WO2023106871A1 - 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법 - Google Patents

식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법 Download PDF

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WO2023106871A1
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energy
unit process
food
heat
demand
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PCT/KR2022/019974
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구재회
김동주
임채영
여채은
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고등기술연구원연구조합
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    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to a heat energy prediction method for product production according to unit processes in the food industry, and more particularly, to analyze and predict the required demand and supply critical energy by calculating energy and material balances including heat energy based on engineering data. It relates to a heat energy prediction method for product production according to unit processes in the food industry.
  • the heat energy (steam, etc.) used in the process must be supplied stably without problems in product production, the fuel used in the boiler is excessively supplied, resulting in excessive consumption of primary energy such as LNG and diesel.
  • the food factory is operated in a state of high fixed energy and energy consumption.
  • Another problem of the prior art is that it is limited to analyzing the energy usage pattern by analyzing the energy usage by process, and is limited to a method of reducing energy consumption by adjusting a usage time schedule through simple analysis of energy usage.
  • the reduction of heat energy is a method of controlling the structural design change and operation of the unit process, and most of the technology for improving the efficiency of the unit process.
  • factory energy demand forecasting and energy saving technologies are mostly electric energy technologies, and factory energy demand forecasting and energy saving technology development for thermal energy use are insufficient.
  • the demand forecasting method is also a method based on the analysis of measurement data, so it is difficult to predict the required energy for each process.
  • Korean Patent Laid-open Publication No. 10-2018-0062389 comprehensively manages facility detection, monitoring, crime prevention and disaster management based on 3D facility images collected using lidar sensors, and a scenario prediction model suitable for the environment of manufacturing companies.
  • the concept of using a predictive model suitable for the manufacturing company environment by disclosing a technology to improve energy saving efficiency using equipment detection and monitoring is related to the present invention, but three-dimensional data collected using lidar sensors It is a technology that improves savings efficiency by using a scenario prediction model through facility detection and monitoring based on facility images, and is different from the technical composition of the energy consumption structure analysis, prediction and energy saving method of the present invention.
  • Korean Patent Registration No. 10-1908515 discloses a technology for managing building energy demand forecast data and building energy consumption data for each building in an energy management system for a community where at least one building subdivided into at least one zone is located An energy demand forecasting method is disclosed, and the concept of managing an energy management system for one or more energy demand zones, energy demand forecast data and energy consumption data of each building is related to the present invention, but the electricity of the building subdivided for building energy As a method of analyzing and predicting energy consumption, it is different from the technology of saving energy through analysis by predicting through engineering structural analysis of the food product manufacturing process of the present invention.
  • Korean Patent Registration No. 10-1749456 relates to a factory energy management system, which is a factory energy management system for managing energy consumption used in a factory, and measures signals for energy consumption used by at least one facility located in a factory.
  • a factory energy management system that acquires and provides a UI necessary for factory energy management is disclosed, and a management method of obtaining a measurement signal for factory energy usage and providing a UI necessary for energy management is related to the present invention, but the factory energy It is different from the technology of saving energy through analysis by predicting through engineering structural analysis for the food product manufacturing process of the present invention by providing UI necessary for energy management for measuring usage.
  • the energy and material balance calculation method including thermal energy based on engineering data can analyze and predict the required demand and supply critical energy.
  • a heat energy prediction method for product production according to unit process has not been presented yet.
  • Patent Document 0001 Korean Patent Publication No. 10-2018-0062389
  • Patent Document 0002 Korea Patent Registration No. 10-1908515
  • Patent Document 0003 Korea Patent Registration No. 10-1749456
  • the present invention is to solve the problems described above, and to produce products according to unit processes in the food industry that can analyze and predict the required demand and supply critical energy with an energy and material balance calculation method including thermal energy based on engineering data.
  • the purpose is to provide a thermal energy prediction method for
  • heat energy management server 500 it is possible to provide a heat energy prediction method for product production according to the unit process of the food industry, including a sixth step of predicting the reduced heat energy of the food unit process.
  • the operation information is among the quality satisfaction conditions of the food, the operating conditions of the unit process, the physical and chemical characteristic values of the food raw materials, the physical and chemical characteristic values of the produced food, and the device information constituting the unit process. can be more than one.
  • the operating conditions of the unit process may be calculated using operation data necessary for calculating the energy and material balance of the unit process.
  • the operation data may be any one or more of temperature, residence time, input amount of the food, specifications of the apparatus, specific heat of the raw material and food, and moisture content of the food.
  • the theoretical demand heat energy can be calculated by classifying and inputting the operation information into variables and constants into the calculation program of the theoretical heat energy analysis server to calculate the energy and material balance of the unit process.
  • the theoretical demand energy loss amount according to the operating conditions and device information of the unit process the heat transfer efficiency of the theoretical demand heat energy supplied to the unit process from the heat energy supply device, and the unit process in the heat energy supply device It can be calculated by calculating the theoretical heat energy loss of the heat energy supply pipe up to
  • the heat energy management server predicts the reduced heat energy using the ion demand heat energy, actual demand heat energy, and demand energy supply heat energy as input values calculated for each unit process, and the batch and/or continuous type of the unit process Energy and mass balances can be predicted according to the driving method.
  • the unit process may include at least one heating process and/or sterilization process according to a batch or continuous operation method.
  • the theoretically necessary critical energy of raw materials and products according to the operating conditions of each process type of the food factory is calculated using engineering-based materials and heat balance calculation methods. can be predicted.
  • the amount of steam energy supply can be predicted by calculating the amount of heat loss of the device for each process, the amount of energy required for the transfer of heat required for energy transfer to food raw materials/products, and the amount of heat loss from the steam energy supply device to the food unit process.
  • the critical energy is calculated based on the physicochemical data of raw materials and products through the operating condition analysis data for each food processing unit process for energy demand prediction. Consumption structure analysis and energy demand can be predicted.
  • the food processing process is operated as a unit process in small-scale factories, but in most food factories, various types of processes using thermal energy such as steam are applied in combination. Therefore, real-time prediction is possible by applying software that calculates the energy demand for each unit process by engineering materials and heat balance method, and energy consumption is measured by sensors, data collected, and analyzed through software to exceed the required energy It is possible to analyze the amount of excessive energy used in excess.
  • the heat energy used in the food process uses steam or hot water
  • the present invention can be applied to various processes for supplying such heat energy.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a heat energy demand/supply prediction system for product production according to unit processes in the food industry according to an embodiment of the present invention.
  • Figure 2 is a logic diagram of the account creation server operation of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • FIG. 3 is a configuration diagram for predicting the critical energy required for food products, demand and supply energy through heat and mass balance of the heat energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • FIG. 4 is an operation control block diagram of a thermal energy demand and supply prediction system for product production according to a unit process of the food industry according to the present invention.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram of batch and continuous energy analysis based on the heat and mass balance calculation method of the heating process of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram of an energy saving system linking data collection, analysis, prediction, and energy supply of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to unit processes in the food industry according to the present invention.
