MODELACIÓN SECADOR DOBLE TAMBOR, SECADO TIPO DRUM DRYER

Abstract

La Industria de Alimentos, de cara al futuro se ha planteado nuevos desafíos, entre estos podemos mencionar el uso de residuos y desechos generados en la elaboración de productos, que ahora pasan a ser productos comercializables. En esta categoría se encuentra la cáscara de manzana, que para mantener sus propiedades debe ser deshidratada, un secado eficiente tiene una directa relación en la calidad y costos finales del producto. Esta investigación hace uso de la modelación matemática, para predecir el contenido de humedad del producto, durante el proceso de secado. Se revisó en literatura existente, los diferentes modelos teóricos, con la finalidad de elegir el que mejor se ajuste a las condiciones del secador del laboratorio. El modelo semi-empírico para la cinética de secado desarrollado por G. Trystram y J. Vasseur en 1992, que posee 5 parámetros a determinar, fue el seleccionado. La experimentación consistió en diferentes pruebas de secado, a distintas temperaturas (110, 120, 124, 130 y 140 <U+00BA>C) y diferentes tiempos, estos datos experimentales, son introducidos en el modelo seleccionado y con la ayuda de un software matemático (MATLAB), se encontraron los valores de los parámetros, conjuntamente con las gráficas de humedad en el tiempo (X v/s t). Al comparar los resultados de la modelación con los datos experimentales, se logró buena aproximación para tiempos superiores a los 100[s], para tiempos inferiores a estos el resultado no fue óptimo, y ocuparon la mayor parte del error, lo que se aprecia claramente en la curva de 130 <U+00BA>C, el error acumulado a los 85[s] es más del 40% del error total del modelo, con una subestimación superior al 13%. La comparación de los demás puntos respectos a los datos experimentales entrega errores menores al 5% en su mayoría, lo cual está dentro del rango esperado. A la vez, se introduce una modificación al modelo cinético agregando un nuevo parámetro. Los resultados obtenidos fueron satisfactorios, se redujo el error total en más de un 35%, sin embargo el punto bajo los 100[s] aumentó su preponderancia dentro del error total, siendo de más del 67% de este. En conclusión las curvas generadas presentan una buena aproximación para tiempos superiores a los 100 [s], no sucediendo lo mismo para tiempos inferiores a este, debido a la escasez de datos. Por lo tanto se recomienda aumentar la cantidad de datos experimentales con la finalidad de robustecer el modelo y determinar el comportamiento aproximado de la curva de secado bajo los 100[s].