Descripció del projecte
La generación de frío industrial tiene especial relevancia en la economía mundial ya que es un factor clave para la conservación de los alimentos y que conlleva un gran consumo de energía. Con el aumento del coste energético y el coste asociado al producto que eso supone, es fundamental optimizar la eficiencia de los sistemas de generación así como tener la capacidad de anticiparse a posibles mal-funcionamientos de la instalación.
Un sistema de generación de frío industrial consta de diversos equipos, hasta la fecha se ha trabajado para mejorar el rendimiento de cada máquina por separado, sin embargo, el enfoque de trabajar con todo el sistema en global aún no ha sido suficientemente explotado. El paradigma de la Industria 4.0, que pretende la integración de los procesos productivos con las nuevas tecnologías de la información y comunicaciones, proporciona un entorno ideal para el abordaje de la problemática de la modelización basada en datos de este tipo de plantas.
El proyecto tiene como objetivo central maximizar la eficiencia de la planta de generación de frío industrial y minimizar el coste de funcionamiento. Para ello la investigación se centrará en la modelización basada en datos de la planta que permita: (i) determinar el punto de operación óptima del conjunto de la maquinaria de la planta, (ii) realizar una supervisión del comportamiento global de la planta (monitorización inteligente), (iii) identificar posibles desviaciones respecto el funcionamiento ideal y (iv) generar las consignas de funcionamiento adecuadas para poder reconducir a la planta de vuelta al punto deseado.
Se investigará en la aplicación de técnicas de análisis y modelado multivariable, basadas en inteligencia artificial, y minería de datos para el reconocimiento de los patrones en las variables analizadas, asociados a los diferentes estados de operación de la planta. Se pretende modelar no solo los estados de operación estacionarios, sino también las transiciones entre diversos puntos de operación. En cuanto a las variables a utilizar, se investigará las capacidades de modelado y análisis con las señales ya utilizadas en el propio control de la maquinaria.
La precisión de los modelos basados en datos depende fundamentalmente de la variabilidad de la planta a modelar, siendo elevada en el caso de la planta de generación de frío industrial. El problema se abordará realizando un análisis previo, mediante técnicas de minería de datos y clusterización, de los diferentes puntos de operación de la planta y de las transiciones entre ellos. De esta manera el modelo global de la planta se subdividirá en modelos para las situaciones estacionarias correspondientes a cada uno de los estados considerados, más los modelos de las transiciones entre ellos. Finalmente, en base a los modelos de planta generados, se propondrán los algoritmos de optimización de consignas que permitan reconducir a la planta al punto de operación óptimo en caso de detección de deriva del mismo.
La metodología propuesta permitirá optimizar el compromiso precisión-generalización propio de los modelos basados en datos, ya que los diferentes modelos a desarrollar se centrarán en casuísticas concretas, siendo por lo tanto muy precisos, y la fusión de todos ellos nos permitirá obtener un modelo general de la globalidad de la planta.
Los objetivos que se pretende alcanzar con el desarrollo del proyecto presentado son los siguientes:
– Análisis de la planta de generación de frío industrial identificando los diferentes puntos de operación determinando la eficiencia de la planta en
cada uno, así como las transiciones entre cada uno de los puntos identificados.
– Propuesta de indicadores para la caracterización e identificación de los puntos de operación de la planta y de las transiciones entre ellos
– Propuesta de modelos basados en datos del comportamiento de las variables de planta para la situación estacionaria en cada punto de
operación y en las transiciones entre éstos.
– Propuesta de algoritmos de monitorización inteligente para la supervisión on-line del punto de operación de la planta y la detección de
desviaciones sobre el estado óptimo.
– Propuesta de algoritmos, basados en el modelo general de planta, para la optimización de consignas de operación que permitan revertir las
desviaciones de la planta del punto de operación óptimo.
Los participantes en el proyecto son la Corporación Alimentaria Guissona S.A y la Universitat Politècnica de Catalunya a través de su grupo de investigación MCIA. El Grupo Alimentario Guissona cuenta con una amplia experiencia en el sector agroalimentario abordando todas las actividades ganaderas, industriales y comerciales. En el proceso industrial cuenta con unas equipadas y modernas instalaciones, donde destacan las cámaras frigoríficas para conservación de alimentos con las plantas de generación de frío industrial asociadas. La empresa está en posesión de la certificación de calidad ISO 9001 de todos los procesos, el certificado ISO 22000 que garantiza que los productos cárnicos producidos y comercializados son 100% seguros, y el nuevo certificado ISO 14001 de gestión ambiental. Por su parte el grupo MCIA, posee el conocimiento y experiencia necesaria en el campo del diagnóstico y monitorización industrial, para garantizar la consecución de todos los objetivos científicos que plantea la presente propuesta de proyecto.