  • thermoelectric production process which is a steam production process for predicting steam, which is the heat energy of the heat energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • a baking process which is a steam consumption process for predicting steam, which is thermal energy, in the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to unit processes in the food industry according to the present invention.
  • the secondary sterilization process which is a steam consumption process for predicting steam, which is thermal energy, of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • a heating/sterilization process which is a steam consumption process for predicting steam, which is thermal energy, in the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to unit processes in the food industry according to the present invention.
  • FIG. 11 is a schematic diagram of a heating (smoking) process of the heat energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a heat energy demand/supply prediction system for product production according to unit processes in the food industry according to an embodiment of the present invention.
  • the theoretically necessary critical energy of raw materials and products according to the operating conditions of each process type of food factory is predicted using engineering-based material and heat balance calculation methods, and the heat loss amount of equipment for each process and the necessary It is a technology that predicts the amount of steam energy supply by calculating the amount of energy required for electric heat and calculating the amount of heat loss from the pipe from the steam energy supply device to the food unit process.
  • the main technology is to analyze the energy consumption structure and predict energy demand.
  • it includes a technology to predict possible energy savings by analyzing the energy consumed through the collection and analysis of data measured by sensors for food factory production information data and energy supply.
  • the food processing process is operated as a unit process in small-scale factories, but in most food factories, various types of processes using thermal energy such as steam are applied in combination.
  • the heat energy used in the food process uses steam or hot water, and the present invention can be applied to various processes for supplying such heat energy.
  • heat energy management server 500 it is possible to provide a heat energy prediction method for product production according to the unit process of the food industry, including a sixth step of predicting the reduced heat energy of the food unit process.
  • the operation information is among the quality satisfaction conditions of the food, the operating conditions of the unit process, the physical and chemical characteristic values of the food raw materials, the physical and chemical characteristic values of the produced food, and the device information constituting the unit process. can be more than one.
  • the operating conditions of the unit process may be calculated using operation data necessary for calculating the energy and material balance of the unit process.
  • the operation data may be any one or more of temperature, residence time, input amount of the food, specifications of the apparatus, specific heat of the raw material and food, and moisture content of the food.
  • the theoretical demand heat energy can be calculated by classifying and inputting the operation information into variables and constants into the calculation program of the theoretical heat energy analysis server to calculate the energy and material balance of the unit process.
  • the theoretical demand energy loss amount according to the operating conditions and device information of the unit process the heat transfer efficiency of the theoretical demand heat energy supplied to the unit process from the heat energy supply device, and the unit process in the heat energy supply device It can be calculated by calculating the theoretical heat energy loss of the heat energy supply pipe up to
  • the heat energy management server predicts the reduced heat energy using the ion demand heat energy, actual demand heat energy, and demand energy supply heat energy as input values calculated for each unit process, and the batch and/or continuous type of the unit process Energy and mass balances can be predicted according to the driving method.
  • Figure 2 is a logic diagram of the account creation server operation of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • validation is performed to check the account authority information sent by the monitoring entity through the terminal by comparing it with the existing account database.
  • the monitoring subject can use the thermal energy system for product production according to the unit process of the food industry through log-in.
  • the monitoring subject goes through a process of checking whether there is a history of creating an account in this system by inputting his/her information. For this verification process, the server sends account authority authentication information to the monitoring subject, and if the information is successfully authenticated, you can log in and use this system. If authentication fails, this server is terminated.
  • monitoring subject does not have a history of creating an account in this system, membership registration and account authority information are known to the monitoring subject through the new account creation process.
  • the monitoring subject can use this system by logging in with the corresponding information.
  • the account creation server may acquire and provide information on the monitoring subject's personal information, company information, sales, number of employees, and the like.
  • FIG. 3 is a configuration diagram for predicting the critical energy required for food products, demand and supply energy through heat and mass balance of the heat energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • the processing process of a food factory consists of several identical unit processes and also consists of different types of unit processes.
  • the same unit process is composed of multiple, or heterogeneous unit process is composed of multiple, and various processes are configured.
  • sensible heat energy that consumes the heat energy of each unit process is used.
  • the amount of heat energy used in the unit process is determined according to the physical/chemical characteristics of the product and the operating conditions required for product production.
  • the physical/chemical characteristics of the product are considered according to the product's components, such as the specific heat of the product, the density, and the holding time at each temperature condition, which is a condition for processing and sterilization of food products.
  • the characteristics of the product itself and the weight and specific heat of the cradle for mounting the product are also energy consumption factors.
  • the specific heat and specification of the internal material of the unit process are also factors of energy consumption. These process equipment specifications, the required energy consumption for the time to maintain the temperature conditions for each section of the product, and the heat transfer efficiency according to the heat transfer method of heat energy (steam, etc.) to the product act as factors.
  • the required critical energy varies according to the production information of the product, that is, the amount of raw material supply, the amount of product produced, and the type of product, and the amount of energy used varies according to the temperature, pressure, and flow rate of the unit process.
  • the heat loss by unit process and the heat loss of the piping from the heat energy supply source (boiler) to the unit process act as an influencing factor on energy consumption. If the energy supply is the sum of the energies required in each unit process, the amount of energy required in real time is different because the operating conditions and operation cycle of each unit process are different. Proportional control is required according to this required energy. In order to operate with proportional control of thermal energy production facilities, a burner that can proportionally control the turndown ratio of the combustion burner of the primary energy in the range of 0 to 100%, such as LNG, LPG or diesel of the boiler, must be applied.
  • FIG. 4 is an operation control block diagram of a thermal energy demand and supply prediction system for product production according to a unit process of the food industry according to the present invention.
  • the required energy consumption is predicted according to the production conditions of each unit process, and the total energy requirement is calculated by adding the energy required for each unit process in the energy management system.
  • the burner flow rate proportional control
  • the energy management system monitors the deviation from the predicted value of required consumption.
  • the steam pressure required at each stage is measured and monitored, and the burner is controlled to produce the pressure of steam produced and supplied from the heat energy supply device (boiler, etc.) at the set pressure.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram of batch and continuous energy analysis based on the heat and mass balance calculation method of the heating process of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to the unit process of the food industry according to the present invention.
  • 5(a) is a process chart for estimating the energy required critical energy of a batch type unit process.
  • Critical energy which is the energy required for the product itself, is predicted according to the amount of input to food raw materials/products, specific heat for each physical composition, and production information for the holding time for each temperature section. Depending on the operating logic for operating conditions by temperature, it is divided into a condition in which steam is directly injected in the process and a condition in which indirect heating is performed by an indirect heating heat exchanger. It is predicted by applying differently.
  • 5(b) is a process chart for estimating the required load energy for a continuous unit process. In the case of a continuous unit process, food ingredients/products are continuously input, and a direct heating source or an indirect heating source may be supplied as a heat source. In the continuous supply process, the factors for the residence time and operating temperature of the product in the process and the application of heat transfer efficiency for direct heating or indirect heating become different. The predicted value through this prediction method predicts the amount of energy required in the energy management system.
