UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA EQUINOCCIAL
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
CARRERA DE INGENIERÍA MECATRÓNICA
DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DEL SISTEMA DE
CONTROL PARA EL SISTEMA DE EXTRACCIÓN DE
GAS DE DESECHOS SÓLIDOS EN UNA PLANTA
GASIFICADORA
TRABAJO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO MECATRÓNICO
DARÍO GONZALO RODRÍGUEZ PORTILLA
DIRECTOR: ING. GONZALO EFRAÍN GUERRÓN LÓPEZ. MSc.
Yo DARÍO GONZALO RODRÍGUEZ PORTILLA, declaro que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.
La Universidad Tecnológica Equinoccial puede hacer uso de los derechos correspondientes a este trabajo, según lo establecido por la Ley de Propiedad Intelectual, por su Reglamento y por la normativa institucional vigente.
_________________________ Darío Gonzalo Rodríguez Portilla
CERTIFICACIÓN
Certifico que el presente trabajo que lleva por título “Diseño e implementación del sistema de control para el sistema de extracción de
gas de desechos sólidos en una planta gasificadora”, que, para aspirar al
título de Ingeniero Mecatrónico fue desarrollado por Darío Gonzalo Rodríguez Portilla, bajo mi dirección y supervisión, en la Facultad de Ciencias de la Ingeniería; y cumple con las condiciones requeridas por el reglamento de Trabajos de Titulación artículos 18 y 25.
___________________
Ing. Gonzalo Guerrón López. MSc.
DIRECTOR DEL TRABAJO
DEDICATORIA
A mi madre, la ingeniera más sabia y experimentada que he conocido en el transcurso de mí vida, que me enseñó cómo cambiar al mundo con amor y conocimiento siempre pensando en el bien común.
Agradezco a Dios por colmarme de bendiciones durante esta etapa de mi camino y por colocar a las personas correctas en mi vida.
i
ÍNDICE DE CONTENIDOS
ÍNDICE DE CONTENIDOS ... i
ÍNDICE DE ECUACIONES ... iii
ÍNDICE DE FIGURAS ... iv
INDICE DE TABLAS ... vii
INDICE DE ANEXOS ... viii
RESUMEN ... ix
ABSTRACT ... x
1. INTRODUCCIÓN ... 1
2. MARCO TEÓRICO ... 3
2.1. GASIFICADOR ... 3
2.1.3. Gasificación ... 6
2.2. SISTEMAS DE CONTROL PARA GASIFICADORES ... 8
2.2.3. Sistema de control difuso ... 10
Arreglo de compuertas lógicas programables en campo (FPGA): ... 18
Sistemas de control en tiempo real (RT) ... 20
2.3. ADQUISICIÓN DE SEÑALES. ... 21
2.3.1. Sensores ... 21
Sensor de temperatura ... 21
Sensor de Presión... 22
ii
4. DISEÑO DEL SISTEMA ... 29
4.1 . SELECCIÓN DE HARDWARE... 31
4.2 DISEÑO DE SOFTWARE ... 39
4.4. MONTAJE ... 48
5. ANÁLISIS DE RESULTADOS ... 52
5.1. DIAGNÓSTICO ... 54
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ... 56
6.1. CONCLUSIONES. ... 56
6.2. RECOMENDACIONES. ... 58
7. Anexos ......65
Anexo 1. Esquema de conexión de los sensores de concentración, versión de 4-20 mA. ... 65
Anexo 2. Esquema de conexión de la electroválvula proporcional ... 66
iii
ÍNDICE DE ECUACIONES
Ecuación [1] Definición de un conjunto difuso ... 12
Ecuación [2] Conjunto difuso continuo ... 12
Ecuación [3] Conjunto difuso discreto ... 13
Ecuación [4] Soporte de un conjunto difuso ... 13
Ecuación [5] Unión de conjunto difuso ... 17
Ecuación [6] Intersección de un conjunto difuso ... 17
iv
Figura 1.Tecnologías para aprovechar la biomasa ... 4
Figura 2. Cultivos energéticos y su procesamiento ... 5
Figura 3.Tipos de Gasificador ... 6
Figura 4. Proceso básico de gasificación ... 7
Figura 5. Operación de un sistema difuso ... 11
Figura 6. Ejemplo de medición de temperatura... 13
Figura 7. Función de pertenencia triangular ... 14
Figura 8. Función de pertenencia tipo S ... 15
Figura 9. Función de pertenencia Gaussiana ... 16
Figura 10. Función de pertenencia trapezoidal ... 16
Figura 11. FPGA Artix-7 ... 19
Figura 12. Sistema embebido para obtener datos usando FPGA y RT ... 20
Figura 13. Diafragma común ... 24
Figura 14. Líneas de absorción de gases comunes ... 25
Figura 15. Símbolos típicos de un diagrama P&ID ... 27
Figura 16. Metodología mecatrónica ... 29
Figura 17. cRIO-9082 ... 31
Figura 18. NI 9205 ... 32
v
Figura 20. NI 9263 ... 33
Figura 21. NI 9403 ... 34
Figura 22. Sistema HMI TCP-2212 ... 34
Figura 23. Sensor de temperatura ... 35
Figura 24. Sensor de presión KOBOLD B075 ... 36
Figura 25. Sensor de concentración de CO ... 36
Figura 26. Sensor de concentración de CO2. ... 37
Figura 27. Sensor de concentración de H2. ... 38
Figura 28. Electroválvula proporcional ... 38
Figura 29. Asistente de diseño difuso ... 41
Figura 30. Ingreso de funciones de pertenencia ... 41
Figura 31. Ingreso de reglas de operación del sistema ... 42
Figura 32. Proyecto de control y módulos seleccionados. ... 43
Figura 33. Programa de adquisición de señales de temperatura ... 44
Figura 34. Lectura y calibración de los sensores de concentración ... 45
Figura 35. Control difuso en REAL TIME. ... 46
Figura 36. Control automático de la gasificadora ... 47
Figura 37. Control manual de la gasificadora ... 47
Figura 38. Sistema de visualización de reglas difusas ... 48
Figura 39. Ensamblaje del sistema de control ... 48
Figura 40. Ensamblaje de los elementos de control y protección ... 49
vi Figura 43. Sistema de control localizado en planta ... 51
Figura 44. Cámara termográfica marca FLUKE ... 55
vii
INDICE DE TABLAS
Tabla 1. Tipos de termocuplas ... 22
Tabla 2: Datos promedio diario. ... 52
Tabla 3: Gas de síntesis esperado ... 53
viii
ix
RESUMEN
El proyecto de tesis titulado “Diseño e implementación del sistema de control para el sistema de extracción de gas de desechos sólidos en una planta gasificadora”, implementada en el Instituto Nacional de Eficiencia Energética y Energías Renovables (INER), fue diseñado con la finalidad de adquirir señales de temperatura, presión y concentración de gas para controlar el proceso de gasificación de biomasa en la planta prototipo construida por el INER.
La metodología utilizada para desarrollar este proyecto permitió encontrar las variables más relevantes del proceso, analizar estos datos y adecuarlos al sistema de control. Para la selección de los componentes físicos se utilizó la metodología de diseño mecánico, la cual contribuyó a la correcta selección de los elementos basándose en la información previamente recolectada y finalmente la metodología del desarrollo de software estableció los parámetros esenciales que debía cumplir el sistema de acuerdo a las necesidades del usuario final.
