Modelo computacional para otimização de um sistema de tratamento de líquidos por aplicação de pulsos de alta tensão

CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorA busca por produtos alimentícios saudáveis tem se tornado cada vez mais frequente devido à conscientização dos consumidores em relação aos benefícios para a saúde. No método de tratamento de produtos líquidos convencional por pasteurização, a eliminação de microrganismos patógenos por meio da aplicação de temperaturas elevadas durante um determinado tempo, porém o tratamento térmico pode produzir efeitos indesejáveis no líquido, alterando suas características nutricionais e sensoriais. O método de aplicação de pulsos elétricos (PEF) para tratamento de líquidos é uma tecnologia emergente e promissora com potencial de aplicação na indústria de sucos, leites e outras bebidas. Em relação aos processos térmicos convencionais, a minimização dos efeitos do calor no líquido em tratamento é o principal atrativo desta tecnologia. A inativação microbiana mensura a eficiência do tratamento do ponto de vista microbiológico. A densidade de energia é outro parâmetro de interesse, já que está relacionada com o custo operacional do processo. A inativação microbiana e a densidade de energia de um tratamento por aplicação de pulsos elétricos são dependentes da distribuição de campo elétrico e do tempo de tratamento. Considerando que a inativação microbiana e a densidade de energia possuem comportamentos conflitantes em relação a estes parâmetros, configura-se um problema de otimização multiobjetivo. Dentro deste contexto, este trabalho visa apresentar uma metodologia computacional para gerar soluções ótimas aproximadas em relação à inativação microbiana e densidade de energia para sistemas PEF. Inicialmente, é apresentado um modelo computacional preliminar para câmaras de tratamento estáticas, sem considerar a análise térmica. Este modelo é baseado num algoritmo de elementos finitos em MatLabMR para geração da distribuição de campo elétrico, o qual é acoplado com algoritmo de otimização multiobjetivo NSGA-II para geração de um conjunto de soluções para diferentes arranjos de eletrodos (coaxial, planos-paralelos e cilíndricos). A análise é feita para um líquido genérico de condutividade de 0.2S/m contendo uma distribuição homogênea da bactéria E. coli. Os resultados mostram um melhor conjunto de soluções para a câmara de tratamento coaxial em relação aos demais arranjos. Diante dos melhores resultados obtidos para a câmara de tratamento coaxial, a mesma foi selecionada para utilização em sistemas dinâmicos, após adequações dimensionais. Após estudos iniciais, um modelo dinâmico é apresentado, o qual acopla a distribuição de campo elétrico, temperatura e escoamento do fluido através do software COMSOLMR, integrado com algoritmo de otimização multiobjetivo NSGA-II. As simulações foram executadas no COMSOLMR para um planejamento experimental computacional considerando a tensão aplicada e o raio do eletrodo interno da geometria coaxial como variáveis. O limite superior da faixa de tensão aplicada e a faixa do raio do eletrodo interno foram especificados para limitação do campo elétrico no líquido em 50kV/cm, de forma a evitar disrupções dentro no líquido em tratamento. Após regressão dos resultados de campo elétrico médio obtidos do planejamento experimental computacional realizado, a expressão de campo elétrico gerada para a geometria coaxial foi considerada nas funções objetivo (inativação microbiana e densidade de energia) do problema de otimização multiobjetivo. Através da análise térmica, foi possível limitar o número de pulsos aplicados e, consequentemente, o tempo de tratamento, considerando o limite superior de temperatura do líquido em 45 C. As frequências dos pulsos aplicados foram definidas para cada tipo de suco analisado. O tempo de trânsito do líquido dentro da câmara de tratamento foi ajustado com a frequência dos pulsos para um escoamento laminar. A análise de uniformidade do campo elétrico dentro do líquido, a qual é relevante para garantir uma boa uniformidade do tratamento, foi realizada com base no cálculo do coeficiente de variação dos valores gerados na malha de elemento finitos. A metodologia foi aplicada para quatro estudos de caso, considerando diferentes tipos de microrganismos (E. coli e S. aureus), diferentes tipos de sucos (uva e laranja), sistemas com múltiplos estágios e diferentes modelos de predição de inativação microbiana (Weibull e Hulsheger). Através das curvas Pareto geradas pelo modelo computacional, foi possível analisar as soluções geradas em termos de inativação microbiana e densidade de energia, correlacionando com as variáveis consideradas. Por exemplo. para a bactéria E. coli em suco de uva, os resultados mostram uma taxa de inativação microbiana de aproximadamente −2.2 (escala log10) para densidade de energia de aproximadamente 115kJ/kg. Utilizando sistemas com múltiplos estágios, é possível obter inativação microbiana de −3.1 com densidade de energia de aproximadamente 90kJ/kg, selecionando pontos específicos nas curvas Pareto para cada estágio. O modelo computacional apresentado possibilita, com