proyecto europeo enremilk

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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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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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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.


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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


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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


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B. Sistema de adquisición de datos NI de la extrusora de la Mozarella


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C. Sistema de monitorización (labwindows) en tiempo real de la extrusora de la Mozarella


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Resultados de diversos ensayos de la extrusora de base


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Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energía

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Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energía

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Nueva extrusora sin consumo de agua y recuperación de energiaResultados de 3 ensayos

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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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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.





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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


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Planificación de la Producción de Quark, Yogurt, SMP, SVp y SSP


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Production Orders from Consumers


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Recetas de los diferentes productos


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Scheduling Program


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


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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


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Resultados de 15 dias de planificación de la producción


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• 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.

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