Este sistema tuvo la capacidad de adquirir las señales mencionadas, escaló estos valores a un parámetro comprensible para el operador, permitió visualizar el proceso, reaccionó frente a situaciones de emergencia y fue capaz de introducir un control manual de los actuadores en caso de ser requerido. Las variables adquiridas fueron tratadas en tiempo real gracias al sistema cRIO-9082, el cual integró un sistema de programación FPGA y memoria RAM, con lo cual el tratamiento de señales fue rápido y eficiente. Este sistema de control cuenta con una interfaz humano-máquina muy amigable para el operador, y permitió la programación del sistema y de sus reglas lógicas de una manera visual.
x
ABSTRACT
The fuzzy control system designed and shown in this document, works for acquiring temperature, pressure and gas concentration signals for controlling a biomass gasification process in a prototype plant. This system has the capacity getting the mentioned signals; scale them to an understandable value for an operator, process visualization, fast actions in emergency situations, and allows a manual control if the process requires it. All the values from the sensors are treated in real time thanks to the cRIO-9082 logical controller. This controller has an FPGA and RAM memory which helps in efficiency and quick variables treatments. This control system has a friendly human-machine interface for the operator and allows him to program new fuzzy rules using a visual system.
In the upcoming chapters, we present the used elements to accomplish all the proposed objectives, the hardware design and the real time program. The fuzzy control system has the ability for acquiring voltage, current and resistant values; with these advantages we could use various sensors with different operations.
The used methodology helped to acquire all the signals, analyze them and threat them in the control systems. For physical selection we used the mechanical methodology which helped us to choice the best elements. Finally we introduce to this project the software development methodology to labor in the software; following this steps contributed to develop the control system software.
1 El Ecuador enfrenta el cambio climático actual con varias barreras, lo que representa un ataque directo a nuestra biodiversidad, principalmente en el uso de energías de origen fósil. Nuestro país es productor de materias primas, principalmente agrícolas, la cual presenta potencial energético aprovechable. (INER, 2013)
Este producto biológico, conocido como biomasa, encierra en sus enlaces químicos energía producida gracias a la fotosíntesis, la misma que pude ser extraída por diferentes procesos termoquímicos como la combustión, pirolisis y la gasificación. El proceso de combustión rompe los enlaces químicos directamente mientras que los dos procesos restantes permiten la transferencia de energía a productos secundarios en forma líquida o gaseosa, estos elementos son ideales para hornos y motores diseñados para este tipo de combustibles. De esta manera, la biomasa puede convertirse en un reemplazo excelente para combustibles de origen fósil. (Nagel, 2009)
2 La planta mencionada fue desarrollada con el fin de mitigar el impacto ambiental de los combustibles fósiles en nuestro medio y conservar nuestra riqueza natural. En estos procesos se incluyó un sistema inteligente capaz de actuar frente a cualquier situación de emergencia y realizar una producción inteligente y amigable con el ambiente.
OBJETIVOS Objetivo General:
El objetivo general del presente proyecto de tesis es la siguiente:
Diseñar e implementar un sistema de control inteligente para la planta de gasificación de biodiesel desarrollada por el Instituto Nacional de Eficiencia Energética y Energías renovables (INER).
Objetivos Específicos:
Los objetivos específicos que se buscan alcanzar con este proyecto son: Analizar y definir las variables que intervienen en el proceso de
gasificación de la biomasa.
Analizar las reglas lógicas que interactúan con las mediciones de las variables del proceso de producción.
Diseñar el sistema de control para adquisición y tratamiento de señales.
Diseñar una interfaz humano-máquina amigable con el usuario.
3 En el siguiente capítulo se realizará una introducción a los conceptos más importantes de biomasa, gasificación, recursos energéticos biológicos, los elementos utilizados y la lógica de programación. Esta pequeña introducción a cada concepto permitirá al lector entender los objetivos del proyecto a profundidad.
2.1. GASIFICADOR
El Gasificador de Biomasa transforma los desechos orgánicos, por lo general de procedencia agrícola, en un gas con propiedades combustibles o gas de síntesis que puede utilizarse en motores de combustión interna o en calderas adaptadas a este tipo de compuesto. Gracias a las propiedades obtenidas dentro del reactor, este gas puede reemplazar a los combustibles fósiles y proveer de energía eléctrica y calor.
La transformación en energía de este reactor se lleva a cabo a través de varios procesos físicos y químicos complejos.La biomasa es todo material biológico, excluyendo material incrustado en formaciones geológicas o fosilizadas; este término hace referencia a masa biológica y se relaciona con toda substancia orgánica renovable de origen animal o vegetal. Este tipo de recurso representa la cuarta fuente de energía, precedida por el petróleo, carbón y gas natural respectivamente. (González, 2009)
La biomasa se ha utilizado desde el principio de la historia como fuente de energía para diferentes actividades que influyeron en la evolución de la humanidad. Con el descubrimiento de los combustibles fósiles, se limitó el uso de este recurso energético. (Font Palma, 2013)
4 La energía de la biomasa se emplea directa o indirectamente. Cuando es usada para generar combustión para calefacción o cocción de alimentos se hace un uso directo, y para generar electricidad evaporando agua o transformándola en energía mecánica con una turbina hablamos de un uso indirecto. El mayor impacto social que genera este recurso es la posibilidad de obtener combustibles líquidos o gaseosos para ser quemados y posteriormente convertirse en energía calórica. (González, 2009)
2.1.1. Tecnologías para aprovechar la biomasa
La biomasa es un recurso que se presenta en una variedad de materiales como el aserrín, semillas, paja, etc. Las características propias de estos elementos permiten emplearlos directamente como combustibles, otros requieren tratamientos más elaborados para aprovecharlos correctamente.
Figura 1.Tecnologías para aprovechar la biomasa
Fuente: (Bocci, 2014)
5 usarse en centrales de generación eléctrica y los productos sólidos se destinan a carbón vegetal.
Previo a sus tratamientos para obtención de energía, la biomasa pasa por otros procesos relacionados con sus características propias. Gracias a estas actividades la biomasa puede ser almacenada y dispuesta para varias actividades de producción.
Figura 2. Cultivos energéticos y su procesamiento
Fuente: (González, 2009)
2.1.2. Combustión directa
6 Los factores principales que afectan a este proceso son las características físicas, químicas y energéticas de la biomasa en proceso, también interviene el porcentaje de oxígeno y la temperatura de trabajo (entre 600oC y 1300oC).
El grado de humedad de la biomasa influye bastante en procesos que involucran calor, ya que evaporar el agua contenida consume parte de la energía de la misma. En este tipo de procesos se aconseja una humedad no mayor al 15% (Biomasa seca). Utilizando este tipo de biomasa seca se consiguen eficiencias de hasta el 80%. (Cui, 2014)
2.1.3. Gasificación.
Este término agrupa al conjunto de procesos que permiten oxidar a un combustible sólido (biomasa) para obtener un combustible gaseoso. Este gas contiene CO (monóxido de carbono), CO2 (dióxido de carbono), H2
(hidrógeno), CH4 (metano), vapor de agua y otros componentes en
cantidades mínimas. (Asadullah, 2014)
Figura 3.Tipos de Gasificador
Fuente: (González, 2009)
7 Se debe resaltar la importancia de la humedad de la biomasa, este factor debe ser bajo ya que evaporar el agua consume energía producida y reduce el rendimiento del proceso. La temperatura no debe ser inferior a 700oC y no
debe superar los 1500oC para obtener un producto en condiciones óptimas y
que no ocasione problemas técnicos. La presión puede oscilar entre 1 y 30 atmosferas.