base na análise das curvas Pareto geradas, a seleção de pontos ótimos em função dos requisitos de um processo, em relação à inativação microbiana e eficiência energética, agregando flexibilidade e dinamismo aos projetos de câmaras de tratamento para a tecnologia.The search for healthy food products has become more frequent due to consumer awareness of health benefits. In the conventional liquid pasteurization treatment method, the elimination of pathogenic microorganisms is carried out by applying high temperatures for a certain time, but it may produce undesirable effects in the liquid, changing its nutritional and sensorial characteristics. The PEF method for treatment of liquids is an emerging and promising technology with potential application in the industry of juice, milk and other beverages. In comparison with the thermal process, the minimizing of the heat effects on the liquid under treatment is the main attraction of this technology. The microbial inactivation measures the treatment efficiency from a microbiological point of view. The energy density is another parameter of interest, since it is related to the operational cost of the process. The microbial inactivation and energy density of a treatment by electric pulses are dependent on the electric field distribution and treatment time. Considering that the microbial inactivation and energy density have conflicting behaviors in relation to these parameters, a problem of multiobjective optimization is configured. Within this context, this work aims to present a computational methodology to generate solutions in relation to microbial inactivation and energy density for PEF systems. Initially, is presented a preliminary computational model for static treatment chambers, not considering thermal analysis. This model is based on a finite element algorithm in MatLabRM for generating the electric field distribution, which is coupled with NSGA-II multiobjective optimization algorithm to generate Pareto curves for different electrode arrangements (coaxial, plate-parallel and cylindrical). The analysis is done for a generic liquid of conductivity of 2mS/cm containing a homogeneous distribution of bacteria E. coli. The results showed a better set of solutions for the coaxial treatment chamber in relation to the other arrangements. Considering the best results obtained for the coaxial treatment chamber, it was selected for use in dynamic systems, after dimensional adjustments. After preliminary studies, a dynamic model is presented, which couples the electric field distribution, temperature and fluid flow using the COMSOLRM software, integrated with NSGA-II multiobjective optimization algorithm. The simulations in the COMSOLRM were performed for experimental computational design considering as variables the applied voltage and the internal electrode radius of the coaxial geometry. The upper limit of the applied voltage range and the radius range of the internal electrode were specified to limit the electric field in the liquid at 50kV/cm, in order to avoid disruptions within the liquid under treatment. After regression of the results of average electric field obtained from a computational design of experiment, the electric field expression generated for the coaxial geometry was considered in the objective functions (microbial inactivation and energy density) of the multiobjective optimization problem. Based on the thermal analysis, it was possible to limit the number of pulses applied and, consequentelly, the treatment time, considering the upper limit of liquid temperature at 45 C. The frequencies of the applied pulses were defined for each type of juice analyzed. The transit time of the liquid within the treatment chamber was synchronized with the frequency of the pulses for a laminar flow. The analysis of uniformity of the electric field within the liquid, which is relevant to ensure a good uniformity of the treatment, was based on the coefficient of variation obtained from the electric field values in the mesh elements. The methodology was applied to four case studies, considering different types of microorganisms (E. coli and S. aureus), different types of juice (grape and orange), multiple treatment stages and different prediction models of microbial inactivation (Weibull and Hulsheger). Based on the Pareto curves generated by the computational model, it was possible to analyze thel solutions generated in terms of microbial inactivation and energy density, correlating with the variables under study. For example, for the bacterium E. coli in grape juice, the results showed a microbial inactivation of about −2.2 (escala log10) for energy density of approximately 115kJ/kg. Using multiple stages, it is possible to obtain a inactivation of −3.1 with energy density of about 90kJ/kg, selecting specific points on the Pareto curves for each stage. Based on the analysis of the generated Pareto curves, the computational model allows the selection of solutions as a function of the requirements of a process, in relation to microbial inactivation and energy efficiency, adding flexibility and dynamism to the design of treatment chambers