TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU ỨNG DỤNG XÁC LẬP CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ SẤY THĂNG HOA (STH) TÔM THẺ

THOÂNG BAÙO KHOA HOÏC TỐI ƯU HÓA ĐA MỤC TIÊU ỨNG DỤNG XÁC LẬP CHẾ ĐỘ CÔNG NGHỆ SẤY THĂNG HOA (STH) TÔM THẺ MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION APPLIED TO DETERMINE REGIME TECHNOLOGICAL FREEZE DRYING OF PENAEUS VANNAMEI (1) Nguyễn Tấn Dũng, () Lê Xuân Hải, () Trịnh Văn Dũng, () Trần Đức Ba (1) Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, () Trường Đại học Bách Khoa TpHCM Tóm tắt Bài báo này trình bày những kết quả nghiên cứu xác lập chế độ công nghệ STH cho tôm thẻ, bằng cách giải bài toán đa mục tiêu với chuẩn tối ưu tổ hợp S (phương pháp điểm không tưởng). Nghiên cứu thực nghiệm đã tiến hành để xây dựng các hàm mục tiêu mô tả sự ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ (nhiệt độ môi trường sấy, áp suất môi trường sấy, thời gian sấy) đến quá trình STH. Bằng phương pháp điểm không tưởng đã xác lập chế độ công nghệ tối ưu cho quá trình STH: có chi phí năng lượng tạo ra 1kg sản phẩm (SP), độ co rút thể tích, tổn thất vitamine C của SP là nhỏ nhất, độ ẩm vật liệu sấy (VLS) nhỏ nhất phải đạt yêu cầu ( 6)% và khả năng hút nước và hoàn nguyên trở lại của SP là lớn nhất (có nghĩa khả năng không hút nước trở lại của SP là bé nhất). Từ khóa Tối ưu hóa đa mục tiêu, tối ưu hóa sấy thăng hoa, sấy thăng hoa Abstract This article presents research results of determinative regime technological freeze drying of penaeus vannamei by method to solve a multi-objective optimization problem with optimal standard combination of S. Experimental research was carried out building objective functions to describe influence of technological element (temperature and pressure of sublimation environment, times of freeze drying) during processing freeze drying. By utopian point (optimal standard combination of S) method determined optimal regime technological freeze drying have minimum energy expenditures/ 1kg product, minimum contraction of product and minimum loss of vitamine C, humidity of material meet requirements from to 6 percentage, maximum absorbent return of product. Keys word: Multi-Objective optimization, optimal processing freeze drying, Freeze drying I. ĐẶT VẤN ĐỀ STH là một kỹ thuật phức tạp, nó gồm 3 giai đoạn nối tiếp nhau, giai đoạn 1: là giai đoạn lạnh đông VLS, tối ưu hóa giai đoạn này đã được trình bày [1], giai đoạn và 3: là giai đoạn STH và giai đoạn sấy chân không (SCK), đây là giai đoạn quyết định để tạo ra sản phẩm. Bài toán đặt ra ở đây là: làm thế nào xác lập được chế độ công