咖啡提取物工业冷冻过程的容器设计优化：基于有限元模拟与热物理性质分析

本文推荐：研究者通过有限元方法(FEM)在SfePy平台建立咖啡提取物冷冻过程的现象学模型，整合温度依赖性热物理性质与相变行为，实验验证显示模拟温度曲线与实测数据均方误差(MSE)仅1.32°C2。优化后的容器设计（直径0.8m/高度0.4m）显著缩短冷冻时间，为咖啡工业提供低成本虚拟测试工具。

　　

Highlight

冷冻技术对保留咖啡特征香气挥发成分至关重要（无需添加剂）。当前研究聚焦低温技术（如浓缩、干燥、运输），而精确预测咖啡溶液热物理性质（密度/比热容/导热系数）是优化冷冻过程的核心挑战。

Production protocol and sample preparation

原料为阿拉比卡咖啡豆（Coffea arabica），按密度与物理缺陷分级（14#/12#筛网比例95:5），要求健康豆≥30%，缺陷上限为黑豆10%/瑕疵豆50%/酸豆5%/碎豆2%。提取物需符合赭曲霉素与丙烯酰胺限量标准。

Thermo-physical properties profiles

图3显示咖啡提取物密度、比热容和导热系数曲线——当提取物中水分在特定浓度下冻结时，性质曲线发生突变：密度反映质量固化，比热容因冰晶形成骤降，导热系数则因固相占比上升而陡增。

Conclusions

本研究提出的现象学半物理模型整合了微观传热方程（主导机制为传导/对流）与伪解析表达式，突破性地估算了温度依赖型热物理参数，为工业级咖啡提取物冷冻提供虚拟优化工具。

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