Simulação numérica da distribuição de temperatura de café armazenado em ambiente resfriado e natural

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Resumo

O armazenamento de produtos agrícolas tem grande importância na manutenção da qualidade do produto entre a colheita e comercialização. Para o café, perdas de qualidade podem influenciar fortemente seu valor de mercado, o que faz do armazenamento uma das principais etapas em toda a cadeia produtiva. O uso de técnicas numéricas e computacionais, como o método dos elementos finitos (MEF) e a fluido dinâmica computacional (CFD), permite a análise e simulação de sistemas que envolvem, entre outros, a transferência de calor, como é o caso do armazenamento de grãos. Um modelo computacional a partir destas técnicas que represente satisfatoriamente um sistema real pode ser utilizado para testar e analisar alternativas de decisão, sem a necessidade de experimentação real. Neste trabalho, procurou-se estudar o armazenamento de café moca por meio de técnicas computacionais, demanda que partiu da iniciativa privada. Foi realizado o armazenamento de café durante 6 meses em ambiente resfriado, onde se procurou manter os grãos armazenados entre 15 e 18ºC, e em ambiente natural. Para a comparação entre amostras iniciais e finais do produto após o armazenamento, foi determinado o teor de água, massa específica aparente, colorimetria, calor específico, condutividade térmica, difusividade térmica e análise sensorial. Constatou-se que o teor de água e calor específico foram as únicas propriedades onde houve mudanças significativas. Por meio de análise sensorial, observou-se que a manutenção da qualidade do café utilizado ao longo do armazenamento foi a mesma para ambos sistemas. Foi desenvolvido um modelo computacional para simular o processo de transferência de calor para os dois tipos de armazenamento. Por meio da comparação dos resultados das simulações com os observados experimentalmente para a distribuição de temperatura durante o armazenamento, obteve-se um erro relativo médio geral de 2,34% para o em ambiente natural e 5,74% para o ambiente resfriado.

Abstract

The storage of agricultural products is of great importance in maintaining product quality between harvest and commercialization. For coffee, quality losses can strongly influence its market value, which makes storage one of the main stages in the entire production chain. The use of numerical and computational techniques, such as the finite element method (FEM) and the computational fluid dynamics (CFD), allows the analysis and simulation of systems that involve, among others, heat transfer, as is the case in grain storage. A computational model based on these techniques that satisfactorily represents a real system can be used to test and analyze decision alternatives, without the need for real experimentation. In this work, we study the storage of mocha coffee using computational techniques, a demand that came from the private sector. Coffee was stored for 6 months in a cool environment, with the objetive of keeping the beans between 15 and 18ºC, and in a natural environment. For the comparison between initial and final samples of the product after storage, water content, apparent specific mass, colorimetry, specific heat, thermal conductivity, thermal diffusivity and sensory analysis were determined. It was found that the water content and specific heat were the only properties where significant changes happened. Through sensory analysis, it was observed that both systems maintained the quality of the coffee used equally. A computational model was developed to simulate the heat transfer process for both types of storage. By comparing the results of the simulations with those observed experimentally for the temperature distribution during storage, a general average relative error of 2.34% was obtained for the natural environment and 5.74% for the cooled environment.

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REZENDE, R. P. Simulação numérica da distribuição de temperatura de café armazenado em ambiente resfriado e natural. 2020. 68 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.

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