Reinigung von Maischefiltern
Neues Verfahren zur bedarfsorientierten und automatisierten
8 · BRAUINDUSTRIE 6/2021
Reinigung von Maischefiltern
Bei der Produktion von Lebensmitteln und Getränken hat die Reinigung eine herausragende
Rolle und ist eine unverzichtbare, verfahrenstechnische Grundoperation. Eine zuverlässige Reinigung ist
von essenzieller Bedeutung, da hohe Hygienestandards gefordert sind, welche zudem
entsprechender Dokumentation bedürfen. Gould 1 stellte schon 1995 fest, dass Reinigungsprozesse
als die schwierigste Grundoperation bei der Lebensmittelproduktion anzusehen sind, weil meistens
komplexe Verunreinigungen zuverlässig entfernt werden müssen. Da die Rüstzeiten für Filter oftmals einen
limitierenden Faktor für den kompletten Produktionsprozess darstellen, ist eine Effizienzsteigerung
von einer raschen und zuverlässigen Reinigung abhängig.
In der Lebensmittelindustrie finden Filterpressen
ein breites Anwendungsfeld,
was vor allem bei der Getränkeherstellung
deutlich wird 2 - 4. Gerade der
Einsatz von Maischefiltern bei der Bierbereitung,
die heutzutage oft als Membranfilterpressen
ausgeführt sind, stellt
eine Alternative zu konventionellen Verfahren
wie dem Läuterbottich dar. Allerdings
werden entsprechende Vorteile
durch den erhöhten Reinigungsaufwand
abgeschwächt.
Eine bedarfsgerechte und automatisierte
Reinigung würde genau an diesem
Kritikpunkt ansetzen, da sie ein erhebliches
Einsparpotenzial generieren
kann oder unter Umständen erst eine
wirtschaftliche CIP-Reinigung (Cleaning
in Place) ermöglicht. Grundsätzlich
lassen sich für die Reinigung von
Maischefiltern die in Tabelle 1 aufgelisteten
Gegebenheiten und Entwicklungspotenziale
identifizieren.
Ziel des vorgestellten
Projektes
Das hier vorgestellte Forschungsvorhaben
greift die meisten dieser offenen
Fragen auf und kombiniert sie in einem
neuartigen Verfahren zur bedarfsorientierten
und automatisierten Reinigung
von Maischefiltern. Dazu wurde eine
opto-mechanische Einheit konstruiert,
welche einerseits Treberrückstände
auf dem Filtertuch mit einem Kamerasensor
detektiert und andererseits
die Treberrückstände mit einer Düsen-
einheit punktgenau anfährt und reinigt.
In einer Parametervariation wurden
zudem die idealen Reinigungsbedingungen
(Druck, Zeit usw.) ermittelt,
um eine optimierte Verfahrensweise zu
ermöglichen. Ergebnisse hierzu können
in den Publikationen von Morsch et al.
eingesehen werden 5, 6. Zudem wurde
vorrangig auf eine Reinigung mit pulsierenden
Wasserstrahlen gesetzt, da
sich diese in anderen Untersuchungen
als effizient und ressourcensparend erwiesen
hat 7, 8.
Die Positionierung der opto-mechanischen
Einheit erfolgt durch ein
x1-x2-y-z-Traversensystem, das über
einen Feldbus automatisiert gesteuert
wird, siehe Abbildung 1. Die z-Achse
sorgt für die Positionierbarkeit der Einheit
zwischen den einzelnen Plattenpaketen
des Maischefilters. Die y-Achse
ermöglicht das Verfahren der Einheit
in den geöffneten Spalt von zwei Platten.
Über die y- und x1-Achse kann
schließlich der Kamerasensor das Filtertuch
abfahren und den Reinigungszustand
inspizieren. Dieser wird über
eine entsprechende Schnittstelle an
die Reinigungseinheit kommuniziert.
Mithilfe der y- und x2-Traverse kann
die Düseneinheit punktgenau verunreinigte
Stellen anfahren. Der Programmablaufplan
ist in Abbildung 2 dargestellt.
Technische
Gegebenheiten
Reinigungsverfahren
Digitalisierung &
Sensortechnik Verunreinigung
Komplexe,
aufbaubedingte
Filtertuchreinigung
Starre und konservative
Konzepte,
fehlende
Optimierungen
Kein Reinigungs-
monitoring
Treber sind komplexe
Rückstände
Filtertücher haben
Grenzen (v. a.
Temperatur &
Chemie)
Lange Reinigungs
& Stillstandzeiten
Keine Reinigungssensorik
Verblockung von
Filtertuchmaschen
durch Feststoffe
Große kontaminierte
Fläche
(mehrere Kammern)
Oft hoher Reinigungsmitteleinsatz
Keine spezifische
Rückstandsanalytik
für Treber
Breite Partikelgrößenverteilung
Unterschiedlich
zu reinigende
Materialien
Oft hoher Arbeits-
& Personalaufwand
(z. B. manuelle
Reinigung)
Digitalisierungspotenziale
bisher
ungenutzt
Trocknungs-
und Rückbefeuchtungseffekte
Tabelle 1: Status quo bei Maischefiltern