Luận án Nghiên cứu quá trình truyền nhiệt, truyền chất và xác định chế độ sấy tôm thẻ chân trắng Việt Nam bằng bơm nhiệt kết hợp với hồng ngoại

g 
sấy tôm bằng hồng ngoại được tính theo công thức: 
 3,6.Et
 SEC (3.10) 
 (Wa12 W a ).G vlk
 Trong đó: Suất tiêu hao năng lượng SEC [MJ/kg H2O]; Wa1 là độ ẩm tuyệt đối 
ban đầu của VLS, % vlk; Wa2 độ ẩm tuyệt đối cuối của VLS, % vlk; Gvlk là khối 
lượng phần khô của mẫu, kg. 
 3.6.2. Xác định hiệu quả năng lượng trong quá trình sấy tôm bằng HP-IR 
 Hiệu quả năng lượng được thể hiện như trong phương trình sau (N.R. Nwakuba, 
 Qc
 O.C [75]): e (3.11) 
 Et
 Trong đó: Qc là tổng năng lượng hữu ích làm bay hơi ẩm trong tôm (kJ) và 
được xác định theo công thức [75]: 
 Qc = r.Gw (3.12) 
 Trong đó: T là nhiệt độ sấy, K; r là nhiệt ẩn hóa hơi của nước trong tôm, 
kJ/kg.K. Nhiệt ẩn hóa hới của nước trong VLS được xác định theo công thức [75]: 
 69 
 r = 2,503.10-6 – 2,386.10-3(T – 273,15) (3.13) 
 Minaei et al., 2014 [131] đã xác định khối lượng nước bay hơi ra khỏi VLS theo 
công thức sau: 
 (W12 W )
 GGGGw vla vlk vla (3.14) 
 (100 W2 )
 Trong đó: W1, W2 là độ ẩm tương đối ban đầu và cuối của VLS, %; Gvla là 
khối lượng ban đầu của VLS, kg. 
3.6.3. Xác định hiệu quả sấy trong quá trình sấy tôm bằng HP-IR 
 Beigi, 2016 [132] cho rằng hiệu quả sấy được xác định bằng công thức: 
 QQc VLS
 D (3.15) 
 Et
 Trong đó: QVLS là năng lượng làm nóng VLS (kJ) và được xác định bằng 
phương trình sau (Beigi, 2016 [132]): 
 QVLS G vlk C(t21 t ) (3.16) 
 Trong đó: C là nhiệt dung riêng của VLS, kJ/kg.K; t2, t1 là nhiệt độ ra và nhiệt 
 o
độ vào của VLS, C; Gvlk là khối lượng phần khô của mẫu, kg. 
 KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 
 Kết quả nghiên cứu thực nghiệm tại chương 3, luận án đã thực hiện được các 
nội dung như sau: đã chế tạo và lắp đặt mô hình thí nghiệm bao gồm máy sấy HP-
IR, các thiết bị đo và điều khiển. Đặc biệt, luận án đã lắp đặt được áp kế chữ U để 
đo áp suất bên trong con tôm thẻ khi sấy với bộ đầu đo lấy tín hiệu áp suất là kim 
tiêm thường dùng trong ý tế. Đã lắp đặt các thiết bị đo khác cần sử dụng trong 
nghiên cứu của luận án (Bảng 3.3). Các phương trình hồi quy được xây dựng theo 
số liệu từ quy hoạch thực nghiệm của Taguchi. Hơn nữa, luận án đã trình bày được 
trình tự thí nghiệm, phương pháp đánh giá chất lượng; hiệu quả năng lượng trong 
quá trình sấy tôm thẻ chân trắng bằng HP-IR theo công thức 3.9 và các công thức từ 
3.11 ÷3.16. Như vậy, với các nội dung mà luận án đã thực hiện được như trên, để 
thuận lợi hơn cho việc so sánh kết quả giữa tính toán lý thuyết, mô phỏng và thực 
nghiệm, phần các kết quả nghiên cứu thực nghiệm sẽ được luận án trình bày chi tiết 
ở các chương tiếp theo là chương 4 và chương 5. 
