Neues, energieeffizientes, durch maschinelles Lernen unterstütztes Verfahren zur Konzentrierung in der Gelatineherstellung

Description: Die Firma GELITA mit Hauptsitz in Eberbach ist der größte Produzent und Anbieter von Gelatine und kollagenen Peptiden weltweit und produziert ein breites Sortiment an Gelatine-Produkten für den Bereich Food und Pharma. Grundlage ist die Verarbeitung von tierischen Produkten, aus denen die benötigten Grundstoffe zur Weiterverarbeitung für Gelatine gewonnen werden können. Die Verarbeitung von Lebensmitteln ist, und dies trifft auch für die Verarbeitung von Gelatine zu, eine der energieintensivsten Branchen in Deutschland. Daher ist das Ziel Energie in den Fertigungsprozessen von hochwertigen Lebensmitteln einzusparen allgegenwärtig. Ein wesentlicher Verfahrensschritt in der Herstellung von Gelatine ist die Konzentrierung und Trocknung einer wässrigen Gelatinelösung bis zu einem Feststoff, der nach heutigem Stand der Technik gemahlen und weiterverarbeitet werden kann. Speziell die Trocknung ist sehr aufwändig und energieintensiv, da sehr viel Dampf erzeugt und vorgehalten werden muss. Ziel des Vorhabens ist es daher, den derzeitigen Prozess aus Konzentrierung und Trocknung durch ein energetisch günstigeres Verfahren zu ersetzen. Die Nachteile und Limitierungen des zur Konzentrierung eingesetzten Dünnschichtverdampfers sollen durch die Entwicklung eines Planetenextruders mit großer innerer Oberfläche überwunden werden. Das Verfahren soll zusätzlich durch den Einsatz von maschinellem Lernen intelligent gesteuert werden, um alle möglichen Gelatinequalitäten und Viskositäten effizient verarbeiten zu können. Dieser Extruder soll mittels seiner Förderwerkzeuge die verschiedenen, meist hochviskosen Medien durch Entgasung, auch unter dem optionalen Einsatz eines Vakuums, energetisch optimiert aufkonzentrieren, so dass eine erheblich vereinfachte Trocknung folgen kann. Unter Berücksichtigung aller Stellgrößen, könnten über dieses neue innovative Verfahren Energieeinsparungen bei der Herstellung von Gelatine von ca. 34 GWh pro Jahr erreicht werden.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Peptid ? Feststoff ? Gelatine ? Energie ? Energieeinsparung ? Künstliche Intelligenz ? Produktionstechnik ? Stand der Technik ? Trocknung ? Viskosität ? Tierisches Produkt ? Lebensmittel ?

Region: Baden-Württemberg

Bounding boxes: 9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• BIBA - Bremer Institut für Produktion und Logistik GmbH (Mitwirkende)
• Gelita AG (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2022-05-01 - 2024-11-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: New energy-efficient machine learning supported process for concentration in gelatin production
  Description: GELITA, headquartered in Eberbach, Germany, is the world's largest producer and supplier of gelatine and collagen peptides and produces a wide range of gelatine products for the food and pharmaceutical sectors. The basis is the processing of animal products, from which the necessary raw materials for further processing for gelatine can be obtained. Food processing, and this also applies to the processing of gelatine, is one of the most energy-intensive industries in Germany. Therefore, the goal of saving energy in the manufacturing processes of high-quality foods is omnipresent. An essential process step in the production of gelatine is the concentration and drying of an aqueous gelatine solution to a solid that can be ground and further processed according to the current state of the art. Drying in particular is very complex and energy-intensive, as a great deal of steam has to be generated and kept available. The aim of the project is therefore to replace the current process of concentration and drying with a more energy-efficient process. The disadvantages and limitations of the thin-film evaporator used for concentration are to be overcome by developing a planetary extruder with a large internal surface area. The process is also to be intelligently controlled by using machine learning to efficiently process all possible gelatin qualities and viscosities. By means of its conveying tools, this extruder should concentrate the various, mostly highly viscous media in an energetically optimized manner by degassing, also with the optional use of a vacuum, so that a considerably simplified drying process can follow. Taking all variables into account, this new innovative process could achieve energy savings of around 34 GWh per year in the production of gelatine. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1120353

Status

Aktiv

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