食品の非定常流体力学モデルを活用した加工プロセスの最適化

食品加工における非定常流体力学モデルとは

食品の非定常流体力学モデルとは、時間とともに変化する流れ、温度、濃度、粘度などのパラメータを数値的に解析し、加工プロセスを可視化・最適化するシミュレーション手法です。
連続的に流れる液体食品や、半固体状態で搬送される食品は、撹拌、加熱、冷却、充填などの工程で複雑な挙動を示します。
非定常モデルは、これらの工程を微小時間ステップで追跡し、瞬時ごとの物理量を計算できるため、現場で発生する非一様性や突発的変動を高精度に再現できます。

定常モデルとの違い

定常流体力学モデルは、時間的変化を無視し平均状態で解析するため、製造ラインが安定稼働したあとの大局的傾向を把握するのに適しています。
一方、非定常モデルは立ち上げ時やレシピ変更時、急速加熱・冷却時など、短時間に状態が変わる局面で大きな力を発揮します。
たとえば高粘度ソースのホットフィル充填では、温度ムラが瓶口周辺に残りやすく、充填直後の温度履歴を考慮しないと殺菌不足が生じる恐れがあります。
非定常シミュレーションにより瓶内温度分布の推移を把握すれば、充填温度やライン速度の最適値を事前に決定できます。

非定常流体力学モデルを活用するメリット

生産効率の向上、品質安定、省エネ、食品ロス削減など、多面的なメリットがあります。

生産効率の向上

モデルに基づき撹拌翼形状や回転数を最適化すると、短時間で均一混合が可能になり、タンク滞留時間を削減できます。
結果として設備稼働率が上がり、製造コストを抑えられます。

品質安定と製品差異の最小化

粘度や固形分が高い製品は、タンク内で温度・濃度ムラが発生しやすく、ロット間の品質ばらつきにつながります。
非定常モデルは、各時刻・各位置の物性値を可視化し、ムラ発生要因をピンポイントで抽出できるため、リアルタイム制御と組み合わせることで仕込み条件を自動補正できます。

省エネルギーと環境負荷低減

加熱冷却シーケンスをシミュレーションで最適化すれば、過剰加熱や過冷却を抑制できます。
エネルギー投入量の削減はCO₂排出削減や省コストに直結し、サステナビリティの観点でも大きな価値があります。

食品ロス削減

非定常解析によって殺菌不足やテクスチャ不良を未然に防ぐことで、不合格品や返品を減らせます。
原材料の廃棄を減らし、収率向上とフードロス対策を同時に達成できます。

モデル構築のステップ

1. プロセス要件と目標設定

まず製品特性、法規制、ターゲット品質を整理します。
温度分布、粘度変化、界面生成など、解析対象を明確化し、必要な時間分解能と空間分解能を決定します。

2. 物性値データの取得

粘度–温度曲線、比熱、熱伝導率、密度の実測データが必要です。
実験室スケールで測定し、温度・剪断速度依存性を数式化します。
近年はレオメーターやDSC（示差走査熱量計）による精密測定で高精度の入力が可能になっています。

3. 幾何形状とメッシュ生成

タンク、配管、バルブなど設備の三次元CADデータをインポートし、有限要素法や有限体積法用のメッシュを生成します。
非定常計算では高い時間解像度が必要なため、計算セル数と時間ステップのバランスを考慮したメッシュ設計が必要です。

4. 境界条件・初期条件の設定

入口流量、回転翼の回転数、壁面温度、初期温度分布などを設定します。
スタートアップ解析では、装置が前回運転後に冷却された状態を初期条件に設定し、温度の立ち上がりを追跡します。

5. ソルバー選定と計算実行

代表的なCFDソフトウェアとしてAnsys Fluent、OpenFOAM、COMSOL Multiphysicsがあります。
高粘度食品の非ニュートン流体特性を扱う場合、粘度モデルとしてHerschel–BulkleyやCrossモデルを組み込む必要があります。
GPUやHPCクラスタを活用すると、数百万セル規模の3D非定常解析も現実的な時間で完了します。

6. 結果解析とパラメータ最適化

温度等高線、速度ベクトル、剪断応力分布を解析し、ヒートマップで可視化します。
機械学習ベースの最適化アルゴリズムを組み合わせると、充填温度、撹拌速度、ライン速度を自動で検索できます。

実際の活用事例

高粘度カスタードクリームの撹拌工程

製菓メーカーでは、撹拌翼のブレード角度を最適化するため、非定常CFDを採用しました。
従来は30分かかっていた均一混合が、最適化後は20分へ短縮し、エネルギー消費量も15%削減しました。

缶詰スープのレトルト殺菌

殺菌不足を防ぐため、缶中心部の温度履歴を非定常解析し、流体の自然対流と導電的熱伝達を組み合わせたモデルを構築しました。
結果として加熱槽温度を2℃下げてもF値（殺菌値）を維持でき、年間エネルギーコストを500万円削減しました。

乳飲料のUHT（超高温瞬間）殺菌

プレート式熱交換器内の流路を3Dモデル化し、滞留時間分布を非定常解析しました。
ボトム10%の低滞留区間を特定し、流路間隔と流速を調整。
殺菌ムラによる風味劣化クレームがゼロになり、ブランド価値向上につながりました。

導入時の課題と解決策

計算コストとリソース

非定常3D解析は計算負荷が高く、社内サーバーでは数週間かかるケースがあります。
クラウドHPCサービスを利用し、ピーク時だけリソースを拡張することで初期投資を抑制できます。

専門人材の不足

CFD解析と食品工学に精通した人材は希少です。
外部コンサルティング会社と連携してモデルを構築し、運用は社内エンジニアが引き継ぐハイブリッド体制が現実的です。

物性値の不確実性

原料ロットによる粘度ばらつきは、解析結果に直結します。
オンライン粘度計や赤外線温度計をラインに設置し、リアルタイム測定値でモデルを逐次更新するデジタルツイン方式が有効です。

将来展望

IoTセンサーとAIを組み合わせたリアルタイム非定常解析が進展し、完全自律型のスマートファクトリーが実現すると期待されています。
また、拡張現実（AR）を用いて現場オペレーターが温度分布や流速を可視化できるインターフェースの開発も進んでいます。
さらに、環境負荷を総合評価するLCA（ライフサイクルアセスメント）と連動し、CFD結果をもとに最小CO₂排出プロセスを直接算出するプラットフォームが登場するでしょう。

まとめ

食品の非定常流体力学モデルは、時間変化を含む詳細なプロセス理解を可能にし、生産効率、品質安定、省エネ、食品ロス削減といった多くのメリットをもたらします。
モデル構築には物性データ取得、メッシュ設計、ソルバー選定など専門的なステップが必要ですが、クラウドHPCや外部専門家の活用で導入ハードルは下がっています。
実際の事例では撹拌時間短縮やエネルギーコスト削減、品質不良率低減など、定量的な成果が得られています。
今後、IoTとAIによるリアルタイム最適化が進むことで、食品加工ラインのデジタルツイン化が加速し、持続可能なスマートフードファクトリーが実現すると考えられます。