WIA SOOM 模拟器

餐厅厨房：食品安全与流程 实时模型

你经营一家繁忙餐厅的厨房：一间冷库、一个冰水浴水槽、一台小型急速冷却机、一个保温台和一排厨师。热食必须迅速通过危险温度带，冷食必须保持低温，而订单还在不断进来。这是一个运营模拟器，不是 HACCP 计划，也不是法律建议。

你将学到什么

模拟器

时间 0 min
冷却时间余量 360 min · 批次中心温度 3.0 °C · 冷库中的库存产品 3.0 °C · 出单时间 0 min · 热保温中的食物 58.2 °C冷库🚪 3.0 °C✓ 📦 3.0 °C🧊冰水浴❄速冷⏱ 余量 360 min🗑 已丢弃 0 kg‖‖‖‖‖‖🧾 烹饪工位: 0 · 0 min♨ 保温餐台 58.2 °C (≥ 57 °C)
  • 厨师正在做单
  • 厨师空闲
  • 厨师忙于冷却食物
  • 热食（≥ 57 °C）
  • 食物处于危险区（5–57 °C）
  • 食物在 5 °C 或以下
  • 订单等待中

控制

把所有仍在冷却的批次分到 5 cm 深的餐盘里（每公斤约占厨师 1 分钟）。

把整批食物放在冰水中搅拌（最多 25 kg）。搅拌和换冰要占用半个厨师的人手。

−5 °C 强制冷风，一次最多 40 kg；它的热量排到室外，而不是排进冷库。

每位厨师一次做一张单（每张 12 分钟）。

按计划成批取备料，并保持塑料门帘关闭：开门次数更少、开口更小。

冷却空气必须低于 5 °C，否则放在冷库中冷却的食物永远降不到这个温度。

保温槽里的食物温度会低于设定值，高峰期盖子频繁打开时更明显。

扔掉所有超出冷却限值的批次；如果没有，就扔掉处于危险温度带时间最长的那一批。

指标

冷却时间余量
360min
正常
冷库中的库存产品
3.0°C
正常
出单时间
0min
正常
热保温中的食物
58.2°C
警告
批次中心温度3.0 °C
冷库空气3.0 °C
不合规的食物0 kg
已丢弃的食物0 kg
处于危险温度带的时间0 min
产气荚膜梭菌增殖潜力0.0 log
温度高于 5 °C 的库存产品0 min
厨房里的订单0
当班厨师6
冷库压缩机负荷0.00 kW
开门渗入热负荷0.00 kW
热批次释放的热量0.00 kW

趋势

冷却时间余量: — min360-120

危机场景

第 1 级 · 餐后的一大批辣豆酱

晚餐时段结束了。一口 24 kg 的浓稠辣豆酱锅刚从炉上端下，温度 70 °C，必须冷却好留到明天。惯常的做法是把锅推进冷库就回家。要在《食品法典》（Food Code）限值内把它冷却下来，缩短它处于危险温度区的时间，而且不要把它扔掉。

  • 结束时没有不合规的食物
  • 没有丢弃任何东西
  • 这批食物在危险区（5–57 °C）停留 ≤ 100 分钟
  • 库存产品始终不高于 5 °C

第 2 级 · 营业中冷库压缩机故障

这是个忙碌的晚上，冷库压缩机开始出故障：在大约五个半小时后技师到来之前，只剩十分之一的制冷能力。一小时后，一锅 15 kg 的浓稠酱汁下了灶，必须冷却。要让库存食物保持在 5 °C 或以下，并按时冷却酱汁。

  • 库存产品始终不高于 5 °C
  • 结束时没有不合规的食物
  • 没有丢弃任何东西

第 3 级 · 热菜线的晚餐高峰

四位厨师应付傍晚早些时候毫无压力。然后高峰来了：订单量在三个半小时内增加到两倍多。要把出单时间控制得短，让保温台的食物保持热度，同时不要人手过剩，也不要把保温的食物煮过头。

  • 高峰期间平均出单时间 ≤ 15 分钟
  • 热保温食物始终不低于 57 °C
  • 平均人手 ≤ 9 位厨师
  • 热保温平均温度 ≤ 75 °C（品质）