El rendimiento global de un proceso de gasificación depende del combustible producido, los valores más altos del orden del 85% se logran realizando combustibles de baja calidad.
Cuando la biomasa seca (humedad menor al 15%) se gasifica con aire (haciendo circular un pequeño volumen de aire a través de una gran masa en combustión) se obtiene el denominado gas gasógeno o gas pobre (poder calorífico inferior a 5,5 MJ/m3). Este gas que contiene nitrógeno y baja
densidad energética no se suele almacenar, más bien se lo utiliza directamente en equipos de combustión para generar electricidad utilizando turbinas de gas.
Figura 4. Proceso básico de gasificación
8 La elevada temperatura conseguida del proceso de gasificación mejora el rendimiento termodinámico del proceso, para que los álabes de las turbinas no se corroan o ensucien, los gases de ingreso deben ser muy limpios, por este motivo casi todas las plantas utilizan turbinas de gas que queman gas natural.
Cuando la biomasa de baja humedad se gasifica con oxígeno se obtiene el denominado gas de síntesis, tiene un poder calorífico superior al gas gasógeno (gas pobre) pero inferior al de los combustibles convencionales (propano, butano, etc.) Este gas se puede transformar en varios productos mediante procesos catalíticos, pudiendo obtener combustibles líquidos de gran demanda como metanol (CH3OH), incluso se pueden obtener
combustibles gaseosos.
2.2.
SISTEMAS DE CONTROL PARA GASIFICADORESUn sistema de control se puede considerar como un conjunto de elementos que revisan y regulan valores de salida dentro de un entorno de manera automática, siguiendo un orden lógico sin necesidad de supervisión humana. Los sistemas de gasificación han integrado procesos de control sencillos para regular las concentraciones del gas deseado, como lo es el uso de sistemas proporcionales, integrales y derivativos (PID); incluso se han introducido lógicas booleanas para apertura y cierre de válvulas. Gracias al avance de la tecnología es posible integrar un conjunto lógico e inteligente que intervenga con exactitud en procesos de gasificación con la finalidad de estudiar los gases obtenidos a detalle.
9 real o lógicas muy elaboradas, por lo que implementar sistemas inteligentes de control no se ha convertido en una prioridad. (Basu, 2010).
2.2.1. Sistemas convencionales de control para gasificadores
La gasificación de biomasa en diferentes localidades se basa en procesos de combustión convencionales. Para determinar la calidad del gas y alcanzar la temperatura deseada se utilizan sistemas de adquisición de datos sencillos debido a que los procesos químicos desarrollados son más relevantes. La planta de gasificación más simple cuenta con indicadores y válvulas manuales, lo que se entiende como una lógica booleana dentro de estos procesos (Gulyurtlu, 2013).
Otros procesos de control se han enfocado en las condiciones óptimas de pirolisis con la finalidad de obtener el gas deseado, dichas actividades centran su atención a la biomasa localizada en el fondo del Gasificador o cama, donde la pirolisis del material biológico ocurre. Para lograr obtener las temperaturas deseadas se utilizan sistemas PID, los cuales regulan el ingreso de aire al sistema de acuerdo a la temperatura mediante electroválvulas. (Uppal, 2013)
En este proyecto de investigación se ha visto la necesidad de integrar sistemas inteligentes de control en tiempo real para estudiar el gas obtenido de diferentes composiciones biológicas provenientes de residuos agrícolas locales, con la finalidad de profundizar en este tipo de procesos en el campo de las energías renovables y contribuir con el desarrollo tecnológico del país mediante el desarrollo de software y hardware nacional. Este tipo de plantas no son elaboradas en el país por lo que su implementación requiere de una consultoría externa o de la importación de todos los elementos necesarios lo que convierte este prototipo en una herramienta para el desarrollo energético del Ecuador. (INER, 2013)
10 introducción de un sistema difuso de control, el cual permite estudiar el comportamiento de la planta gracias a que depende de la experiencia del operador, reglas de comportamiento y variables de entrada. Este tipo de lógicas son muy útiles para acercarse a la realidad de algún proceso, lo que permite analizar varios comportamientos.
2.2.2. Sistemas de control inteligentes
Los sistemas inteligentes son un conjunto de acciones y respuestas automáticas a diferentes estímulos, que actúan de acuerdo a la situación que se presente en su entorno. Mantienen un proceso lógico automático y permiten la interacción, intercambio de energía e información del medio al sistema y viceversa. En los computadores, los datos e información se manejan usando cadenas de unos y ceros, y proposiciones que son verdaderas o falsas. Esto permite realizar cálculos altamente veloces y con una exactitud sorprendente.
2.2.3. Sistema de control difuso
La lógica difusa aparece de la necesidad del hombre de determinar la respuesta a problemas que pueden ser verdaderos, falsos o ambos a la vez. Usando estos procesos se puede determinar qué tan real o que tan falso es una proposición en un ambiente especifico. La lógica difusa se aplica a sistemas que determinan la pertenencia de una variable a un conjunto determinado.
11 fácilmente. Las leyes del sistema se determinan de acuerdo a la experiencia del observador y según el resultado esperado de comportamiento acorde a las variables que actúan en el sistema.
Un sistema difuso toma cualquier valor dentro del rango de [0-1], por ello las respuestas a un estímulo pueden ser infinitas si no se delimita correctamente el alcance de un sistema. Para determinar correctamente el límite del proceso se considera tres etapas, la primera se basa en clasificar las variables según su acción, proceso conocido como fusificación, por ejemplo para un rango de temperatura: alta, media y baja.
Para la segunda etapa, las variables físicas medidas se comparan con reglas lingüísticas determinadas por el operador, estas sirven de guía para determinar la acción de acuerdo a su rango de pertenencia a un conjunto determinado.
La tercera etapa se trata de designar los valores adecuados a las salidas del sistema, este proceso se conoce como desfusificación, aquí se relaciona un valor real con el valor de salida del sistema difuso.
Figura 5. Operación de un sistema difuso
Fuente: (Ponce, 2010)
12
Teoría de conjuntos difusos: La teoría de conjuntos clásica puede ser representada por un elemento “x”, mismo que puede o no ser parte de un conjunto “A”, eso nos muestra que esta teoría es de conjuntos bivalentes. En esta concepción se entiende que un elemento puede o no pertenecer a un conjunto, su grado de pertenencia se limita a “0” o “1”. Esto demuestra que ciertos conceptos no pueden ser representados en forma computacional como “bajo”, “medio” y “alto”, ya que requieren más grados de pertenencia debido a su infinidad de respuestas en un intervalo.
- Conjunto Difuso.
Un conjunto difuso se define matemáticamente como:
𝐴 = {𝑥, µ
𝐴(𝑥)|𝑥 ϲ 𝑈}
[1] Dónde: µ𝐴: 𝑥 → [0,1] es la función de pertenencia, µ𝐴(𝑥) es el grado de
pertenencia de “x” y “U” es el dominio de la función, conocido como el universo difuso. Entendido de manera diferente, lo que expresa esta ecuación es que mientras “A” se acerque al valor de “1”, mayor será la pertenencia de “x” al conjunto “A”.