nghệ STH để khi tạo ra 1kg SP tiêu tốn chi phí năng lượng là nhỏ nhất và SP có chất lượng tốt nhất. Chất lượng SP STH tốt nhất khi nó thỏa tất cả các tiêu chí sau: độ co rút thể tích, tổn thất vitamine C của SP nhỏ nhất, khả năng hút nước hoàn nguyên trở lại của SP là lớn nhất, độ ẩm cuối cùng SP phải đạt yêu cầu ( 6)%, []. Như vậy, trong quá trình nghiên cứu xác lập TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG v 107

chế độ công nghệ STH cả 5 tiêu chí: y 1, [kwh] - chi phí năng lượng/ 1 kg SP; y, [%] - độ ẩm cuối cùng của SP; y 3 (1 IR).100, [%] - khả năng không hút nước trở lại của SP (trong đó: IR, [%] - khả năng hút nước trương nở trở lại của SP); y 4, [%] - độ co rút SP sau khi sấy; y 5, [%] - lượng tổn thất vitamine C của SP, phụ thuộc vào 3 yếu tố công nghệ: nhiệt độ môi trường sấy (Z 1, [ 0 C]), áp suất môi trường sấy (Z, [mmhg]), thời gian sấy (Z 3, [h]) đều mong muốn đạt được kết quả tốt nhất. Vì vậy, đã xuất hiện sự đòi hỏi phải đặt ra và giải quyết một cách chuẩn mực bài toán tối ưu (BTTƯ) đa mục tiêu. Đây là BTTƯ thường xuyên xuất hiện trong thực tế và gây nhiều lúng túng cho các nhà nghiên cứu thuộc các lĩnh vực khác nhau. Bài báo này trình bày phương pháp giải BTTƯ đa mục tiêu với chuẩn tối ưu tổ hợp S(Z) (hay gọi phương pháp điểm không tưởng). Kết quả đó kết hợp với việc giải mô hình toán truyền nhiệt lạnh đông và tách ẩm trong điều kiện STH [1,3] sẽ xác lập chế độ công nghệ STH của tôm thẻ. II - ĐỐI TƯỢNG, VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU II.1. Đối tượng Sấy thăng hoa thủy sản nhóm giáp xác đại diện là tôm thẻ, được nuôi thương phẩm ở các tỉnh Đồng bằng Sông Cửu Long. II.. Nguyên vật liệu Vật liệu ẩm là tôm thẻ có kích cỡ đại đa số (41 50) con/1 pound, hệ số phân cỡ K 11, [4]. Chần ở nhiệt độ 70 0 C trong khoảng thời gian (15 0)s, sau đó bốc vỏ, bỏ đầu. II.3. Phương pháp nghiên cứu - Xác định chi phí năng lượng (y 1 ) bằng Watt meter, đơn vị [kwh], [1,, 4]. - Xác định độ ẩm của VLS (y ) bằng cảm biến khối lượng (Load cell: mass sensor) đo lường bằng máy tính, [1,, 4]. G (1) Gt bd Với: y 100 ( 100 Wbd ) - Xác định khả năng không hút nước hoàn nguyên trở lại của SP (y 3 ) như sau: gọi IR [%]: là khả năng hút nước hoàn nguyên trở lại của SP, thì y 3 100% IR, [1,, 4, 6]. G1 Gt Với: IR 100% G G bd Gbd G1 y3 100% Gbd Gt t () (3) Trong đó: G bd [kg]: khối lượng VLS ban đầu, G t [kg]: khối lượng VLS cuối cùng, G 1 [kg]: khối lượng VLS sau khi sấy ngâm vào nước ở nhiệt phòng 5 0 C cho đến khi khối lượng không đổi, W bd [%]: độ ẩm ban đầu. SP hoàn nguyên tốt nhất khi lượng ẩm hút trở lại bằng lượng ẩm tách ra trong quá trình sấy, có