依据：数字背后的模型

模拟器使用的每一个关系式及其来源。标注为假设的常数是示意性校准值。

牛顿冷却定律：与冷却介质的温差按指数规律缩小。
T(t+Δt) = T_env + (T − T_env) · e^(−Δt/τ)[6][3]
时间常数随食物深度增大，随冷却介质变好（冰水、强制冷风）而减小。
τ = ρc · L_c / U, 1/U = 1/h + L_c/(3k); L_c: pot 6 cm, 5-cm pans 2.5 cm; h: walk-in 20, ice bath 100, blast 50 W/m²K[6][3][4][5]假设：深度、传热系数、冷库大小、开门和压缩机负荷以及烹饪时间均为中型餐厅的示意值。毕奥数修正只是一阶近似，对深锅而言比较粗略。
FDA 食品法典两阶段冷却：2 小时内从 57 °C 降到 21 °C，总共 6 小时内降到 5 °C。
57 °C → 21 °C within 120 min; 57 °C → 5 °C within 360 min; else out of compliance → discard[1][2]
保温限值与时间-温度滥用。
cold holding ≤ 5 °C; hot holding ≥ 57 °C; abuse = Σ Δt while 5 °C < T < 57 °C[1]
《食品法典》（Food Code）的冷却曲线本身就接近牛顿曲线，时间常数约为 1.9 小时。
Food Code profile ≈ log10(T − 2.8 °C) falling 0.2312 per h ⇔ τ ≈ 1.9 h[3]
产气荚膜梭菌（Clostridium perfringens）的增殖潜力，这是缓慢冷却的典型危害（基点温度模型）。
μ(T) = μopt·(T−Tmax)(T−Tmin)² / {(Topt−Tmin)[(Topt−Tmin)(T−Topt) − (Topt−Tmax)(Topt+Tmin−2T)]}; growth = Σ μ/ln10 · Δt [log10][8][7]仅作指示：参数按熟鸡肉拟合，忽略了迟滞期，因此会高估增殖。它不是安全结论。
冷库热平衡：墙体、开门、热批次和库存产品，对比压缩机的制冷能力。
n_door ~ Poisson(rate·Δt); C_air·dT/dt = UA·(T_kitchen − T) + n_door·E_door·(T_kitchen − T)/Δt + Q_batches + UA_p·(T_product − T) − Q_comp[9][6]假设：深度、传热系数、冷库大小、开门和压缩机负荷以及烹饪时间均为中型餐厅的示意值。毕奥数修正只是一阶近似，对深锅而言比较粗略。
出餐单队列与利特尔法则。
tickets ~ Poisson(λΔt); each station: one ticket, 12 cook-min (M/D/c); W = L / X, L = waiting + on stations, X = cook-min delivered in the last 30 min ÷ 12 per h (≥ 1/h; warm-up: opening steady state)[11][10]
保温台中的热保温。
T_hot → (setpoint − 0.2 °C × tickets served per h), τ = 30 min[1]假设：深度、传热系数、冷库大小、开门和压缩机负荷以及烹饪时间均为中型餐厅的示意值。毕奥数修正只是一阶近似，对深锅而言比较粗略。
模型使用的其他运行常数。
ρc = 3.9 MJ/m³K, c = 3.9 kJ/kgK · k: stock 1.2, thick sauce 0.5 W/mK, ×2 when stirred in ice · ice bath 0 °C, ≤25 kg · blast chiller −5 °C air, ≤40 kg · walk-in: air node 0.4 MJ/K, 300 kg stored product (3.6 kJ/kgK, 60 W/K to air), walls 10 W/K, compressor 3 kW · door openings 10/h + 0.8 per ticket/h, 2.7 kJ/K each; discipline: 40 % of openings, half the exchange (strip curtain) · ticket 12 cook-min · portioning 1 cook-min/kg · ice-bath stirring 0.5 cook per batch · throughput window 30 min (a station counts only when fully staffed) · kitchen 30 °C假设：深度、传热系数、冷库大小、开门和压缩机负荷以及烹饪时间均为中型餐厅的示意值。毕奥数修正只是一阶近似，对深锅而言比较粗略。

随机性：带种子的 mulberry32 生成器；所用分布包括均匀分布、指数分布（逆 CDF）、正态分布（Box–Muller）和泊松分布（Knuth）。种子会显示出来，并且可以分享。

来源

  1. FDA Food Code 2022 — §3-501.14 Cooling, §3-501.15 Cooling Methods, §3-501.16 Hot and Cold Holding, §3-501.19 Time as a Public Health Control — U.S. Food and Drug Administration, 2022
  2. Cooling Cooked Time/Temperature Control for Safety Foods and the FDA Food Code: for Food Employees — U.S. Food and Drug Administration, 2024
  3. D. W. Schaffner et al. — Quantitative Data Analysis To Determine Best Food Cooling Practices in U.S. Restaurants (Food Code profile ≡ log10 ΔT slope 0.2312 h⁻¹ at 2.8 °C driving force; food deeper than 7.6 cm twice as likely to cool too slowly) — Journal of Food Protection 78(4):778–783, 2015
  4. N. Koreen, W. C. Baldwin, D. W. Schaffner — Cooling Uncovered Foods at a Depth of ∼5.1 cm (2 in.) or Less Poses Little Risk of Pathogen Growth — Journal of Food Protection 87(10), 2024
  5. FSAI Guidance Note No. 15 — Cook-chill Systems in the Food Service Sector (Revision 2), §2.6: start chilling within 30 min of cooking and reach ≤3 °C at the centre within 150 min of cooking; limit loads to e.g. ≤2.5 kg and ≤100 mm thick — Food Safety Authority of Ireland, 2018
  6. F. P. Incropera et al. — Fundamentals of Heat and Mass Transfer: lumped capacitance, Biot number, one-term transient conduction solution — Wiley, 2011
  7. L. Huang, C. Li — Growth of Clostridium perfringens in cooked chicken during cooling: one-step dynamic inverse analysis (Tmin 14.8 °C, Topt 42.9 °C, Tmax 50.5 °C, μopt 5.25 h⁻¹) — Food Microbiology 85, 2020
  8. L. Rosso, J. R. Lobry, J. P. Flandrois — An unexpected correlation between cardinal temperatures of microbial growth highlighted by a new model (CTMI) — Journal of Theoretical Biology 162:447–463, 1993
  9. ASHRAE Handbook — Refrigeration, ch. 24 Refrigerated-Facility Loads (door infiltration, product load, strip curtains) — ASHRAE, 2022
  10. J. D. C. Little — A Proof for the Queuing Formula L = λW — Operations Research 9(3), 1961
  11. D. Gross, C. M. Harris — Fundamentals of Queueing Theory (M/M/c) — Wiley, 2008

谁在从事这份工作

教育模型，不可用于实际运营决策。真实站点会根据自己的设备和数据校准每一个常数。