Modelado en dinámica de fluidos computacional (CFD) y diseño de un sistema de control predictivo para mejorar la estabilidad y eficiencia energética de un sistema de pasteurización diseñado para agroindustrias de pequeños volúmenes de producción

• Autor: Alatrista Corrales, Arturo
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/21875
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/21875
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Pasteurización; Modelo; CFD; Control de proceso; Agroindustria rural; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02

Este trabajo tiene como objetivo optimizar un sistema de pasteurización continuo tipo ATCT (Alta Temperatura, Corto Tiempo), desarrollado para agroindustrias de pequeña escala. El sistema, permite el uso de energía solar térmica como fuente parcial o total de calor, utilizando agua caliente como fluido térmico. El proceso presenta una dinámica multivariable. Se propuso el diseño e implementación de un sistema de control predictivo basado en modelo (MPC) para regular la temperatura de pasteurización y reducir el uso de energía térmica. El sistema fue modelado matemáticamente y validado mediante simulación CFD (dinámica de fluidos computacional). Se simularon y compararon tres tipos de controladores: (a) PID básico, (b) asignación de polos, y (c) MPC, utilizando Matlab-Simulink. El MPC logró el mejor desempeño, alcanzando estabilidad en 11.5 segundos sin sobreconsumo energético. El controlador por asignación de polos mostró buena respuesta dinámica, pero generó un pequeño offset con un sobreconsumo de 19,232 kJ/año. El PID convencional presentó la menor eficiencia, con un tiempo de asentamiento de 60 segundos y un sobreconsumo de 192,321 kJ/kg. En conclusión, el modelamiento matemático y la simulación CFD se consolidan como herramientas clave para el diseño de sistemas de control avanzados. Su integración reduce la necesidad de validaciones físicas extensas y permite aplicar técnicas que mejoran la eficiencia energética y estabilidad en procesos térmicos industriales, especialmente en contextos de pequeña escala.