Tesis Doctorado
Estudio de la Dinámica, Control y Optimización de un Secador Solar con Acumulación de Energía
Study Of The Dynamics, Control And Optimization Of A Solar Dryer With Energy Accumulation;
Estudio de la dinámica, control y optimización de un secador solar con acumulación de energía;
study of the dynamics, control and optimizatión of a solar dryer with energy accumulatión
Autor
Reyes-Salinas, Alejandro Enrique
UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE
Institución
Resumen
El secado es una de las operaciones unitarias más utilizada en los procesos industriales y con mayor demanda energética. Dados los altos costos y la emisión de CO2 relacionados al proceso de secado, se han buscado nuevas tecnologías que ayuden a reducir los costos y el consumo de combustibles fósiles. Una de las energías renovables con mayor potencial en este proceso es la energía solar, ya que reduce hasta un 80% los costos asociados al consumo de energía.
El almacenamiento de energía térmica en el proceso de secado está siendo ampliamente investigado, donde principalmente ocupa cera de parafina como material de cambio de fase (PCM). Ya que la radiación solar permite calentar el aire por un periodo acotado, la utilización de un PCM, permite un mayor tiempo de utilización de la energía solar, aumentando la eficiencia energética en este proceso.
En el presente trabajo, se estudió un secador solar con acumulación de energía térmica utilizando cera de parafina como PCM. En una primera etapa se realizaron modelos matemáticos dinámicos de un secador solar, el cual se divide en 3 etapas: panel solar, acumulador solar y cámara de secado.
Posteriormente se diseñaron e implementaron dos sistemas de control avanzado, utilizando lógica difusa (FL). Para el primer sistema de control, se controló la eficiencia del panel y acumulador solar, donde las variables manipuladas fueron los flujos de aire de cada uno, en función a la temperatura ambiente y la radiación solar. Para el segundo sistema de control, se controló la velocidad de secado, donde la variable manipulada fue el flujo de aire de recirculación en función a la humedad relativa del aire en la salida de la cámara de secado.
Para el secado de kiwi se determinó el contenido de humedad final, los polifenoles totales y la capacidad antioxidante, los cuales fueron comparados con el proceso de liofilización. Los factores experimentales analizados fueron el espesor y el uso o no uso del control de FL. Finalmente se diseñó la optimización del proceso de secado, mediante un método de control predictivo, mediante la técnica Q-learning (QL), minimizando la humedad final en el secado de kiwi.
Se logró programar e implementar un sistema de control de FL, el cual funcionó correctamente para el secado de champiñón, ciruela y kiwi, confirmando así que este sistema es de fácil implementación teniendo conocimientos previos, permite controlar un sistema complejo multivariable y no necesita modelos matemáticos.
Los modelos desarrollados para el secador solar, proporcionan perfiles de temperatura en función del tiempo, la fracción de cera líquida en el acumulador solar, la humedad del producto de secado, la humedad del aire y las temperaturas en la entrada y salida de la cámara de secado, entre otros valores. Los modelos fueron validados con datos experimentales, cuyos resultados se ajustaron satisfactoriamente. Estos modelos fueron utilizados posteriormente para el desarrollo de la optimización del proceso de secado.
Mediante QL, es posible optimizar la humedad final del producto de secado, ajustando los flujos de aire del panel y acumulador solar, para las diferentes condiciones ambientales de temperatura y radiación solar. Mediante este método de manera discretizada, se presentan las aperturas de válvulas para cada estado que optimizan el proceso de secado. Drying is one of the most widely used unit operations in industrial processes and one of those with the greatest energy demand. New technologies have been developed with the purpose of reducing the high costs, fossil fuel consumption, and CO2 emissions. Among the most promising approaches in this regard is the use of solar energy, which reduces by up to 80% the costs associated with energy consumption.
The storage of thermal energy in the drying process has been extensively investigated, mainly with the use of paraffin wax as a phase change material (PCM). Since solar radiation is available for only a portion of each day, the presence of a PCM is important to enable use of solar energy for a longer time period and to increase energy efficiency.
In the present work, a solar dryer with thermal energy accumulation using paraffin wax as PCM was studied. First, dynamic mathematical models of a solar dryer were constructed. The models were divided into three stages: solar panel, solar accumulator and drying chamber.
After that, two advanced control systems were designed and implemented using fuzzy logic (FL). In the first of these systems, the efficiency of the solar panel and solar accumulator was controlled, where the manipulated variables were the air flows of each one, depending on the ambient temperature and the amount of solar radiation. For the second control system the drying velocity was controlled, where the manipulated variable was the recirculation air flow as a function of the air relative humidity at the outlet of the drying chamber.
These two systems were applied to the drying of kiwifruit. The final moisture content, total amount of polyphenols, and antioxidant capacity were determined and compared with results from a freeze-drying process. The experimental factors analyzed were the thickness of the kiwifruit and the use or non-use of the FL control. Finally, optimization of the drying process was designed, using a predictive control method and the Q-learning technique of reinforcement learning, so as to minimize the moisture of the product during the kiwifruit drying.
Experimental runs showed that it was possible to program and implement an FL control system that functioned effectively in the drying of mushrooms, plums and kiwifruit. The results confirmed that this system can be easily implemented based on previous knowledge, so as to control a complex multivariable system without the need for mathematical models.
The models developed for the solar dryer provide profiles of temperature as a function of time, the fraction of liquid wax in the solar accumulator, the moisture of the drying product, the humidity of the air, and the temperatures in the inlet and outlet of the drying chamber, among other values. These models were subsequently used for the development of the optimization of the drying process by Q-Learning. The models were successfully validated with experimental data.
Through Q-Learning, it is possible to optimize the final moisture level of the drying product, adjusting the solar panel and accumulator air flows for different environmental conditions of temperature and solar radiation. In this way, it becomes possible to determine the appropriate valve settings that will optimize the drying process.