  • FIG. 6 is a block diagram of an energy saving system linking data collection, analysis, prediction, and energy supply of the thermal energy demand and supply prediction system for product production according to unit processes in the food industry according to the present invention.
  • Figure 6 is a system configuration that provides guidance to control and operators through data collection, analysis, and prediction through measurement and monitoring of production information and process operation information in a factory consisting of a plurality of unit processes of a food factory to save energy
  • operation information on temperature, pressure, time, raw material/product type and production information, such as raw material type, operating conditions (time and temperature for each process), steam pressure, temperature, flow rate, supply time, etc.
  • It is a linked system that collects and predicts the required energy for each process, collects and monitors it in real time, analyzes it, controls the operation of the boiler, which is a heat energy supply device, and controls the amount of steam production and supply.
  • It also includes calculating the amount of recoverable energy by calculating the amount of energy emitted from each unit process based on the amount of energy supplied to each unit process. By measuring the temperature and humidity of the environmental conditions and analyzing the energy consumption, it was configured to compare and analyze the energy consumption by the weather.
  • the target process is a boiler process for producing steam, which is thermal energy, a baking process for consuming steam, a secondary sterilization process, and a heating and sterilization process.
  • the main energy consumption process requires a large amount of heat to raise and maintain the temperature of the target product through direct and indirect heat exchange, and it can be confirmed that it is a process that accounts for most of the heat energy consumption due to the large number of units in the system.
  • the characteristics of the main energy consuming process are (1) controlled by the heating operation logic in the heating system, (2) operated in a batch manner, and products can be replaced for heating other products after the heating time has elapsed.
  • the theoretical demand heat energy or the actual demand heat energy required for the heating (smoking) process was predicted through one or more of the unit process analysis server, unit process database, theoretical heat energy analysis server, and actual heat energy analysis server. 11, looking at the process of the heating (smoking) process, it is possible to check the raw material, air, and steam including moisture and solids in the input of the target process, and the moisture and solids in the output. You can check the target product, air, air vents, and condensate. It may also include a cart (Carrying cart) for transporting the raw materials and target products.
  • Carrying cart for transporting the raw materials and target products.
  • T n is the heating temperature in step n (°C)
  • Input value in heat and material calculation Product specific heat, moisture content, product input amount, mass of input equipment other than product, number of inputs, etc. For items that can be directly identified, values can be applied through sample analysis and field measurement there is.
  • the materials input to the heating process include steam required for heating, raw solid materials and moisture, movable shelves to transport raw materials in the heating system, and air.
  • Outgoing materials include solids that have been processed through the process, evaporated or remaining moisture in the treated material, moving shelves, air, condensate, or steam that is used as a heating medium and then released to the atmosphere.
  • the equation for material settlement may be as shown in (2) below.
  • ⁇ im b may mean the sum of masses (kg) of input materials
  • ⁇ im e may mean the sum of masses (kg) of outgoing materials.
  • Equation (3) Calculation of heat energy: Calculation of sensible heat ( ⁇ H s,n,i ) for each material input and output in the heating process is performed as in Equation (3), and the sum of sensible heat ( ⁇ H s,n ) for each material as in Equation (4) ) can be obtained.
  • m n,i is the mass of substance i in step n (kg)
  • C p,n,i is the specific heat of substance i in step n (kcal/kg, °C)
  • T n,i and T n- 1,i may mean the temperature (° C.) of i material exiting and entering n step.
  • Steam heat input (kcal) in step n is the difference between the sensible heat before and after input ( ⁇ H s,n ), the amount of evaporation heat (Q m,n ) of moisture escaping from the product heating process, heat loss and thermal efficiency. It can be determined as the sum of (Q i,n ), and the calorific value (Q v,n ) considering going out to the atmosphere after being used as a heating medium.
  • the total heat input of steam in the heating process (Q s , kcal), which is the sum of the heat input of steam in each step, can be as follows.
  • securing data for predictive verification can collect steam pressure/flow/temperature data in seconds for the Vienna smoking process in which preemptive measurement infrastructure has been established through data collection.

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Abstract

본 발명은 공학적인 데이터 기반의 열에너지를 포함한 에너지 및 물질수지 산출방식으로 필요한 수요 및 공급 임계에너지를 분석하고 예측할 수 있는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법에 관한 것으로, 식품공장의 공정종류별 운전조업조건에 따른 원료 및 제품의 이론적으로 필요한 임계에너지를 공학적인 기반의 물질 및 열수지 계산법을 이용하여 예측할 수 있으며, 공정별 장치의 열손실량과 식품원료/제품에의 에너지 전달에 필요한 전열에 필요한 에너지량 산출 및 스팀 에너지공급 장치에서 식품 단위 공정까지의 배관 열손실량을 계산하여 스팀에너지 공급량을 예측할 수 있다.

Description

식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법
본 발명은 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 공학적인 데이터 기반의 열에너지 포함한 에너지 및 물질수지 산출방식으로 필요한 수요 및 공급 임계에너지를 분석하고 예측할 수 있는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법에 관한 것이다.
최근 들어 조리되어 포장된 식품의 수요가 증가되고 있으며, 특히 일인용 가구가 늘어남에 따라서 반찬이나 젖갈 등과 같은 식품까지도 일회용 포장처리되어 상당량이 반찬가게나 대형마트 또는 편의점 등 다양한 판매처에 공급되고 있는 실정이다.
나아가 최근 들어서는 이러한 식품들이 제조에서부터 포장까지 다양한 전문인력이 배치됨과 동시에 공장화 시스템으로 생산되고 있다.
식품가공 공정은 다양한 제품군으로 이루어지고 있으므로 생산공정의 단순 운전데이터 수집에 따른 에너지 수요를 분석하는 데에는 어려움이 있으므로 필요한 이론적 에너지량을 예측하는 방법의 개발이 필요하다.
이러한 종래의 식품공장에는 열에너지 생산 및 공급에 대한 필요에너지 분석이 진행되고 있지 않으며, 제어 및 모니터링 시스템에 의해 공정 운전제어만 수행하고 있어서 식품공정에서 필요로 하는 임계에너지의 분석없이 에너지를 사용하고 있다.
이러한 공정제어 방식으로 운전 시에는 필요에너지를 분석 및 예측할 수 없음에 따라 실제 필요한 에너지 보다 과잉으로 에너지를 소비하게 된다.
또한 공정별 필요에너지를 예측할 수 없음에 따라 공정별 운전 시간 무관하게 안정적으로 열에너지를 공급해야 하므로 에너지 과다 사용량이 많아지게 된다.
대부분의 종래의 식품가공공장은 스팀 보일러의 설치 비용을 고려하여 유량비례제어 방식의 버너를 적용하지 않고 저렴한 1단 연료노즐 방식 또는 2단 연료노즐 제어 방식을 사용하고 있다.
