Процесс стерилизации направлен на то, чтобы инактивировать поэтапно вредные микроорганизмы. С этой целью упакованная пища подвергается профилю времени/температуры. В индустрии консервирования такие профили выбираются на основе опыта оператора. При наличии возмущений, таких как проблемы с поставкой пар, операторы должны действовать и разрабатывать новые профили, которые в большинстве случаев слишком консервативны и/или могут привести к отклонению партии, либо по соображениям качества или безопасности. Чтобы преодолеть эту проблему, мы предлагаем в этой работе стратегию оптимизации в реальном времени на основе модели в реальном времени. Модель, которая описывает различные соответствующие аспекты завода (повторная деликтная/банка, цветовая динамика, микроорганизм, летальность, потребление энергии и т. д.), Для прогнозирования поведения системы. Измерения растений периодически принимаются, и в случае возмущения проводятся проект оптимизации для вычисления нового профиля времени/температуры на основе прошлых измерений.
Введение
Целью процесса стерилизации является то, что в продукте, присутствующие в продукте, присутствующие в продукте, которые могут вызвать проблемы со здоровьем. Термическая стерилизация твердой пищи состоит из выставки продукта на относительно высокие температуры (около 110-130 ° C) в течение определенного количества времени. Типичные циклы стерилизации состоят из трех стадий: стадия нагрева, где температура увеличивается от комнатной температуры до заданной установленной точки; Основной стадию пребывания, где температура установленной точки сохраняется в течение определенного количества времени; и этап охлаждения, направленную на быстрое снижение температуры продукта, чтобы можно было обработать банки и качество можно сохранить.
Процесс тепловой стерилизации имеет несколько защитников рисования: (i) это особенно требовательная операция как с точки зрения потребления энергии, так и времени процесса; (ii) Это отрицательно влияет на качество продукта (реальное или воспринимаемое), поскольку питательные вещества или сенсорные палаты (например, цвет или текстура) обнаруживаются. На практике промышленность работает с использованием некоторых заранее установленных профилей для выполнения стерилизации. Тем не менее, стерилизация на отраслевых уровнях подвержена неизвестным возмущениям, таким как недостатки в поставке пара; Планирование проблем и т. Д., которые влияют на процесс. Операторы реагируют на эти турбации после некоторых консервативных рецептов, чтобы обеспечить безопасность конечного продукта. Тем не менее, это может оказать большое влияние на конечное качество продукта; потребление энергии; или окончательное время обработки; в некоторых случаях ведущий к отказу от партии.
Оптимизация в реальном времени на основе модели RTO
Использование текущих измерений растений позволяет стратегиям DE подписания корректировать наличие ожидаемых нарушений ООН, учитывая их влияние на качество, время процесса и энергетическое оборудование. Цель этого работы состоит в том, чтобы спроектировать стратегию, способную обнаружить, используя измерения растений, когда возмущение приводит к проблемам безопасности пищевых продуктов, и в таком случае вычислите новый оптимальный Pro -файл, способный минимизировать последствия такого нарушения. Полем Объективная функция считалась коммунальным потреблением энергии, качеством пищи (под цветом поверхности) и времени процесса. Относительный вес этих критериев может быть изменен путем изменения некоторых параметров в объективной функции.
Переменными решениями в блоке оптимизации являются время отопления и технического обслуживания, а также основная температура с задержкой. Профили RTO, реализованные в этой работе, в соответствии с профилями постоянной стерилизации из -за вопросов законодательства. Тем не менее, более крупное улучшение может быть получено, если установленная температурная точка разрешена модифицировать во время стерилизации (переменная температура повторения, VRT).
Рукопись структурирована следующим образом: сначала мы кратко опишем процесс стерилизации, проведенный на рассматриваемой консервированной установке, и иллюстрируем проблемы, вызванные проблемами обслуживания. Затем мы разрабатываем математическую модель, описывающую динамику завода, и кратко указываем проблему RTO. Наконец, мы представляем основные результаты работы.
Процесс стерилизации
В случае, рассмотренном в этой работе, перегретая вода используется для повышения температуры продуктов, упакованных в пищевые продукты, как показано на рисунке 1. Такая вода нагревается с использованием теплообменника пластин (PHE). В начале процесса предварительно разогретая вода (≈ 60 ° C) вводится в стерилизатор и переработана в PHE. По мере того, как процесс развивает температуру воды в реторве, увеличивается до тех пор, пока он не достигнет точки работы (обычно температура между 110 и 130 ° C). Такая температура сохраняется в течение определенного количества времени, после чего паровой клапан в PHE закрыт, а холодная вода вводится для охлаждения банок. В конце процесса микроорганизм летальность в самой холодной точке должна быть выше заданного значения (обычно 8 мин). На рисунке 2 показаны различные профили температуры стерилизатора (верхняя фигура), реализованные на консервном заводе для инда для типов RO-80 и связанной с ними микробной эволюции летальности (нижняя рисунка). Dash Horizontal Line на графике летальности указывает минимальные требования безопасности. Такие профили соответствуют двум типичным температурам стерилизации: 116 и 121 ° C. Несколько как PECTS можно выделить:
- Циклы, проведенные при 121 ° С, явно короче.
