O DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DOS ALIMENTOS ENGENHARIA DE ALIMENTOS

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS

DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DOS ALIMENTOS ENGENHARIA DE ALIMENTOS

GCA 244 - Processamento Térmico De Alimentos

ROTEIRO DE AULA PRÁTICA 7:

Cálculo de Processos Térmicos: Método Geral

Docente:

Prof. Leonardo Do Prado Silva

Discentes:

Alice Mendes Almeida – Matrícula: 201620473

LAVRAS - MG

2022

1. Introdução

Quando um produto é submetido ao tratamento térmico deve-se fazer o cálculo do tratamento térmico ao qual o mesmo foi submetido, ou seja, deve-se calcular qual o binômio de tempo temperatura (F0 ou FT) que equivale todo o processo de aquecimento, manutenção em uma determinada temperatura e resfriamento.

Valor F: tempo necessário para destruir uma carga definida de micro-organismos, a uma temperatura constante.

A partir dos históricos da temperatura do alimento no ponto de aquecimento mais lento, da temperatura da autoclave e do tempo de processo, o cálculo de um processo térmico pode ser efetuado através de alguns métodos, sendo os mais utilizados:

Método Geral ou Genérico: abordagem científica de alimentos enlatados; é um método exato, baseado na somatória das taxas letais obtidas das curvas reais de penetração do produto de temperatura/tempo. Entretanto, é limitado, no que diz respeito à simulação de processos térmicos.

Método desenvolvido por Ball: rotina de cálculos foi facilitada, como também passou a ser possível a simulação. O método matemático faz uso de parâmetros obtidos a partir de dados de penetração de calor juntamente com vários procedimentos matemáticos para integrar os efeitos letais.

Objetivo

Determinar o valor F processamento de amendoim e verificar quantos ciclos logaritmos de Salmonella spp. foram reduzidos neste processo.

Materiais

• Microsoft Excel.
• Dados de história térmica do processamento de amendoim.

Metodologia

1.         Fazer        o        download        do        arquivo        Excel        com        os        dados da história térmica do processamento de amendoim;

1.         Proceder o cálculo da taxa letal para cada temperatura (Sensor 1 e 2). Em seguida, realizar a média das taxas letais.

1.         Proceder o cálculo do valor FENTREGUE para cada sensor de temperatura. Em seguida, realizar a média do valor FMÉDIO.
2.         Considerando como microrganismo de referência Salmonella spp., o qual possui os parâmetros: D125 °C = 17 min, D145 °C = 11,36 min e D160 °C = 8,2 min (Prestes et. al., 2019); calcular o valor z e determinar quantos ciclos logaritmos deste micro-organismo foram reduzidos no processo térmico aplicado.

1. Proceder com a determinação do gráfico que representa as Taxas Letais versus

Tempo.

Relatório:

VANTAGENS E DESVANTAGENS DO MÉTODO GERAL COMO FERRAMENTA PARA DESENHO DE PROCESSOS TÉRMICOS.

O método geral é considerado exato e mais preciso, pois utiliza dados reais de temperatura e tempo, extraídos diretamente do processamento do alimento ou de simulações de suas condições, para cálculos de processos, que se aplica a qualquer tipo de processo independente do mecanismo de aquecimento. É baseado na somatória das taxas letais obtidas das curvas reais de penetração do produto de temperatura/tempo. Contudo é limitado, no que diz respeito a simulação de processos térmicos e a aplicação deste método pode consumir tempo, pois para cada variação nas condições de processo, produto ou tamanho de lata, um novo conjunto de dados de tempo - temperatura é requerido. Também é um método mais restritivo quando comparado com outros.

RESULTADO E DISCUSSÃO

A partir dos históricos da temperatura do processamento de amendoim no ponto de aquecimento mais lento, da temperatura da autoclave e do tempo de processo, a letalidade foi calculada pelo Método Geral. O microrganismo de referência foi a

Salmonella spp. (Tref = 145 °C e z = 71,43).        

Com os valores D em diferentes temperaturas informados na planilha, foi realizado o cálculo do valor Z, utilizando a ferramenta de análise de dados do Excel, com nível de

confiança de 95%, com o intervalo de Y referente aos valores de Log de D e no eixo X as

temperaturas.        

Tabela 1 - Valores de D e Log D para diferentes temperaturas.

T(°C)	D	Log D
125	23,8	1,38
145	11,36	1,06
160	7,8	0,89

Tabela 2- Estatística de Regressão.

	Estatística de regressão
	R múltiplo	0,994626206
	R-Quadrado	0,98928129
	R-quadrado ajustado	0,97856258
	Erro padrão	0,036090354
	Observações	3
Tabela 3 - ANOVA
	gl	SQ	MQ	F	F de significação
Regressão	1	0,120215248	0,120215	92,29480952	0,066028327
Resíduo	1	0,001302514	0,001303
Total	2	0,121517762

	Coeficientes	Erro padrão	Stat t	valor-P	95% inferiores	95% superiores	Inferior 95,0%	Superior 95,0%
Interseção	3,109268462	0,209350958	14,85194	0,042799811	0,449212324	5,769324599	0,449212324	5,769324599
Variável X 1	-0,013962222	0,001453336	-9,60702	0,066028327	-0,032428601	0,004504157	-0,032428601	0,004504157