《表1 建模在食品加工中应用的难点和可能的解决方式》

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《复杂食品体系及食品加工过程的模型与分析：现状及进展》

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通过现有食品知识建立的模型往往只能在特定的食品或理化环境中适用，这些模型独特的基础理论，使得模型之间相互的整合成为难题[4]。例如，热质传递的研究可以用偏微分方程描述热量的空间分布，然而这些方程都将化学和生物动力学模型进行了过度的简化。另外，分子级别的理化模型往往需要忽略热质传递的影响。为此将分子级别的模型和宏观传热传质的影响综合建模就存在障碍。此外，食品加工研究中的实验数据往往在数量和质量上有局限性。目前能实现在线监测的数据仅限于温度、压力、速度等简单易测的参数。而与食品品质直接相关的参数（细菌数、组分含量、质构）仍需在实验室通过费时、费力的人工操作得到。与其它领域的实验测量结果相比，食品领域在实验室分析得到的数据误差相对偏大，基于此建立可靠的模型显然非常困难。为此，已有研究探索通过不同的方案解决上述问题（表1）。