuisce a garantire la sicurezza alimentare e la conformit\u00e0 normativa. Nonostante i numerosi vantaggi, l\u2019implementazione della CFD presenta diverse difficolt\u00e0 <\/strong>tecniche. La complessit\u00e0 dei modelli fluidodinamici richiesti, in particolare per fluidi non newtoniani e processi multifase, rappresenta una sfida significativa. La validazione dei risultati delle simulazioni richiede dati sperimentali accurati, che possono essere difficili e costosi da ottenere. Per\u00f2, le tecnologie CFD in continua evoluzione offrono nuove opportunit\u00e0 per il settore alimentare che devo essere colte e approfondite.<\/p>\n

Bibliografia<\/h2>\n
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  1. Dimou, A.; Stoforos, N.G.; Yanniotis, S. Effect of Particle Orientation during Thermal Processing of Canned Peach Halves: A CFD Simulation.\u00a0Foods<\/em>\u00a02014<\/strong>,\u00a03<\/em>, 304-317. https:\/\/doi.org\/10.3390\/foods3020304<\/a><\/li>\n
  2. Swasdisevi, T.; Thianngoen, W.; Prachayawarakorn, S. Mathematical Modeling and Design of Parboiled Paddy-Impinging Stream Dryer Using the CFD-DEM Model.\u00a0Foods<\/em>\u00a02024<\/strong>,\u00a013<\/em>, 1559. https:\/\/doi.org\/10.3390\/foods13101559<\/li>\n
  3. Beaumont, F.; Liger-Belair, G.; Polidori, G. Computational Fluid Dynamics (CFD) as a Tool for Investigating Self-Organized Ascending Bubble-Driven Flow Patterns in Champagne Glasses.\u00a0Foods<\/em>\u00a02020<\/strong>,\u00a09<\/em>, 972. https:\/\/doi.org\/10.3390\/foods9080972<\/a><\/li>\n
  4. Bogard, F.; Beaumont, F.; Vasserot, Y.; Simescu-Lazar, F.; Nsom, B.; Liger-Belair, G.; Polidori, G. Combined Experimental and CFD Approach of Two-Phase Flow Driven by Low Thermal Gradients in Wine Tanks: Application to Light Lees Resuspension.\u00a0Foods<\/em>\u00a02020<\/strong>,\u00a09<\/em>, 865. https:\/\/doi.org\/10.3390\/foods9070865<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

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    Autore: Roberta Falco<\/p>\n

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