Real time optimization of the sterilization process in a canning industry

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Title: Real time optimization of the sterilization process in a canning industry
Author: Vilas, Carlos; Alonso, Antonio A.
Abstract: Sterilization process is aimed to inactivate potentially harmful microorganisms. To that purpose the packaged food is subject to a time/temperature profile. In the canning industry such profiles are chosen based on the experience of the operator. In the presence of perturbations, such as steam supply problems, operators must react and design new profiles which, in most of the cases, are too conservative and/or may lead to the batch rejection, either because of quality or safety reasons. In order to overcome this problem, we propose in this work a model based real time optimization (RTO) strategy. The model, which describes the different relevant aspects of the plant (retort/can temperature, color dynamics, microorganism lethality, energy consumption, etc.) is used to predict the behavior of the system. Plant measurements are taken periodically and, in the event of a perturbation, an optimization procedure is run to compute a new time/temperature profile based on the past measurements.El proceso de esterilización está dirigido a inactivar microorganismos potencialmente dañinos. A tal fin, los alimentos envasados están sujetos a un perfil de tiempo / temperatura. En la industria de la industria conservera, estos perfiles se eligen en función de la experiencia del operador. En presencia de perturbaciones, como problemas de suministro de vapor, los operadores deben reaccionar y diseñar nuevos perfiles que, en la mayoría de los casos, son demasiado conservadores y / o pueden provocar el rechazo del lote, ya sea por razones de calidad o seguridad. Para superar este problema, proponemos en este trabajo una estrategia de optimización en tiempo real (RTO) basada en un modelo. El modelo, que describe los diferentes aspectos relevantes de la planta (temperatura de réplica / lata, dinámica del color, letalidad de microorganismos, consumo de energía, etc.) se utiliza para predecir el comportamiento del sistema. Las mediciones de la planta se toman periódicamente y, en el caso de una perturbación, se ejecuta un procedimiento de optimización para calcular un nuevo perfil de tiempo / temperatura basado en las mediciones anteriores.
Description: Comunicación presentada a las XXXIX Jornadas de Automática, celebradas en Badajoz del 5 al 7 de Septiembre de 2018 y organizada por la Universidad de Extremadura
URI: http://hdl.handle.net/10662/8532
Date: 2018


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