Facultad Regional Córdoba

La cerveza es una de las bebidas más antiguas de la humanidad. La elaboración de cerveza se realiza en dos etapas; la maceración de cebada malteada para obtener el mosto y la fermentación, mediante la cual se obtiene alcohol y dióxido de carbono, por acción de la levadura. Bamforth [1] presenta un estudio sobre la evolución del proceso de elaboración de cerveza, en el que se relacionan los procedimientos e ingredientes, con la calidad del producto. El objetivo de un proceso de maceración es la conversión del almidón de los granos malteados en azúcares fermentables que puedan ser consumidos por la levadura, una vez que sea agregada al mosto obtenido. El azúcar producido en la maceración es clave para determinar el porcentaje de alcohol que generará posteriormente por la levadura y también la densidad del mosto. Esto condiciona el rendimiento general del proceso e incide directamente en la cantidad de litros de producto final que se obtiene. Existen distintos tipos de maceración: por infusión única, térmica, por decocción y escalonada. ´Esta ´ultima consiste en la realización de un pre-proceso que permite a ciertas enzimas convertir proteínas en aminoácidos, antes de la sacarificación (transformación de los polisacáridos en azúcares fermentables). Estas enzimas, además, facilitan la hidrólisis de almidones más complejos durante dicho proceso. Por ejemplo, se puede implementar un proceso de maceración de 35/55 ºC para que la enzima proteasa hidrolice proteínas en aminoácidos; luego llevar la temperatura a 60/65 ºC, rango en el cual actúa la beta amilasa, convirtiendo el almidón en maltosa y glucosa; y finalmente se lleva la temperatura al rango de 65/75 °C, propiciando que la alfa amilasa transforme al almidón en azúcares fermentables. Este es muy utilizado debido a que permite emplear maltas de menor calidad y precio y aun así obtener un producto de mayor aptitud. Como contraparte, el proceso es más complejo. En varios trabajos se estudia la importancia del control térmico en relación al proceso de elaboración de cerveza, para lograr las particulares características en el producto. Blanco y col. [2] estudian en detalle el proceso químico mediante el cual se generan los compuestos en la fabricación de cerveza. El trabajo tiene por objetivo determinar cuáles son los parámetros del proceso que se deben controlar para lograr una rápida adaptación a la preferencia del público consumidor, en cuanto a la ligereza del producto. En [3] se evalúan los métodos de producción tendientes a reducir o eliminar el alcohol presente en la cerveza. En todos estos trabajos, destaca la maceración escalonada, debido a la posibilidad que genera la regulación continua de la temperatura. El sistema de maceración escalonada está constituido por un recipiente donde se vierte una mezcla de agua y cebada. En dicho sistema se eleva la temperatura de la solución de forma progresiva. Los diferentes “escalones” de temperatura permiten extraer los distintos compuestos del grano, como así también el almidón necesario para la fermentación. El sistema de maceración debe contar con algún mecanismo de calentamiento como por ejemplo un quemador o un intercambiador de calor, incluyendo un sistema de reflujo, que permita homogeneizar la temperatura del fluido a controlar. En [4] Violino y col. resumen los sistema de bajo volumen de producción que se encuentran actualmente en el mercado. Los comúnmente utilizados son los sistemas RIMS (Recirculating Infusion Mash System) y HERMS (Heat Exchange Recirculating Mash System). ´Este último utiliza un intercambiador de calor como elemento de transferencia de energía. Para llevar a cabo la regulación de temperatura en la maceración escalonada, es necesario el desarrollo de un sistema de control. El controlador más ampliamente utilizado en la industria es el PID (Proporcional Integral Derivativo). Éste se basa en un algoritmo de regulación que calcula la desviación o error entre valores medidos y deseados por medio de realimentación. El algoritmo de control PID incluye tres parámetros: el proporcional, el integral y el derivativo. El término proporcional depende del error actual, el integral, de los errores pasados, mientras que el derivativo es una predicción de los errores a futuro. La suma de estas tres acciones es usada para ajustar el proceso por medio de un elemento de control, como la posición de una válvula que regula el caudal de gas de un quemador. Por otro lado, los métodos difusos son empleados para el ajuste de los parámetros del controlador. Dichos métodos interpretan la variación del error del sistema, como así también su derivada, aplicando funciones matemáticas diseñadas para clasificar su funcionamiento en rangos predeterminados. Dependiendo de la banda en la que se sitúa la respuesta del sistema, será el valor que adquieran los parámetros del controlador. La herramienta matemática con la cual se lleva a cabo este proceso es conocida como lógica difusa [5]. Esta técnica es ampliamente utilizada en control de procesos, asignando grados de veracidad a las variables de entrada, en base a la naturaleza del proceso a controlar. Dicha lógica puede generar infinitos estados entre dos límites previamente establecidos. En este sentido, los parámetros del controlador se generan como una sumatoria de las entradas del sistema, ponderadas por la lógica del modelo diseñado. Como consecuencia, a medida que varía la respuesta del sistema, el controlador se adapta para responder más eficientemente a dichas variaciones. Este método permite la adaptación del controlador a las variaciones de la planta, que en el caso del proceso seleccionado, son de naturaleza no lineal. Al mismo tiempo garantiza el correcto funcionamiento ante posibles perturbaciones o inclusive incertidumbres no contempladas en el modelo de la planta. La metodología empleada en este trabajo está fundamentada en el estudio llevado a cabo por Weeks [6], en el cual se implementa un sistema de bajo costo, constituido por un PID acoplado a un controlador para regular la maceración de cerveza. Esto es apto para ser aplicado por emprendedores con bajo nivel de producción, tales como las micro cervecerías. Con esta premisa se implementará un controlador que consta de un PID de ganancia tabulada por método difuso, tal como el expuesto en el trabajo de Zhao y col. [7]. Este tipo de controladores ya está siendo implementado en el proceso de fermentación de la cerveza, tal como se pone de manifiesto enWang y col. [8]. En este sentido, implementarlo en el método de maceración, implicaría una mejora en el desempeño de todo el proceso productivo.