이는 공정에 사용되는 열에너지(스팀 등)를 제품 생산에 문제없이 안정적으로 공급해야 하므로 보일러에 사용되는 연료를 과잉으로 공급하게 되므로서 LNG, 경유 등 1차에너지의 사용량이 과다 소비 하게 된다. 즉 식품공장의 고정에너지가 높은 상태로 에너지 소비하는 상태로 운전하게 된다.
종래기술의 다른 문제점은 공정별 에너지 사용량을 분석하여 에너지 사용패턴을 분석하는 데 국한하여 단순 에너지 사용량에 대한 분석으로 사용시간 스케쥴을 조절하여 에너지 소비량을 절감하는 방식에 한정되어 있다. 또한 열에너지에 대한 절감은 단위공정의 구조설계변경 및 운전을 제어하는 방식으로 단위공정의 효율향상에 대한 기술이 대부분이다. 또 다른 문제점은 공장에너지 수요예측 및 에너지절감기술은 대부분 전기에너지에 대한 기술이며 열에너지 사용에 대한 공장에너지 수요예측 및 에너지 절감기술 개발은 부족한 실정이다. 또한 수요예측방법도 계측데이터의 분석에 따른 방법으로 공정별 필요에너지 예측을 하기 어렵다.
한국 공개특허공보 제10-2018-0062389호에서는 라이다 센서를 이용하여 수집한 3차원 설비영상을 기반으로 설비 감지, 모니터링, 방범 및 재해 관리를 총괄적으로 관리하고 제조기업의 환경에 맞는 시나리오 예측 모델을 이용하여 에너지 절감 효율을 향상하는 기술을 개시하여 설비 감지, 모니터링하여 제조기업 환경에 맞는 예측모델을 이용하여 에너지 절감하는 개념이 본원 발명과 관련이 있으나, 라이다 센서를 이용하여 수집된 3차원 설비영상을 기반으로 한 설비감지, 모니터링을 통한 시나리오 예측모델을 이용하여 절감효율을 향상하는 기술로서 본 발명의 에너지소비구조분석, 예측 및 에너지절감방법의 기술구성과는 차이가 있다.
한국 등록특허 제10-1908515호에서는 적어도 하나 이상의 구역으로 세분화되는 건물이 적어도 하나 이상 위치하는 커뮤니티의 에너지관리시스템에 있어서, 각 건물에 대한 건물에너지수요예측데이터 및 건물에너지사용량데이터를 관리하는 기술과 에너지 수요예측 방법이 개시되어 하나이상의 에너지 수요구역에 대한 에너지관리스템과 각 건물의 에너지수요예측데이터 및 에너지사용데이터를 관리하는 개념이 본원 발명과 관련이 있으나, 건물에너지에 대한 세분화된 건물의 전기에너지 사용량분석과 예측하는 방법으로 본 발명의 식품제품 제조공정에 대한 공학적인 구조분석을 통한 예측하여 분석을 통해 에너지를 절감하는 기술과는 차이가 있다.
한국 등록특허 제10-1749456호에서는 공장 에너지 관리 시스템에 관한 것으로, 공장에서 사용되는 에너지 소비량을 관리하기 위한 공장 에너지 관리 시스템으로, 공장에 위치한 적어도 하나의 설비가 사용하는 에너지 사용량에 대한 계측 신호를 획득하여 공장에너지관리에 필요한 UI를 제공하는 공장에너지 관리시스템이 개시되어, 공장에너지 사용량에 대한 계측 신호를 획득하여 에너지관리에 필요한 UI를 제공하는 관리하는 방법은 본원 발명과 관련이 있으나, 공장에너지 사용량 계측에 대한 에너지관리에 필요한 UI를 제공하는 것으로 본 발명의 식품제품 제조공정에 대한 공학적인 구조분석을 통한 예측하여 분석을 통해 에너지를 절감하는 기술과는 차이가 있다.
따라서, 본원발명에서 중요한 문제로 인식하고 있는 식품공장의 단위공정의 열에너지 관리를 위하여 공학적인 데이터 기반의 열에너지 포함한 에너지 및 물질수지 산출방식으로 필요한 수요 및 공급 임계에너지를 분석하고 예측할 수 있는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법은 아직까지 제시되지 않았다.
(선행기술문헌)
(특허문헌)
(특허문헌 0001) 한국 공개특허공보 제10-2018-0062389호
(특허문헌 0002) 한국 등록특허 제10-1908515호
(특허문헌 0003) 한국 등록특허 제10-1749456호
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 공학적인 데이터 기반의 열에너지 포함한 에너지 및 물질수지 산출방식으로 필요한 수요 및 공급 임계에너지를 분석하고 예측할 수 있는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 그 밖의 목적, 특정한 장점들 및 신규 특징들은 첨부된 도면들과 관련되어 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예로부터 더욱 명확해질 것이다.
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명인 단위공정분석서버(100);에서 식품 단위공정의 운전정보를 분석하는 제1단계; 상기 단위공정분석서버에서 산출된 분석정보를 단위공정 데이터베이스(200);에 입력하는 제2단계; 이론열에너지분석서버(300);에서 상기 식품 단위공정의 이론 수요 열에너지를 산출하는 제3단계; 실제열에너지분석서버(400);에서 상기 식품 단위공정의 실제 수요 열에너지를 예측하는 제4단계; 및 상기 실제열에너지분석서버에서 열에너지 공급장치의 수요에너지 및 공급 열에너지를 예측하는 제5단계; 및 열에너지관리서버(500);에서 상기 식품 단위공정의 절감 열에너지를 예측하는 제6단계를 포함하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 운전정보는 상기 식품의 품질만족조건, 상기 단위공정의 운전조건, 상기 식품 원료의 물리 및 화학적 특성값, 생산된 상기 식품의 물리 및 화학적 특성값, 상기 단위공정을 구성하는 장치 정보 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 단위공정의 운전조건은 상기 단위공정의 에너지 및 물질수지 산출에 필요한 운전데이터를 이용하여 산출될 수 있다.
또한, 상기 운전데이터는 온도, 체류시간, 상기 식품의 투입량, 상기 장치의 규격, 상기 원료 및 식품의 비열, 상기 식품의 수분함량 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 이론 수요 열에너지는 상기 이론열에너지분석서버의 계산프로그램에 상기 운전정보를 변수와 상수로 분류 입력하여 상기 단위공정의 에너지 및 물질수지를 계산하여 산출할 수 있다.
또한, 상기 계산프로그램을 통해서 상기 단위공정의 운전조건 및 장치 정보에 따른 이론 수요 에너지 손실량, 상기 열에너지 공급장치에서 상기 단위공정에 공급하는 상기 이론 수요 열에너지의 전열효율 및 상기 열에너지 공급장치에서 상기 단위공정까지의 열에너지 공급배관의 이론 열에너지 손실량을 계산하여 산출할 수 있다.