13
𝐴 = ∑
µ𝐴(𝑥)𝑥 𝑛
𝑖=1
[3] Para conjuntos difusos se utilizan varios conceptos, entre ellos los más empleados son:
Soporte: El soporte del conjunto difuso “A”, es el subconjunto de “U” para
cuyos componentes:
µ
𝐴(𝑥) > 0
[4]
Punto de cruce: En particular el elemento “x” de “U” para el cual µ𝐴 = 0.5 se le denomina punto de cruce.
Singletón: Un conjunto difuso cuyo soporte consta de un solo elemento de “U” y que además µ𝐴 = 1 se le llama Singletón.
2.2.4. Función de pertenencia
Un conjunto difuso es fácil de representar de manera gráfica como una función, especialmente si el universo “U” o dominio es continuo. Para ilustrar el concepto de una elevada temperatura se muestra la siguiente figura:
Figura 6. Ejemplo de medición de temperatura
14 Para simplificar los cálculos, las funciones de pertenencia se basan en funciones simpes y fáciles de entender para el operador. Esto nos lleva a tomar decisiones basados en el contexto y aplicación en referencia a donde el sistema se va a desarrollar. A continuación se exponen las funciones de pertenencia más utilizadas:
Triangular: Este tipo de función es similar a un triángulo como su nombre lo indica. Es la más adecuada para modelar propiedades con un valor de inclusión distinto de cero y para un rango de valores estrecho en torno a un punto “m”. En la figura se ilustra este tipo de función junto con sus límites inferior “a” y superior “b”, y el valor modal de m tal que (a<m<b).
Esta función es ampliamente utilizada en aplicaciones sencillas para entender el funcionamiento de la lógica difusa. Un claro ejemplo del uso de esta función es en el control de apertura y cierre de una electroválvula de acuerdo a la temperatura en un proceso que no sea crítico.
𝐴(𝑥) = {
0 𝑆𝑖 𝑥 ≤ 𝑎 (𝑥 − 𝑎) (𝑚 − 𝑎)⁄ 𝑆𝑖 𝑥 ∈ (𝑎, 𝑚] (𝑏 − 𝑥) (𝑏 − 𝑚)⁄ 𝑆𝑖 𝑥 ∈ (𝑚, 𝑏)
1 𝑆𝑖 𝑥 ≥ 𝑏
Figura 7. Función de pertenencia triangular
15
Función tipo S: Este tipo de funciones es adecuada para modelar propiedades como mucho, grandes, elevadas, entre otras. Se caracteriza por tener un valor de inclusión diferente de cero. Al igual que la función anterior, cuenta con un rango de operación, siendo “a” su límite inferior, donde cualquier valor inferior al mismo se interpreta como cero. Y finalmente “b”, donde cualquier valor superior se interpreta como “1”. Cuenta con un punto de cruce (igual a 0.5) 𝑚 = (𝑎 + 𝑏) 2⁄ ; y entre “a” y “b” es de tipo cuadrático.
𝐴(𝑥) = {
0 𝑆𝑖 𝑥 ≤ 𝑎 2{(𝑥 − 𝑎) (𝑏 − 𝑎)}⁄ 2 𝑆𝑖 𝑥 ∈ (𝑎, 𝑚] 1 − 2{(𝑥 − 𝑎) (𝑏 − 𝑎)⁄ }2 𝑆𝑖 𝑥 ∈ (𝑚, 𝑏)
1 𝑆𝑖 𝑥 ≥ 𝑏
Figura 8. Función de pertenencia tipo S
Fuente: (Ponce, 2010)
16
𝐴 = 𝑒−𝑘(𝑥−𝑚)2
Figura 9. Función de pertenencia Gaussiana
Fuente: (Ponce, 2010)
Función de pertenencia trapezoidal: Esta función se define por cuatro puntos (a, b, c, d). Valores menores al límite inferior “a” se reconocen como “0” y mayores a “d” como “1”. Para valores entre [b, c] también toma el valor de “1” y entre [a, b] y [c, d] toma valores entre [0<x<1].
Es utilizada frecuentemente en sistemas sencillos gracias que permite definir un conjunto con pocos datos y calcular valores de pertenencia en pocos pasos. Usados en controladores basados en microprocesadores.
Figura 10. Función de pertenencia trapezoidal
17
2.2.5. Operaciones con conjuntos difusos:
Los conjuntos difusos se parecen mucho a los conjuntos clásicos ya que contienen valores y realizan operaciones complejas en su presentación más formal. Gracias a estas características es posible realizar operaciones entre ellos y obtener resultados deseados totalmente diferentes al original.
Al aplicar un operador sobre un único conjunto difuso obtenemos otro de características diferentes; de la misma manera al combinar dos o más subconjuntos utilizando alguna operación, obtenemos otro conjunto.
Existen tres operaciones básicas de conjuntos difusos:
Unión:
𝐴𝑜𝐵 ⟹ 𝐴 ∪ 𝐵 ⟹ 𝜇𝐴∪𝐵 = max {𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)}
[5]
Intersección:
𝐴𝑦𝐵 ⟹ 𝐴 ∩ 𝐵 ⟹ 𝜇𝐴∩𝐵 = min {𝜇𝐴(𝑥), 𝜇𝐵(𝑥)}
[6]
Complemento:
A̅ ⟹⇀ A ⟹ µA = µA(x)
[7]
2.2.6. Controlador difuso
18
Sistema de codificación: en un bloque de entrada de variables se asignan valores de pertenencia a cada una de ellas mediante comparación con la base de reglas determinadas para el sistema. Estos valores de salida tienen un grado de pertenencia y se asocian con algún conjunto difuso.
Base de reglas: esta base de reglas contiene el conocimiento en dominio de la aplicación y los objetivos de control. Se conforma por un conjunto de datos y reglas que determinan el desarrollo del sistema.
Cumple un objetivo principal, el cual se basa en almacenar las reglas lingüísticas provistas por el programador y cumplir los objetivos determinados en las mismas en base a los datos obtenidos por el sistema.
Dispositivo de inferencia difusa: este bloque del sistema se encarga de relacionar las entradas del sistema con la base de reglas. Asocia los grados de pertenencia determinados por la base de reglas con una salida que también representan un conjunto difuso.
Sistema de decodificación: a partir del conjunto difuso obtenido en el bloque de inferencia, el sistema de codificación convierte el valor difuso en un valor concreto de salida, básicamente es el resultado de todo el proceso difuso, el cual se destina a un actuador o visualizador.
2.2.7. Sistema embebido
Se considera a un sistema embebido, a todo aquel que está destinado a cumplir una única función o muy pocas funciones de automatización dedicadas. Se basan en CPU programables y generalmente contienen todos sus componentes en la placa base.
Arreglo de compuertas lógicas programables en campo (FPGA):
19 La configuración de una FPGA comúnmente es realizada atreves del lenguaje de descripción de hardware (HDL), que es similar al usado en los circuitos integrados de aplicación específica (ASIC). Una vez que el programa se ha compilado el código digital ordena físicamente las conexiones de entrada y salida de las compuertas lógicas.
Las FPGAs más modernas contienen celdas dedicadas como bloques de memoria RAM, bloques de procesamiento de señales digitales de alto rendimiento, interface de memoria de alta velocidad y bloques lógicos con funciones específicas aritméticas y de control (Xilinx, 2014b).
El desarrollo de sistemas que operan en tiempo real permite manejar gran cantidad de datos con alta velocidad en el procesamiento de información y en la respuesta del sistema de control y resolución de problemas (Giannone et al., 2011).
