Dynamic modelling of drying to improve processing quality of corn
AMELIORATION DE LA QUALITE AGRO-INDUSTRIELLE DU MAIS PAR LA MODELISATION DYNAMIQUE DU SECHAGE
Résumé
Maize is, in France, the second agricultural produce after wheat. To be acceptable for the industry, it has to preserve all its qualities during the drying period following harvesting. Required to reach the biochemical and biological stability of the product, the drying operation can involve a loss in wet-milling quality which is a criterion largely considered in the maize industry nowadays.
Thus it became important to consider, in addition to energetic yield and evaporation rate criteria, the wetmilling quality of the maize in order to optimize dryers design.
Automatic control is a modern way to optimize the dryers "real-time" management.
The objective of this work is to build up a simulation tool helpful for the design of dryers and control algorithms optimized with regards to energy, grain flow and quality.
The influence of a thermal shock on wet-milling quality is modelled. The quality equation thus defined is used in a drying dynamic model based on a compartmental method and developed from the thin layer to the industrial dryer.
The model, adjusted on drying kinetics under constant conditions, is used to predict the steady state of any dryer. It allows the modelling of any transient phenomena happening in industrial dryers : jumps of air temperature, drying breakdowns, cooling, condensation, air recycling...
This model is also used to predict the dynamic behaviour of dryers when a disturbance is applied and thus to test the applicability of control algorithms.
From the thin layer to the industrial dryer, simulations are compared to experimental results. A 5% mean error on the predicted moisture content of dried corn is obtained. The error on the wet-milling quality prediction is of the same order than the error due to the experimental procedure followed.
Thus it became important to consider, in addition to energetic yield and evaporation rate criteria, the wetmilling quality of the maize in order to optimize dryers design.
Automatic control is a modern way to optimize the dryers "real-time" management.
The objective of this work is to build up a simulation tool helpful for the design of dryers and control algorithms optimized with regards to energy, grain flow and quality.
The influence of a thermal shock on wet-milling quality is modelled. The quality equation thus defined is used in a drying dynamic model based on a compartmental method and developed from the thin layer to the industrial dryer.
The model, adjusted on drying kinetics under constant conditions, is used to predict the steady state of any dryer. It allows the modelling of any transient phenomena happening in industrial dryers : jumps of air temperature, drying breakdowns, cooling, condensation, air recycling...
This model is also used to predict the dynamic behaviour of dryers when a disturbance is applied and thus to test the applicability of control algorithms.
From the thin layer to the industrial dryer, simulations are compared to experimental results. A 5% mean error on the predicted moisture content of dried corn is obtained. The error on the wet-milling quality prediction is of the same order than the error due to the experimental procedure followed.
Le maïs est la deuxième production végétale française derrière le blé. Pour être valorisé dans les industries agro-alimentaires, il doit conserver au mieux ses qualités au cours du séchage qui intervient après la récolte. Cette opération, nécessaire à sa stabilisation biochimique et biologique, peut entraîner la dégradation de sa qualité amidonnière, critère désormais largement répandu dans la filière maïs.
Il est devenu important, maintenant, d'optimiser la conception des séchoirs en considérant, en plus de critères de rendement énergétique et de débit évaporatoire, la production d'un maïs de qualité amidonnière. La conduite automatique est un moyen complémentaire d'optimiser la gestion "temps réel" des séchoirs. Notre travail a consisté en la réalisation d'un outil d'aide à la conception de séchoirs et d'algorithmes de régulation optimisés en termes d'énergie, de débit et de qualité.
L'influence d'un choc thermique sur la qualité amidonnière du maïs est modélisée. L'équation qualité ainsi définie est reprise dans un modèle dynamique de séchage développé avec une méthode compartimentale, depuis la couche mince jusqu'au séchoir industriel.
Le modèle, ajusté sur des cinétiques de séchage en conditions constantes, est utilisé pour prédire le régime stationnaire de tout séchoir, existant ou non. Il permet de rendre compte de tous les phénomènes transitoires présents dans un séchoir industriel : sauts de température d'air, arrêts de séchage, refroidissement, recondensation, recyclage d'air...
Le modèle est aussi utilisé pour prédire le comportement dynamique de séchoirs soumis à des perturbations et tester ainsi les performances d'un algorithme de régulation.
De la couche mince au séchoir industriel, les simulations sont comparées aux expérimentations, en fonction des données expérimentales disponibles. Une erreur moyenne de 5% sur la prédiction est constatée pour la teneur en eau du maïs sec. L'erreur de prédiction sur la qualité est du même ordre que l'incertitude expérimentale due au test utilisé.
Il est devenu important, maintenant, d'optimiser la conception des séchoirs en considérant, en plus de critères de rendement énergétique et de débit évaporatoire, la production d'un maïs de qualité amidonnière. La conduite automatique est un moyen complémentaire d'optimiser la gestion "temps réel" des séchoirs. Notre travail a consisté en la réalisation d'un outil d'aide à la conception de séchoirs et d'algorithmes de régulation optimisés en termes d'énergie, de débit et de qualité.
L'influence d'un choc thermique sur la qualité amidonnière du maïs est modélisée. L'équation qualité ainsi définie est reprise dans un modèle dynamique de séchage développé avec une méthode compartimentale, depuis la couche mince jusqu'au séchoir industriel.
Le modèle, ajusté sur des cinétiques de séchage en conditions constantes, est utilisé pour prédire le régime stationnaire de tout séchoir, existant ou non. Il permet de rendre compte de tous les phénomènes transitoires présents dans un séchoir industriel : sauts de température d'air, arrêts de séchage, refroidissement, recondensation, recyclage d'air...
Le modèle est aussi utilisé pour prédire le comportement dynamique de séchoirs soumis à des perturbations et tester ainsi les performances d'un algorithme de régulation.
De la couche mince au séchoir industriel, les simulations sont comparées aux expérimentations, en fonction des données expérimentales disponibles. Une erreur moyenne de 5% sur la prédiction est constatée pour la teneur en eau du maïs sec. L'erreur de prédiction sur la qualité est du même ordre que l'incertitude expérimentale due au test utilisé.
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