또한, 상기 열에너지관리서버는 각각의 상기 단위공정별 산출된 상기 이온 수요 열에너지, 실제 수요 열에너지, 수요에너지 공급 열에너지를 입력값으로 상기 절감 열에너지를 예측하며, 상기 단위공정의 배치식 및/또는 연속식 운전방식에 따른 에너지 및 물질수지를 예측할 수 있다.
또한, 상기 단위공정은 배치식 또는 연속식 운전방식에 따라 가열공정 및/또는 살균공정을 하나 이상 포함할 수 있다.
본 발명에 의한 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법에 의하면, 식품공장의 공정종류별 운전조업조건에 따른 원료 및 제품의 이론적 필요한 임계에너지를 공학적인 기반의 물질 및 열수지 계산법을 이용하여 예측할 수 있다.
또한, 공정별 장치의 열손실량과 식품원료/제품에의 에너지 전달에 필요한 전열에 필요한 에너지량 산출 및 스팀 에너지공급 장치에서 식품 단위 공정까지의 배관 열손실량을 계산하여 스팀에너지 공급량을 예측할 수 있다.
또한, 에너지 수요예측을 위한 식품가공 단위공정별 운전조건 분석데이터를 통해 원료 및 제품의 물리화학적 데이터를 기반으로 하여 임계에너지를 산출하는 방식으로 다양한 식품 공정별 에너지 소비량을 이론적으로 산출하는 방법으로 에너지 소비구조 분석과 에너지 수요량을 예측할 수 있다.
또한, 식품가공 공정은 다양한 제품군으로 이루어지고 있으므로 생산공정의 단순 운전데이터 수집에 따른 에너지 수요를 분석하는 데에는 어려움이 있으므로 필요한 이론적 에너지량 예측이 가능하다.
또한, 식품공장 생산 정보 데이터와 에너지 공급에 대한 센서에 의한 계측을 통해 계측된 데이터의 수집, 분석을 통해 소요되는 에너지를 분석하여 절감 가능한 에너지를 예측하는 효과가 있다.
또한, 식품가공 공정은 소규모 공장에서는 단위 공정으로 운전하기도 하지만, 대부분의 식품공장에서는 스팀과 같은 열에너지를 사용한 여러 가지 형식의 공정을 복합적으로 적용하여 생산하고 있다. 따라서 각 단위공정에 대한 에너지 수요량을 공학적인 물질 및 열수지에 의한 방법으로 산출하는 소프트웨어를 적용하므로서 실시간으로 예측이 가능하며, 에너지사용량을 센서에 의해 계측, 데이터수집, 소프트웨어를 통해 분석하여 필요한 에너지 이상으로 초과하여 사용하는 과다 사용 에너지양을 분석할 수 있다.
또한, 식품공정에서 사용하는 열에너지는 스팀 또는 온수를 사용하며, 이러한 열에너지를 공급하는 다양한 공정에 본 발명의 적용이 가능하다.
도 1은 본원발명의 실시예에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요/공급 예측 시스템 개요도이다.
도 2는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 계정생성서버 운영 로직도이다.
도 3은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 열 및 물질수지를 통한 식품제품의 필요 임계에너지, 수요 및 공급에너지 예측을 위한 구성도이다.
도 4는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 운전제어 구성도이다.
도 5는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 가열공정의 열 및 물질 수지 산출방법 기반의 배치 및 연속식 에너지 분석 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 데이터수집, 분석, 예측 및 에너지공급을 연계한 에너지 절감 시스템 구성도이다.
도 7은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 열에너지인 스팀 예측을 위한 스팀생산공정인 열에너지생산공정(보일러) 계산 실험예이다.
도 8은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 열에너지인 스팀 예측을 위한 스팀소비공정인 굽기공정 계산 실험예이다.
도 9는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 열에너지인 스팀 예측을 위한 스팀소비공정인 2차살균공정 계산 실험예이다.
도 10은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 열에너지인 스팀 예측을 위한 스팀소비공정인 가열/살균공정 계산 실험예이다.
도 11은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 가열(훈연)공정의 개략도이다.
도 12는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 가열(훈연)공정의 열 및 물질수지 계산을 위한 로직이다.
도 13은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 에너지 소비량 예측 및 실제계측값 데이터이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다. 그러나 첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상의 내용과 범위를 쉽게 설명하기 위한 예시일 뿐, 이에 의해 본 발명의 기술적 범위가 한정되거나 변경되는 것은 아니다. 또한 이러한 예시에 기초하여 본 발명의 기술적 사상의 범위 안에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 당업자에게는 당연할 것이다.
또한, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시 예는 본 발명의 가장 바람직한 일 실시 예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
또한, 도면 전체에 걸쳐 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고, 간접적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 포함한다는 것은 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 구성요소를 한정하거나 부가하여 구체화하는 설명은, 특별한 제한이 없는 한 모든 발명에 적용될 수 있으며, 특정한 발명에 대한 설명으로 한정되지 않는다.
또한, 본원의 발명의 설명 및 청구범위 전반에 걸쳐서 단수로 표시된 것은 별도로 언급되지 않는 한 복수인 경우도 포함한다.
또한, 본원의 발명의 설명 및 청구범위 전반에 걸쳐서 "또는"은 별도로 언급되지 않는 한 "및"을 포함하는 것이다. 그러므로 "A 또는 B를 포함하는"은 A를 포함하거나, B를 포함하거나, A 및 B를 포함하는 상기 3가지 경우를 모두 의미한다.
도 1은 본원발명의 실시예에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요/공급 예측 시스템 개요도이다.
식품공장의 공정종류별 운전조업조건에 따른 원료 및 제품의 이론적 필요한 임계에너지를 공학적인 기반의 물질 및 열수지 계산법을 이용하여 예측하고, 공정별 장치의 열손실량과 식품원료/제품에의 에너지 전달에 필요한 전열에 필요한 에너지량 산출 및 스팀 에너지공급 장치에서 식품 단위 공정까지의 배관 열손실량을 계산하여 스팀에너지 공급량을 예측하는 기술이다.
이러한 에너지 수요예측을 위한 식품가공 단위공정별 운전조건 분석데이터를 통해 원료 및 제품의 물리화학적 데이터를 기반으로 하여 임계에너지를 산출하는 방식으로 구현될 수 있다.
다양한 식품 공정별 에너지 소비량을 이론적으로 산출하는 방법으로 에너지 소비구조 분석과 에너지 수요량을 예측하는 방법을 중점 기술로 한다.
또한 식품공장 생산 정보 데이터와 에너지 공급에 대한 센서에 의한 계측을 통해 계측된 데이터의 수집, 분석을 통해 소요되는 에너지를 분석하여 절감 가능한 에너지를 예측하는 기술을 포함한다.
식품가공 공정은 소규모 공장에서는 단위 공정으로 운전하기도 하지만, 대부분의 식품공장에서는 스팀과 같은 열에너지를 사용한 여러 가지 형식의 공정을 복합적으로 적용하여 생산하고 있다.