Los procesadores en tiempo real (RT) se apoyan en un controlador de alta velocidad como el FPGA para realizar la adquisición de sensores. Estos procesadores RT pueden utilizar todos sus recursos en el tratamiento de los datos que paralelamente el FPGA adquiere y envía (Zheng, Liu, Zhang, Zhuang, & Yuan, 2014). La configuración del sistema se la hace una sola vez a través de la programación.
Figura 11: FPGA Artix-7
20
Sistemas de control en tiempo real (RT): el desarrollo de sistemas que operan en tiempo real permite manejar gran cantidad de datos con alta velocidad en el procesamiento de información y en la respuesta del sistema para control y resolución de problemas. (Giannone et al., 2011)
El procesador de tiempo real entrega al sistema determinismo, esto significa que se puede determinar o predecir con precisión cuando se ejecutaran bloques del programa, obteniendo como resultado un sistema dedicado para aplicaciones específicas. (Salzmann, Gillet, & Huguenin, 2000). Los procesadores en tiempo real (RT) utilizan la programación FPGA para realizar la adquisición de datos. Como se observa en la Figura 17, el procesador RT utiliza todos sus recursos en el tratamiento de datos por la configuración de cada una de las entradas de la FPGA, creando buffers de datos que almacenan la información y la transmiten a la memoria del procesador por medio del sistema First In First Out (FIFO), de donde los datos son leídos y procesados. (Zheng et al., 2014)
Figura 12: Sistema embebido para obtener datos usando FPGA y RT
21 Gracias al sistema de procesamiento de señales, el controlador puede realizar operaciones de alta velocidad con gran capacidad de muestras por segundo. Para el estudio de nuevas tecnologías en el campo de la energía renovable, el uso de estos sistemas es de gran ayuda para determinar condiciones de operación y llegar a obtener resultados deseados.
Específicamente para este proyecto, el uso de sistemas FPGA y REAL TIME contribuyó con el reconocimiento de compuestos dentro del gas producido, aportando al estudio de los compuestos propios de la zona y su valor energético para proyectos similares.
2.3.
ADQUISICIÓN DE SEÑALES.En el libro de (Laughton, 2013), se menciona que la medición precisa de variables físicas como flujo, presión, temperatura, nivel, etc. Son esenciales para cualquier proceso industrial en el cual se desea llevar un control de las operaciones de producción. La medición de señales es la actividad de agrupar un número de elementos capaces de medir diferentes variables naturales en un proceso, controlar las actividades desarrolladas en planta y encaminarlas a la meta deseada.
2.3.1. Sensores.
Los sensores o elementos primarios utilizan un transductor para convertir una cantidad física en una señal de voltaje, corriente o resistencia entendible para el controlador, este valor obtenido es tratado posteriormente para la lectura del operador y permite tomar decisiones de acuerdo a las situaciones que se presenten en el proceso. (Bolton, 2010)
22 mayor al otro lo que ocasiona que un flujo de electrones se transporte del elemento de más alta temperatura al de más baja. Esta corriente producida se conoce como el Efecto Seebeck y es el principio general de funcionamiento de una termocupla. Este efecto se produce gracias al movimiento de electrones entre materiales por diferencia de densidad, y esta diferencia de potencial que se presenta en la junta de estos metales puede ser medida y relacionada con un valor de temperatura. El valor de voltaje generado es muy pequeño (mil veces más pequeño que la unidad), por lo que requiere de dispositivos especializados para detectar este valor o utilizar amplificadores operacionales.
Tabla 1. Tipos de termocuplas
Fuente: (Laughton, 2013)
Tipo Material ve+ Material ve- µV/°C. Rango de operación
E Cromel Constantan 68.00 0-800 °C. 90% Níquel 57% Cobre
10% Cromo 43% Niquel
T Cobre Constantan 46.00 -187 a 800 °C.
K Cromel Alumel 42.00 0 a 1100°C.
J Hierro Constantan 46.00 20 a 700°C. R Platino con Platino 8.00 0 a 1600°C.
13% de Rodio
S Platino con Platino 8.00 0 a 1600°C.
10% de Rodio
23 que existe debido a un fluido se la conoce como presión hidrostática y la más común es la presión atmosférica, la cual actúa sobre nosotros todos los días. La presión hidrostática depende de la densidad del fluido, la gravedad en el punto de medición y la altura de ese fluido respecto al punto donde se desea conocer la presión. Dentro de la industria, se utiliza más la medición de presión hidrostática ya que la mayoría de procesos se realizan dentro de tanques o elementos cerrados. Para realizar estas mediciones existen cuatro variables a considerar, que se utilizan de acuerdo al fluido y al proceso. (Bishop, 2008)
Presión Diferencial. Es la diferencia entre dos presiones aplicadas a un transductor, generalmente se utiliza para medir presión en procesos donde un fluido se encuentra en movimiento, por lo general gases y líquidos.
Presión relativa o manométrica. Es la presión que existe en un elemento estático cualquiera, o que sus movimientos no influyen en el cambio de presión. Se mide con respecto a la atmosférica. Generalmente se utiliza en elementos hidráulicos y neumáticos. Presión absoluta. Se la define como la suma algebraica de la presión
manométrica más la presión atmosférica. Este valor se usa para determinar las cargas físicas a las que está sometida un material y su resistencia mecánica dentro del proceso.
Presión hidrostática o superficial. Es la más utilizada en procesos de almacenamiento de líquidos, tanques, calderas, etc. Este valor se relaciona directamente con la densidad del fluido a medir, la gravedad en ese punto y la altura del fluido respecto al punto que deseamos medir el valor de presión.
24 dos discos, uno de ellos recibe la señal del elemento piezoeléctrico y se deforma, esta deformación se relaciona con un valor de presión. Estos elementos conforman la base de varios sensores de presión, en esencia conforman el principio de medición de varios transductores sofisticados.
Figura 13. Diafragma común
Fuente: (Bishop, 2008)
Sensor de concentración gaseosa.- Las diferentes propiedades de los gases los convierten en elementos que requieren procesos de monitoreo especiales. Para algunos procesos de medición se aprovechan las propiedades conductivas de los mismos, su visibilidad en el medio, y la capacidad de conducir electricidad de un punto a otro. Este tipo de mediciones es necesaria en procesos donde existe un riesgo químico, toxico o de contaminación.
- Técnica de medición por modulación y espectroscopia del largo de onda WMS (Wavelength Modulation Spectroscopy)
25 obtener gráficos de su comportamiento conocidos como líneas de absorción. Esta técnica se basa en la medición de la amplitud de las líneas de absorción. (Zakrevskyy, 2012)
Figura 14. Líneas de absorción de gases comunes
Fuente: (Cocola, 2012)
La luz del láser utilizado para estos procesos es modulada por una corriente senoidal de amplitud constante. Esta corriente se encarga de regular la potencia y longitud de onda de la señal emitida por el láser. Esta señal luminosa atraviesa al gas a estudiar, la misma se distorsiona produciendo cambios en la señal recibida en el controlador, esto se refleja en curvas de amplitud relacionada con la frecuencia fundamental (respecto a la señal de sondeo) y su segundo armónico alrededor de la longitud de onda que presente la línea de absorción a estudiar. (Chen, 2002)
- Medición mediante el principio de celda galvánica
26 de aniones y mediante un cable, que conecta los dos metales, el flujo de electrones.
