:Wassermassenfluss m&W
L:
m& Luftmassenfluss
pDK : Sattdampfdruck des Gutes pDL : Sattdampfdruck der Luft
: Enthalpiefluss H&
A: Trocknerquerschnitt
Die Trocknungszone wird in 31 Schichten unter-teilt. Für jede Schicht werden die Luft- und Gut-temperatur, die Wassergehalte der Luft (Korn-zwischenluft), der Kornschalen, des Kornkerns und der gemittelte Wassergehalt des Korns be-rechnet.
Abb. 2: Gutwasserverteilung in Weizenkörnern am
Ein- und Austrag eines industriellen Getreidetrockners 3.2 Zehnschalenmodell
In diesem Modell wird das Einzelkorn in elf kon-zentrische Kugeln (Schalen) unterteilt. Das sind der Kern, die Außenschale und die neun Schalen dazwischen. Ein wesentliches Merkmal dieser Modellierung ist, dass sich der Gleichgewichts-dampfdruck an der Gutaußenschale nach einer Exponentialfunktion mit einer Zeitkonstante dem Luftdampfdruck annähert. Die Weizen-schüttung besteht aus einundzwanzig gleich großen Schichten. Der Wegschritt ist somit kon-stant.
Beide Verläufe entsprechen in etwa einer Gauß-Verteilung. Wie die Ergebnisse verdeutlichen, führt der Trocknungsprozess im vorliegenden Fall zu einer Verbreiterung der Feuchtigkeitsver-teilung. Ursache dessen ist eine ungleichmäßige Trocknung, die durch unterschiedliche Verweil-zeiten und eine ungleichmäßige Wärmebeauf-schlagung hervorgerufen werden kann.
3 Modellkurzbeschreibung Für die Berechnung des mittleren Wassergehal-tes im Korn aus den einzelnen Wassergehalts-werten der einzelnen Kugelschalen ist es not-wendig, den jeweiligen Schalenvolumina die entsprechenden Werte zu zuordnen.
3.1 Zweischalenmodell
Für das Trocknungsschüttgut Weizen wird ver-einfachend angenommen, dass im Inneren des Kornes eine einheitliche Temperatur herrscht und somit eine Unterteilung des Einzelkorns in zwei Schalen (Kern und Außenschale) prinzipiell ausreicht. Vorausschauend kann aber gesagt werden, dass das Zehn-Schalenmodell bessere Ergebnisse liefert.
Im Folgenden wird angenommen, dass jeweils der Mittelwert aus den Wassergehaltswerten zweier benachbarter Schalen den Wert für die dazwischenliegende Kugelschale darstellt.
Deshalb gilt:
Gundgleichungen:
Die Trocknungszone wird in 21 Schichten unter-teilt. Für jede Schicht werden die Luft- und Gut-temperatur, die Wassergehalte der Luft (Korn-zwischenluft), der Kornschalen, des Kornkerns und der gemittelte Wassergehalt des Korns be-rechnet.
3.3 Erste Ergebnisse (Zehnschalenmo-dell)
In den Abbildungen 3 und 4 sind die Feuchte und die Temperaturverteilung in Abhängigkeit vom zeitlichen Verlauf des Trocknungsvorgangs dargestellt.
Abb. 5 u. 6: Verteilung der Gutfeuchte in verschiede-nen Schichten in Abhängigkeit der von Trocknungs-geschwindigkeit (oben) und Temperatur (unten)
Die Verteilung der Gutfeuchte in verschiedenen Schichten bezogen auf die Trocknungsge-schwindigkeit Die Relation zwischen Guttempe-ratur und Gutfeuchte zeigen Abb. 5 und 6.
Aus Abb. 7 und 8 wird deutlich, dass der zeitli-che Verlauf der Guttemperatur grundsätzlich mit den Messergebnissen übereinstimmt. Unter-schiede sind zum Teil dadurch bedingt, dass die Messungen bei MALTRY nur alle sechs Minuten durchgeführt wurden. Die Simulation hatte ei-nen Zeitschritt von 20 Sekunden.
Abb. 3 u. 4: Zeitabhängige Feuchte- (oben) und Temperaturverteilung (unten).
Modellierung des Getreidetrocknungsprozesses für eine automa-tisierte Steuerung
Abb. 7 u. 8: Vergleich zwischen Experiment (oben) und Berechnung (unten) (vgl. /4/)
4 Experimente
Im bisherigen Bearbeitungszeitraum wurde eine Dächerschachttrockner-Versuchsanlage aufge-baut /3/. Dazu war ein grundlegender Umbau der Luftkonditionierungsanlage erforderlich, der unter Verwendung vorhandener Aggregate rea-lisiert wurde. An dieser Versuchsanlage sind Ex-perimente zur Verifizierung des mathematischen Modells vorgesehen.
5 Zusammenfassung
Die vorgestellte Modellentwicklung liefert eine Grundlage für die in den nächsten Monaten zu
erarbeitende modellgestützte Automatisierung von Dächerschachttrocknern. Zielfunktionen der Automatisierung sind schonende Trocknung, größtmöglicher Wasserentzug, minimaler Ener-gieverbrauch, kostengünstigste Trocknung. Die ersten Ergebnisse zeigen eine prinzipiell gute Übereinstimmung der Berechnungen mit Expe-rimenten, die vor Jahren von MALTRY /4/ und MEIERING /5/) vorgenommen wurden. Die pro-grammtechnische Umsetzung der genannten Modelle erfolgte in der objektorientierten Pro-grammiersprache C++ /2/.
