Cas d’étude – Développement d’un modèle rhéologique de comportement en transformation de matrice de produit laitier pour simulation numérique

Secteur : Agroalimentaire

Type de client : Groupe

Service interlocuteur : R&D

Le Client souhaite intégrer la simulation numérique pour optimiser un procédé de traitement de produit laitier. Il fait donc appel à RHEONIS pour développer un modèle rhéologique adapté à sa problématique et accompagner sa démarche instrumentale.

Un projet collaboratif tripartite d’expertise du comportement de la matrice laitière

RHEONIS a mis en œuvre son expertise de la recherche bibliographique, de la rhéologie, des techniques instrumentales et de la modélisation dans ce projet collaboratif tripartite.

Dans ce contexte, les étapes de l’étude ont été les suivantes :

  1. Etat de l’art de la problématique process du Client
  2. Développement d’un modèle rhéologique sur la base du modèle de Houska
  3. Accompagnement sur site Client à la mise en place de protocoles instrumentaux
  4. Support à l’interprétation des données de mesure et ajustement des protocoles
  5. Analyse des données et ajustement du modèle aux données d’essais pilote du donneur d’ordre
  6. Transfert du modèle et échange avec la société en charge de la simulation numérique

Jauge systémique d’intervention

Produit & Ingrédient 50%
Process & Application 50%
Mesure & Instrumentation 50%
Méthodes pour l'Industrie 100%

Les approches complémentaires de la mesure, la modélisation, les essais pilote et la simulation numérique

Le projet a permis de développer un modèle original pour la problématique de transformation de ses produits laitiers, ajusté sur les essais pilotes et permettant de prédire, sur la base de mesures rhéométriques appropriées, le comportement de la matrice en process. La simulation numérique de l’ensemble a par contre montré certaines limites, notamment en termes de temps de calcul, invitant le Client à s’appuyer essentiellement sur la modélisation dans sa démarche.

Les atouts de la combinaison mesure/modélisation

Puissance prédictive

Faible consommation de matière

Temps de réalisation court

Identification d’optima de fonctionnement

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