Para la medición de concentración de gas se utiliza este principio, el gas actúa como el puente de sal o como el cable que permite el flujo de electrones. Dependiendo de la concentración de gas, se producirá una diferencia de potencial o voltaje entre dos terminales, este valor es medido por un controlador y con estos valores de voltaje se puede determinar la concentración del gas en el medio. (Cocola, 2012)
- Medición mediante detección de conductividad térmica
Para este tipo de medición, se utiliza un detector de conductividad térmica o catarómetro, diseñado específicamente para procesos que involucran gases. Este equipo, en su manera más general, se compone de dos tubos paralelos que contienen al gas a estudiar. Dentro de estos tubos se encuentran resistencias conectadas en un puente de Wheastone. El cambio de temperatura en las resistencias produce una variación de voltaje. Esta variación eléctrica se relaciona directamente con la conductividad térmica de las resistencias, y esta a su vez, tiene una relación inversamente proporcional con el peso molecular del gas, lo que permite medir la concentración del gas en el sistema. (Zakrevskyy, 2012)
- Diagrama de instrumentación y líneas de tubería (P&ID)
27 Un sensor o actuador es representado por círculos o globos, donde encontramos un tag único que se compone de dos partes. La primera tiene dos o más letras que describen la función del dispositivo, y la segunda es un número único que identifica al elemento, por ejemplo TT 27, es un transmisor de temperatura, y es el 27 dentro del proceso. En la Figura 9, en la esquina superior izquierda podemos observar esta nomenclatura.
Figura 15. Símbolos típicos de undiagrama P&ID
28
3.1.
INVESTIGACIÓN BIBLIOGRÁFICA
Al iniciar la investigación bibliográfica se analizaron varios artículos científicos y libros afines a los temas tratados previamente, esta información se muestra resumida en el capítulo anterior; en la bibliografía detallada de este documento se pueden encontrar los recursos consultados.
Para comprender a profundidad las necesidades del proyecto se investigó el funcionamiento de los gasificadores, los sistemas de control empleados en este tipo de sistemas, como adquirir las señales necesarias y finalmente la lógica de control a utilizar. Para ordenar correctamente la información se realizaron varios resúmenes con lo que se pudo construir una base bibliográfica con la información necesaria.
El proyecto también contó con el apoyo de diferentes técnicos experimentados, los cuales contribuyeron con su experiencia en campo a la base documental creada.
3.2. ESTUDIO DE CAMPO.
La planta de gasificación fue construida de acuerdo a diseños realizados por parte del equipo técnico del INER. Para conocer los elementos utilizados y desarrollar una correcta estrategia para adquirir los datos necesarios se establecieron cuatro puntos importantes para el levantamiento y tratamiento de la información.
Visitas coordinadas al lugar de instalación Levantamiento de información
Análisis de datos Toma de decisiones
29 Con la información obtenida de los recursos disponibles se desarrollaron varios esquemas de conexión y las diferentes protecciones requeridas para los elementos de medición y el sistema de control. Dichos esquemas fueron analizados por el personal técnico del instituto, los cuales determinaron la mejor opción.
3.3. METODOLOGÍA MECATRÓNICA
El método Mecatrónico incorpora sistemas eléctricos, mecánicos y una estrategia de control. Estos aspectos se integran de manera que interactúan en armonía para crear un todo. En la actualidad, los sistemas mecatrónicos son muy utilizados para crear elementos de menor costo, más precisos y de menor tamaño, capaces de cumplir funciones muy elaboradas con el mínimo de recursos. Fuente: (NI, 2013)
Figura 16: Metodología mecatrónica
Fuente: (NI, 2013)
31 En el siguiente capítulo se presentan el hardware utilizado, los sensores localizados en planta y el software diseño. Gracias a la metodología empleada se pudo seleccionar los módulos de adquisición de señales correctos y programar el sistema de acuerdo a los recursos disponibles.
4.1 . SELECCIÓN DE HARDWARE.
A continuación se describirá las especificaciones técnicas del sistema físico de control, el cual permite integrar sistemas embebidos, adquirir las señales medidas y entregar los valores requeridos a los diferentes actuadores. Para seleccionar los diferentes aspectos físicos del sistema se utilizó la metodología del diseño mecánico como base, de esta manera se determinó los componentes más adecuados para la planta de acuerdo a las necesidades de investigación. Esta metodología se asemeja mucho a la mecatrónica por lo que en este tipo de sistemas se encuentran estrechamente enlazados.
El sistema embebido estará controlado por un cRIO-9082 mostrado en la Figura 18, el cual cuenta con un procesador dual-core Intel Core i7 de 1.33 GHz, almacenamiento no volátil de 32 GB, memoria RAM de 2 Gb, cuatro puertos USB, dos puertos de red ETHERNET, chasis FPGA Spartan-6 LX150 de 8 ranuras para temporización, control y procesamiento de E/S personalizadas y tres puertos seriales para conexiones varias.
Figura 17: cRIO-9082
32
Un módulo NI 9205 mostrado en la Figura 19, compuesto de 32 canales capaces de adquirir señales a una tasa de muestreo de 250.000 muestras por segundo, con resolución de 16 bits, rangos programables de medición de ±200 mili Voltios, ±1 V, ±5 V, ±10 V. Este dispositivo convierte señales analógicas en digitales para mayor precisión. Utilizado en este sistema para medir presión en los diferentes puntos del Gasificador.
Figura 18: NI 9205
Fuente: (NI, 2013)
Un módulo de entrada para termopares y termocuplas NI 9214 mostrado en la figura de 16 canales, con aislamiento de seguridad isotérmico para precisión de medidas de 0.45 Co, canal de audio-cero para compensar
desfases, resolución de 24 bits para medidas precisas de hasta 0.02 Co.
33
Figura 19: NI 9214
Fuente: (NI, 2013)
Un módulo de salidas analógicas NI 9263 de cuatro canales de salida a razón de 100.000 muestras por segundo en cada canal, presenta un rango de operación de ±10 V con resolución de 16 bits. Elemento utilizado para regular los rangos de operación de los actuadores eléctricos.
Figura 20. NI 9263
Fuente: (NI, 2013)
34
Figura 21. NI 9403
Fuente: (NI, 2013)
Un sistema HMI NI TCP-2212, capaz de funcionar como una computadora con grado de protección industrial NEMA 4/IP65. Cuenta con un procesador INTEL ATOM de 1.33 GHz, memoria RAM de un 1 Gb, sistema táctil y sistema Windows 7 o xp embebido. Este sistema solo se utiliza para visualización y comunicación con el controlador cRIO 9082, permite observar el trabajo del sistema con un retardo de 1 segundo, además de enviar comandos cuando el operador lo requiera.
Figura 22. Sistema HMI TCP-2212
Fuente: (NI, 2013)
35 corrosivos. Para seleccionar los transductores presentados se determinó el posible rango de operación de cada uno de ellos en base a simulaciones del proceso. Todos los sensores introducidos en la gasificadora entregan señales de corriente y voltaje entendibles por el controlador.
Transmisor indicador de temperatura (termocupla tipo K), marca Kobold, mostrado en la Figura 23, con rango de operación de 0oC a
1100oC. Se utiliza este elemento para medir temperatura en los
diferentes procesos que ocurren en la gasificación. En el anexo 3, se muestran los cuatro sensores de temperatura ubicados en puntos estratégicos de la gasificadora. Este tipo de elementos son los más utilizados en la industria y presentan una alta fiabilidad por lo que su uso es continuo.
