Анализ эффективности и моделирование технологических процессов мукомольного производства

В технике и технологии мукомольного производства актуальными остаются следующие задачи: оценка потенциальных свойств зерна; анализ технологических схем, параметров и режимов работы отдельных систем и процессов, различных приёмов и т.п. Это необходимо в целях оптимизации производства и, в частности, обеспечения высокого уровня использования зерна.

В основе решения многочисленных задач такого рода лежит оценка эффективности.

Полагая, что эффективность характеризует затраты сырья на единицу продукции, процессы можно оценивать по выходу продукции определённого качества (сорта, зольности и др.). Важно отметить, что показатель средневзвешенной зольности более информативен, так как он обладает свойством аддитивности, в отличие от белизны.
Оценка процесса по средневзвешенным значениям показателей затруднена, поскольку величины «выход» и «зольность» функционально связаны и для разных помолов могут существенно различаться [2, 3]. Например, при размоле одной пробы зерна пшеницы с зольностью 1,75% на разных мельницах было получено: мельница А – общий выход муки 80% с зольностью 0,6%; мельница Б – общий выход муки 75% с зольностью 0,52%. Естественно, возникает вопрос «Какой из процессов более эффективен?»
П.П. Тарутин одним из первых предложил метод оценки эффективности с помощью критерия КТ, определяемого как отношение выхода U к средневзвешенному значению зольности муки Z:
KT=U/Z.
Иногда используют обратную величину – коэффициент В.Я. Гиршсона:
KГ = Z/U.
Для оценки разделительных процессов В.М. Цециновский предложил коэффициент эффективности КЦ, вычисляемый как произведение относительного выхода на относительное увеличение концентрации извлекаемого компонента.
Объективный критерий эффективности, разработанный профессором Г.А. Егоровым, определяется как произведение выхода муки на относительное снижение зольности:
Kе = U(Z0-ZM)/Z0.
В этой формуле индекс «0» означает исходное значение зольности, индекс «м» – значение зольности муки, полученной в результате размола зерна [1].
Для оценки эффективности в динамике применяют критерий Кз, рекомендуемый В.М. Зотиковым. Этот критерий определяется как отношение прироста извлечения к приросту зольности: ?U/?Z. По физическому смыслу он более объективно характеризует процесс размола зерна, нежели предыдущие критерии. Существует целый ряд и других методов, однако, они в разной степени повторяют перечисленные.
Итак, для приведённого выше примера оценим эффективность процесса помола с помощью перечисленных критериев (здесь индексы а или б означают процесс помола на мельнице соответственно А и Б):
Кта= 80/0,6 =133;        Кт6 = 75/0,52 = 144;
Кеа = 80(1,75-0,6)/1,75 = 53;           Кеб = 75(1,75-0,52)/1,75 = 53;
Кза = (80–7) / (0,6–0,41) = 384;     Кзб = (75–15 / (0,52–0,36) = 375.

Анализ результатов расчёта показывает, что, в зависимости от применяемого критерия эффективности, можно сделать три различных взаимоисключающих вывода:
* наиболее эффективен процесс б – Ктб = 144;
* эффективность обоих процессов одинаковая – Кеа= Кеб =53;
* наиболее эффективен процесс а – Кза = 384.
Таким образом, для получения желаемого результата следует использовать тот или иной метод оценки эффективности.
Однако рассмотрение кумулятивных кривых зольности муки (рис. 1) позволяет сформировать однозначный вывод, что процесс а существенно лучше организован, чем процесс б, а получаемая при этом мука имеет лучшее качество при равенстве выходов.



Следовательно, точечное значение не является достаточной характеристикой для оценки эффективности процесса.
Рассматривая технологический процесс, как последовательное измельчение зерновки, начиная с центральной её части, можно предположить, что идеальное протекание такого процесса будет соответствовать кумулятивной кривой зольности эндосперма, если в качестве характеристики содержания эндосперма используется зольность.
Прямое определение содержания эндосперма и его зольности – задача достаточно сложная, а расчётные методы дают приблизительный результат. Поэтому на практике реальный процесс сравнивают с «идеальным», например, с процессом Мооса, полученным обобщением кумулятивных кривых наиболее передовых производств [4]. Следует отметить, что сегодня процесс Мооса превзойден на большинстве мукомольных заводов, оснащённых современным оборудованием (рис. 2).



