本發(fā)明涉及飲料加工領(lǐng)域,具體涉及一種食品飲料加工用無(wú)菌化管道評(píng)估調(diào)試方法。
背景技術(shù):
1、目前在食品飲料加工行業(yè)中,對(duì)于無(wú)菌化管道系統(tǒng)的評(píng)估與調(diào)試普遍采用的是傳統(tǒng)的靜態(tài)壓強(qiáng)保持測(cè)試、定期拆卸檢查、全線cip(就地清洗)和sip(就地滅菌)后菌落采樣培養(yǎng)等方式,這些方法雖然在早期建立了行業(yè)基礎(chǔ)性標(biāo)準(zhǔn),但在現(xiàn)代食品工業(yè)對(duì)高速、高精度、智能化的需求背景下,其本身已暴露出多項(xiàng)難以回避的技術(shù)短板和應(yīng)用弊端,具體體現(xiàn)在檢測(cè)靈敏度不足、響應(yīng)滯后、人工依賴高、調(diào)試不可控和系統(tǒng)閉環(huán)差等方面。首先,傳統(tǒng)靜壓保持法主要通過(guò)對(duì)管道系統(tǒng)加壓密閉后記錄長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的壓力下降幅度來(lái)判斷是否存在泄漏,這種方法本質(zhì)上只能提供“有/無(wú)泄漏”的宏觀判斷,且無(wú)法精確定位泄漏的具體位置或規(guī)模,對(duì)于管道中存在的微量級(jí)泄漏尤其在高濕或微裂縫區(qū)域表現(xiàn)出極低的敏感性,常出現(xiàn)“系統(tǒng)檢測(cè)無(wú)泄漏,但產(chǎn)品批次反復(fù)污染”的問(wèn)題,說(shuō)明其已無(wú)法滿足高潔凈等級(jí)場(chǎng)景下對(duì)微泄漏判別的要求;其次,傳統(tǒng)評(píng)估流程嚴(yán)重依賴人工操作與人為經(jīng)驗(yàn)判斷,例如菌落培養(yǎng)需由操作員完成樣品采集、接種、恒溫培養(yǎng)并在24小時(shí)后目測(cè)計(jì)數(shù),其耗時(shí)長(zhǎng)、干擾多、誤差大,無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)污染趨勢(shì)的早期識(shí)別和預(yù)測(cè)性控制,尤其在高速生產(chǎn)線或多品類(lèi)交替運(yùn)行環(huán)境下,極易形成反應(yīng)滯后,導(dǎo)致污染溯源困難。
2、再次,傳統(tǒng)評(píng)估系統(tǒng)缺乏與現(xiàn)代信息化系統(tǒng)的集成能力,無(wú)法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在線采集、實(shí)時(shí)處理與智能判斷,評(píng)估結(jié)果常常表現(xiàn)為靜態(tài)單次性,缺乏動(dòng)態(tài)變化記錄,調(diào)試過(guò)程中也難以閉環(huán)反饋,例如某一區(qū)段發(fā)現(xiàn)菌落超標(biāo)后雖可進(jìn)行全線滅菌處理,但對(duì)滅菌有效性是否與污染源匹配、是否觸達(dá)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)無(wú)法形成量化評(píng)價(jià),導(dǎo)致調(diào)試過(guò)程依然依賴“經(jīng)驗(yàn)+全面覆蓋”的冗余方式,造成大量能源與時(shí)間浪費(fèi);此外,針對(duì)管道內(nèi)部復(fù)雜結(jié)構(gòu)如彎頭、異徑管、死角等部位,傳統(tǒng)手段難以精確分析其在流體狀態(tài)下的污染積聚風(fēng)險(xiǎn),因?yàn)槿狈τ行У牧鲃?dòng)可視化工具與定量化追蹤機(jī)制,使得清洗死角、交叉污染路徑識(shí)別等環(huán)節(jié)長(zhǎng)期依賴經(jīng)驗(yàn)設(shè)定和常規(guī)保守方案,最終形成清洗過(guò)度或覆蓋不足的兩極化問(wèn)題;在微生物污染風(fēng)險(xiǎn)控制方面,傳統(tǒng)方法更是普遍采用末端樣品的培養(yǎng)結(jié)果作為是否達(dá)標(biāo)的依據(jù),完全屬于“結(jié)果導(dǎo)向”式控制,而非“過(guò)程預(yù)測(cè)”式調(diào)試,這意味著一旦某一菌落超標(biāo),往往說(shuō)明污染已發(fā)生,調(diào)試已滯后于實(shí)際問(wèn)題的出現(xiàn),嚴(yán)重影響企業(yè)產(chǎn)品一致性與