Heat Transfer during Blanching and Hydrocooling of Broccoli Florets

Abstract

The objective of this work was to simulate heat transfer during blanching (90 °C) and hydrocooling (5 °C) of broccoli florets (Brassica oleracea L. Italica) and to evaluate the impact of these processes on the physicochemical and nutrimental quality properties. Thermophysical properties (thermal conductivity [line heat source], specific heat capacity [differential scanning calorimetry], and bulk density [volume displacement]) of stem and inflorescence were measured as a function of temperature (5, 10, 20, 40, 60, and 80 °C). The activation energy and the frequency factor (Arrhenius model) of these thermophysical properties were calculated. A 3-dimensional finite element model was developed to predict the temperature history at different points inside the product. Comparison of the theoretical and experimental temperature histories was carried out. Quality parameters (firmness, total color difference, and vitamin C content) and peroxidase activity were measured. The satisfactory validation of the finite element model allows the prediction of temperature histories and profiles under different process conditions, which could lead to an eventual optimization aimed to minimize the nutritional and sensorial losses in broccoli florets.

Determinación del Coeficiente Convectivo de Transferencia de Calor del Proceso de Escaldado de Zapallo (Cucurbita maxima)

“…Se observa que los valores promedios de % error medio relativo se encuentran en el rango de 0,86%-1,02%, valores que están por debajo del 5%, el cual es un criterio que normalmente se usa en ingeniería para analizar el desempeño de modelos. Por otro lado, en la tabla 4 se observa que cuando la temperatura del agua de escaldado aumenta, el coeficiente de transferencia de calor por convección aumenta, debido a que cuando aumenta la temperatura disminuye la viscosidad y disminuye el espesor de la capa límite convectiva, lo cual hace que las fuerzas inerciales tengan más prelación en el sistema y así se mejora con ello la transferencia de calor convectiva (Bird et al, 2006;Iribe-Salazar et al, 2015). Los valores del coeficiente convectivo obtenidos en esta investigación están dentro del mismo orden de magnitud de investigaciones de escaldado similares (Cristianini y Duarte, 2011;Augusto et al, 2012;Iribe-Salazar et al, 2015).…”

“…Por otro lado, en la tabla 4 se observa que cuando la temperatura del agua de escaldado aumenta, el coeficiente de transferencia de calor por convección aumenta, debido a que cuando aumenta la temperatura disminuye la viscosidad y disminuye el espesor de la capa límite convectiva, lo cual hace que las fuerzas inerciales tengan más prelación en el sistema y así se mejora con ello la transferencia de calor convectiva (Bird et al, 2006;Iribe-Salazar et al, 2015). Los valores del coeficiente convectivo obtenidos en esta investigación están dentro del mismo orden de magnitud de investigaciones de escaldado similares (Cristianini y Duarte, 2011;Augusto et al, 2012;Iribe-Salazar et al, 2015). Los anteriores valores de coeficiente convectivo de calor pueden utilizarse en el cálculo de procesos de escaldado para inactivar las enzimas catalasa y peroxidasa como pretratamiento al secado, a la esterilización, congelación y empacado al vacío del zapallo.…”

Reducing post‐harvest losses and improving quality in sweet corn (Zea mays L.): challenges and solutions for less food waste and improved food security

“…A common system to cool down sweet corn is hydrocooling, but some producers are still using chambers of cold airflow which can take up to 180 min to cool from 28.2°C to 3°C (Xie et al, 2016), which is probably too slow to have maximum positive impact. Hydrocooling consists of a steady flow of cold water (0°C) at a rate of approximately 2 litres per kilogram and per hour for sweetcorn (Sousa et al, 2015; Iribe‐Salazar et al, 2015). Sweet corn is loaded into containers, and then, a steady flow of 0°C cold water is continuously running from 30 min to 1 h. This drenching is very effective to rapidly remove field heat.…”

Modelado Matemático de la Transferencia de Calor del Proceso de Escaldado de Zanahoria (Daucus carota L.)

“…Los productos escaldados, antes de almacenar en congelación o antes del enlatado, son más estables en términos de color, sabor y olor, conservando la calidad durante periodos más largos comparados con los productos sin escaldar. No obstante, los tiempos de escaldado deben ser calculados rigurosamente con el fin de evitar la destrucción de componentes nutricionales (como las vitaminas) y evitar los cambios de textura y cambios de color indeseables por el consumidor (Gamboa-Santos et al, 2012;Jaiswal et al, 2012;Ruiz-Ojeda y Peñas, 2013;Iribe-Salazar et al, 2015;Jeevitha et al, 2015;Xiao et al, 2017;Wang et al, 2017).…”

“…En ese sentido, los elementos finitos, que aproximan las ecuaciones diferenciales de gobierno de un sistema continuo a un sistema discreto, son una alternativa eficiente para resolver los modelos complejos de transferencia de calor y para tal fin, la simulación numérica con hardware y software apropiados, resulta ser una herramienta valiosa que permite estimar la distribución espacial y la dinámica de las temperaturas en el producto, minimizando los procedimientos experimentales reduciendo costos y tiempos de desarrollo de los procesos (Iribe-Salazar et al, 2015). Esta herramienta fue usada por Madera et al (2017), Santana et al (2011), Augusto et al (2010, Pinho y Cristianini (2006) y Pornchaloempong et al (2003, para evaluar alimentos con geometría regular o irregular.…”