Figura 23: Sensor de temperatura
Fuente: (Kobold, 2014)
36
Figura 24: Sensor de presión KOBOLD B075
Fuente: (Kobold, 2014)
Un sensor de concentración de gas CO marca BLUESENS, mide de acuerdo al principio infrarrojo modulación y espectroscopia del largo de onda (WMS). Precisión del ± 0.2%, rango de medición de concentración del 0-30% del volumen. Este elemento de medición es utilizado para verificar el estado del gas y permitir su recirculación de acuerdo a las concentraciones requeridas; en la figura 25 se muestra la imagen del sensor.
Figura 25: Sensor de concentración de CO
37
Un Sensor de concentración de gas de CO2 marca BLUESENS,
mide de acuerdo al principio infrarrojo modulación y espectroscopia del largo de onda (WMS). Precisión del ± 0.5%, rango de medición concentración de 0-50% del volumen. Este elemento está configurado para verificar las cantidades de CO2 presentes en el gas
circulante. De acuerdo a los valores obtenidos permite el paso o recirculación del gas en el sistema de gasificación. En la siguiente figura se muestra el sensor y su ubicación en planta puede ser verificada en el anexo 3.
Figura 26: Sensor de concentración de CO2.
Fuente: (BlueSens, 2014)
Un Sensor de concentración de gas de H2 (hidrógeno) marca
BLUESENS, mide de acuerdo al principio de conductividad térmica. Precisión del ± 0.2%, rango de medición concentración de 0-50% del volumen. Este elemento está configurado para verificar las cantidades de hidrógeno (H2) presentes en el gas circulante. Esta
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Figura 27:Sensor de concentración de H2.
Fuente: (BlueSens, 2014)
Para permitir el paso del gas a los siguientes procesos o recircular el mismo, es necesaria la integración de válvulas que integren control remoto. La planta cuenta con dos electroválvulas marca GINICE, modelo GEA-20PD. Cuentan con un recorrido para apertura y cierre de 20 mm. Su fuerza nominal es de 2000 Newtons y permite una apertura o cierre del 0% al 100%. Su alimentación es de 110-220 Voltios y recibe un valor de voltaje que debe encontrarse en el rango de 0-10 voltios para permitir el control de la misma. En Figura 28 se muestra su configuración interna, y en el anexo 3 su ubicación en el proceso.
Figura 28:Electroválvula proporcional
39 Todos estos instrumentos se encuentran localizados en la gasificadora, instalados siguiendo las recomendaciones del fabricante, normas de seguridad y con supervisión de técnicos calificados para este tipo de procesos químicos.
4.2 DISEÑO DE SOFTWARE.
El desarrollo del sistema de control fue desarrollado en LabVIEW, el cual es un entorno gráfico regido por el lenguaje “G”. Permite una interacción con el usuario en alto nivel, siendo sencilla y fácilmente aplicable en sistemas de control.
Para desarrollar la estrategia de programación más adecuada para el sistema, empleamos la metodología de desarrollo de software la cual permite desarrollar el programa necesario de acuerdo a las necesidades del usuario final, para esto hay que tener en cuenta los siguientes aspectos: (NI, 2014).
Análisis y recopilación de datos para transformar esta información al dominio del software.
Diseño arquitectónico del programa donde se define la relación existente entre cada una de las variables y su comportamiento.
Diseño de la interfaz para la comunicación interna del software y con el operador.
Implementación del programa en el controlador ya definido Pruebas del sistema y retroalimentación.
La programación del sistema inteligente se realizó en dos partes principales:
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2. Programación del sistema de control e integración del sistema difuso,
desarrollado en REAL TIME (RT).
La estrategia de control basada en un sistema difuso, fue seleccionada por su concepto desarrollado en capítulos anteriores. En su definición más simple, la lógica difusa trata de asemejarse al pensamiento humano, y se relaciona estrechamente con este proyecto. Al ser una iniciativa de investigación, muchos de los resultados esperados se basan en simulaciones, y el resultado no se encuentra totalmente definido. El desarrollo de este tipo de controlador permite determinar las salidas del sistema en base a las reglas establecidas por el operador, en esencia se basa en la experiencia del observador. Para este proyecto se desarrollaron varias simulaciones del producto esperado, por lo que el controlador debe adaptarse a cualquier situación que se presente, incluso en estados de emergencia.
41
Figura 29:Asistente de diseño difuso
Iniciamos la configuración de nuestro sistema difuso seleccionando el tipo de función de pertenencia que va a regir el sistema. Como se explicó anteriormente se ha seleccionado la función tipo S, la cual permite una variación exponencial, la cual se adapta a las simulaciones realizadas por el grupo de biomasa. Para cumplir con los requerimientos químicos de concentración de gases, determinamos los niveles permitidos para actuar y el rango de operación de las funciones.
42 Para continuar con el desarrollo del sistema, ingresamos las reglas de operación, donde podremos seleccionar el tipo de relación que existe entre ellas y las variables de entrada, así como su comportamiento en el entorno debido a la información que recibe de los sensores. En esta configuración, el operador determina el comportamiento esperado del sistema de acuerdo a su experiencia, para lograr determinar todos los casos posibles que pueden presentarse el programador debe ingresar el tipo de relación entre entradas y salidas y la relación lógica entre ellas.
Figura 31:Ingreso de reglas de operación del sistema
Finalmente almacenamos este archivo con toda la información necesaria para el proyecto, el cual será invocado cuando se inicie el programa en el controlador.
4.3. PROGRAMACIÓN EN REAL TIME:
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Figura 32: Proyecto de control y módulos seleccionados.
Continuamos con la programación del controlador utilizando las direcciones de los módulos. Para iniciar nuestra configuración adquirimos las señales de los sensores, y verificamos sus valores con los visualizadores instalados en planta.
44 tomadas con la cámara. Para corregir estos errores, se realizó una corrección a nivel de software con la finalidad de no intervenir físicamente en el proceso.
Figura 33: Programa de adquisición de señales de temperatura
Adquisición de señales relacionadas a presión: para medir presión, recibimos una señal en el rango de 0-5 voltios, de acuerdo a la alimentación del sensor. Escalamos la señal de acuerdo al rango de medición y comprobamos su valor utilizando el visualizador como patrón. Para corroborar dichas medidas se utilizó un Testo 512, el cual permite medición de presiones en líneas de producción; dispositivo que demostró que los datos entregados por los sensores y escalados en el controlador se encontraban dentro del rango permitido por el fabricante del transductor. En la figura anterior se observa el programa para adquirir estas señales, el único cambio que se debe realizar es el módulo de adquisición a utilizarse.
45 sensor entrega un valor de corriente de 4-20 mA, y de acuerdo a la curva de operación escalamos la señal en el programa principal.
Figura 34: Lectura y calibración de los sensores de concentración
Para culminar nuestro sistema integramos todas las variables a utilizarse al bloque del sistema difuso, este recibe las señales escaladas de los sensores, y el controlador difuso se encarga de tratar estos valores de acuerdo a lo diseñado previamente. Los resultados de la inferencia difusa son entregados a los actuadores eléctricos para cumplir con la lógica de control, para este caso la planta cuenta con dos electroválvulas y un soplador para recircular el gas en caso de no cumplir con las concentraciones deseadas.
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Figura 35: Control difuso en REAL TIME.
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Figura 36: Control automático de la gasificadora
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Figura 38:Sistema de visualización de reglas difusas
4.4. MONTAJE
Para realizar el montaje del sistema de control, conectamos los módulos antes mencionados. Comprobamos su correcta conexión, verificando su estado en la computadora a utilizar. En la Figura 40 se observa el montaje de los módulos de entadas y salidas en el controlador.
