Desarrollo de modelos de aprendizaje automático para la estimación del Brix en el proceso de evaporación de una azucarera

Abstract

La concentración de azúcar se mide en grados Brix, los cuales se obtienen midiendo la concentración de materia seca en el líquido que sale de la etapa de evaporación del proceso de obtención de azúcar en la industria azucarera. Actualmente existen métodos de medida del Brix que consisten en estudios de laboratorio (lentos) o sensores en tiempo real (costosos), pero éstos son limitados y pueden presentar problemas de ensuciamiento o cristalización. También existen métodos de estimación, que son sensores software basados en modelos de Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML) o estadísticos que permiten predecir el Brix a la salida de la etapa de evaporación en base a otras medidas del proceso. Sin embargo, son pocos los modelos probados hasta el momento: el mejor de estos sensores soft ha logrado un Error Cuadrático Medio o Mean Absolute Error (MSE) de 0,45.

The sugar concentration is measured in Brix degrees, which are obtained by measuring the concentration of dry matter in the liquid exiting the evaporation stage of the sugar production process in the sugar industry. Currently, there are methods for measuring Brix that involve laboratory studies (slow) or real-time sensors (costly), but these methods have limitations and can encounter issues with fouling or crystallization. There are also estimation methods, which are software sensors based on ML or statistical models that allow for predicting Brix at the output of the evaporation stage based on other process measurements. However, few models have been tested so far, with the best-performing soft sensor achieving a MSE of 0,45.