En este artículo se describe una aplicación para el diagnóstico energético de plantas azucareras que ha sido desarrollada en el Centro de Tecnología Azucarera. Esta herramienta toma datos del proceso real y mediante la utilización de un modelo estacionario del proceso y algoritmos de reconciliación de datos, basados en técnicas de optimización, es capaz de proporcionar información acerca de variables no medidas, detectar desviaciones de las variables medidas y calcular índices relacionados con la eficiencia energética. Dado que la aplicación se va a particularizar para diferentes fábricas, se han desarrollado herramientas que permiten una rápida reconfiguracíón y reutilización de código. Para ello se ha construido una librería de modelos estacionarios, modulares, parametrizables y reutilizables y se ha empleado un SCADA configurable de desarrollo propio.
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Vol. 6. Núm. 3.
Páginas 68-75 (julio 2009)
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Análisis en línea del estado energético de plantas azucareras
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Resumen
Palabras clave:
Aplicaciones industriales del control de procesos
Modelado de procesos e identificación
optimización en tiempo real
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Referencias
[Alves et al., 2006]
R. Alves, J.E. Normey-Rico, A. Merino, L.F. Acebes, C. de Prada.
EDUSCA (EDUCATIONAL SCADA): Features and Applications.
7th IFAC Symposium in Advances in Control Education. ACE 2006,
[Bagajewicz and Sanchez, 2000]
Bagajewicz, Sanchez.
Reallocation and upgrade of instrumentation in process plants.
Computers and Chemical Engineering, 24 (2000), pp. 1945-1959
[Bagajewicz, 2001]
M.J. Bagajewicz.
Process Plant Instrumentation: Design and upgrade.
Thechnomic Publications, (2001),
[Bagajewicz et al., 2005]
Bagajewicz, Markowski, Budek.
Economic value of precision in the monitoring of linear systems.
AIChE Journal, 4 (2005), pp. 1304-1309
[Chuaprasert et al., 1999]
Chuaprasert, Douglas, Minh Nguyen.
Data reconciliation of an agitated thin film evaporator using Aspenplus.
Journal of food engineering, 39 (1999), pp. 261-267
[Crowne, 1996]
C.M. Crowne.
Data reconciliation progess and challenges.
Journal of Process Control, 6 (1996),
[De Prada et al., 2002]
C. De Prada, C. Alonso, F. Morilla.
Supervision and advanced control in a beet sugar factory.
Computational Techniques in Food Engineering,, (2002), pp. 103-112
[Dynasim, 2008]
Dynasim (2008). http://www.dynasim.se
[2008]
EA (2008). EcosimPro by EA Internacional, Dynamic Modeling & Simulation Tool, http://www.ecosimpro.com
[Frant and Jurguen, 2002]
Frant I. and Jurguen L. (2002). OPC-Fundamentals, Implementation and Application, 2002.
[Gordon, 2000]
A. Gordon.
Programación COM y COM+.
Ed. Anaya Multimedia, (2000),
[Kelly, 2004]
Kelly.
Techniques for solving industrial nonlinear data reconciliation problems.
Computers and Chemical Engineering, 28 (2004), pp. 2837-2843
[Kuehn and Davidson, 1961]
Kuehn, Davidson.
Computer control. II. Mathematics of control.
Chemical Engineering Progress, 57 (1961), pp. 44-47
[Liebman et al., 1992]
Liebman, Edgar, Lasdon.
Efficient data reconciliation and estimation for dynamic processes using nonlinear programming techniques.
Computers and Chemical Engineering, 16 (1992), pp. 963-986
[Mathcore, 2008]
Mathcore (2008). http://www.mathcore.com
[Mazaeda and De Prada, 2003]
R. Mazaeda, C. De Prada.
Real Time Optimisation of a Sugar Factory.
CITS proceedings Madrid,
[Mc Ginnis, 1982]
R.A. Mc Ginnis.
Beet sugar technology.