Los transformadores de potencia son fundamentales en el funcionamiento de los sistemas eléctricos de potencia, ya que son las máquinas eléctricas encargadas de transformar la energía de forma que sea posible transportar grandes cantidades de ésta con tensiones muy elevadas con un alto impacto a nivel del subtransporte y de la distribución, y por ende del área que abarca el servicio eléctrico. Siendo los transformadores de potencia un equipo tan crítico dentro de un sistema eléctrico, resultará fundamental disponer de las herramientas necesarias para poder gestionar de manera eficiente la cargabilidad de estos equipos. En vista a lo anteriormente descripto, se planteó como objetivo de este trabajo el diseño y el desarrollo de un algoritmo con la definición de herramientas asociadas al problema de la vida del transformador de potencia (vida por unidad, factor de aceleración de envejecimiento y punto más caliente), aplicando el uso de las guías de sobrecargas de emergencias en el marco de la norma IEC 60076-7, para gestionar su historia de vida en escenarios de incertidumbre (en base a pronósticos climáticos y en emergencias), para un manejo eficiente. Usando una base de datos anual de una Estación Transformadora típica del Centro de Control de la EPEC de la Provincia de Córdoba, Argentina, se dispusieron de registros diarios; con este historial y haciendo uso de las recomendaciones de la IEC 60076-7, se analizó y se desarrolló un escenario de posibles tuplas de valores definidas como K1, K2 y TK2, que describen el estado de carga diaria de los transformadores, valores bases previos a situaciones de emergencias. Para ello, se definió una función de correspondencia entre los valores históricos de éstas variables, el valor actual y escenarios de sobrecargas de emergencia. Luego, a través del algoritmo de predicción, se generaron los valores futuros de la tuplas con sus respectivas varianzas. Se observó que las varianzas aumentaron conforme lo hace el horizonte de predicción como es de esperar en este tipo de técnicas. En base a los resultados obtenidos en el caso práctico desarrollado, se ha definido y utilizado una técnica que permite obtener indicadores precisos que ayudan a programar y gestionar con precisión la curabilidad en situaciones de sobrecarga de emergencia de los transformadores de potencia.

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