nghĩa G 1 G bd và IR max 100%, y min 0. Thực tế y > 0. - Xác định độ co thể tích (y 4 ) như sau: xác định thể tích VLS ban đầu (V 1 ) và sau khi sấy (V ), bằng cách lấy dụng cụ đo thể tích cho dầu vào ở thể tích xác định, sau đó cho VLS vào sẽ xác định được thể tích và hiệu thể tích sau và trước khi cho VLS vào chính là thể tích của VLS. Như vậy sẽ xác định được y 4, [, 4]: V1 V V y4 100% 100% V1 V1 (4) SP không nứt nẻ bề mặt, SP không bị co ngót, có nghĩa y 4min 0. Thực tế y 4 > 0. - Xác định lượng tổn thất vitamine C của sản phẩm sau khi sấy, bằng cách xác định hàm lượng vitamine C của SP trước (m 1 [mg%]) và sau (m [mg%]) khi sấy theo phương pháp TCVN 4715 89. Như vậy lượng tổn thất vitamine C xác định bởi: m1 m m y5 100% 100% m1 m1 (5) SP đạt chất lượng tốt khi không có tổn thất vitamine C, có nghĩa y 5min 0, nhưng thực tế y 5 > 0, [6]. - Xác định nhiệt độ, áp suất: bằng cảm biến nhiệt độ, cảm biến áp suất đo lường bằng máy tính. 108 v TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG

- Phương pháp qui hoạch thực nghiệm trực giao cấp, [6, 7, 8]. - Xác lập và giải BTTƯ 5 mục tiêu bằng phương pháp điểm không tưởng [5, 6]. II.4. Thiết bị nghiên cứu - Thiết bị nghiên cứu được sử dụng trong quá trình nghiên cứu là thiết bị STH DS-3, đo lường các thông số: nhiệt độ, áp suất, thời gian và độ ẩm, và điều khiển tự động bằng máy tính, có thể xem hình 1a. - Các thiết bị và dụng cụ thí nghiệm để xác định các mục tiêu mà bài toán đặt ra được trình bày ở [1,, 4, 6], vì nội dụng bài viết lớn nên không thể trình bày hết. Hình 1A. Hệ thống STH DS-3 tự lạnh đông ngay trong buồng thăng hoa (âm 50 âm 45) 0 C II.5. Cơ sở tối ưu hóa hàm đa mục tiêu II.5.1. Một số khái niệm cơ sở [5, 6] Xét một đối tượng công nghệ gồm m hàm mục tiêu f 1 (Z), f (Z),..., f m (Z) tạo thành véctơ hàm mục tiêu f(z) {f j (Z)} {f 1 (Z), f (Z),..., f m (Z)}, trong đó j 1 m, mỗi hàm thành phần f j (Z) phụ thuộc vào n biến tác động Z 1 tạo thành véctơ các yếu tố ảnh hưởng hay gọi là véctơ biến Z. Các biến này biến thiên trong miền giới hạn (miền xác định) W Z và các giá trị của hàm mục tiêu sẽ tạo thành miền giá trị của hàm mục tiêu W f (miền nằm trong đường cong kín A f(zs) f(zr) B N M, xem hình 1. Mỗi hàm mục tiêu f j (Z) cùng với véctơ biến Z {Z i } (Z 1 ), trong đó i 1 n, hình thành một BTTƯ một mục tiêu. Để đơn giản nhưng không hề làm mất tính tổng quát, thì BTTƯ m mục tiêu sẽ được trình bày cho trường hợp toàn bộ m BTTƯ một mục tiêu đều là các bài toán tìm cực tiểu có dạng: f jmin f j (Z 1 jopt jopt jopt ) Min f j (Z 1 ) (6) Z {Z i } (Z 1 ) WZ (7) j 1 m; i 1 n (8) Phương án không tưởng và hiệu quả