Experiment
Zur experimentellen Überprüfung des mathema-tischen Modells werden Trocknungsversuche an einer Dächerschachttrockner-Versuchsanlage durchgeführt.
Literatur
/1/ Eilers, F.: Mathematische Modellierung der Warmluft–Getreidetrocknung unter Berück-sichtigung des Wärme- und Stoffübergangs im Einzelkorn. Diplomarbeit, Fachhochschule für Technik und Wirtschaft Berlin, 2003
Berechnung
/2/ Farkas, I.; Rendik, Z. (1997): Intermittent thin layer corn drying. JI Dry. Technol. Vol. 15 (6-8), pp. 1951-1960
/3/ Maltry und Ziegler (1995): Simulation der instationären Trocknung von Saatgutschüttun-gen unter Nutzung von Sonnenenergie, Die Mühle + Mischfuttertechnik, 1995
/4/ McFarlane et. al. (1991): Control of mixed-flow grain-driers: Development of a Feedback-plus-Feedforward Algorithm, J. agric.
Engng. Res. ,1991, 49 , pp. 243-258
/5/ Mourad, M. et. al. ( 1996): A new correla-tion for the estimacorrela-tion of moisture diffusivity in corn kernels from drying kinetics. JI Dry. Tech-nol.Vol. 14 (3-4), pp. 873-894
1 Einleitung
Die Qualitätsbestimmung von Obst in geschlos-senen Räumen ist ökonomisch bedeutend, da lagerungs- und transportbedingte Qualitätsein-bußen bei Obst und Gemüse oft hohe Verluste verursachen und darüber hinaus das Verbrau-chervertrauen schmälern.
Die empfindlichen Produkte sind, bedingt durch ihre fortschreitende Alterung, sehr schnellen physiologischen Veränderungen sowie der Infek-tion durch Mikroben unterworfen. Geeignete
Qualitätssicherungsmethoden können einen durch Verderb und Mikrobenkontaminierung be-dingten ökonomischen Schaden mindern. Ver-schiedene aufwendige Technologien können derzeit dazu eingesetzt werden, um stichpro-benartig Informationen über den Fruchtreifever-lauf im Lager zu erhalten /1/.
Prozesskontrolle der Qualität von frischem Obst und Gemüse mit Hilfe eines Multigas-Sensors
Autoren:
Dr. Manuela Zude, Dipl.-Ing.agr. Katja Wiesner, Dipl.-Ing. Manfred Linke, Dipl.-Ing. Christopher Hielscher-Tölzer, Dr. Bernd Herold, ATB;
Dr. Renate Reisch, Dr. habil. Horst Ahlers, JENASENSORIC e.V., Jena;
Dipl.-Ing. Torsten Keil, ahlerssensors GbR mbH, Jena;
Prof. Dr. Uwe Schmidt, Humboldt-Universität zu Berlin
Projekttitel:
Prozesskontrolle der Qualität von frischem Obst und Gemüse mit Hilfe eines Multigas-Sensors Projektnr.:
BMBF-FKZ: 0339992 Teilprojekt 11 Projektleiter:
Dr. Manuela Zude mzude@atb-potsdam.de
Institut für Agrartechnik Bornim e.V. (ATB) Max-Eyth-Allee 100
14469 Potsdam Projektpartner:
Institut für Agrartechnik Bornim e.V. (ATB);
JENASENSORIC e.V., Jena;
ahlers·sensors GbR mbH, Jena
Produktion Lagerung Handel
Konsument
Optimaler Erntezeitpunkt
Qualitätsmanagement
Fruchtreife/Infektion Qualitätskontrollen
Produktion Lagerung Handel
Konsument
Optimaler Erntezeitpunkt
Qualitätsmanagement
Fruchtreife/Infektion Qualitätskontrollen
Abb. 1. Für das Qualitätsmanagement in der Versor-gungskette von Obst und Gemüse werden diagnosti-sche Methoden benötigt. Dargestellt sind kritidiagnosti-sche Punkte, an denen der Einsatz von zerstörungsfreien Sensoren für die Einzelfruchtkontrolle als Entschei-dungshilfen notwendig ist.
Untersuchungen der Gaszusammensetzung wäh-rend der Lagerung oder des Transportes sollen in Zukunft kontinuierlich Auskunft über den Rei-feverlauf und Gesundheitszustand der Früchte liefern.
Im vorliegenden Beitrag wird ein Verfahren vor-gestellt, mit dessen Hilfe eine nicht destruktive Beschreibung des Produktes möglich sein könn-te. Hierbei werden Gasproben aus der Umge-bungsatmosphäre der Produkte (Headspace) mit der Multigas- SENSORiCCARD® der JENASEN-SORIC e.V., Jena analysiert. In aktuellen Labor-versuchen wurden Erdbeeren auf Symptome von Botrytis untersucht. Weiterhin wird derzeit die online Messung in einer kommerziellen Bananen-reifekammer erprobt.
2 Systementwicklung Multigas-SENSORiCCARD®
Der Sensor besteht aus einem Keramikträger, auf welchen drei Zinnoxid-Halbleiterschichten aufgebracht sind. Jede dieser drei Schichten (S1,