따라서 각 단위공정에 대한 에너지 수요량을 공학적인 물질 및 열수지에 의한 방법으로 산출하는 소프트웨어를 적용하므로서 실시간으로 예측이 가능하며, 에너지사용량을 센서에 의해 계측, 데이터수집, 소프트웨어를 통해 분석하여 필요한 에너지 이상으로 초과하여 사용하는 과다 사용 에너지양을 분석할 수 있다.
식품공정에서 사용하는 열에너지는 스팀 또는 온수를 사용하며, 이러한 열에너지를 공급하는 다양한 공정에 본 발명의 적용이 가능하다.
단위공정분석서버(100);에서 식품 단위공정의 운전정보를 분석하는 제1단계; 상기 단위공정분석서버에서 산출된 분석정보를 단위공정 데이터베이스(200);에 입력하는 제2단계; 이론열에너지분석서버(300);에서 상기 식품 단위공정의 이론 수요 열에너지를 산출하는 제3단계; 실제열에너지분석서버(400);에서 상기 식품 단위공정의 실제 수요 열에너지를 예측하는 제4단계; 및 상기 실제열에너지분석서버에서 열에너지 공급장치의 수요에너지 및 공급 열에너지를 예측하는 제5단계; 및 열에너지관리서버(500);에서 상기 식품 단위공정의 절감 열에너지를 예측하는 제6단계를 포함하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 운전정보는 상기 식품의 품질만족조건, 상기 단위공정의 운전조건, 상기 식품 원료의 물리 및 화학적 특성값, 생산된 상기 식품의 물리 및 화학적 특성값, 상기 단위공정을 구성하는 장치 정보 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 단위공정의 운전조건은 상기 단위공정의 에너지 및 물질수지 산출에 필요한 운전데이터를 이용하여 산출될 수 있다.
또한, 상기 운전데이터는 온도, 체류시간, 상기 식품의 투입량, 상기 장치의 규격, 상기 원료 및 식품의 비열, 상기 식품의 수분함량 중 어느 하나 이상일 수 있다.
또한, 상기 이론 수요 열에너지는 상기 이론열에너지분석서버의 계산프로그램에 상기 운전정보를 변수와 상수로 분류 입력하여 상기 단위공정의 에너지 및 물질수지를 계산하여 산출할 수 있다.
또한, 상기 계산프로그램을 통해서 상기 단위공정의 운전조건 및 장치 정보에 따른 이론 수요 에너지 손실량, 상기 열에너지 공급장치에서 상기 단위공정에 공급하는 상기 이론 수요 열에너지의 전열효율 및 상기 열에너지 공급장치에서 상기 단위공정까지의 열에너지 공급배관의 이론 열에너지 손실량을 계산하여 산출할 수 있다.
또한, 상기 열에너지관리서버는 각각의 상기 단위공정별 산출된 상기 이온 수요 열에너지, 실제 수요 열에너지, 수요에너지 공급 열에너지를 입력값으로 상기 절감 열에너지를 예측하며, 상기 단위공정의 배치식 및/또는 연속식 운전방식에 따른 에너지 및 물질수지를 예측할 수 있다.
또한, 상기 단위공정은 배치식 또는 연속식 운전방식에 따라 가열공정 및/또는 살균공정을 하나 이상 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 계정생성서버 운영 로직도이다.
우선적으로 모니터링주체가 단말기 등을 통해 발송한 계정권한정보를 기존 계정 데이터베이스와 비교 확인하는 유효성 검증을 진행한다. 상기 유효성 검증에서 통과됨에 따라 모니터링주체는 로그인을 통해 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 시스템을 이용할 수 있다.
상기 유효성 검증에 실패한다면, 모니터링주체는 본인의 정보를 입력함으로 본 시스템에서 계정생성을 한 이력이 있는지 확인하는 절차를 거친다. 본 확인 절차를 위해 서버는 모니터링주체에게 계정권한 인증정보를 발송하고, 해당 정보가 성공적으로 인증이 되면 로그인이 되어 본 시스템을 이용할 수 있다. 인증이 실패되면 본 서버는 종료된다.
만약 모니터링주체가 본 시스템에서 계정생성한 이력이 없다면, 신규 계정 생성 절차를 통해 회원가입 및 계정 권한 정보가 모니터링 주체에게 알려진다. 모니터링 주체는 해당 정보로 로그인하여 본 시스템을 이용할 수 있다.
계정생성서버는 모니터링주체의 인적사항, 회사정보, 매출액, 사원수 등에 대한 정보를 취득하여 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 열 및 물질수지를 통한 식품제품의 필요 임계에너지, 수요 및 공급에너지 예측을 위한 구성도이다.
식품공장의 가공공정은 동일한 단위공정이 여러 개로 구성되고 종류가 다른 단위공정도 구성되기도 한다. 또한 동일한 단위공정이 멀티로 구성되거나 이종의 단위공정이 멀티로 구성되는 등 다양하게 공정이 구성되고 있다. 단위공정의 종류와는 무관하게 각 단위공정의 열에너지를 소비하는 현열위주의 에너지가 사용된다. 단위공정에서 열에너지의 사용은 제품의 물리/화학적 특성에 따라 제품의 생산에 필요한 운전조건에 따라 필요량이 결정된다. 제품의 물리/화학적 특성은 제품의 구성성분에 따라 제품의 비열, 밀도, 식품제품의 가공, 살균을 위한 조건인 각 온도조건에서의 유지시간 등이 고려된다. 제품 자체의 특성과 제품을 거치하는 거치대의 중량 및 비열도 에너지 소비 인자이다. 단위공정의 내부 재질의 비열과 규격도 에너지 사용의 요소이다. 이러한 공정설비 사양과 제품의 각 구간별 온도조건을 유지하는 시간에 대한 필요에너지 사용량과 열에너지(스팀 등)의 제품에의 전열방식에 따른 전열효율이 인자로 작용한다. 또한 제품의 생산정보, 즉 원료공급량, 제품생산량 및 제품의 종류에 따라 필요한 임계에너지가 달라지며, 단위공정의 온도, 압력, 유량 등에 따라 에너지의 사용량이 달라진다. 또한 단위공정별 방열손실과 열에너지공급원(보일러)에서의 단위 공정까지의 배관의 열손실량이 에너지 소비량에 영향인자로 작용한다. 각 단위공정에서 필요한 에너지의 합한 에너지의 공급이 필요하면 각 단위공정의 운전조건 및 운전주기가 다르므로 실시간 필요한 에너지량은 달라지며 이러한 에너지 사용량을 예측을 통하여 열에너지생산설비(보일러 등)의 부하 변동이 필요에너지에 따라 비례 제어하는 것이 필요하다. 열에너지 생산설비의 비례제어로 운전을 위해서는 보일러의 LNG, LPG 또는 경유와 같이 1차 에너지의 연소버너의 턴다운비율이 0~100% 범위를 비례적으로 제어할 수 있는 버너가 적용되어야 한다. 버너가 0~100%로 비례제어 되지 않고 저렴한 제품으로 사용되는 버너의 경우 2단제어 0%, 50%, 100%의 단별 제어가 이루어질 경우, 에너지의 손실이 증가하게 된다. 다만 단계별 제어의 경우에도 본 예측 방법으로 예측을 통하여 공급량을 단계별 제어함으로써 불 필요하게 손실되는 에너지는 단계별 제어의 보다 정밀하게 제어할 수 있어서 에너지 사용량을 절감할 수 있다. 또한 에너지공급장치(보일러 등)의 성능을 실시간 계측을 통하여 분석하여 보일러의 유지보수시기를 예지하여 보전하므로서 보일러 성능저하에 따른 에너지 과잉소비를 절감할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 운전제어 구성도이다.