- Даже при той же температуре стерилизации большая изменчивость (в последнее время) может быть оценена. Это вызвано большой изменчивостью во времени нагрева из -за: (i) различного количества стерилизаторов, подключенных к PHE, что делает сервисное давление падать; или (ii) различное количество может загружать в стерилизации.
- Изменчивость времен стадии нагрева заставляет оператора принимать решения во время окончательного цикла, чтобы обеспечить безопасность и избежать отклонения партии.
- В целом, новое время цикла является консервативным (летальностью больше, чем требуется), вызывает качество, и увеличивается, и не нужно время, время процесса.
- Большая изменчивость летальности, достигнутой в конце процесса
Оптимизация в реальном времени на основе модели может использоваться для минимизации воздействия возмущений растений, обеспечивающего безопасность и минимизация потерь качества, потребление энергии или время процесса.
Математическая модель В этом разделе мы представляем уравнения, описывающие: (i) динамика температуры PHE и стерилизатора; (ii) эволюция и распределение упакованного пищевого продукта; и (ii) влияние температуры пищи на безопасность и качество.
Пластинчатый теплообменник
PHE состоит из ряда пластин, через которые циркулируют холодные и горячие жидкости (см. Рисунок 3). На исследуемом заводе консервирования поток горячей жидкости попадает в PHE с верхней стороны. Система позволяет вход в горячую жидкостью любую другую тарелку. Как только жидкость достигает конца PHE, она возвращается через трубу, расположенную в нижней части системы. Оставшиеся пластины соответствуют холодной жидкости, которая проходит через дно и выходит через верх. Холодные и горячие жидкости соответствуют воде и насыщенному пар соответственно.
Динамика температуры PHE получается с помощью энергетического баланса в каждой из пластин. Некоторые предположения сделаны:
- «Холодный» водяной поток входов одинакова для всех пластин.
- Температура парового входа одинакова для всех пластин.
- Теплообменник пластины хорошо изолирован, т. Е. Нет тепловых проигрыш.
- Фазовое изменение в паре или водных потоках не происходит.
- Скорость потока жидкости во всех «холодных» водяных пластинах одинакова.
- Скорость потока жидкости во всех паровых пластинах одинакова.
Ради ясности здесь указан только окончательный набор уравнений с частичным дифференциалом.
Блок стерилизатора
Простой энергетический баланс позволяет нам получить уравнение, описывающее эволюцию температуры воды стерилизатора. Чтобы поддерживать установленную температуру точки, на рассмотренной консервной установке установлен контроллер PID. Такой контроллер регулирует температуру стерилизатора, изменяя вход пар в PHE.
Потребление энергии
Чтобы вычислить потребление энергии, мы предполагаем, что тепло может восстанавливаться на выходе горячего потока в PHE. В связи с этим потребление тепла вычисляется как количество тепла, передаваемого из пара в воду в PHE.
Упакованный продукт питания
Твердый продукт, который должен быть стерилизован, упакован в цилиндрические контейнеры RO-80, хотя проект будет одинаковым для других типов пакетов. Мы предполагаем, что температура реторты одинакова во всей поверхности CAN. В соответствии с этими условиями свойства симметрии могут быть использованы для транс -формирования исходной трехмерной задачи в 2D эквивалентный пост. Поскольку продукт упаковки в основном является твердым, распределение температуры подчиняется так называемому уравнению Фурье для теплопроводности в цилиндрических координатах.
Индикаторы безопасности и качества
Смертность в холодной точке F0 считается индикатором безопасности. Эволюция времени этой переменной описывается с помощью теплового времени гибели (TDT) Ki Netic уравнения формы. Кинетика TDT ранее использовалась для описания эволюции цвета поверхности (CS) (параметр качества) [2]. Однако некоторая экспериментальная работа показала, что в этом случае кинетика первого порядка более точная.
Процесс стерилизации в реальном времени оптимизация
Схема оптимизации в реальном времени, используемая в этой работе, схематически представлена на рисунке 5. Во -первых, выбрана заданная установленная точка для температуры и времени процесса стерилизатора. Контроллер PID заставляет отверстия парового клапана (США) достичь и поддерживать такую температуру. Фактические поверхности MEA (температура стерилизатора, TW, R) подаются на модель, которая предсказывает окончательную летальность продуктов соответственно. Если летальность удовлетворяет требованиям безопасности, профиль сохраняется в противном случае новый оптимальный профиль вычисляется с помощью стадии MIS -MIS -оптимизации с учетом доступных измерений растений.
На практике варианты оптимизации ограничены законом. Новые профили, как, например, те, кто использует переменную автоклавную температуру (VRT), должны быть оценены агентствами по контролю за продуктами питания, прежде чем они будут реализованы. Поэтому в этой работе мы сосредоточимся на постоянных профилях температуры. Блок оптимизации будет искать профиль Control, то есть время нагрева и температуру стадии обслуживания (TH, TSP W, R), что сводит к минимуму заданную целевую функцию (J). В этой работе J Com Bines Три переменных: энергия, цвет поверхности и время процесса.