市場(chǎng)合規(guī)能力;更進(jìn)一步,在現(xiàn)代高精度、高自動(dòng)化飲料加工線中,生產(chǎn)切換頻繁且批次短小,傳統(tǒng)調(diào)試方法的時(shí)間成本與人力成本急劇上升,調(diào)試一輪可能耗時(shí)數(shù)小時(shí)甚至半天,極大降低產(chǎn)線靈活性與運(yùn)營(yíng)效率;此外,這類(lèi)傳統(tǒng)方法大多不能自動(dòng)歸檔與復(fù)用歷史數(shù)據(jù),缺乏可追溯性、分析性與系統(tǒng)性支撐,無(wú)法實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)試流程,也不適合進(jìn)行大規(guī)模生產(chǎn)環(huán)境下的智能部署或工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)化擴(kuò)展。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是提供一種食品飲料加工用無(wú)菌化管道評(píng)估調(diào)試方法,從而解決背景技術(shù)中所指出的部分弊端和不足。
2、本發(fā)明解決其上述的技術(shù)問(wèn)題所采用以下的技術(shù)方案:一種食品飲料加工用無(wú)菌化管道評(píng)估調(diào)試方法,包括:通過(guò)在封閉的管道系統(tǒng)中引入標(biāo)準(zhǔn)化無(wú)菌氣體,建立微正壓環(huán)境;利用微壓差感測(cè)模塊,實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)各節(jié)點(diǎn)的壓強(qiáng)變化曲線;根據(jù)壓差變化速率公式,推算出微量泄漏點(diǎn)的位置及大小;
3、在無(wú)泄漏確認(rèn)基礎(chǔ)上,引入包括聚苯乙烯微球的標(biāo)定粒徑微粒;利用動(dòng)態(tài)顆粒成像系統(tǒng)記錄微粒在管道中的運(yùn)動(dòng)軌跡;通過(guò)軌跡分析,識(shí)別出流動(dòng)死角、滯留區(qū)潛在污染累積區(qū)以定量方式標(biāo)注每一段管道的污染積聚概率;
4、配制模擬液,添加包括熒光染料包裹的乳膠顆粒的生物標(biāo)記微粒,使接近目標(biāo)飲料的粘度與流動(dòng)性;依據(jù)識(shí)別出的潛在污染累積區(qū),局部定向灌注;
5、將采集局部所述模擬液出液樣本進(jìn)行微生物快速培養(yǎng);結(jié)合ai輔助的生長(zhǎng)曲線預(yù)測(cè)系統(tǒng),基于初期菌落增長(zhǎng)速率,計(jì)算潛在繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);對(duì)于繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)值區(qū)域,觸發(fā)局部滅菌指令。
6、進(jìn)一步地,所述推算微量泄漏點(diǎn)的位置及大小方法包括:
7、在封閉狀態(tài)下的管道系統(tǒng)中,形成可控的微正壓環(huán)境,在潛在泄漏點(diǎn)處形成由內(nèi)向外的單向逸散流動(dòng),采用引入經(jīng)過(guò)顆粒過(guò)濾的無(wú)菌氣體,同時(shí)采用受控?cái)_動(dòng)的流量管理策略,通過(guò)設(shè)置初始流量并引入時(shí)間遞增擾動(dòng),構(gòu)建動(dòng)態(tài)變化的氣體注入模式,氣體流量變化描述為:
8、;
9、其中:
10、表示在時(shí)間時(shí)刻的無(wú)菌氣體流量,為初始注氣流量,為流量擾動(dòng)調(diào)節(jié)系數(shù),用于控制流量增加速率的幅度,為注氣起始后的時(shí)間變量,為非線性遞增指數(shù),用以調(diào)整氣體流量增長(zhǎng)的曲線形。
11、進(jìn)一步地,所述推算微量泄漏點(diǎn)的位置及大小方法包括:
12、在管道系統(tǒng)內(nèi)部包括彎折、轉(zhuǎn)彎的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)處分布式安裝微壓差感測(cè)模塊,高頻采集各節(jié)點(diǎn)局部壓強(qiáng)隨時(shí)間和位置的變化數(shù)據(jù),利用節(jié)點(diǎn)間壓強(qiáng)變化的空間梯度與時(shí)間加速度特性進(jìn)行多維度分析,構(gòu)建壓強(qiáng)動(dòng)態(tài)變化函數(shù),局部壓強(qiáng)變化關(guān)系可描述為:
13、;
14、其中:
15、表示在位置和時(shí)間下的局部壓強(qiáng)變化速率,表示位置與時(shí)間的瞬時(shí)壓強(qiáng)值,表示沿空間方向的壓強(qiáng)一階導(dǎo)數(shù),即壓強(qiáng)在不同位置上的變化率,表示壓強(qiáng)隨時(shí)間的二階變化速率,即壓強(qiáng)隨時(shí)間變化的加速度,為時(shí)間二階導(dǎo)數(shù)的靈敏度調(diào)節(jié)因子,通過(guò)適度放大時(shí)間加速度成分,提高對(duì)微小瞬態(tài)泄漏響應(yīng)的捕捉能力。
16、進(jìn)一步地,所述推算微量泄漏點(diǎn)的位置及大小方法包括:依據(jù)各傳感節(jié)點(diǎn)所采集的壓強(qiáng)變化曲線,建立節(jié)點(diǎn)間壓強(qiáng)變化不同步現(xiàn)象的積分評(píng)估體系,對(duì)不同位置的微小泄漏風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化,通過(guò)時(shí)間積分累積泄漏跡象計(jì)算潛在泄漏風(fēng)險(xiǎn)累積值。
17、進(jìn)一步地,所述計(jì)算潛在繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的方法包括:
18、對(duì)管道各節(jié)點(diǎn)的模擬液出液樣本進(jìn)行采集并用于微生物快速培養(yǎng);培養(yǎng)過(guò)程采用溫控快速培養(yǎng)體系,并輔以成像設(shè)備定時(shí)采集菌落圖像,獲取菌落的早期生長(zhǎng)行為數(shù)據(jù);通過(guò)識(shí)別初期菌落數(shù)量增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)變化,構(gòu)建生長(zhǎng)趨勢(shì)函數(shù)用于擬合初期生長(zhǎng)速率;所述生長(zhǎng)趨勢(shì)模型定義為:
19、;
20、其中:
21、表示在時(shí)間$t$時(shí)刻的菌落總數(shù);為初始菌落數(shù);為數(shù)量增長(zhǎng)響應(yīng)系數(shù),單位為無(wú)量綱系數(shù),用于控制菌落數(shù)量增長(zhǎng)對(duì)時(shí)間變化的響應(yīng)速度;為擾動(dòng)增益因子,決定增長(zhǎng)加速度的基準(zhǔn)幅度;為培養(yǎng)時(shí)間;為非線性生長(zhǎng)指數(shù),用于調(diào)整早期增長(zhǎng)曲線的非線性陡峭程度。
22、進(jìn)一步地,所述計(jì)算潛在繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的方法包括:
23、追蹤數(shù)量增長(zhǎng),實(shí)時(shí)提取菌落的面積與形態(tài)擴(kuò)張情況,通過(guò)圖像處理算法提取菌落邊緣輪廓并計(jì)算各菌落的半徑變化;基于所有菌落的平均膨脹行為,定義局部擴(kuò)張勢(shì)能函數(shù)如下:
24、;
25、其中:
26、表示單位時(shí)間內(nèi)局部菌落的平均擴(kuò)張速度,用于衡量形態(tài)擴(kuò)張活躍程度;為擴(kuò)張權(quán)重調(diào)節(jié)系數(shù),用于調(diào)控面積變化速率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的貢獻(xiàn)度;為時(shí)間時(shí)刻識(shí)別出的菌落總數(shù);為第個(gè)菌落的等效半徑;為所有菌落面積平方的算術(shù)平均;表示對(duì)時(shí)間的導(dǎo)數(shù)運(yùn)算,提取擴(kuò)張速率的動(dòng)態(tài)變化。
27、進(jìn)一步地,所述計(jì)算潛在繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)mgri的方法包括:
28、將數(shù)量增長(zhǎng)與形態(tài)擴(kuò)張統(tǒng)一建模并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),引入繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),綜合計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)菌落數(shù)量增長(zhǎng)速率與擴(kuò)張勢(shì)能的加權(quán)總和,所構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)積分模型為:
29、;
30、其中:
31、:表示在時(shí)間區(qū)間內(nèi),目標(biāo)管道區(qū)域的最大潛在繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù);為數(shù)量增長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重系數(shù),用于調(diào)整菌落數(shù)量增長(zhǎng)對(duì)總風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn);為擴(kuò)張速率風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重系數(shù);表示菌落數(shù)量隨時(shí)間的變化率;表示擴(kuò)張速率的冪函數(shù),為風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)指數(shù),用于增強(qiáng)形態(tài)擴(kuò)張因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)總值的影響;為積分符號(hào),表示在整個(gè)培養(yǎng)觀察窗口內(nèi)進(jìn)行累積風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算。
32、本發(fā)明的有益效果:本方法突破傳統(tǒng)單一靜態(tài)檢測(cè)手段的局限,構(gòu)建了集“氣體擾動(dòng)泄漏檢測(cè)、顆粒行為識(shí)別、模擬液標(biāo)記驗(yàn)證、微生物快速培養(yǎng)、ai輔助預(yù)測(cè)、局部滅菌聯(lián)動(dòng)”于一體的無(wú)菌化管道智能評(píng)估與動(dòng)態(tài)調(diào)試體系,顯著提升了食品飲料加工過(guò)程中的無(wú)菌保障水平和生產(chǎn)效率。首先,通過(guò)引入擾動(dòng)注氣模型與壓差動(dòng)態(tài)分析方法,實(shí)現(xiàn)了對(duì)微小泄漏點(diǎn)的高靈敏度定位和泄漏程度定量評(píng)估,較傳統(tǒng)靜壓法提升檢測(cè)靈敏度一個(gè)數(shù)量級(jí)以上;其次,利用顆??梢暢上窦夹g(shù)與模擬液標(biāo)記驗(yàn)證,精確識(shí)別管道內(nèi)流動(dòng)死角和污染累積區(qū),填補(bǔ)了傳統(tǒng)方法對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)盲區(qū)識(shí)別的空白;再次,通過(guò)融合菌落數(shù)量增長(zhǎng)曲線與形態(tài)擴(kuò)張動(dòng)態(tài)的雙維建模,并結(jié)合ai系統(tǒng)構(gòu)建的最大繁殖風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(mgri),可在菌落早期增長(zhǎng)階段預(yù)測(cè)其未來(lái)污染風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì),提前觸發(fā)局部滅菌響應(yīng)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了由“事后消毒”向“事前預(yù)判、主動(dòng)干預(yù)”的轉(zhuǎn)變;最后,該方法可實(shí)現(xiàn)全過(guò)程自動(dòng)化數(shù)據(jù)采集、模型判斷與調(diào)試指令下發(fā),極大減少人工干預(yù),提高系統(tǒng)穩(wěn)定性,適用于多種食品飲料生產(chǎn)場(chǎng)景,特別是在低溫冷鏈、高糖高酸產(chǎn)品或超潔凈填充環(huán)境中應(yīng)用效果顯著,具有廣泛的行業(yè)推廣價(jià)值與工程應(yīng)用前景。