식품 단위공정 종류별 운전제어로직과 생산조건에 따라 에너지의 사용량이 달라지므로 각 단위공정의 생산조건에 따라 필요한 에너지 사용량이 예측되고 에너지관리시스템에서 각 단위공정별 필요한 에너지의 합한 총 에너지 필요량이 계산되어 보일러 제어시스템에의 버너(유량비례제어)를 통해 공정에서 필요한 에너지양을 생산하도록 제어하게 된다. 동일한 단위공정을 묶음으로 공정단 각각에 대한 유량계에서 측정된 유량 값이 실시간 모니터링 되므로 필요사용량 예측 값과의 편차를 에너지관리시스템에서 모니터링 하게 된다. 각 공정단에서 필요한 스팀 압력이 계측하여 모니터링 하여 열에너지공급장치(보일러 등)에서 생산 공급되는 스팀의 압력을 설정된 압력으로 생산되도록 버너를 제어하여 제어하게 된다.
도 5는 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 가열공정의 열 및 물질 수지 산출방법 기반의 배치 및 연속식 에너지 분석 개념도이다.
도 5(a)는 배치식 단위공정의 에너지 필요 임계에너지를 예측하기 위한 공정도이다. 식품 원료/제품에 대한 투입량, 물성조성에 대한 각각의 비열, 온도구간별 유지 시간에 대한 생산정보에 따라 제품 자체의 필요한 에너지인 임계에너지를 예측한다. 온도별 운전조건에 대한 운전로직에 따라 스팀을 공정내에서 직접 분사하는 조건과 간접가열 열교환기에 의해 간접 가열하는 조건으로 구분하여 직접가열 열원공급 방식일때 전열효율과 간접가열 열원공급 방식일 때 전열효율을 달리 적용하여 예측하게 된다. 도 5(b)는 연속식 단위공정에의 필요 임게에너지를 예측하기 위한 공정도이다. 연속식 단위공정의 경우에는 식품 원료/제품이 연속적으로 투입되고 열원은 직접가열 열원 또는 간접가열 열원이 공급될 수 있다. 연속공급 공정에서는 제품의 공정내 체류시간과 운전온도에 대한 인자와 직접가열 또는 간접가열에 대한 전열효율 적용이 달라지게 된다. 이러한 예측방법을 통해 예측된 값이 에너지관리시스템에서 필요 에너지량을 예측하게 된다.
도 6은 본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 데이터수집, 분석, 예측 및 에너지공급을 연계한 에너지 절감 시스템 구성도이다.
도 6은 식품공장의 여러 단위공정이 복수로 구성된 공장에서의 생산정보 및 공정 운전정보의 계측 모니터링을 통한 데이터 수집, 분석, 예측을 통하여 제어와 운전자에 대한 가이던스를 제공하여 에너지 절감을 하는 시스템 구성도를 실시예로 나타낸 것이다. 식품공장의 각 단위공정에서는 온도, 압력, 시간, 원료/제품 종류에 대한 정보와 생산정보로서 원료종류, 운전조건(공정별 시간, 온도), 스팀 압력, 온도, 유량, 공급시간 등에 대한 운전정보를 수집하여 각 공정별 필요에너지를 예측하고 이를 실시간 수집 및 모니터링하여 분석하여 열에너지 공급장치인 보일러의 운전을 제어하여 스팀생산 공급량을 제어하는 연계시스템이다. 또한 각 단위공정에서 배출되는 에너지량을 각 단위공정으로 공급되는 에너지량을 기준으로 산출하여 회수 가능한 에너지량을 산출하는 것도 포함한다. 환경조건의 온도와 습도를 계측하여 에너지 사용량을 분석함으로써 날씨에 의한 에너지 사용량을 비교 분석하도록 구성하였다.
(실시예1)
단위공정분석서버, 단위공정 데이터베이스, 이론열에너지분석서버, 실제열에너지분석서버 중 어느 하나 이상을 통한 식품 단위공정에 필요한 이론 수요 열에너지 또는 실제 수요 열에너지를 예측하고자 하였다. 도 7 내지 도10을 살펴보면 대상공정은 열에너지인 스팀을 생산하는 보일러공정, 스팀을 소비하는 굽기공정, 2차살균공정 및 가열 및 살균공정을 대상으로 하였다.
주 에너지 소비 공정은 가열(훈연)의 경우, 직·간접 열 교환 통한 대상 제품의 승온 및 온도 유지에 필요한 열량이 많이 필요하며, 시스템 호기 수가 많아 열에너지 소비량의 대부분을 차지하는 공정임을 확인할 수 있다.
주 에너지 소비 공정의 특징은 (1) 가열 시스템 내 가열 운전 로직에 의해 제어됨, (2) 배치(batch) 방식으로 운영되며 제품은 가열 시간 경과 후, 다른 제품 가열을 위해 교체될 수 있다.
(실시예2)
단위공정분석서버, 단위공정 데이터베이스, 이론열에너지분석서버, 실제열에너지분석서버 중 어느 하나 이상을 통한 가열(훈연) 공정에 필요한 이론 수요 열에너지 또는 실제 수요 열에너지를 예측하고자 하였다. 도 11은 가열(훈연)공정의 공정을 살펴보면 대상공정의 투입(Input)에는 수분 및 고상을 포함하는 대상 원료(Raw material), 공기, 스팀을 확인할 수 있고, 배출(Output)에는 수분 및 고상을 포함하는 대상 제품(Product), 공기, 대기중 벤트, 응축물을 확인할 수 있다. 또한 상기 대산 원료 및 대상 제품을 이송하는 카트(Carrying cart)를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 수요공급 예측 시스템의 예측 방법을 구분하면 Excel 프로그램을 기반으로 시스템을 단순화하여(입·출구 조건만 고려) 단위 장치/공정 별 열·물질 정산 수행할 수 있다.
열 및 물질 정산을 위한 고려사항으로는 (1) (가열) 전체 가열 공정에 대한 스팀 소비 에너지 량은 각 가열 운전 로직 단계 별 스팀 소비 에너지 량의 합과 같다고 가정할 수 있다.
