Experimentell unterstützte Entwicklung eines Basismodells für die quantitative Vorhersage der Strahlreinigung in der Lebensmittelindustrie mithilfe numerischer Strömungssimulation

Die Reinigung lebensmittelverarbeitender Anlagen stellt die Industrie vor die Herausforderung, strenge Anforderungen zum Verbraucherschutz unter Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Zwänge zu erfüllen. Zwar existieren hocheffektive, automatisierte Reinigungssysteme, aufgrund lückenhafter Kenntnisse zu Reinigungsmechanismen und fehlender Modelle für die Reinigungsvorhersage arbeiten sie jedoch nicht effizient.
Zur Lösung dieses Problems wird ein allgemeingültiges, auf einer Klassifizierung des Reinigungsmechanismus beruhendes Vorgehen skizziert und motiviert, um industriegerechte, numerisch-physikalische Simulationsmodelle zu entwickeln, die übertragbar sowie skalierbar sind und sich durch eine gute Vorhersagequalität bei akzeptablen Rechenzeiten auszeichnen.
Die konkrete Umsetzung erfolgt am Beispiel der Verwendung von Zielstrahlreinigern. Kalibriert mithilfe der bereit-
gestellten Charakterisierungsprozedur im Labor, ermöglicht das entwickelte Modell die quantitative Vorhersage von Reinigungs-zeiten verschmutzter Oberflächen, wenn die Reinigungsmechanismen des diffusiven Auflösens oder des kohäsiven Trennens kleiner Partikel vorliegen.
Anhand des Beispielsystems aus Wasser, Wachsmaisstärke und Edelstahlsubstrat findet die Modellvalidierung für die Reinigung vorgequollener Schmutzschichten in einer ausgebildeten, turbulenten Kanalströmung sowie die Reinigung initial trockener Schmutzschichten in der reduzierten Zielstrahlkonfiguration statt. Die Validierung der Strömungsberechnung für das Auftreffen des Flüssigkeitsstrahls bezieht dabei eigene Messungen der Strömung im Wandstrahlbereich mittels Wanddruckbohrungen, Aufnahmen einer Hochgeschwindigkeitskamera sowie eines Laser-Doppler-Geschwindigkeitsprofilsensors ein.