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XV SIMPOSIO CEA DE INGENIERÍA DE CONTROL7-9 de marzo, 2018, Universidad de Almería
Proyecto Europeo EnReMilkpara minimizar el consumo de agua y energía de un proceso
lácteo multiproducto
Joseba QuevedoCentro de Investigación CS2AC
UPC
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XV SIMPOSIO CEA DE INGENIERÍA DE CONTROL7-9 de marzo, 2018, Universidad de Almería
Indice
0. Antecedentes1. Introducción2. Monitorización de los consumos3. Minimización de los consumos4. Conclusiones
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1. Research Center of Supervision & Safety and
Automatic Control (CS2AC)
Centro de Investigación de la UPC sobre Supervision & Seguridad y Control Automático (CS2AC) Research Center of UPC compuesto por 30 investigadores (profesores+estudiantes+postdocs+ técnicos de soporte)
Formado por 2 grupos de investigación:
SAC (Sistemas Avanzados de Control)
SIC (Sistemas Inteligentes de Control)
0. Antecedentes
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1.1. Research Center of Supervision & Safety and
Automatic Control (CS2AC)
T1. Data Mining, Validacion, Correccion & Fusion de Datos Heterogeneos en Información Cognitiva.
T2. Diagnóstico de Fallos & Control Tolerante de Sistemas e InfraestructurasCriticas
T3. Prognosis & Monitorización de la Vida Útil de Sistemas Dinámicos
T4. Control Optimo/Predictivo Control de Sistemas e Infraestructuras de Gran Escala
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0. Antecedentes
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0. Antecedentes
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0. Antecedentes
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0. Antecedentes
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Integrated engineering approach validating reduced water and energy consumption in milk processing for wider food supply chain replication
1. IntroducciónProyecto Europeo “ENREMILK”
El 70% de las aguas residuales y más del 90% de la energía consumida (99% térmica y 25% de electricidad) a lo largo de toda la cadena de suministro se genera en la planta procesadora de productos lácteos
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El proyecto ENREMILK contempla los siguientes objetivos:
- Monitorización y gestión en tiempo real del consumo de agua y energía en las cadenas de procesamiento de mozzarella y leche en polvo
- Modelado de procesos: escenarios tecnológicos para identificar el potencial de ahorro
- Investigar tecnologías de estabilización microbiana, calentamiento, texturización y secado y sus parámetros de proceso
- Investigar el tratamiento del efluente del proceso y las tecnologías de reutilización del agua
- Estudios de laboratorio y pilotos de demostración en condiciones industriales y monitorización de sus consumos
- Validación económica para justificar innovaciones- Impacto ambiental y social
1. Introducción
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WP2 Process Modelling
(M1-M9)
WP4 Milk Processing
(M9-M30)WP9
Economic Validation(M1-M48)
Post-project exploitation
WP1 Project Management
(M1-M48)
Project Start
WP5 Process Effluent
Treatment and Recycling(M9-M30)
WP6Drying
(M9-M30)
WP7 Pilot Study
(M30-M42)
WP8 Demonstration
(M42-M48)
WP10 Social Impact
and Policy(M1-M48)
WP11 Environmental Sustainability
(M1-M48)
WP12 Dissemination
and Exploitation(M1-M48)
WP3 Consumption Monitoring and Process
Management (M1-18)
1. Introducción
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1. Introducción
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1. Introducción
Pre-heating
Evaporation
Heating
Spray Drying
(180-230°C)
Cooling (30°C)
Separation/
Standardisation
3.70 kWhth
0.03 kWhel
1.00 kWhel
5.34 kWhth
12.60 kWhel
4.78 kWhth
Cream
37.30 kg
2.48 kWhth
Condensate
769.60 kg
Vapour 101.01 kg
Dust 0.70 kg
Pasteurised Skim Milk
(72°C)
Evaporated Skim Milk
(70°C)
Skim Milk
Powder 91.4 kg
Input
Effluent
RecoveryRaw Milk
1000 kg (4°C)
90.67 kWhth
2.81 kWhel
Acidification
Coagulation
Cutting & Cooking
(35-40°C)
Curd Ripening /
Drainage
(20-25°C)
Hardening &
Cooling
Pasteurisation21.9 kWhth
36.6 kWhel
368 kWhel
85.2 kWhth
Water 1000 kg/h
56.9 kWhth
Stretchwater
1000 kg/h
Mozzarella
1000 kg
Input
Effluent
RecoveryRaw Milk
10000 kg
Texturisation /
Kneading (55°C)
Forming /
Moulding
Whey
9000 kg/h
Water
15000 kg/h
Brine
12-14% salt Saltlake
Wastewater
15000 kg/h
25 kWhth
Leche en polvo Mozarella
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2. Monitorización de los consumos
Objectives
- Collect data in real time of both production processes - Validate the developed smart metering methodology and compute the consumes- Monitoring the laboratory-scale plant
Proposal
- Milk powder process:Collect data from SCADA system via standard protocols (ODBC or OPC) or filesIn case of variables not stored by SCADA system.
- Mozzarella plant:Design a customized Data Acquisition System (DAS)
WP3. Consumption Monitoring
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Propuesta de nueva instrumentación para la monitorizaciónejemplo: subproceso del secador por pulverización de la leche en polvo
New sensor Symbo
l
Description
Temperature
sensor TIC-1
𝑇𝑀_𝑐𝑜𝑛𝑡 Feed temperature before
the heater, ºC
Temperature
sensor TIC-2
𝑻𝑆𝐶_𝑑𝑟𝑦 Steam condensates.