 70 
 Chương 4. PHƯƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH CHẾ ĐỘ SẤY TÔM 
 THẺ CHÂN TRẮNG VIỆT NAM BẰNG HP-IR 
4.1. Phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu xác định chế độ sấy 
 Trong nhiều ứng dụng thực tế ở các lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật, chúng ta thường 
gặp những bài toán liên quan đến việc phân tích, lựa chọn và quyết định hướng vào 
nhiều mục tiêu khác nhau. Chẳng hạn trong một Doanh nghiệp sản xuất kinh doanh, 
người ta nên chọn quyết định nào, sao cho giá thành sản phẩm hạ, năng suất lao 
động cao, quy trình sản xuất đơn giản, thời gian ngắn,Đây là bài toán quy hoạch 
đa mục tiêu [133]: 
4.1.1. Phương trình toán học của bài toán quy hoạch đa mục tiêu 
 Bài toán tối ưu hoá tổng quát phát biểu như sau [133]: 
 Y(X) max(min) (4.1) 
 n
 X D  R (4.2) 
 k
 Y(X) = (Y1(X),,Yk(X)) R (4.3) 
 Y1, Yk là các mục tiêu. 
 X gọi là phương án, D là tập hợp các phương án 
 Trong nghiên cứu của luận án, các mục tiêu được lựa chọn như: suất tiêu hao 
năng lượng SEC [kWh/kg H2O], thời gian sấy τ [h], tỷ lệ hút nước phục hồi R [g 
vla/g vlk],); Các phương án được lựa chọn: nhiệt độ sấy t [oC], vận tốc tác nhân 
sấy V [m/s], công suất hồng ngoại IP [W] và khoảng từ đèn IR đến VLS H [cm]. 
4.1.2. Lựa chọn phương pháp tối ưu hóa xác định chế độ sấy 
4.1.2.1. Phương pháp tối ưu hóa bày đàn (PSO) 
 Thuật toán tối ưu hóa bày đàn (Particle Swarm Optimization: PSO) được xây 
dựng dựa trên sự thay đổi vị trí hay sự dịch chuyển của mỗi cá thể trong miền tìm 
kiếm, chịu ảnh hưởng bởi vị trí cần hướng đến cho việc tối ưu của chính cá thể đang 
xét và của cả những cá thể khác trong quần thể [134]. Có thể nói PSO là thuật toán 
tối ưu hóa để đạt mục tiêu (min/max), trong đó mỗi cá thể trong quần thể cập nhật 
vị trí tốt nhất của nó (Pbest) và của cá thể tốt nhất trong quần thể (Gbest), tính tới thời 
 k+1
điểm hiện tại. Từ đó sẽ xác định được vận tốc tốt nhất (Vp ) và vị trí tốt nhất 
 71 
 k+1
(Xp ) để đạt được mục tiêu trong miền tìm kiếm (Hình 5.15 phụ lục 5). Theo đó, 
thuật toán của PSO trong miền tìm kiếm được viết theo các phương trình 5.8d, 5.8e, 
tiêu đề 5.8.3.1 phụ lục 5. Trong nghiên cứu này luận án đã so sánh phương pháp 
PSO để tối ưu hóa đa mục tiêu xác định các thông số của quá trình sấy với phương 
pháp bề mặt đáp ứng RSM để từ đó sử dụng phương pháp RSM. 
4.1.2.2. Phương pháp tối ưu hóa bề mặt đáp ứng RSM 
 Phương pháp bề mặt đáp ứng (Response surface methodology: RSM) là 
phương pháp cho phép chúng ta xây dựng các phương trình hồi quy thể hiện được 
mối quan hệ giữa các biến đầu vào với các mục tiêu đầu ra dựa trên sự phù hợp của 
mô hình thực nghiệm. Hơn nữa, RSM còn là phương pháp tối ưu hóa xác định các 
mục tiêu (min/max). Trong đó, kết quả tối ưu hóa đa mục tiêu đạt được khi nghiệm 
của bài toán thỏa mãn đồng thời yêu cầu của các mục tiêu trong tập hợp, sự thỏa 
mãn các mục tiêu được xác định thông qua hệ số kỳ vọng tổng [125], [135]. Hê số 
kỳ vọng tổng được xác định theo các công thức (5.8d ÷ 5.8f) phụ lục 5. Phương 
pháp RSM bao gồm các bước thực hiện như sau: (1) Lựa chọn các biến độc lập ảnh 
hưởng chính hàm mục tiêu; (2) Thiết kế thí nghiệm theo phương pháp quy hoạch 
thực nghiệm của Taguchi; (3) Xử lý về mặt thống kê toán học các dữ liệu thực 
nghiệm thu được thông qua sự tương thích của hàm đa thức; (4) Đánh giá tính 
tương thích của mô hình; (5) Xác định bộ thông số tối ưu; (6) Kiểm chứng đánh giá 
sai số giữa mô hình dự đoán và kết quả thí nghiệm (Wen-Rong Fu [74]; Mahdis 
Mosayebi [76]). 