Методы количественной оценки эффективности технологического процесса помола по кумулятивной кривой зольности были предложены рядом исследователей. Основу методов оценки эффективности по кумулятивной кривой составляет определение либо длины кривой на определённом участке, либо её прогиба (отклонения от прямой линии), либо отклонения реальной кумулятивной кривой от теоретической, полученной расчётным путём, и т.п. [3, 6].
Сопоставить кумулятивную кривую зольности реального процесса с теоретической кумулятивной кривой можно достаточно условно, так как распределение зольности по эндосперму существенно колеблется. Напри-
мер, по данным источника [5], при содержании в зерне эндосперма 81,4-86,5% зольность центральной части эндосперма варьировала от 0,3 до 0,45% и нелинейно возрастала к периферии, составляя от 0,49 до 0,67%. Таким образом, пользоваться некой усреднённой теоретической кумулятивной кривой зольности вряд ли целесообразно. Таким образом, объективное сравнение процессов по кумулятивным кривым возможно при соблюдении принципа «при прочих равных условиях».
Анализ результатов исследования показал, что зависимость средневзвешенной зольности муки от выхода не может быть описана одной из основных элементарных функций. Это позволяет рассматривать процесс, как сложный, состоящий из нескольких этапов: сначала – измельчение центральной части эндосперма, затем – измельчение субалейронового слоя и вымол оболочек. В этом случае, используя гиперболическую функцию [4], можно добиться вполне удовлетворительной точности приближения.
Кумулятивная кривая зольности используется не только для определения эффективности процесса помола и оценки потенциальных свойств зерна, но и для моделирования процесса размола зерна.
Моделирование, как метод исследования технологических процессов, включает два основных этапа: построение модели и анализ поведения объекта на основании построенной модели. Для сложных многофакторных технологических процессов, к числу которых относится мукомольное производство, наиболее эффективно физическое моделирование на базе лабораторных установок. Физическое моделирование предусматривает разработку таких моделей, которые обеспечивают физическое подобие процессов объекта и модели исследования. Сопоставление кумулятивных кривых зольности муки, полученной на мукомольном заводе и на лабораторной мельнице, имеющей такую же, как на заводе, схему (изоморфные графы), показывает их идентичность. Расхождение по выходу не превышало 1-3%.
Таким образом, наиболее объективным и легко реализуемым на практике считается метод оценки эффективности технологического процесса с использованием кумулятивной кривой зольности, получаемой на основании баланса муки.

Литература
1. Егоров, Г.А. Управление технологическими свойствами зерна / Г.А. Егоров. – Воронеж: ВГТУ, 2000. – 348 с.
2. Мельников, Е.М. К вопросу о Едином методе оценки эффективности разделительных процессов / Е.М. Мельников // Хлебопродукты. – 1990. –  № 3. – С. 33-34.
3. Орешкина, Л.Ю. Исследование и разработка объективного метода оценки технологической эффективности процесса сортового помола зерна пшеницы: дис... канд. техн. наук: 05.18.02: защищена 29.11.78 / Орешкина Людмила Юрьевна. – М.: МТИПП.1978. –133 с.
4. Панкратов, Г.Н. Научные основы совершенствования технологии мукомольного производства: дисс... доктора техн. наук: 05.18.01; защищена 20.12.01; утв. 5.04.02 / Панкратов Георгий Несторович. – М.: МГУПП, 2001. – 365 с.
5. Пшеница и оценка её качества / Под общ. ред. И. Глинки; пер. с англ. - М.: Колос, 1967. – 496 с.
6. Abecassis, J. Pyrete des semoules de ble dur, taux des cendres et reglemantation / J. Abecassis, P. Feillet // Industrie des Cereales. – 1985. – №36. – P. 31.

 
Г.Н. Панкратов, д.т.н.

Статья опубликована в журнале:
Хлебопродукты. – 2015. – № 1. – С.46-47.

 

 
Наверх ↑