Pierre Schuck, Sciences et Technologies du Lait et de l Œuf, INRA Rennes

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1 Le séchage par désorption, un outil pour optimiser les coûts de séchage par pulvérisation tout en maîtrisant la qualité des poudres alimentaires Pierre Schuck, Sciences et Technologies du Lait et de l Œuf, INRA Rennes

2 ECONOMICAL DATA Energy cost in France 3 TWh to remove water to produce dairy powder on a total of 12 TWh for dairy companies. Energy cost represents (only) 5 % (MPC/I, WPC/I), 8 % (Skim Milk) to 25 % (Whey) of the total production cost of a dairy powder including the cost of the matter. Thus, the necessary investments to reduce the energy cost of the dairy powder are interesting only if the production flow rate can be increased to reduce the payback of the investments.

3 INTRODUCTION Spray drying is a useful technique for water evaporation using hot air, but very black box in nature. So the question is how to anticipate the behaviour of dairy products to drying?? To date, there are 4/5 methods available to determine precisely the parameters of spray drying for food products before drying. The first way to determine apriori& precisely the parameters of spray drying for food products is via pilot / plant experiments expensive, time consuming, empirical & sometimes unreliable.

4 INTRODUCTION The other ways are spray drying modeling based on drying physics (transport phenomena, fluid mechanics, heat and mass transfer, reaction engineering, particle engineering as well as material science ) such as: One difficulty remains taking into account water availability = ƒ(product) Surface of the droplet θ h = 45 C; P e = 9853 Pa Boundary layer Why? Kinetics of mass / heat transfer phenomena and drying behaviour depend on the water availability needs extra energy to overcome binding of water Heat transfer Drying hot air θ = 200 C; P e = 1554 Pa Droplet Water transfer

5 METHODS SENSOR mrh (%) T ( C) H 2 o PRODUCT 40 Removedwater (mg) BP UNKNOWN CONCENTRATE WATER Time (h)

6 RESULTS ,

7 CONCLUSIONS? With this method, it is possible to predict optimal drying air temperatures (± 1-5%) for food products in relation to their desorption behavior The experimental device differs from drying installation in term of duration of drying, temperature of drying, ratio surface / volume etc. We have developed some computational tool by taking it into account to improve the method. Validation tests (> 100 products) indicate that this method could be applied to a large range of food products & spray dryer types. For reasons of calculation speed and reliability, the method has been computerized and can already be used in the determination of parameters of spray drying for food products. Spray Drying Parameters Simulation & Determination Software (SD 2 P ) N IDDN.FR R.P

8 MERCI POUR VOTRE ATTENTION

9 Le séchage par désorption, un outil pour optimiser les coûts de séchage par pulvérisation tout en maîtrisant la qualité des poudres alimentaires Pierre Schuck, Sciences et Technologies du Lait et de l Œuf, INRA Rennes Devant la multiplicité des bases alimentaires à sécher par pulvérisation (atomisation/spray) et la complexité de cette opération unitaire, il est de plus en plus difficile de prédire le comportement d un produit au séchage et d en déduire ses qualités. Ainsi, la question essentielle à se poser est la suivante : Quelle est la meilleure stratégie à avoir pour d une part déterminer le comportement d un liquide au séchage par pulvérisation et pour d autre part améliorer le procédé, son coût énergétique et la qualité des poudres qui en sont issues? Pour pouvoir répondre à cette question, le laboratoire a mis au point une méthode de séchage par désorption couplée à un logiciel (SD2P ) (Schuck et al., 2009) calculant l énergie nécessaire pour éliminer l eau en fonction de sa disponibilité (+/- liée) au sein de la matrice alimentaire. Ainsi, cette approche thermodynamique permet de déterminer très précisément (+/- 1 à 5%) différents paramètres de séchage (température de l'air amont/aval, de la poudre, débit de concentré/poudre, coût énergétique, etc.) en fonction des paramètres physico-chimiques du concentré à sécher (disponibilité de l eau, extrait sec, température, etc.) et des conditions climatiques (Tab.1). La dernière version actualisée (V5.0) permet maintenant de prédire indirectement le comportement au séchage (ou "séchabilité") du concentré et d en tenir compte au niveau des paramètres calculés (Zhu et al., 2011). Partenariat : Lisa Infant Milk Montaigu, France