4.1.2.3. Đánh giá kết quả tối ưu của phương pháp PSO và RSM 
 Để lựa chọn phương pháp tối ưu phù hợp trong nghiên cứu, luận án đã tiến hành 
xác định các miền thực nghiệm của các thông số đầu vào của bài toán tối ưu (Bảng 
4.1) (R. Chakraborty [73]). Luận án tiến hành các thí nghiệm theo phương pháp 
Taguchi, kết quả nghiên cứu được trình bày trong các Bảng 5.10 và Bảng 5.11 phụ 
lục 5, xây dựng được các phương trình hồi quy theo các mục tiêu bao gồm: Phương 
trình dự đoán điện năng tiêu thụ E [kWh] (5.8a), phương trình dự đoán tỷ lệ HNPH 
R [g vla/g vlk] (5.8b) và phương trình dự đoán hàm lượng ẩm cuối của VLS Wc [%] 
(5.8c) (tiêu đề 5.8.2.2 phụ lục 5). Áp dụng phương pháp PSO và RSM cho các bài 
toán tối ưu hóa trên, điều kiện là các thông số đầu vào của bài toán tối ưu cho 
 72 
phương pháp PSO và RSM đều có cùng giá trị thông số đầu vào và hàm mục tiêu 
(Bảng 4.1). Kết quả tối ưu theo phương pháp RSM (Hình 5.14), theo phương pháp 
PSO (Bảng 5.12) phụ lục 5 và đánh giá phương pháp RSM và PSO (Bảng 4.2) cho 
thấy cả hai phương pháp PSO và RSM đều cho cùng một bộ thông số tối ưu và giá 
trị các hàm mục tiêu với sai số là từ 1,36 ÷ 5%. Như vậy, Phương pháp PSO và 
RSM có thể tin cậy để xác định chế độ sấy cho tôm thẻ trong nghiên cứu của luận 
án. Tuy nhiên, phương pháp PSO còn có nhược điểm là khó khăn khi lập trình thuật 
toán tối ưu và đặc biệt là với các bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu trong thực phẩm, 
chúng ta phải lập trình thêm các chương trình con cho phù hợp với mỗi loại VLS. 
Do đó, phương pháp RSM được lựa chọn trong nghiên cứu và cũng phù hợp với 
nhận xét của các tác giả [72, 73], [76] và kết luận của chương 1 là phương pháp 
RSM thích hợp để giải các bài toán có đa mục tiêu trong chế biến thực phẩm, thủy 
sản. 