49 Al finalizar el ensamblaje del controlador, lo integraremos en un gabinete de protección, el cual brinda seguridad contra salpicaduras de agua y polvo. Para finalizar nuestra adquisición de datos, conectamos los cables de los sensores a utilizar en cada uno de los módulos designados previamente. En la Figura 41 se muestran el montaje de la cRIO en el contenedor mencionado encerrado en un recuadro color rojo, los brakers de protección a 110 y 220 voltios en amarillo y verde respectivamente, finalmente los botones de arranque en azul. Las dimensiones del gabinete son de 80x50x25cm.
Figura 40: Ensamblaje de los elementos de control y protección
50 dimensiones que el anterior, el cual también contiene al sistema HMI. En la Figura 43 se muestra la disposición de las fuentes de poder.
Figura 41: Fuentes de alimentación para sensores
Dentro del gabinete previamente mencionado, se localiza el sistema HMI. Este dispositivo se comunica con el controlador mediante protocolo TCP/IP ETHERNET, usando un cable de red punto a punto. En la figura se muestra el elemento de interfaz gráfico colocado en planta.
51 Continuamos nuestro ensamblaje, al integrar el sistema HMI con el dispositivo de control. Como se mencionó anteriormente, estos elementos se comunican mediante red ETHERNET, y permiten la visualización del estado de variables, control del operario en caso de ser requerido y un monitoreo constante del gas circulante. En la Figura 43 se muestra el sistema completo de control, protegido por los gabinetes contenedores.
52 Analizando los valores obtenidos de temperatura, presión y concentración, determinamos que la gasificadora debe alcanzar cierta temperatura para entregar una concentración de gas suficiente para continuar con el proceso de refinamiento de biocombustible. Todos los datos son utilizados para caracterizar gases y fluidos obtenidos de diferentes condiciones de trabajo. En la tabla 2, se muestran algunos valores promedio obtenidos durante la puesta en marcha de la gasificadora, los cuales cumplen las concentraciones esperadas para un gas de síntesis.
Tabla 2: Datos promedio diario.
FECHA
T0 °C
BASE
T1 °C CUERPO
T2 °C SONDA DE PRUEBA T3 °C TECHO PRESIÓN PSI Concentración % Volumétrico
CO CO2 H2
03/11/2014 50,94 25,20 24,34 20,32 14,68 5,68 2,05 0,12
04/11/2014 120,40 50,34 47,54 25,56 14,69 7,59 5,01 0,22
05/11/2014 180,23 70,98 62,78 31,89 14,65 12,65 7,32 0,35
06/11/2014 310,56 100,65 75,67 37,39 14,71 17,87 10,19 0,67
07/11/2014 503,12 150,21 90,32 51,56 14,68 50,34 15,93 0,87
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Tabla 3: Gas de síntesis esperado
Fuente: (Basu, 2010)
Composición del gas de síntesis
Especie Química Masa, g %v
Oxigeno 18,29 7,40
Hidrogeno 2,40 0,97
Agua 14,51 5,87
Monóxido de carbono 133,74 54,07
Dióxido de carbono 40,07 16,20
Nitrógeno 36,30 14,68
Metano 2,02 0,81
La biomasa utilizada proviene de los residuos de palma africana, este sobrante se conoce como cuesco y contribuye a varias investigaciones en el campo de las energías renovables. De acuerdo a (Basu, 2010), las concentraciones obtenidas de los sensores gaseosos se encuentran en un rango aceptable para las condiciones de la zona.
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Tabla 4: Cambios realizados en las reglas difusas
Fuente: (INER, 2014)
Reglas del sistema difuso Condiciones de operación
IF L=Alto AND O=Bajo AND T=Suficiente AND C=Suficiente THEN
F=Disminuir R=Mantener B=Disminuir aumentar
IF L=Suficiente AND O=Suficiente AND T=Suficiente AND C=Suficiente
THEN F=Mantener R=Mantener B=Mantener
IF L=Bajo AND O=Alto AND T=Suficiente AND C=Suficiente THEN
F=Disminuir R=Disminuir B=Aumentar mantener
IF L=Suficiente AND O=Bajo AND T=Suficiente AND C=Bajo THEN
F=Aumentar R=Mantener B=Mantener aumentar
IF L=Bajo AND O=Alto AND T=Suficiente AND C=Bajo THEN F=Disminuir R=Mantener B=Aumentar aumentar
IF L=Bajo AND O=Suficiente AND T=Suficiente AND C=Bajo THEN
F=Mantener R=Disminuir B=Aumentar aumentar
IF L=Bajo AND O=Bajo AND T=Suficiente AND C=Bajo THEN F=Aumentar R=Disminuir B=Aumentar aumentar
IF L=Alto AND O=Alto AND T=Bajo AND C=Suficiente THEN F=Disminuir R=Aumentar B=Disminuir IF L=Suficiente AND O=Alto AND T=Bajo AND C=Suficiente THEN
F=Disminuir R=Mantener B=Mantener
IF L=Suficiente AND O=Bajo AND T=Bajo AND C=Suficiente THEN
F=Aumentar R=Disminuir B=Mantener mantener
IF L=Bajo AND O=Alto AND T=Bajo AND C=Suficiente THEN F=Disminuir R=Mantener B=Aumentar IF L=Bajo AND O=Suficiente AND T=Bajo AND C=Suficiente THEN
F=Aumentar R=Disminuir B=Aumentar mantener
Analizando la tabla anterior, se pudo determinar las reglas del sistema que se encontraban en conflicto con el arranque de la planta. Utilizando el visualizador se determinó la condición de operación ideal del sistema resaltada en color celeste, y en color rojo se puede observar las reglas que no tuvieron que ser cambiadas.
5.1. DIAGNÓSTICO
55
Figura 44: Cámara termográfica marca FLUKE
Figura 45: Testo 512
56
6.1. CONCLUSIONES.
Al analizar los datos obtenidos de las diferentes variables medidas como
se presentó en la tabla 2, se consideraron varias estrategias de calibración y medición, con la finalidad de mejorar la calidad del gas obtenido. Estos valores registrados se utilizan para caracterizar diferentes compuestos, calidad del gas, impactos ambientales, y determinar el comportamiento del sistema antes de ingresar al procesamiento de biocombustibles.
El sistema de visualización de reglas mostrado en la figura 38 aporta al
estudio de estrategias de control. Al ser un sistema versátil y de fácil acceso, el usuario puede introducir, editar y eliminar reglas de control en base a su experiencia, datos obtenidos e incluso de manera empírica para estudiar diferentes tipos de comportamientos del Gasificador en condiciones variadas.
El proceso utilizado integra varias seguridades físicas y a nivel de
programación como se mostró en la figura 40. Esto garantiza un funcionamiento constante en caso de fallas energéticas. Para la instalación de estos dispositivos de seguridad, se siguieron las normas especificadas por los expertos técnicos del instituto.
El procesador del sistema utilizado, permite adquirir datos en tiempo real.
Esto permite el estudio del cambio de propiedades en el gas circulante. Ya que el sistema integrado en el controlador realiza 100 muestras por segundo, se ha podido determinar varias características importantes relacionadas al ambiente de trabajo y al tipo de biomasa empleada.
La metodología mecatrónica integrada en el estudio de energías