Чтобы найти решение этой проблемы, будет использоваться гибридный стохастический детерминированный метод, основанный на подходе поиска рассеяния. В частности, будет использоваться алгоритм ESS (улучшенный поиск рассеяния) [7]. Обратите внимание, что динамика стерилизатора и PHE явно рассматривается, поэтому полученные профили будут осуществляться.
Другие типы объективных функций и ограничений также могут быть рассмотрены в этой методологии. В связи с этим можно учитывать удержание питательных веществ в конце процесса, затраты на персонал и т. Д. С другой стороны, качество может быть обосновано как ограничение вместо переменной, которая должна быть максимизирована. Несоответствие модели растений не рассматривается в этой работе. Однако методология, описанная в [10], может быть применена к такой цели.
Результаты
Чтобы проиллюстрировать прогнозирующие возможности модели, мы выбрали конкретный эксперимент. На рисунке показано сравнение между данными, соответствующими такому эксперименту (оценки) и результатами моделирования модели (непрерывные линии). Синие цвета относятся к температуре реторты, тогда как красные цвета соответствуют летальности. В связи с этим следует отметить, что летальность не может быть непосредственно измерена. Красные метки были получены через EQN (13), где TC соответствует измерениям температуры в центре банки. Как показано на рисунке, модель способна воспроизводить экспериментальные данные с удовлетворительной степенью точности.
Как только модель была протестирована, ее можно использовать для целей оптимизации. Три подхода следуют. В первом предполагается, что температура стерилизации совпадает с тем, что используется в эксперименте, поэтому переменной решения является время стерилизации. В двух других мы также в том, что мы включили температуру стерилизации в качестве переменной решения. Различия между этими двумя проахтами AP являются весами в целевой функции. В первой важности придается квалификации, тогда как во втором, более важности придаются экономии энергии. Результаты суммируются. В процессе, первоначально реализованном на заводе Can Ning (синяя линия), давление пара было ниже, чем ожидалось, что приводит к тому, что этап нагрева будет длиннее предсказанного. Чтобы обеспечить безопасность, оператор решил расширить этап технического обслуживания в отношении первоначального плана.
Стоимость летальности, достигнутой в конце, составляла 11,5 мин, а продолжительность цикла составляла 89 мин. Продукт был чрезмерно обработан. Подход RTO позволил обнаружить проблему обслуживания Steam, поэтому были рассчитаны новые профили. Как показано, во всех профилях RTO, Fi Nal Lethality составляла 8 минут, то есть значение Con Straint, определенное в задаче оптимизации. Первый профиль RTO (Red Line), улучшил оригинальный профиль во всех смыслах. Это позволяет сократить время процесса примерно за 10 минут экономии энергии и улучшения цвета поверхности. Второй профиль RTO (черная линия) является наиболее агрессивной, основной температурой скандала составила 127,6 ° C. Этот профиль, очевидно, был самым коротким (примерно на 27 минут короче исходного профиля). Он также смог увеличить качество (цвет) на 8,0 %, хотя это самый энергопотребляющий профиль.
Изменение весов в целевой функции -eqn. (15)- Чтобы придать большее значение экономии энергии, привело к третьему профилю RTO (зеленая линия). Этот Pro -файл с температурой обслуживания 120,2 ° C также улучшает процесс во всех чувствах, позволяющих сократить время цикла примерно через 19 минут. Нарушения на стадии технического обслуживания являются более необычными, однако в таких событиях схема RTO также будет реагировать и вычислять новые профили, предотвращая переработку продукта.
Наконец, как упомянуто выше, профили RTO, которые были получены в этой работе, считались постоянными профилями стерилизации. Тем не менее, более крупное улучшение может быть получено с использованием VRT. В таких случаях возникает оптимальная задача управления, используя метод параметризации вектора управления (CVP), в котором решение аппроксимируется с помощью полиномов низкого уровня низкого порядка. Это позволяет преобразовать исходную пробную проблему в нелинейную задачу программирования (NLP), которая может быть решена с использованием глобального оптимизатора.
Заключение
В этой работе мы представили методологию мини -макияжа последствий неожиданных нарушений, вызванных процессом стерилизации индустрии консервирования. Мы показали, что во многих случаях продукт перерабатывается в результате консервативных корректировок для противодействия таким нарушениям и обеспечению безопасности пищевых продуктов.
Методология состояла из использования поверхностей Plant MEA и математической модели растения для обнаружения, когда возмущение вызовет проблемы безопасности пищевых продуктов. В таком случае проводится этап оптимизации (используя измерения растений в качестве входного) для пересказы температуры и времени стерилизации.
Это позволило нам минимизировать влияние нарушения на качество пищи, энергетическое оборудование и время процесса. Наконец, мы проиллюстрировали преимущества такой схемы в отношении классической процедуры.