 Bảng 4.1. Thông số đầu vào và hàm mục tiêu của bài toán tối ưu [73] 
 STT Thông số đầu vào Thông số đầu ra 
 Thông số Đơn Giá trị Hàm mục tiêu Đơn vị 
 vị 
 o
 1 Nhiệt độ IR, tIR [ C] 55 ÷ 65 Điện năng tiêu thụ, E [kWh] 
 2 Khoảng cách IR [mm] 30 ÷ 60 Tỷ lệ HNPH, R [g vla/g vlk] 
 đến VLS, H 
 3 Độ dày VLS, D [mm] 10 ÷ 25 Hàm lượng ẩm cuối [%] 
 của VLS, Wc 
 4 Thời gian sấy, τ [h] 5,5 ÷ 6,5 
 Bảng 4.2. Kết quả tối ưu của phương pháp PSO và RMS 
 STT Thông Phương Phương Hàm mục Phương Phương Sai số 
 số tối ưu pháp pháp tiêu pháp pháp hàm mục 
 (RSM) (PSO) (RSM) (PSO) tiêu E [%] 
 1 tIR 65 65 E 12,41 12,24 1,360 
 2 H 60 60 R 2,41 2,33 3,329 
 3 D 10 10 Wc 1,59 1,51 5,031 
 4 τ 6,37 6,37 
 73 
4.2. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình sấy tôm bằng HP-IR 
4.2.1. Ảnh hưởng của nhiệt độ tác nhân sấy (t) 
 Độ chênh giữa nhiệt độ nhiệt kế khô (t) và nhiệt độ nhiệt kế ướt (tư) đặc trưng 
cho khả năng nhận ẩm của không khí nên trong kỹ thuật sấy người ta gọi là thế sấy 
() [18]:  = t - tư (4.4) 
 Như vậy, ở cùng một giá trị độ chứa ẩm (d) nhiệt độ càng cao thì  càng lớn 
nên (t) ảnh hưởng lớn đến tốc độ bay hơi ẩm từ VLS trong buồng sấy. Trong khi 
các điều kiện khác không đổi như kích thước của VLS, tốc độ gió,... thì nhiệt độ 
TNS càng tăng, sẽ làm giảm độ ẩm tương đối của TNS, tăng nhanh tốc độ sấy và rút 
ngắn thời gian sấy. Tuy nhiên, tăng nhiệt độ TNS chỉ nên tăng trong một phạm vi 
nhất định. Vì nhiệt độ sấy cao sẽ làm ảnh hưởng tới chất lượng của sản phẩm dễ 
làm cho tôm bị cháy, bị sấy chín và gây nên sự tạo màng cứng ở lớp ngoài làm cản 
trở quá trình di chuyển nước từ trong ra ngoài. Nếu nhiệt độ làm khô thấp, thì quá 
trình làm khô chậm sẽ dẫn đến sự oxy hóa lipit, sự phân giải protein và chất ngấm 
ra làm cho chất lượng sản phẩm tôm khô bị giảm [2, 5]. Vì vậy, nghiên cứu để tìm 
ra một chế độ nhiệt độ thích hợp là yêu cầu thiết yếu đặc biệt đối với VLS giàu chất 
dinh dưỡng như tôm thẻ chân trắng. 
4.2.2. Ảnh hưởng của vận tốc tác nhân sấy (V) 
 Vận tốc chuyển động của không khí có ảnh hưởng lớn đến quá trình làm khô, 
vận tốc gió quá lớn hoặc quá nhỏ đều không có lợi cho quá trình sấy. Vì nếu vận tốc 
chuyển động của không khí quá lớn làm tăng hệ số bay hơi, tăng cường khuếch tán 
ngoại lớn, dẫn đến sản phẩm sấy dễ bị tạo màng ở lớp ngoài. Vận tốc của không khí 
nhỏ, tốc độ làm khô chậm sẽ kéo dài thời gian sấy, làm cho sản phẩm dễ bị mốc, bị 
thối rữa tạo thành lớp dịch nhầy có màu và mùi khó chịu và giảm chất lượng của 
sản phẩm khô [7]. 
 Hướng gió cũng ảnh hưởng rất lớn đến quá trình làm khô, hướng gió song 
song với bề mặt nguyên liệu thì tốc độ làm khô nhanh nhất, khi hướng gió thổi tới 
nguyên liệu với góc 45o thì tốc độ làm khô chậm hơn, còn nếu thổi vuông góc với 
bề mặt của VLS thì tốc độ sấy sẽ rất kém [136]. 
 74 
4.2.3. Ảnh hưởng của độ ẩm tương đối trong tác nhân sấy (φ) 
 Độ ẩm tương đối của không khí là nhân tố ảnh hưởng quyết định đến quá trình 
làm khô. Độ ẩm tương đối của TNS càng lớn thì quá trình làm khô sẽ chậm lại. 
Theo một số nghiên cứu [2, 5] cho thấy nếu độ ẩm tương đối của TNS lớn hơn 65% 
thì quá trình làm khô chậm lại rõ rệt và trên 80% thì quá trình làm khô dừng lại và 
bắt đầu xảy ra hiện tượng VLS hút ẩm trở lại. Ở Việt Nam độ ẩm của không khí khá 
cao thường là trên 80%. Nếu làm khô tự nhiên thì thời gian sấy sẽ bị kéo dài, làm 
giảm chất lượng của sản phẩm. Để giảm độ ẩm của không khí có thể bằng hai cách: 
 Tăng nhiệt độ của TNS. Tuy nhiên, khi tăng nhiệt độ sấy thì chất lượng của sản 
phẩm bị giảm đi nhiều như đã trình bày ở trên về ảnh hưởng của nhiệt độ. 
