Modelo dinámico para el rendimiento térmico de un proceso de liofilización, basado en una matriz de funciones de transferencia completa
DOI:
https://doi.org/10.37636/recit.v32120135Palabras clave:
Matriz de funciones de transferencia, Rendimiento térmico, Proceso de liofilización.Resumen
Durante el comienzo del siglo XX, la liofilización se desarrolló como una tecnología alternativa para extender el tiempo de almacenamiento de frutas y verduras u otro tipo de alimentos; Sin embargo, el consumo energético de esta tecnología hace que no sea una opción para los productores de alimentos comunes, menos para aquellos que trabajan con la técnica de cultivo en campo abierto. El principal consumo de energía en un sistema de liofilización son los motores de la bomba de vacío y de los compresores de refrigerante; Debido al rango de temperatura que necesitan los sistemas de liofilización para tener más de un sistema termodinámico de enfriamiento basado en la compresión de vapor. Este artículo describe una metodología experimental para obtener una matriz completa de funciones de transferencia de estado, basada en el análisis gráfico de los espectros de magnitud de las funciones de transferencia en cuestión. Estos datos experimentales provienen de un conjunto de pruebas realizadas en el Laboratorio Nacional de Investigación de Tecnología de Refrigeración (LaNITeF) en el Centro de Ingeniería para el Desarrollo Industrial (CIDESI). La intención de esta matriz de funciones de transferencia es aplicarla en una estrategia de control para luego optimizar el rendimiento energético del sistema de liofilización en cuestión. Esta matriz de transferencia de funciones se considera completa porque no hay una reducción de orden dinámico considerando sus grados de libertad. La matriz de funciones de transferencia describe la relación dinámica entre las variables de entrada que describen el consumo energético del sistema de liofilización y las condiciones ambientales, así como las variables de salida que representan el vector de estados dinámicos con las variables de interés del proceso en cuestión. La simulación de un escenario experimental funcionó como la validación gráfica de la matriz de funciones de transferencia caracterizada experimentalmente, por lo que la conclusión principal de este trabajo científico es que esta matriz de funciones de transferencia puede usarse como modelo dinámico para implementar algoritmos de control y optimización.Descargas
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