không tưởng [5, 6]: Nếu tồn tại véctơ biến Z {Z i } (Z 1 ) WZ là nghiệm chung cho tất cả m BTTƯ một mục tiêu (6) + (7) + (8), nghĩa là Z i Z i jopt với mọi i 1 n, thì Z i được gọi là phương án không tưởng hoặc nghiệm không tưởng của BTTƯ m mục tiêu. Thực tế thường không tồn tại Z i, vì mỗi BTTƯ một mục tiêu (6) + (7) + (8) vẫn có các f jmin (với j 1 m) tương ứng nên vẫn tồn tại f (f 1min, f min ) và khi đó f (f 1min, f min ) được gọi là hiệu quả không tưởng hay điểm không tưởng. Ở hình 1 điểm không tưởng f của BTTƯ hai mục tiêu tồn tại nhưng năm ngoài miền xác định Wf tức là nghiệm không tưởng không tồn tại. Hình 1b. Không gian hàm mục tiêu của BTTƯ hai mục tiêu. TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG v 109

Phương án Paréto tối ưu [5, 6]: Phương án ZP được gọi là phương án Paréto tối ưu nếu ZP không thể bị trội bởi bất kỳ phương án nào khác thuộc miền giới hạn WZ. Khi đó f(zp) được gọi là một hiệu quả Paréto tối ưu nằm trong tập hiệu quả Paréto tối ưu WfP. Ở hình 1 tập hiệu quả Paréto tối ưu WfP chính là đường cong A f(zs) f(zr) B. Định lý 1: Nếu BTTƯ đa mục tiêu có nghiệm được gọi là tối ưu theo một cách định nghĩa nào đó thì không phụ thuộc vào cách định nghĩa đã chọn, nghiệm tối ưu đó phải là một phương án Paréto tối ưu (chứng minh [5]). II.5.. Tối ưu hóa đa mục tiêu với chuẩn tối ưu tổ hợp S Phương pháp này gọi phương pháp điểm không tưởng, từ các hàm cho từng mục tiêu một đưa về hàm tổ hợp S, khi nghiệm không tưởng của bài toán BTTƯ đa mục tiêu không tồn tại, [5, 6]. Xét BTTƯ m mục tiêu (6) + (7) + (8). Sau khi giải từng BTTƯ một mục tiêu sẽ xác định được các giá trị tối ưu f 1min, f min và khi nghiệm không tưởng (nghiệm chung cho cả hệ) không tồn tại sẽ xác định được điểm không tưởng f (f 1min, f min ). Một chuẩn tối ưu tổ hợp S được định nghĩa theo biểu thức sau: ( j jmin ) S( Z) f ( Z) f m 0.5 j1 (9) Dễ dàng thấy rằng S(Z) chính là khoảng cách từ điểm f(z) đến điểm không tưởng f. Chọn chuẩn tối ưu tổ hợp S(Z) làm hàm mục tiêu, BTTƯ m mục tiêu được phát biểu lại như sau: Hãy tìm nghiệm ZS (Z 1 S S,..., Z n S) WZ sao cho hàm mục tiêu S(Z) đạt giá trị cực tiểu: min ( ) ( ) S S ZS MinS Z ( j ( ) jmin ) M in f Z f m 0.5 j1 (10) Với: Z (Z 1 ) WZ BTTƯ đa mục tiêu (5) đã đề xuất cho các bài toán công nghệ nhưng chưa chứng minh nghiệm ZS là một nghiệm Paréto tối ưu. Định lý : Nghiệm ZS của BTTƯ (10), nếu tồn tại thì nghiệm ZS chính là nghiệm Paréto tối ưu của BTTƯ m mục tiêu (6) + (7) + (8). (phần chứng minh ở [5, 6]). Ký hiệu: f(zs) fps (f 1 PS, f PS,..., f m PS). Với phương pháp điểm không tưởng (từ BTTƯ m mục tiêu đưa về bài toán chuẩn tối ưu tổ hợp S) nghiệm Paréto tối ưu ZS tìm được sẽ cho hiệu quả Paréto tối ưu f(zs) fps đứng gần điểm không tưởng f (f 1min, f min ) nhất. Trường hợp m được minh họa ở hình 1b. III. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN III.1. Xây dựng các hàm mục tiêu thành phần của bài toán đa mục tiêu Quá trình STH tối ưu có: y 1 - chi phí năng lượng/ 1 kg SP thấp nhất, y - độ ẩm VLS phải đạt yêu cầu ( 6)%, IR - khả năng hút nước hoàn nguyên trở lại của SP là lớn nhất, có nghĩa y 3 (1 IR).100 [%] - khả năng không hút nước của SP là bé nhất, y 4 - độ co rút bé nhất và y 5 - tổn thất vitamine C của SP bé nhất, phụ thuộc vào các yếu tố: nhiệt độ môi trường sấy (Z 1 ), áp suất môi trường sấy (Z ), thời gian sấy (Z 3 ). Phương pháp quy hoạch thực nghiệm như sau: xây dựng ma trận thực nghiệm trực giao cấp với k 3, n 0 4, tiến hành 18 thí nghiệm. Các biến x 1, x, x 3 là các biến mã hóa của Z 1, Z 3. Với cánh tay đòn a 1.414 Từ việc thiết lập và giải mô hình toán truyền nhiệt lạnh đông và tách ẩm trong điều kiện STH để độ ẩm cuối cùng của sản phẩm đạt yêu cầu ( 6)%, [1, 3], đã xác định được các điều kiện thí nghiệm, xem bảng 1. Tiến hành thực nghiệm theo các mức yếu tố ảnh hưởng ở bảng 1 để xác định 5 mục tiêu đã được đặt ra: y 1, y, y 3, y 4 và y 5, kết quả nhận được ở bảng. 110 v TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG

Bảng 1. Các mức yếu tố ảnh hưởng Yếu tố -a (-1.414) Mức dưới, -1 Các nước Mức cơ sở, 0 Mức trên, +1 +a (1.414 Khoảng biến thiên Z i Z 1 [ 0 C] 0.10 3 30 37 39.898 7 Z [mmhg] 0.008 0.094 0.3 0.507 0.59 0.065 Z 3 [h] 11.17 1 14 16 16.88 Bảng. Ma trận thực nghiệm phương án trực giao cấp, k 3, n 0 4, của tôm thẻ N x 0 x 1 x x 3 x 1 x x 1 x 3 x x 3 x 1-0.667 x -0.667 x 3-0.667 y 1 y y 3 y 4 y 5 TYT k k n 0 1 1-1 -1-1 1 1 1 0.333 0.333 0.333 81.14 3.79 1.93 9.99 3.8 1-1 -1-1 -1-1 1 0.333 0.333 0.333 84.1 4.68 9.98 8.76.734 3 1-1 -1-1 -1 1-1 0.333 0.333 0.333 87.98 3.59 11.4 10.77.68 4 1-1 -1-1 1-1 -1 0.333 0.333 0.333 84.58 4.77 8.0 8.53 1.95 5 1-1 -1-1 1-1 -1 0.333 0.333 0.333 67.19 5.41 10.74 10.5.783 6 1-1 -1-1 -1 1-1 0.333 0.333 0.333 66.4 5.79 7.65 8.83.416 7 1-1 -1-1 -1-1 1 0.333 0.333 0.333 65.78 5.37 9.987 8.58 1.813 8 1-1 -1-1 1 1 1 0.333 0.333 0.333 65.0 5.87 6.08 6.4 1.381 9 1 1.414 0 0 0 0 0 1.333-0.667-0.667 81.4 3.94 13.4 1.79 3.497 10 1-1.414 0 0 0 0 0 1.333-0.667-0.667 65.79 4.86 5.85 6.38 1.895 11 1 0 1.414 0 0 0 0-0.667 1.333-0.667 70.18 4.89 8.39 11.7.84 1 1 0-1.414 0 0 0 0-0.667 1.333-0.667 73.73 4.1 7.41 8.33.683 13 1 0 0 1.414 0 0 0-0.667-0.667 1.333 97.85 3.56 1.78 10.5.615 14 1 0 0-1.414 0 0 0-0.667-0.667 1.333 66.09 5.4 7.637 7.54 1.661 