Modelado matemático para la predicción del grado de homogeneización en mezcladores de sólidos granulados y café
Cargando...
Autores
Tipo de contenido
Editor
Document language:
Español
Fecha
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Documentos PDF
Resumen
El mezclado de sólidos granulados es una operación unitaria crítica en la industria alimentaria, ya que influye directamente en la calidad, homogeneidad y funcionalidad del producto final. En particular, la industria del café en Colombia requiere formulaciones trinomiales —compuestas por café soluble, leche en polvo y azúcar— que garanticen una distribución uniforme de sus componentes. No obstante, muchas plantas aún dependen de criterios empíricos para determinar los tiempos de mezcla, sin contar con modelos predictivos que permitan anticipar la evolución del proceso o definir con precisión el momento óptimo de detención. En este contexto, el presente trabajo desarrolla un modelo computacional del proceso de mezclado, tomando como referencia un mezclador de cinta real utilizado en la industria nacional. El estudio emplea el Método de Elementos Discretos (DEM), implementado en el software Altair EDEM, e incorpora el modelo adhesivo Johnson-Kendall-Roberts V2 (JKR V2), lo que permite representar de forma realista las interacciones entre partículas, incluyendo fuerzas normales, tangenciales, friccionales y cohesivas derivadas de la energía superficial. Las propiedades físicas de los componentes —como el tamaño de partícula, la densidad y la energía superficial— fueron definidas a partir de valores representativos adecuados para simulación, combinando datos experimentales propios con referencias confiables provenientes de la literatura técnica especializada. Se simularon condiciones operativas representativas del entorno industrial, y el grado de homogeneización fue evaluado mediante un índice de segregación global calculado sobre una malla tridimensional del mezclador. Adicionalmente, se llevó a cabo un análisis de sensibilidad para determinar la influencia de variables
clave, como la velocidad angular del eje, el tamaño de partícula y la energía superficial. Los resultados evidencian que un buen grado de homogeneidad se alcanza aproximadamente después de una hora o más de operación continua, lo cual constituye un punto de referencia técnico de utilidad para el control del proceso. Asimismo, se observó un comportamiento diferenciado entre los materiales: la leche en polvo, con alta cohesividad, mostró una marcada tendencia a formar aglomerados y presentó una segregación persistente; el azúcar, de mayor tamaño y baja cohesión, se dispersó con mayor facilidad; mientras que el café exhibió un comportamiento intermedio. El aumento de la energía superficial intensificó la segregación de la leche, tuvo un efecto moderado sobre el café y fue prácticamente nulo en el caso del azúcar. Por otro lado, la velocidad angular del mezclador mostró un efecto no lineal sobre el índice de mezcla, identificándose un rango óptimo que maximiza la homogeneidad sin extender innecesariamente el tiempo de operación. En conjunto, este trabajo proporciona una herramienta de simulación robusta para la toma de decisiones operativas en entornos industriales reales. El modelo desarrollado permite optimizar las condiciones de mezcla, reducir el desgaste mecánico, minimizar el consumo energético y garantizar la uniformidad del producto final, contribuyendo así al diseño racional y sostenible de procesos en la industria alimentaria (Tomado de la fuente)
Abstract
The mixing of granular solids is a critical unit operation in the food industry, as it directly impacts the quality, uniformity, and functionality of the final product. In particular, the Colombian coffee industry
requires three-component formulations—comprising soluble coffee, powdered milk, and sugar—that ensure uniform distribution of ingredients. However, many processing plants still rely on empirical criteria to define mixing times, lacking predictive models that can anticipate process dynamics or determine the optimal stopping point with precision. In this context, the present study develops a computational model of the mixing process based on a real ribbon mixer used in the national industry. The model was implemented using the Discrete Element Method (DEM) in Altair EDEM software and incorporates the Johnson-Kendall-Roberts V2 (JKR V2) adhesive model, allowing for a realistic representation of particle-level interactions, including normal, tangential, frictional, and cohesive forces derived from surface energy. The physical properties of the components —such as particle size, density, and surface energy— were defined based on representative values suitable for simulation, combining experimental data with reliable sources from the technical literature. Industrially representative operating conditions were simulated, and the degree of homogenization was evaluated using a global segregation index computed over a three-dimensional grid of the mixer domain. Additionally, a sensitivity analysis was performed to assess the influence of key parameters, including impeller angular velocity, particle size, and surface energy. Results indicate that a satisfactory level of homogenization is typically achieved after approximately one hour or more of continuous mixing, providing a valuable technical reference for process control. Furthermore, each component exhibited distinct behavior: powdered milk, due to its high cohesiveness, showed a strong tendency to agglomerate and exhibited persistent segregation; sugar, being coarser and less cohesive, dispersed more readily; and coffee displayed intermediate behavior. Increasing surface energy intensified milk segregation, had a moderate effect on coffee, and a negligible effect on sugar. The angular velocity of the mixer exhibited a nonlinear influence on the mixing index, with an optimal range identified that maximizes homogeneity without unnecessarily extending operation time.
Overall, this study provides a robust simulation tool to support operational decision-making in real industrial settings. The proposed model enables the optimization of mixing conditions, reduction of mechanical wear, minimization of energy consumption, and assurance of final product uniformity—thus contributing to the rational and sustainable design of processes in the food industry