Messen, Steuern, Regeln in der Trocknungstechnik am Beispiel der Lebensmittelverarbeitung

Transkript

1 Messen, Steuern, Regeln in der Trocknungstechnik am Beispiel der Lebensmittelverarbeitung Dr. Barbara Sturm Leiterin Nacherntetechnologien und Verarbeitung FG Agrartechnik Tel:

2 Zu meiner Person Verfahrenstechnikstudium an der HTWG Konstanz Promotion im Fach Agrartechnik Entwicklung von Messsystemen und Regelungsstrategien für die Trocknung empfindlicher landwirtschaftlicher Güter Entwicklungsleiterin Innotech Ingenieursgesellschaft mbh PostDoc an der Universität Newcastle upon Tyne Energieauditierung, Prozessintegration, Abwärmerückgewinnung, erneuerbare Energien, Nebenproduktmanagement Leitung der Nacherntetechnologien und Verarbeitung Prozessentwicklung auf GO und Systemebene Mess- und Regelungssystementwicklung 2

3 Trocknung empfindlicher Güter Trocknungsdauer Produkt Prozesstemperatur Feuchtigkeit Energieverbrauch Lufttemperatur Dauer des Prozesses Verfahrensführung Qualität Produkttemperatur Dauer des Prozesses 3

4 Temperaturabhängige Veränderungen Mechanisch Chemisch Biologisch Sensorisch Ernährungsphysiologisch Optisch Esper (2) Hofacker (26) 4

5 Stand der Technik Ausgangssituation Technisch meist veraltete Anlagen Empirisch ermittelte Prozesseinstellungen Unnötig lange Trocknungszeiten Erhöhter Energiebedarf Anpassungsdruck Produkttemperatur und Veränderungen der Eigenschaften nicht bekannt Ziele Gezielte Steuerung des Prozesses hinsichtlich bestimmter Produkteigenschaften (z. B. Dauer, Farbe, Schrumpfung) Technisch leicht umsetzbare Lösungen Reduktion des Energiebedarfs Erhöhung des Durchsatzes Flexibilität 5

6 Wissenschaftliche Ansätze Einordnung des Konservierungsprozesses Unit Operation Teil des Gesamtprozesses Prozessanalyse und Optimierung Thermodynamisch (Wärme- und Stoffübergang) Produktqualität Prozessführung (J L, j L, v L ) Einstufig Mehrstufig, Zeitsteuerung Mehrstufig, Nutzung von z.b. Bilddaten Kein Feedback basierend auf Produkteigenschaften! 6

7 Prozessoptimierung/-entwicklung Muss vom Produkt ausgehen, nicht von der Technologie Eigenschaften des Produktes Mikro- bis makroskopischer Bereich Verknüpfung von Prozess- und Produkteigenschaften Nicht invasive Online Messung Thermographie RGB Spektral- und Hyperspektralmethoden Verknüpfung der Prozess- und Produktinformationen (Sensorfusion) 7

8 Verknüpfung der Informationen Prozess Temperatur (Prozess und Produkt) Luftgeschwindigkeit Luftfeuchtigkeit Produkt Chemisch: Vit-C, Phenole, Pigmente etc. Mechanisch: Textur, Zugfestigkeit, Zähigkeit, Knusprigkeit etc. Mikrobiologisch: Populationen, Aflatoxine Optisch: Farbe (L*, a*, b*, etc.); Form (Schrumpfung, Verformung); Inhaltstoffe (Hyperspektral- und Spektralanalyse Sensorische Eigenschaften 8

9 Verknüpfung der Informationen Auswertung der erhaltenen Daten zum Trocknungsverlauf Modellierung und Simulation von Wärme- und Stofftransport sowie übergang Entwicklung der Auswertungsalgorithmen für Bild- und Spektraldaten Sensorfusion (u.a. Deep-Learning Methoden) Ableitung von Regelungsstrategien Background removal Object segmentation 75 nm filter image Feature extraction Feature selection All filter images Classification 9

10 Abgeleitete Prozessregelung Umschaltkriterien Temperatur Luftgeschwindigkeit Produkttemperatur Endwassergehalt Abbruchkriterium Spezifische, an Kundenwünsche angepasste Eigenschaften Farbe Gehalt an bestimmten Inhaltstoffen Schrumpfung Kompensation variierender Rohmaterialeigenschaften Konstante Produktqualität 1

11 Verlauf Produkteigenschaften

12 Prozessinformationen Einfluss Strömungsgeschwindigkeit 12 1 Temperatur J P, C v L =2, m/s v L =3,4 m/s v L =5,6 m/s TCD, v L =2, m/s v L =3,4 m/s v L =5,6 m/s Zeit t, min Feuchtegrad X, g W /g TS Sturm (21) 12

13 Feuchtegrad X P, g/g Temperatur J, C Beispiel Produkttemperaturregelung 6 Lufttemperatur J L J P 6 2 Produkttemperatur Zeit t, min 16 X P 2 13

14 Temperatur J, C Beispiel Produkttemperaturregelung 1 Lufttemperatur Produkttemperatur Feuchtegrad X P, g/g Sturm (21) 14

15 Trocknungsdauer konstante Lufttemperatur konstante Produkttemperatur Sturm (21) 15

16 Schrumpfung konstante Lufttemperatur konstante Produkttemperatur Sturm (21) 16

17 Hyperspektraldaten Moisture Content [M.C.] (%) Drying time (Hr) Reflectance H H 1 H 2 H 3 H 4 H 5 H Wavelength (nm) 17

18 Wassergehaltsbestimmung

19 Fazit Produktorientierte Entwicklung nötig Größerer Front-End Aufwand Größerer Zugewinn auf Lebenszyklus gesehen Trocknung als dynamischer Prozess, nicht Black-Box Gezielte Einbeziehung der Phasencharakteristik bei Optimierungsbetrachtungen Mehrstufige Trocknung mit Phasensteuerung Gleichzeitige Steigerung möglich Produktqualität Energieeffizienz Prozesseffizienz 19

20 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Fragen? 2