 Làm lạnh để tách bớt một lượng nước (giảm áp suất riêng phần của hơi nước) 
chứa trong TNS sau đó lại tăng nhiệt độ của không khí lên cho phù hợp yêu cầu 
công nghệ để đưa vào thiết bị sấy. Đây chính là cơ sở của phương pháp sấy lạnh để 
có thể hạn chế được sự giảm chất lượng của VLS trong quá trình làm khô [5, 7]. 
4.2.4. Ảnh hưởng của độ dày lớp vật liệu trên một mẻ sấy (DVLS) 
 Quá trình sấy nói chung thì độ dày của lớp VLS trên lưới sấy có ảnh hưởng rất 
lớn đến tốc độ và thời gian sấy. Cụ thể là DVLS càng lớn thì thời gian sấy dài và 
ngược lại lớp VLS mỏng thì thời gian sấy ngắn. Tuy nhiên, với phương pháp sấy 
hồng ngoại thì chỉ phù hợp với lớp VLS mỏng [2], [20]. Phương pháp sấy hồng 
ngoại cho VLS thủy sản chỉ nên sấy vật liệu có độ dày không quá 10mm [136]. Như 
vậy, trong phạm vi nghiên cứu của luận án là sử dụng phương pháp sấy bằng HP-IR 
cho tôm thẻ chân trắng dạng lớp mỏng, tôm sấy có đường kính trung bình trong 
khoảng 10mm. 
4.2.5. Ảnh hưởng của khoảng cách từ bề mặt đèn IR đến VLS (H) 
 Khoảng cách từ bề mặt đèn hồng ngoại đến VLS là yếu tố quan trọng quyết 
định tới tốc độ làm khô và chất lượng của sản phẩm [20]. Nếu khoảng cách gần quá 
thì sản phẩm dễ bị cháy và chín bề mặt và quá trình làm khô bị kéo dài do khuếch 
tán nội không phù hợp với khuếch tán ngoại, ngược lại khoảng cách H quá xa sẽ 
không tận dụng hết được năng lượng bức xạ từ bóng đèn IR làm cho tốc độ sấy 
chậm lại, thời gian sấy kéo dài và chất lượng sản phẩm cũng bị giảm [7], [100]. Do 
 75 
đó, nghiên cứu để tìm ra khoảng cách hồng ngoại H thích hợp để sấy tôm thẻ trên 
máy sấy HP-IR là yêu cầu cần thiết của luận án. 
4.2.6. Ảnh hưởng của công suất (IP) và bước sóng phát ra từ nguồn đèn IR (λ) 
 Công suất hồng ngoại và bước sóng phát ra từ đèn IR có ảnh hưởng rất lớn đến 
chất lượng và tốc độ sấy của thực phẩm, thủy sản [21]. Kết quả nghiên cứu của các 
tài liệu [23, 24] cho thấy rau, quả và lúa mì sấy bằng IR thích hợp với phổ có chiều 
dài sóng là 1,2 μm đến 2,4 μm. Các VLS là thực phẩm có khả năng hấp thụ năng 
lượng IR tốt nhất là khoảng bước sóng từ 2,5 đến 50  m. Theo đó, để tính được 
vùng phổ IR có chiều dài bước sóng phù hợp cho quá trình sấy  = 1 ÷ 2, luận 
án đã tính toán bước sóng cực đại theo định luật Vien là λmax = 6,69 m. Nghiên 
cứu của Phạm Xuân Vượng [18] cho thấy có thể xác định được vùng phổ hồng 
ngoại IR có bước sóng theo công thức: 
 1 = 0,4. max và 2 = 4,0. max (4.5) 
 Thay số: 1 = 0,4 max = 0,4.6,69 = 2,66 m và 2 = 4,0.6,69 = 26,66 m. 
 Như vậy, kết quả tính toán thu được vùng phổ hồng ngoại cho bóng đèn IR có 
chiều dài bước sóng là 2,67 m ÷ 26,76 m. Khoảng bước sóng này phù hợp với 
các nghiên cứu của Matsuura [24], [7] cho rằng bước sóng phổ biến để sấy các sản 
phẩm thuỷ sản thương mại thường từ 2,5µm ÷ 25µm. 
