Innovative Automationsstrategien am Beispiel der Teigwarenherstellung
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- Peter Friedrich
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1 Innovative Automationsstrategien am Beispiel der Teigwarenherstellung AiF Forschungsvorhaben 284 ZN (FEI) Kooperation mit
2 Teigwarenindustrie Inlandsmarkt Dtl t Produktionsvolumen Dtl t Umsatz 600 Mio. Unternehmen 50 v. a. KMU Energiebedarf MJ/t Trocknungsprozess Höchstes Investitionskapital Hoher Energieeinsatz Quelle: Bühlergroup
3 Trocknungsprozess Temperatursteuerung in jeder Trocknungszone häufig: Feuchte resultiert aus sich einstellendem Gleichgewicht Möglichst hohe Temperaturen Verkürzung der Prozesszeiten Minimierung des Energieeinsatzes Verbesserung der mikrobiologischen Sicherheit Steigerung der Effizienz Strukturveränderung Riss- und Bruchbildung Proteinmodifizierung Farbveränderung Quelle: Bühlergroup Produktverlust Qualitätsminderung Sortenvielfalt
4 Aufgabenstellung Online Feuchte Datenerfassung Farbe während des Trocknungsprozesses Temperatur Rohstoffe Teigwareneigenschaften Zwischenprodukte Endprodukte Prozessführung Fuzzy Logik Ökonomie/Ökologie Qualität Steigerung der Prozesseffizienz und Produktqualität während der Trocknung von Pasta
5 Online-Messtechnik Online-Detektion Oberflächentemperatur berührungslose IR-Messung Farbigkeit XYZ-Werte nach CIE Feuchteverteilung NIR-Spektren Ea ln D eff = + ln D R T eff 0
6 Farbmessungen
7 Farbunterschiede
8 Spektroskopie - Prinzip Wechselwirkungen zwischen elektromagnetischer Strahlung und Materie führen zur Energieaufnahme durch die Materie. IR-Bereich: 2µm-500µm NIR-Bereich: 780nm-2500nm Ein schwingender Dipol nimmt immer dann Energie auf (Absorption), wenn die Frequenz der Strahlung seiner Eigenfrequenz entspricht (Resonanz). symmetrische Streckschwingung asymmetrische Streckschwingung Scher-/ Beugeschwingung Schaukel-/ Pendelschwingung Nick-/ Kippschwingung Dreh-/ Torsionsschwingung
9 Naher Infrarotbereich: NIR-Messungen 780 nm nm Obertonschwingungen oder Kombinationen von Grundschwingungen Lichtquelle Sensorkopf Prinzip der diffusen Reflexionsspektroskopie nicht invasiv schnell berührungslos multivariate Datenanalyse qualitativ und quantitativ größere Eindringtiefen im Vergleich zum MIR (mm statt µm)
10 NIR-Spektren Beobachtung des Trocknungsprozesses Zunehmende Dauer des Trocknungsexperiments ~ 32 % Feuchte Absorption [-] ~ 11 % Feuchte Wellenlänge [nm]
11 Feuchteverlauf im Laboraufbau NIR-Spektren Referenzdaten (Masse Feuchte) 0.5 Absorbanz Wellenlänge [nm] PLS Toolbox (multivariate Datenanalyse) Feuchteverlauf Feuchtigkeit [%] Sample
12 MRT-Referenzmessungen NIR-Messungen im Magnetresonanztomographen Auflösung von 1 mm Schichtdicke Messzeit: 10 min Datenerfassung über 4,6 cm Länge
13 Automatisierungskonzept Prozess der Nudeltrocknung Kalibrierspektren Referenzfeuchte MATLAB Kalibrierung NIR-Spektrum Modell Oberflächentemperatur Farbe Feuchte Fuzzy- Toolbox Trocknungstemperatur Luftfeuchte
14 Einbau im Trockenschrank Klimaprüfschrank Farbe NIR-Spektren-Feuchte Temperatur
15 Online-Messung im Klimaprüfschrank charakteristische Verläufe während des Trocknens im Klimaprüfschrank L* [- ] a* [- ] b* [- ] Oberflächentemp. [ C ] Rel. Feuchte [% ] Trocknungstemp. [ C ] Feuchte [%] Zeit [min]
16 Offline- und Online-Analytik Offline Stoffsystem Parameter Methode Grieß Proteingehalt ICC 105/2 Feuchtglutengehalt ICC 137/1 beschädigte Stärke ICC 164 Nudelteig Wassergehalt gravimetrisch Eipulvergehalt gewalzte bzw. getrocknete Nudel Farbe Farbmessung der L*a*b*-Werte mit Minolta Wassergehalt gravimetrisch Wasseraktivität kapazitiv Stoffsystem Parameter Messapparatur Wasserbindung/- DSC immobilisierung Trocknende Nudel Farbwerte Colorimeter spez. Temperatur Temperatursensor Wärmekapazität DSC Wassergehalt NIR-Spektrometer Oberflächeneigen- REM Masse Waage schaften Struktur Cryo-REM/CLSM Online gekochte Nudel Farbe Spektralphotometer Wasserbindung/- DSC immobilisierung Festigkeit/Klebrigkeit Festigkeitsprüfung Sensorik geschultes Panel 9
17 Fuzzybasierte Prozessführung Prozessdaten erfassen Qualitätsmerkmale online detektieren Basis Expertensystem Eingang 1 Fuzzy-System Produktdaten charakterisieren Zugehörigkeit 0 gut x mittel schlecht Variable Zustand des Produkts Ausgang Luftfeuchte Trocknungstemperatur Fuzzy-Regeln WENN. Feuchtegehalt größer als X Prozent UND Farbe ist ok DANN Trocknungstemperatur wird gehalten / kann auf Y Grad erhöht werden
18 Geregelter Trocknungsverlauf Charakteristisches Trocknungsprofil (V49_fuzzy) Zeit [min] L* [-] a* [-] b* [-] Oberflächentemperatur [ C] relativefeuchte im KPS [%] Temperatur KPS [ C] Feuchte_ [%]
19 Überblick Zustand des Produkts Expertenwissen Maßnahmen situative Anpassung der Sollwerte für Trocknungstemperatur und Luftfeuchte Produktausschuss Energie Einsparungspotentiale Personalkosten Reinigungskosten Anfahrzeiten Steigerung der Prozesseffizienz und Produktqualität während der Trocknung von Pasta
20 Übertragbarkeit Schüttungen Übertragbarkeit von statischem Trockner auf Bandtrockner
21 Trocknen von Rigatoni in der Industrie Farbsensor Detektor NIR Lichtquelle NIR Temperatursensor Pneumatik für Bewegung
22 Trocknen von Rigatoni in der Industrie ,98 L* [-] a* [-] 15,86 11,95 12,06 b* [-] Oberflächentemperatur [ C] Feuchte [%] Zeit [min]
23 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dieses Vorhaben wird aus Mitteln der industriellen Gemeinschaftsforschung (Bundesministerium für Wirtschaft und Arbeit (BMWA)) via AiF über den Forschungskreis der Ernährungsindustrie e.v. (FEI) gefördert. AiF-Projekt Nr. 284 ZN. AiF Forschungsvorhaben 284 ZN (FEI) Kooperation mit Vielen Dank auch Dr. Andreas Hess and Dr. Lubos Budinsky (MRT-Messungen) Sebastian Wasmeier und Tamara Söhnlein (Schnittstellen und Fuzzy-System) Berit Fitzner und Frank Herkenhoff (offline Analytik)
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