Amelioration de la qualite agro-industrielle du mais par la modelisation dynamique du sechage

par FRANCIS COURTOIS

Thèse de doctorat en Sciences biologiques et fondamentales appliquées. Psychologie

Sous la direction de A. LEBERT.

Soutenue en 1991

à l'ENSIA .

    mots clés mots clés


  • Résumé

    Le mais est la deuxieme production vegetale francaise derriere le ble. Pour etre valorise dans les industries agro-alimentaires, il doit conserver au mieux ses qualites au cours du sechage qui intervient apres la recolte. Cette operation, necessaire a la stabilisation biochimique et biologique, peut entrainer la degradation de sa qualite amidonniere, critere desormais largement repandu dans la filiere mais. Il est devenu important, maintenant, d'optimiser la conception des sechoirs en considerant, en plus de criteres de rendement energetique et de debit evaporatoire, la production d'un mais de qualite amidonniere. La conduite automatique est un moyen complementaire d'optimiser la gestion temps reel des sechoirs. Notre travail a consiste en la realisation d'un outil d'aide a la conception de sechoirs et d'algorithmes de regulation optimises en termes d'energie, de debit et de qualite. L'influence d'un choc thermique sur la qualite amidonniere du mais est modelisee. L'equation qualite ainsi definie est reprise dans un modele dynamique de sechage developpe avec une methode compartimentale, depuis la couche mince jusqu'au sechoir industriel. Le modele, ajuste sur des cinetiques de sechage en conditions constantes, est utilise pour predire le regime stationnaire de tout sechoir, existant ou non. Il permet de rendre compte de tous les phenomenes transitoires presents dans un sechoir industriel: sauts de temperature d'air, arrets de sechage, refroidissement, recondensation, recyclage d'air le modele est aussi utilise pour predire le comportement dynamique de sechoirs soumis a des perturbations et tester ainsi les performances d'un algorithme de regulation. De la couche mince au sechoir industriel, les simulations sont comparees aux experimentations, en fonction des donnees experimentales disponibles. Une erreur moyenne de 5% sur la prediction est constatee pour le teneur en eau du mais sec. L'erreur de prediction sur la qualite est du meme ordre que l'incertitude experimentale due au test utilise


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  • Détails : 105 P.
  • Annexes : 84 REF.

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  • Cote : C360-COU
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