Identification and real time optimisation in the food processing and biotechnology industries

Laburpena

Tradicionalmente el diseño, mejora y control de procesos en la industria alimentaria y biotecnológica se fundamenta en conclusiones heurísticas basadas en años de experiencia y/o obtención de nuevos datos experimentales (condicionados por la calidad y cantidad de sensores que monitorizan el proceso) cuya sistemática se reduce a evaluar el rango de posibilidades de forma factorial, En los últimos años la evolución de los ordenadores y su comunicación con la planta está permitiendo el uso de herramientas matemáticas potentes tales como la obtención de modelos aplicables en un amplio rango de operaciones, obtención de información a partir de un número reducido de medidas y aplicables en un amplio rango de operaciones, obtención de información a partir de un número de medidas y control óptimo en línea. De hecho, la operación en línea de procesos de transporte-reacción (dentro de los que se encuadran la mayoría de ejemplos de la industria alimentaria y tecnológica) requieren disponer de información fiable sobre la dinámica del proceso y, en el caso de sistemas de parámetros distribuidos, también sobre la distribución espacial de las variables de estado que definen el comportamiento del proceso, bien para definir políticas de actuación en respuesta a perturbaciones, encontrar futuros perfiles óptimos de control o estimar parámetros inciertos en el modelo. En general, sin embargo, el número de sensores actuadores en línea disponibles es escaso (tanto por su carencia a nivel industrial como por su elevado precio) por lo que se hace necesario el desarrollo de estimación del campo y parámetros a partir de un número limitado de medidas. Con el objetivo de exponer, revisar y demostrar nuevos resultados obtenidos tanto a nivel teórico como en aplicaciones en simulación y planta, el trabajo se dividirá en dos partes: Una teórica que, más detalladamente, se centrará en los campos de: * Modelado y simulación donde se estudiará la formulación matemática de procesos de transporte-reacción desde el punto de vista fenomenológico con especial énfasis en técnicas de proyección para la reducción de la dimensionalidad de vital importancia para el desarrollo de los siguientes conceptos. * Identificación donde se abordará tanto la estimación fuera de línea de los parámetros como la estimación en línea de parámetros y estados (o observación). En la primera parte no sólo se estudiará el problema de estimación de parámetros sino que se desarrollará un ciclo de identificación dada una estructura del modelo compuesto de cuatro fases: obtención de datos experimentales, calibración del modelo, identificabilidad y diseño óptimo de experimentos basados en la matriz de información de Fisher. En la estimación en línea se abordará tanto el diseño de observadores donde las velocidades de reacción son desconocidas como la stimación en línea de estados a partir de medidas en zonas del dominio espacial óptimamente seleccionadas. * Finalmente se abordará el problema de control predictivo basado en modelo. Este campo, ampliamente utilizado en la industria biotecnológica y alimentaria, se caracteriza no sólo por obtener las futuras políticas óptimas de control permitiendo el manejo de restricciones y resolviendo el acoplamiento entre salidas y entradas de forma sistemática, sino que tiene un efecto retroactivo al ser capaz de manejar perturbaciones o incertidumbres en el modelo. Se propondrá, además, una nueva técnica de control predictivo basado en multi-modelos donde, no sólo los parámetros, sino la estructura del modelo se van actualizando cuando el desajuste entre realidad y simulación no asegure la estabilidad del lazo cerrado. En la segunda parte del trabajo las innovaciones en los conceptos teóricos desarrollados se ilustrarán en procesos de interés industrial incluyendo en algunos casos experimentos en planta piloto. Los ejemplos que se estudiarán son: * Posición óptima de sensores en el problema de convección natural (Rayleigh Bénard) * observación y posición óptima de sensores en un fermentador tubular para la producción de ácido glucónico. * Control predictivo basado en multi-modelos en un reactor tubular con recirculación. * Ciclo de identificación y control predictivo en la esterilización en autoclave de vapor.