2. Monitorización de los consumos
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Evaluación de los consumos de los procesos ya existentes - Modelos operaciones implementados en Matlab/Simulink para el cálculo de consumos a partir de
las variables medidas (caudales, temperaturas, presiones, concentraciones,.)- Estudio y análsis de los resultados de diversos ensayos
Ejemplo de unos ensayos en el secador por pulverización de la leche en polvo
FC: Feed concentrate, FP: feed product, TE_ph: Pre-heating termal energy, TE_d: drying thermal energy, TE_l: Thermal losses, E: Electrical consumption, G: Gas consumption, Tt: Processing time
2. Monitorización de los consumos
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2. Monitorización de los consumos
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2. Monitorización de los consumos
Proceso de la extrusoraInputs
• Curd• Energia eléctrica, vapor• Suministro de agua fresca
Outputs• Mozzarella• Agua residual
Caso Mozzarella. Stretching Proceso de la Extrusora
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A. Selección y ubicación de sensores en la extrusora de la Mozarella
2. Monitorización de los consumos
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B. Sistema de adquisición de datos NI de la extrusora de la Mozarella
2. Monitorización de los consumos
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C. Sistema de monitorización (labwindows) en tiempo real de la extrusora de la Mozarella
2. Monitorización de los consumos
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Resultados de diversos ensayos de la extrusora de base
2. Monitorización de los consumos
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2. Monitorización de los consumos
Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energía
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2. Monitorización de los consumos
Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energía
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2. Monitorización de los consumos
Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energiaResultados de 3 ensayos
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2. Monitorización de los consumos
Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energiaResultados de 3 ensayos
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3. Minimización de los consumos
Consumption Monitoring
Process Optimization
Production Scheduling
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3. Minimización de los consumos
Consumption Monitoring
Process Optimization
Production Scheduling
SETPOINTS
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Se puede optimizar la producción mediante la planificación óptima de la producción (secuencia para producir los pedidos en función de la fecha de entrega y):
- minimizar los costos de limpieza (agua): la producción se secuencia para minimizar las veces que las máquinas deben limpiarse ya que el mismo tipo de productos se produce de manera consecutiva.
- reducir los costos de energía: producir los productos en la secuencia correcta también puede ayudar a reducir la energía, ya que al cambiar la configuración para producir diferentes tipos de productos, hay una cantidad de energía perdida antes y después del período de producción.
3. Minimización de los consumos
Consumption Monitoring
Process Optimization
Production Scheduling
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MACHINE ASSIGNMENT
DELIVERING DATE ASSIGNMENT
ORDER WEEKLYSCHEDULING
BASED ON DELIVERING DATE
SHORT-TERMSCHEDULING
MACHINEASSIGNMENT
DELIVERINGDATE
DELIVERINGDATE(EMAIL TOTHE CLIENT)
CONSUMERS ORDERS
3. Minimización de los consumosProcedimiento para la planificación de la producción
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Herramienta utilizada: IBM/ILOG Scheduler
3. Minimización de los consumosProcedimiento para la planificación de la producción
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Planificación de la Producción de Quark, Yogurt, SMP, SVp y SSP
3. Minimización de los consumosProcedimiento para la planificación de la producción
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Production Orders from Consumers
3. Minimización de los consumosProcedimiento para la planificación de la producción
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Recetas de los diferentes productos
3. Minimización de los consumos
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Scheduling Program
3. Minimización de los consumos
El objetivo es determinar la programación óptimade los pedidos de los clientes con el objetivo de minimizar los costos de energía y limpieza y a su vezmaximizando la producción teniendo en cuenta la tarea y los modelos de máquina
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Planificación de la Producción de Quark, Yogurt, SMP, SVP y SSP
3. Minimización de los consumosProcedimiento para la planificación de la producción
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3. Minimización de los consumos
La Tabla 2 muestra el valor medio de los consumos de energía y agua de los evaporadores en producción y operaciones de limpieza (CIP). El consumo de electricidad es mayor en ED1 mientras que el consumo de energía térmica (vapor/gas) es mayor en ED2. Y dado que el precio del gas y la electricidad puede variar con el tiempo, se consideran tres casos para evaluar la optimización de la producción:
- Escenario 1: ambos evaporadores presentan el mismo costo (w1 = w2)- Escenario 2: el costo de ED1 es mayor que el costo de ED2 (w1> w2)- Escenario 3: el costo de ED2 es mayor que el costo de ED1 (w1 <w2)
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Resultados de 15 dias de planificación de la producción
3. Minimización de los consumos
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Resultados de 15 dias de planificación de la producción
3. Minimización de los consumos
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• Resultados de 15 dias de planificación de la producción
3. Minimización de los consumos
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3. Minimización de los consumos
• Resultados de 15 dias de planificación de la producción
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3. Minimización de los consumos
• Resultados de 15 dias de planificación de la producción
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4. Conclusiones
- Este trabajo presenta el procesamiento de datos en tiempo real y monitoreo
de procesos para certificar los consumos de energía y agua en la industria
láctea. Se han estudiado dos líneas de base y varios subprocesos mejorados
para la producción de leche en polvo y mozzarella en Alemania e Italia.
- Una metodología para la gestión del proceso de los procesos de producción
utilizada en el proyecto EnReMilk ha sido presentada, en particular, para la
gestión de la producción de leche en polvo.
- La disciplina de la Automática, en sentido amplio, permite ayudar de forma
decisiva a la monitorización, el control, la seguridad, la mejora y la
optimización de procesos del sector alimenticio, y en el futuro especialistas
en automática serán unos compañeros imprenscindibles para la
investigación en la mejora de procesos alimentarios.