3d Edition, Beet Sugar Development Foundation, (1982),
[Merino and Acebes, 2005]
A. Merino, L.F. Acebes.
A training simulator for the evaporation section of a beet sugar production process.
The 2005 European Simulation and Modelling Conference,
[Merino, 2008]
Merino A. (2008). Librería de modelos del cuarto de remolacha de una industria azucarera para un simulador de entrena-miento de operarios. Tesis Doctoral. Univ. de Valladolid.
[Mingfang et al., 2000]
Mingfang, Bingzhen, Bo.
An Integral approach to dynamic data rectification.
Computers and Chemical Engineering, 24 (2000), pp. 749-753
[Modelica, 2008]
Modelica (2008). http://www.modelica.org.
[NAG, 2008]
NAG (2008).Numerical Algorithm Group. http://www.nag.co.uk
[Narasimhan and Jordache, 2000]
Narasimhan, Jordache.
Data reconciliation and gross error detection—an intelligent use of process data.
Gulf Publishing Company, (2000),
[Ripps, 1965]
Ripps.
Adjustment of experimental data.
Chemical Engineering Progress Symposium Series, 61 (1965), pp. 8-13
[Sabadi et al., 1991]
R. Sabadi, C.M. Armas, V. de Fernandez, F. Rodriguez, A. Torres, Vega E. de la.
SIMFAD: Un sistema para la simulación de fábricas de azúcar y derivados Parte I: Descripción de módulos de procesos.
Cuba Azúcar, 25 (1991),
[Sabadi et al., 1992]
R. Sabadi, R. Hurtado, F. Nieto, A. Priede, D. Fernandez, J. Mesa.
SIMFAD: Un sistema para la simulación de fábricas de azúcar y derivados. Parte II: La estructura computacional.
Cuba Azúcar, 26 (1992), pp. 3-9
[Schulze and Fietz, 2005]
B.-C. Schulze, N.-K. Fietz.
Magnagement Systems-Software Solutions for today's sugar industry.
International Sugar Journal, 107 (2005), pp. 104-109
[Schulze and Tzschätzsch, 2003]
B.-C. Schulze, O. Tzschätzsch.
Magnagement & Expert Systems Online-Tools for Sugar Processing.
SIT Proceedings Hamilton Island,
[Simpson et al., 1991]
Simpson, Voller, Everett.
An efficient algorithm for mineral processing data adjustment.
International Journal of Mineral Processing, 31 (1991), pp. 73-96
[Sobol’ and Kucherenko, 2005]
I.M. Sobol’, S.S. Kucherenko.
Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models.
Review: Wilmott Magazine, 1 (2005), pp. 56-61
[Soderstrom and Himmelblau Edgar, 2003]
Soderstrom, Himmelblau Edgar.
A mixed integer nonlinear optimization based approach to simultaneous data reconciliation and bias identification.
Proceedings of the FOCAPO-2003 conference Coral Springs,
[Toja and Biegler, 1991]
Toja, Biegler.
Simultaneous strategies for data reconciliation and gross error detection of nonlinear systems.
Computers Chemical Engineering, 15 (1991), pp. 679-690
[Tong and Crowne, 1995]
H. Tong, C. Crowne.
Detection of gross errors in Data Reconciliation by principal component analysis.
AIChE Journal, 41 (1995), pp. 1712-1722
[Urbaniec, 1989]
K. Urbaniec.
Modern Energy Economy in beet sugar factories.
Ed. Elsevier, (1989),
[Van der Poel et al., 1998]
P.W. Van der Poel, H. Schiweck, T. Schwartz.
Sugar Techonology: Beet and Cane Sugar Manufacture.
Ed. Bartens, (1998),
[Weiss, 1999]
W. Weiss.
SugarsTM for Windows a revolucionary update.
CITS proceedings Antwerp,
[Wongrat et al., 2005]
Wongrat, Srinophakun, Srinophakun.
Modified genetic algorithm for nonlinear data reconciliation.
Computers and Chemical Engineering, 29 (2005), pp. 1059-1067
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