15 1 0 0 0 0 0 0-0.667-0.667-0.667 76.45 4.43 7.17 7.54.75 16 1 0 0 0 0 0 0-0.667-0.667-0.667 74.73 4.6 7.9 8.17.7 17 1 0 0 0 0 0 0-0.667-0.667-0.667 77.61 4.3 7.38 8.01.133 18 1 0 0 0 0 0 0-0.667-0.667-0.667 73.87 4.17 7.8 7.44 1.998 Sau khi xử lý số liệu thực nghiệm, tính toán các hệ số phương trình hồi quy (TPHQ), kiểm định sự có nghĩa của các hệ số PTHQ theo chuẩn Student, kiểm tra sự tương thích của PTHQ theo chuẩn Fischer đã thu được các PTHQ: y f (x,x,x ) 1 1 1 3 75.538 + 1.991x + 9.88x 1 3 ( ) + ( 3 ) -.19 x / 3.904 x / 3 (11) y f (x,x,x ) 1 3 4.614 0.354x 0.665x 1 3 1 3 ( 1 ) ( ) ( 3 ) 0.149x x + 0.185 x / 3 + 0.37 x / 3 + 0.185 x /3 y f (x,x,x ) 3 3 1 3 8.998 +.004x + 0.598x + 1.64x 1 3 ( 1 ) ( 3 ) + 0.9 x / 3 + 1.08 x / 3 (1) (13) TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG v 111

y4 f 4(x 1,x,x 3) 8.911+ 1.38x1+ 0.731x + 0.643x3 0.635xx3 + 0.45 x / 3 + 0.671 x / 3 y f (x,x,x ) 5 5 1 3 ( 1 ) ( ).34 + 0.38x + 0.388x 1 3 3 ( ) + 0.11x 0.173 x / 3 III.. Giải các BTTƯ một mục tiêu (14) (15) Các BTTƯ một mục tiêu là tìm: y 1min, y min [, 6], y 3min, y 4min, y 5min, với miền giới hạn: Wx {-1.414 < x 1, x, x 3 < 1.414} được giải nhờ sự hỗ trợ phần mềm Excel Solver. Kết quả tính toán tối ưu cho từng BTTƯ một mục tiêu (11), (1), (13), (14) và (15) như sau: y 1min 59.78 với: x 1 1opt -1.414; x 1opt 1.414; x 3 1opt -1.414 y min 3.14 [,6] với: x 1 opt 1.354; x opt -1.19E-07; x 3 opt 1.413 y 3min 5.31 với: x 1 3opt -1.089; x 3opt -1.414; x 3 3opt -0.53 y 4min 5.39 với: x 1 4opt -1.403; x 4opt -1.14; x 3 4opt -1.397 y 5min 0.78 với: x 1 5opt -1.389; x 5opt -1.414; x 3 5opt -1.396 Từ kết quả đó xác định được điểm không tưởng y (y 1min, y min, y 3min, y 4min, y 5min ) (59.78, 3.14, 5.31, 5.39, 0.78). Rõ ràng kết quả nghiên cứu thực nghiệm ở trên đã xác định được điểm không tưởng nhưng phương án không tưởng không tồn tại. Bởi vì: không tồn tại nghiệm chung cho cả 5 mục tiêu. III.3. Giải BTTƯ đa mục tiêu bằng phương pháp điểm không tưởng Quá trình STH với 5 mục tiêu đã đề ra được biểu diễn bởi 5 phương trình hồi quy (11), (1), (13), (14) và (15). Vì không thể có nghiệm chung để làm thỏa mãn tất cả các giá trị: y 1min, y min, y 3min, y 4min, y 5min nên BTTƯ được đặt ra là tìm nghiệm Paréto tối ưu để hiệu quả Paréto tối ưu yps (y 1 PS, y PS, y 3 PS, y 4 PS, y 5 PS) đứng gần điểm không tưởng nhất. Xây dựng hàm mục tiêu tổ hợp S như sau: S( x 1,x,x 3 ) [ ( yj yjmin ) W x { 1.414 x1, x, x3 1.414} ; y [, 6] 5 ] 0.5 min (16) j1 Nhờ sự hỗ trợ phần mềm Excel Solver đã xác định được giá trị cực tiểu (16): S min Min{S(x 1, x, x 3 ) 10.346; tại: x 1 S 0.571; x S -1.405; x 3 S -0.345 Thay x 1 S, x S, x 3 S vào phương trình (11), (1), (13), (14) và (15) xác định được: y 1 PS 68.89; y PS 4.816 [,6]; y 3 PS 7.89; y 4 PS 8.867; y 5 PS.019. Với: IR 100 - y 3 PS 9.108 Biến đổi sang biến thực: Z 1 34 [ 0 C]; Z 0.01 [mmhg]; Z 3 13.31 [h] Theo tính toán từ các mô hình (11), (1), (13), (14) và (15) thực nghiệm đã xác định chế độ công nghệ STH đảm bảo cho chuẩn tối ưu tổ hợp S đạt cực tiểu ứng với: nhiệt độ môi trường sấy 34 [ 0 C], áp suất môi trường sấy 0.01 [mmhg], thời gian sấy 13.31 [h]. Khi đó tổng chi phí năng lượng cho quá trình sấy 68.89 [kwh], độ ẩm cuối cùng của sản phẩm đạt 4.816 [%], khả năng hút nước và hoàn nguyên trở lại 9.108 [%], độ co rút thể tích của sản phẩm 8.867 [%] và lượng tổn thất vitamine C của sản phẩm.019 [%]. Từ kết quả thực nghiệm đã tiến hành ở bảng có thể thấy rằng các kết quả tính toán tối ưu là phù hợp và đáp ứng tốt các mục tiêu đã đặt ra. Khi cố định áp suất môi trường sấy x S -1.405, tương đương với Z 0.01 [mmhg], biểu diễn mối quan hệ giữa y 1, y, y 3, y 4, y 5 và hàm tổ hợp S theo hai biến x 1, x 3 trên đồ thị 3D (xem hình, 3, 4, 5, 6, 7) sẽ thấy rõ điểm tối ưu của hàm tổ hợp S phù hợp với các hàm mục tiêu thành phần, lý thuyết cũng đã chứng minh ở trên không thể tìm ra một điểm khác với điểm tối ưu nằm trong tập hiệu quả Paréto tối ưu đứng gần điểm không tưởng hơn. 11 v TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG

Hình. Chi phí năng lượng, x -1,405 Hình 3. Độ ẩm của sản phẩm x -1,405 và thời gian) bằng phương pháp điểm không tưởng cho kết quả hoàn toàn phù hợp với thực nghiệm [1, 3] IV. KẾT LUẬN Hình 4. Khả năng hút nước trở lại, x -1,405 Hình 5. Độ co rút sản phẩm x -1,405 Hình 6. Lượng tổn thất vitamin C, x -1,405 Hình 7. Hàm tổ hợp S, x -1,405 Để khẳng định kết luận này đã tiến hành thực nghiệm kiểm chứng kết quả sẽ được trình bày ở phần dưới đây. III.4. Thực nghiệm kiểm chứng Tiến hành quá trình STH tại nhiệt độ môi trường sấy 34 [ 0 C], áp suất môi trường sấy 0.01 [mmhg], thời gian sấy 13.31 [h] và nhận được kết quả chi phí năng lượng cho quá trình tạo ra 1kg SP 68.98 [kwh], độ ẩm của SP đạt 4.83 [%], khả năng hút nước và hoàn nguyên trở lại của SP 9.14 [%] (khả năng không hút nước hoàn nguyên trở lại của SP 7.786 [%]), độ co rút thể tích của SP 8.819 [%] và lượng tổn thất vitamine C của SP 1.967 [%]. Có thể thấy rằng, kết quả tính toán tối ưu hóa quá trình STH theo 5 tiêu chí đã đặt ra, phụ thuộc vào 3 yếu tố công nghệ (nhiệt độ, áp suất Quá trình STH được nghiên cứu một cách hệ thống bằng phương pháp toán học kết hợp với các phương pháp nghiên cứu thực nghiệm. Các PTHQ (11), (1), (13), (14) và (15) thu được từ thực nghiệm là các mô hình thống kế thực nghiệm mô tả rất tốt sự ảnh hưởng nhiệt độ môi trường sấy, áp suất môi trường sấy, thời gian sấy ảnh hưởng đến chi phí năng lượng cho quá trình sấy / 1kg SP, độ ẩm cuối cùng của SP, khả năng hút nước và hoàn nguyên trở lại, độ co rút thể tích của SP và lượng tổn thất vitamine C của SP. Bằng phương pháp điểm không tưởng đã xác định chế độ công nghệ STH tối ưu, có chi phi cho quá trình tạo ra 1kg SP nhỏ nhất và chất lượng SP được tạo ra tốt nhất. Việc xác định chế độ công nghệ STH khá phức tạp nó vừa kết hợp giữa hai loại mô hình: truyền nhiệt lạnh đông, truyền nhiệt tách ẩm trong điều kiện STH và thống kê thực nghiệm để xác định điều kiện STH, sản phẩm làm ra có chất lượng tốt nhất, chi phí năng lượng bé nhất, vì vậy đòi hỏi người nghiên cứu phải nắm vững kiến thức STH. Do nội dung bài viết nhiều nên sơ đồ qui trình công nghệ STH và sản phẩm tôm thẻ STH sẽ được công bố ở bài viết tiếp theo, hoặc có thể xem ở [1, 3, 6]. TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG v 113

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Nguyễn Tấn Dũng, Xây dựng và giải mô hình toán truyền nhiệt lạnh đông và truyền nhiệt tách ẩm trong điều kiện sấy thăng hoa, Chuyên đề chuyên đề tiến sĩ, Đại học Bách Khoa, Năm 009.. Ludger O. Figura, Arthur A. Teixeira, Physical properties - Measurement and Applications (in Freeze - Drying), Journal of Food Engineering, Germany 007. 3. Nguyễn Tấn Dũng Trịnh Văn Dũng Trần Đức Ba, Nghiên cứu thiết lập mô hình toán truyền nhiệt tách ẩm trong điều kiện sấy thăng hoa, Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ ĐHQG Tp.HCM, Tập 11, số 09 009. 4. Nguyễn Tấn Dũng, Khảo sát một số tính chất nhiệt vật lý của thủy sản nhóm giáp xác (tôm sú, tôm bạc và tôm thẻ) ảnh hưởng đến quá trình cấp nhiệt tách ẩm trong sấy thăng hoa, Chuyên đề 1 chuyên đề tiến sĩ, Đại học Bách Khoa, năm 008. 5. Lê Xuân Hải, Tối ưu quá trình chiết tách chất màu anthocyanin, Tạp chí phát triển KH&CN, Tập 11, số 09 008. 6. Nguyễn Tấn Dũng, Nghiên cứu xác lập chế độ công nghệ STH tôm sú, tôm bạc và tôm thẻ, Chuyên đề 1 CĐTS, Đại học Bách Khoa Tp.HCM, năm 010. 7. Liapis, A.I., Bruttini, R. and Pikal, M.J. Research and development needs and opportunities in freeze drying. Drying Technoloy, Journal of Food Engineering, 1996. 8. Haugvalstad.G.H - Skipnes.D - Sivertsvik.M, Food free from preservative, Journal of Food Engineering, 005 Địa chỉ liên lạc: Nguyễn Tấn Dũng, Khoa CNHH, trường ĐHSPKT Tp.HCM, số 1 Võ Văn Ngân, Quận Thủ Đức, Tp.HCM ; ĐT : 0918801670, E-mail: tandzung07@yahoo.com.vn 114 v TRÖÔØNG ÑAÏI HOÏC NHA TRANG