Autor |
Flores, Esmael de Oliveira; |
Lattes do autor |
http://lattes.cnpq.br/7933302014342069; |
Orientador |
Mejía, Rodrigo Iván Goytia; |
Lattes do orientador |
http://lattes.cnpq.br/7899183834952426; |
Instituição |
Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
Sigla da instituição |
Unisinos; |
País da instituição |
Brasil; |
Instituto/Departamento |
Escola Politécnica; |
Idioma |
pt_BR; |
Título |
Desenvolvimento de um sensor por software para o monitoramento da concentração de partículas em salas limpas: estudo de caso: Instituto itt Chip/UNISINOS; |
Resumo |
Existe um potencial significativo de economia de energia nos sistemas de climatização ou HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) de salas limpas. Importantes componentes desses sistemas, os insufladores recirculam ar ultra limpo constantemente e por esse motivo são um dos ativos que demandam grandes quantidades de energia. Diversas publicações relatam que a vazão de ar em salas limpas costuma ser projetada acima do valor necessário. Paralelamente, estudos publicados propõem modelos de estimação da concentração de partículas em salas limpas, considerando diversas características operacionais. Neste trabalho é proposta uma nova abordagem, onde a vazão de ar (número de trocas de ar por hora) pode ser estimada e fornecida ao ambiente controlado conforme a demanda, gerando uma economia de energia através da redução da velocidade do insuflador, por meio de um sensor por software, composto por um modelo de estimação de concentração de partículas no interior de uma sala limpa. São utilizadas duas tecnologias de sensores por software para atingir o objetivo proposto: a primeira por meio de um modelo de estimação com correção de parâmetros através de otimização não-linear com restrições, enquanto a segunda utiliza filtro de Kalman para realizar a estimação, inclusive com ruído de medição. Como estudo de caso, foi utilizada uma das salas limpas do instituto itt-Chip da Unisinos. Os resultados revelaram que é possível, sob certas condições e cenários de utilização da sala, uma redução de até 75,6% na energia consumida pelo insuflador do sistema HVAC.; |
Abstract |
There is a significant potential for energy savings in cleanroom air conditioning or HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning) systems. Important components of these systems, insufflators, or fans, which recirculate clean air constantly and for this reason are assets that demand high energy costs. Several publications report that the airflow in cleanrooms is usually projected above the required value. At the same time, several published studies propose models for estimating particle concentration in cleanrooms, considering several operational characteristics. In this work, a new approach is proposed, airflow (air change per hour) is estimated and supplied to the controlled environment according to demand, generating energy savings by reducing fan speed. This technique uses a softsensor composed of a cleanroom particle concentration estimation model. Two softsensors technologies are used to achieve the proposed objective: the first one uses an estimation model with parameter correction through non-linear optimization with restrictions, while the second uses a Kalman filter estimator, even with measurement noise. As a case study, one of the cleanrooms of Unisinos itt-Chip Institute was used. The results revealed that under certain conditions and scenarios of room use, it is possible to reduce up to 75,6% of the energy consumed by the HVAC system fan.; |
Palavras-chave |
Sensores por software; Otimização; Filtro de Kalman; Salas limpas; Monitoramento de partículas; Eficiência energética; Softsensors; Optimization; Kalman filter; Cleanrooms; Particle monitoring; HVAC; Energy efficiency; |
Área(s) do conhecimento |
ACCNPQ::Engenharias::Engenharia Elétrica; |
Tipo |
Dissertação; |
Data de defesa |
2020-07-14; |
Agência de fomento |
Nenhuma; |
Direitos de acesso |
openAccess; |
URI |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/9455; |
Programa |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica; |