4.3. Hàm mục tiêu và xác định miền giá trị thí nghiệm của các thông số 
4.3.1. Hàm mục tiêu của đối tượng nghiên cứu 
 Tối ưu hoá quá trình sấy là nhằm tìm ra một chế độ sấy tối ưu sao cho thỏa mãn 
đồng thời các mục tiêu như: Năng suất sấy cao nhất, chất lượng sản phẩm tốt nhất 
và tiêu hao năng lượng ít nhất. Từ các phân tích ở mục 4.2, để đạt được các mục 
tiêu trên với máy sấy HP-IR thì có nhiều thông số ảnh hưởng. Tuy nhiên, bốn thông 
số có ảnh hưởng lớn nhất đến các hàm mục tiêu được lựa chọn đó là: Vận tốc TNS 
(V), nhiệt độ sấy (t), khoảng cách từ bề mặt đèn IR đến VLS (H) và công suất hồng 
ngoại (IP). Do đó, hàm mục tiêu của đối tượng nghiên cứu được xác định như sau: 
 1) Các mục tiêu đánh giá năng suất sấy: Năng suất tách ẩm W [g/h], Hệ số 
 2
 khuếch tán ẩm DeffT [m /s]. 
 2) Các mục tiêu đánh giá năng lượng tiêu thụ: Suất tiêu hao năng lượng SEC 
 [kWh/kg H2O] và thời gian sấy τ [h]. 
 76 
 3) Các mục tiêu đánh giá chất lượng sản phẩm khô là khả năng hút nước phục 
 hồi của tôm khô R [gvla /gvlk]. 
 Như vậy, để xác định chế độ sấy thỏa mãn đồng thời các mục tiêu trên. Bài toán 
tối ưu hóa đa mục tiêu cần được nghiên cứu giải trong luận án. 
 Xây dựng phương trình giải tích cho đối tượng nghiên cứu: 
 Từ kết quả thực nghiệm dùng xác suất thống kê để thu được phương trình gần 
đúng là phương trình toán học của đối tượng cần nghiên cứu. Phương pháp như vậy 
được gọi là phương pháp quy hoạch thực nghiệm và phương trình giải tích thu được 
gọi là phương trình hồi quy [137]. 
 Đặt bài toán: 
 Giả sử cần nghiên cứu một đại lượng y trong một hệ thống nào đó. Thông 
thường trong hệ thống một mặt y phụ thuộc vào các yếu tố độc lập x1, x2, , xk có 
thể điều khiển được, mặt khác y còn bị ảnh hưởng của các tác động ngẫu nhiên 
thường xuyên và không điều khiển được . Các biến x1, x2, , xk gọi là các biến 
đầu vào hay các nhân tố, biến ngẫu nhiên  gọi là nhiễu. Vấn đề là phải tìm quan hệ 
giữa y và (x1, x2, , xk). Thông thường có trước một số thông tin tiên nghiệm về hệ 
thống đang xét bởi vậy người ta thường giả thiết mối quan hệ giữa y và (x1, x2, , 
xk) có dạng [137]: 
 yˆ = f((x1, x2, , xk; 1, 1,2, m) +  ) (4.6) 
 Trong đó, dạng hàm của f đã biết, nhưng còn m tham số 1, 1,2, m chưa 
biết. Phương trình (4.6) được gọi là phương trình hồi quy lý thuyết của y theo x1, x2, 
..., xk. 
 Theo đó, để tìm mối quan hệ giữa y và x1, x2, ..., xk người ta tiến hành với N thí 
nghiệm và kết quả được trình bày trên bảng 4.3. 
 Bảng 4.3. Phương pháp bố trí thí nghiệm 
 Ni x1 x2 ....... xk y 
 1 x11 x12 ....... x1k y1 
 2 x21 x22 ....... x2k y2 
 N xN1 xN2 ....... xNk yN 
 77 
 i k k
 Điểm X = (xi1, xi2,...xik) R , (i = 1, 2, ..., N) gọi là một điểm thí nghiệm, R 
gọi là không gian nhân tố. 