(2) (가열) n 단계에서 가열 온도는 n+1 단계에서 투입 온도와 같다고 가정할 수 있다.
Tn = Tb,n+1 (1)
여기서, Tn은 n 단계에서의 가열 온도 (℃), 그리고 Tb,n+1은 n+1 단계에서의 투입온도이다. (=n 단계에서의 가열 온도, ℃)
열 및 물질 정산에서 (1) 입력 값 : 제품 비열, 함수율 및 제품 투입량, 제품 外 투입 설비 등 질량, 투입 개수 등에 해당되며, 직접 파악 가능한 항목의 경우 시료 분석 및 현장 측정을 통해 값을 적용할 수 있다.
(2) 물질 정산 : 가열 공정에 투입되는 물질은 가열을 위해 필요한 스팀, 원료 고체 물질과 수분, 원료를 가열 시스템 내 운반하기 위한 이동식 선반, 그리고 공기 등이 있음. 나가는 물질로는 공정을 거치며 처리된 고체 물질, 증발되거나 처리된 물질 내 남은 수분, 이동식 선반, 공기, 응축수 혹은 가열매체로 쓰인 후 대기로 나가는 증기가 있음. 물질 정산을 위한 식은 아래(2)와 같을 수 있다.
∑imb = ∑ime (2)
여기서, ∑imb는 투입되는 물질의 질량의 합 (kg)을, ∑ime는 나가는 물질의 질량 합 (kg)을 의미할 수 있다.
(3) 열에너지 정산 : 가열 공정에서 투입되고 나가는 물질 별 현열 계산 (ΔHs,n,i) 은 식 (3) 와 같이 수행되며, 식 (4) 와 같이 각 물질 별 현열 합 (ΔHs,n) 으로 구할 수 있다.
ΔHs,n,i = mn,iCp,n,i(Tn,i-Tn-1,i) (3)
ΔHs,n = ∑i (ΔHs,n,i) (4)
여기서, mn,i는 n 단계에서의 i 물질의 질량(kg), Cp,n,i 는 n 단계에서의 i 물질의 비열 (kcal/kg,℃), Tn,i와 Tn-1,i는 n 단계에서의 나가고 투입되는 i 물질의 온도 (℃) 를 의미할 수 있다.
n 단계에서의 스팀 입 열량 (kcal) 은 투입 전·후 현열의 차이(ΔHs,n)와 제 품 가열 과정에서 빠져 나가는 수분 증발 열량 분 (Qm,n), 방열 손실 및 열효율을 고려한 열량 분 (Qi,n), 그리고 가열매체로 쓰인 후 대기로 나가는 것을 고려한 열량 분 (Qv,n) 합으로 결정될 수 있다.
Qs,n = ΔHs,n + Qm,n + Qi,n + Qv,n + Qc,n (5)
각 단계에서의 스팀 입 열량을 합산한 가열 공정에서의 총 스팀 입 열량 (Qs, kcal) 은 다음과 같을 수 있다.
Figure PCTKR2022019974-appb-img-000001
(6)
또한, 예측 검증을 위한 데이터 확보는 데이터 수집으로 선제적 계측 인프라 구축 진행된 비엔나 훈연 공정에 대하여 스팀 압력/유량/온도 데이터 초 단위 수집할 수 있다.
측정 데이터 분석으로 시간/항목 별로 구분된 스팀 압력/유량/온도 등에 대하여 '공정품질관리일보'제품 생산 일시/가열시간/투입량 등 데이터를 확보할 수 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다.
그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
(부호의 설명)
100: 단위공정분석서버
200: 단위공정 데이터베이스
300: 이론열에너지분석서버
400: 실제열에너지분석서버
500: 열에너지관리서버
600: 스팀보일러
601: 버너(유량비례제어)
602: 보일러 연료
611: 보일러수 급수 유량계
612: 보일러 생산 스팀 유량계
613: 보일러 생산 스팀 압력계
621: 보일러 연소가스 온도계
700: 식품 A type 가열공정 1
701: 식품 A type 가열공정 2
710: 식품 B type 가열공정 1
711: 식품 B type 가열공정 2
720: 식품 살균공정 1
721: 식품 살균공정 2
801A: 공정 공급용 스팀압력계
810A: 공정 공급용 스팀유량계
1000: 에너지 수요/공급 예측 시스템
2000: 공정제어 시스템

Claims (8)

  1. 단위공정분석서버(100);에서 식품 단위공정의 운전정보를 분석하는 제1단계;
    상기 단위공정분석서버에서 산출된 분석정보를 단위공정 데이터베이스(200);에 입력하는 제2단계;
    이론열에너지분석서버(300);에서 상기 식품 단위공정의 이론 수요 열에너지를 산출하는 제3단계;
    실제열에너지분석서버(400);에서 상기 식품 단위공정의 실제 수요 열에너지를 예측하는 제4단계; 및
    상기 실제열에너지분석서버에서 열에너지 공급장치의 수요에너지 및 공급 열에너지를 예측하는 제5단계; 및
    열에너지관리서버(500);에서 상기 식품 단위공정의 절감 열에너지를 예측하는 제6단계;를 포함하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 운전정보는 상기 식품의 품질만족조건, 상기 단위공정의 운전조건, 상기 식품 원료의 물리 및 화학적 특성값, 생산된 상기 식품의 물리 및 화학적 특성값, 상기 단위공정을 구성하는 장치 정보 중 어느 하나 이상인 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 단위공정의 운전조건은 상기 단위공정의 에너지 및 물질수지 산출에 필요한 운전데이터를 이용하여 산출되는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 운전데이터는 온도, 체류시간, 상기 식품의 투입량, 상기 장치의 규격, 상기 원료 및 식품의 비열, 상기 식품의 수분함량 중 어느 하나 이상인 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이론 수요 열에너지는 상기 이론열에너지분석서버의 계산프로그램에 상기 운전정보를 변수와 상수로 분류 입력하여 상기 단위공정의 에너지 및 물질수지를 계산하여 산출하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 계산프로그램을 통해서 상기 단위공정의 운전조건 및 장치 정보에 따른 이론 수요 에너지 손실량,
    상기 열에너지 공급장치에서 상기 단위공정에 공급하는 상기 이론 수요 열에너지의 전열효율 및
    상기 열에너지 공급장치에서 상기 단위공정까지의 열에너지 공급배관의 이론 열에너지 손실량을 계산하여 산출하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 열에너지관리서버는 각각의 상기 단위공정별 산출된 상기 이온 수요 열에너지, 실제 수요 열에너지, 수요에너지 공급 열에너지를 입력값으로 상기 절감 열에너지를 예측하며,
    상기 단위공정의 배치식 및/또는 연속식 운전방식에 따른 에너지 및 물질수지를 예측하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 단위공정은 배치식 또는 연속식 운전방식에 따라 가열공정 및/또는 살균공정을 하나 이상 포함하는 식품산업의 단위공정에 따른 제품생산을 위한 열에너지 예측방법.
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