- SEMINARIO - Modelado, estimación y control. Aplicaciones en el proceso de cristalización en la industria azucarera

DISERTANTE: Ing. Humberto Morales, del Instituto de Automática, FI, UNSJ - CONICET.
RESUMEN: La fabricación industrial del azúcar abarca múltiples subprocesos consecutivos, siendo la cristalización uno de los más significativos. La cristalización se clasifica como una operación unitaria cuyo objetivo es extraer, en forma de cristales, el soluto disuelto en una solución de sacarosa.
Esta tesis aborda los desafíos asociados al proceso de cristalización de sacarosa en la industria azucarera, con un enfoque particular en el monitoreo y control de la sobresaturación, que constituye la variable principal del proceso y no puede medirse directamente.
En esta investigación, se desarrolló un modelo matemático simplificado para describir el proceso de cristalización en la industria azucarera. Además, se propone un modelo de sobresaturación para describir la evolución de esta variable en el proceso. Los parámetros de ambos modelos se estimaron con datos reales tomados del caso de estudio.
Posteriormente, se diseñó un estimador de sobresaturación basado en los modelos previamente desarrollados. Las estimaciones de la sobresaturación y sus errores se obtienen indirectamente en tres pasos. Primero, se estiman los estados del modelo de cristalización y sus varianzas mediante un Filtro de Kalman Unscented. Luego, la sobresaturación estimada se obtiene sustituyendo los estados estimados en el modelo de sobresaturación. Por último, se calculan el sesgo y la varianza del estimador para obtener los límites de error de tres desviaciones estándar.
Finalmente, se exploran diversas estrategias para el control del proceso, resultando favorables aquellas que utilizan la sobresaturación como variable controlada. Con el objetivo de mejorar el control del proceso, se propone una referencia de sobresaturación variable que incorpora la curva de ebullición en el control de la sobresaturación. En el seguimiento de la referencia variable, se utiliza un controlador PID y un controlador predictivo basado en modelo no lineal (CPMBN).
La presentación se podrá ver on-line en el canal de YouTube del INAUT.