 Đối với mỗi bài toán cụ thể, các điểm thí nghiệm chỉ có thể chạy trên một miền 
xác định X Rk gọi là miền thí nghiệm. Bài toán đặt ra là: trên cơ sở các số liệu thu 
được hãy tìm hàm số: 
 ˆ
 yˆ = f (x1,x 2 ,...,x k ) (4.7) 
 Hàm số được coi là mô hình thống kê của hệ thống thực ta đang nghiên cứu. 
Phương trình (4.7) được gọi là phương trình hồi quy thực nghiệm [137]. 
 Như vậy, để xây dựng phương trình hồi quy cho đối tượng nghiên cứu, luận án 
cần xây dựng mối quan hệ giữa các thông số đầu vào (t, V, H , IP) với hàm mục tiêu 
đầu ra. Theo đó, các phương trình hồi quy được xây dựng như sau: 
 Năng suất tách ẩm W: 
 yˆ1 = W = f(t , V, H , IP) [g/h] => max (4.8) 
 Suất tiêu hao năng lượng SEC: 
 yˆ2 = SEC = f(t , V, H , IP) [kwh/kg H2O] => min (4.9) 
 Thời gian sấy τ: 
 yˆ3 = τ = f(t , V, H , IP) [h] => min (4.10) 
 Tỷ lệ hút nước phục hồi trở lại của tôm khô R: 
 yˆ4 = R = f(t , V, H , IP) [g vla/g vlk]=> max (4.11) 
 Hệ số khuếch tán ẩm DeffT: 
 2
 yˆ5 = DeffT = f(t , V, H , IP) [m /s] => max (4.12) 
 Để giải bài toán tối ưu hóa đa mục tiêu trên nhằm xác định chế độ sấy, luận án 
đã sử dụng phương pháp bề mặt đáp ứng (RSM) trong phần mềm Minitab 16. 
4.3.2. Thực nghiệm xác định các thông số đầu vào của bài toán tối ưu 
 Giá trị tối ưu của các thông số đầu vào (t, V, H , IP) sẽ nằm trong miền giá trị 
thí nghiệm của các thông số. Để hạn chế số lượng thí nghiệm và tăng độ chính xác 
của kết qủa, luận án đã tiến hành phân tích lý thuyết và dùng các thí nghiệm xác 
định để thu hẹp miền giá trị của các thông số dựa trên cơ sở là miền giá trị thí 
nghiệm càng được thu hẹp thì độ chính xác của giá trị tối ưu càng cao [135, 137]. 
 78 
4.3.2.1. Nghiên cứu thời gian luộc tôm thích hợp 
 Hình 4.1. Biến đổi của điểm CLCQ theo thời gian luộc tôm 
 Nghiên cứu của các tác giả Supawan và cộng sự [25], Mr.Worachard và cộng 
sự [45] và Burubai W (2017) [46] cho rằng thời gian luộc tôm phù hợp là trong thời 
gian khoảng từ 3 ÷ 10 phút với nồng độ muối là 3%. Thí nghiệm được tiến hành chế 
biến với 1 kg tôm thẻ chân trắng tươi theo quy trình đã được trình bày tại hình 8.1 
phụ lục 8. Thời gian luộc thay đổi khác nhau trong khoảng từ 3 ÷ 11 phút, tính từ 
thời điểm nước sôi. Kết quả nghiên cứu được trình bày trong hình 4.1 và các bảng 
3.6 ÷ 3.10 phụ lục 3. 
 Kết quả nghiên cứu trên cho thấy tôm thẻ luộc ở thời gian từ 3 phút đến 7 phút 
thì điểm CLCQ tăng nhanh từ 16,171 đến 19,342 điểm nhưng nếu tiếp tục tăng thời 
gian luộc lên thì điểm CLCQ lại giảm còn 17,428 điểm ở 11 phút. Do là khi thời 
gian luộc 3 phút, các phản ứng tạo màu và tạo mùi chưa triệt để nên màu sắc, mùi, 
vị, trạng thái của tôm chưa đạt chất lượng cao nhất, tôm có màu hồng nhạt và chưa 
đạt được độ cong đồng đều nên điểm CLCQ ở thời gian này thấp chỉ đạt 16,171 
điểm. Bên cạnh đó ở thời điểm đạt 7 phút cũng là khoảng th