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Corso “Le coltri vegetali per l’efficienza energetica degli edifici: risutlati attività ENEA”

ENEA Casaccia, 11 ottobre 2018

I risultati del progetto SCOoPE

Arianna Latini

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https://www.youtube.com/watch?v=R9BJnULnuCE&feature=youtu.be

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ENEA roles in SCOoPE

•  Expert on THERMAL PROCESSES (thermal KPIs, webinars on thermal energy and related topics, etc.)

•  Expert on FRUIT & VEGETABLES processing sector

•  Leader of WP4 – Collaborative Energy Management

ENERGY

FOOD PROCESSES

•  Orange juice •  Fruit juices •  Fruit purées •  Tomato concetrates

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Giagnacovo et al. D3.6 Extended Value Stream Maps of NACE 10.3: fruit juices and purées and tomato concentrates (2016)

6 11/10/18 April 4, 2017

Giagnacovo et al. D3.6 Extended Value Stream Maps of NACE 10.3: fruit juices and purées and tomato concentrates (2016)

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Current Value Stream Map for an exemplary plant processing triple concentrate tomato paste with a production capacity of 500 ton/day. In this situation, plant capacity is about 20 ton/hour; yearly operative working days are 150; operative working shifts are 3 per day, 8 hours each. About 300 L of drinking water (60 m3/h) are consumed for receiving and washing processes. Kaizen burst icons are used to highlight improvement needs at specific processes that are critical to achieving the future state map of the value stream.

Triplo concentrato di pomodoro

Latini et al. Open Access J Agric Res (2017)

8 11/10/18 April 4, 2017

Scheme of the thermal energy KPIs in the dairy sector, according to the four levels, which are – starting from the lower to the upper level – the following: industry level, product level, process level, and equipment level. In the scheme, only thermal processes of a production line are considered. For most of these KPIs, there is the “average KPI” version and the “best KPI” version.

Thermal KPIs in DIARY sector

Latini et al. D2.2 Thermal KPIs (2016)

9 11/10/18 April 4, 2017

Thermal KPIs in other agro-industry sub-sectors

Latini et al. D2.2 Thermal KPIs (2016)

in meat processing

in F&V

in cereal drying

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INDICATOR   Thermal  best  KPI-­‐3:  Average  thermal  energy  consump@on  in  kWh  per  L  of  raw  milk  transformed  into  pasteurized  milk  and/or  semi-­‐skimmed  milk.  

Sector  (NACE  code)   10.5   Subsector   Dairy  (milk)  Level  of  indicator   Product  level  (pasteurized  milk  and  semi-­‐skimmed  milk)  

Dairy  industries  require  thermal  energy  for  steam  and  hot  water  generaBon,  and,  generally,  thermal  energy  consumpBon  is  higher  than  the  electrical  one.  Milk  producBon  requires  less  energy  per  tonne  than  cheese  producBon.  White  and  flavoured  milk  manufacturing  industries  producing  market  milk  use  thermal  energy  mainly  for  homogenizaBon  and  pasteurizaBon,  and  also  for  cleaning  and  disinfecBon.  

Thermal  or  electrical  process   Thermal  processes  Energy  source   Thermal  energy  from  fossil  fuels  including  coal,  oil,  natural  gas  and  LPG.  

Only  a  small  number  of  plants  supplement  fuel  with  biogas.  Descrip@on  of  the  indicator   This  indicator  refers  to  the  average  total  thermal  energy  consumed  by  a  milk  

processing  industry  for  fluid  white  milk  producBon.  

Upper  level   Industry  level  (dairy)  Lower  level   Process  level  (white  milk  producBon  processing)  Associated  variables     Unit     kWh/L  

(kilowaM  hour  thermal  energy  consumed  per  litre  of  raw  milk  intake)  

Name   T  bKPI  L2  N3  

Total  thermal  energy  consumpBon  is  related  to  the  raw  milk  intake,  that  is  the  milk  entering  the  processing  plant.    

Source   Elaborated  from  “Eco-­‐efficiency  for  Dairy  Processing  Industry  –  Dairy  Australia  2004”.  

Best  or  average  KPI   Best   KPI  Value  

0,110-­‐0,170  kWh/L  raw  milk  intake  110-­‐170  kWh/m3  raw  milk  intake  0,4-­‐0,6  GJ/m3  raw  milk  intake  

INDICATOR   Thermal  average  KPI-­‐3:  Average  thermal  energy  consump@on  in  kWh  per  L  of  raw  milk  transformed  into  pasteurized  milk  and/or  semi-­‐skimmed  milk.  

Sector  (NACE  code)   10.5   Subsector   Dairy  (milk)    Level  of  indicator   Product  level  (pasteurized  milk  and  semi-­‐skimmed  milk)  

Dairy  industries  require  thermal  energy  for  steam  and  hot  water  generaBon,  and,  generally,  thermal  energy  consumpBon  is  higher  than  the  electrical  one.  Milk  producBon  requires  less  energy  per  tonne  than  cheese  producBon.  White  and  flavoured  milk  manufacturing  industries  producing  market  milk  use  thermal  energy  mainly  for  homogenizaBon  and  pasteurizaBon,  and  also  for  cleaning  and  disinfecBon.  

Thermal  or  electrical  process   Thermal  processes  Energy  source   Thermal  energy  from  fossil  fuels  including  coal,  oil,  natural  gas  and  LPG.  Only  a  

small  number  of  plants  supplement  fuel  with  biogas.  Descrip@on  of  the  indicator   This  indicator  refers  to  the  average  total  thermal  energy  consumed  by  a  milk  

processing  industry  for  fluid  white  milk  producBon.  

Upper  level   Industry  level  (dairy)  Lower  level   Process  level  (white  milk  producBon  processing)  Associated  variables     Unit     kWh/L  

(kilowaM  hour  thermal  energy  consumed  per  litre  of  raw  milk  intake)  

Name   T  aKPI  L2  N3  

Average  total  thermal  energy  consumpBon  is  related  to  the  raw  milk  intake,  that  is  the  milk  entering  the  processing  plant.    

Source   Elaborated  from  “Eco-­‐efficiency  for  Dairy  Processing  Industry  –  Dairy  Australia  2004”.  

Best  or  average  KPI   Average   KPI  Value  

0,195-­‐0,250  kWh/L  raw  milk  intake  195-­‐250  kWh/m3  raw  milk  intake  0,7-­‐0,9  GJ/m3  raw  milk  intake  

Thermal KPI-3: Thermal energy consumption in kWh per L of raw milk transformed

into pasteurized milk and/or semi-skimmed milk.

Average KPI value Best KPI value

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SCOoPE proposes a ground-breaking Collaborative Energy Management experiment.

What is Collaborative Energy Management (CEM)?

It’s a trial of joined-up cooperation between a number of cooperatives (cluster) developing an experimental platform for

Collaborative Energy data Management, resulting in an increase of Energy Efficiency and in a reduction of energy consumption and/or

energy costs.

Local energy operators (Key Actors) will play a crucial role in the set-up of this joint initiative. Together with energy providers, they

could maximizing utility savings with energy rebates and incentives.

COLLABORATIVE ENERGY MANAGEMENT (WP4 of SCOoPE Project)

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“Collaborative Energy Management” This activity has involved five European countries (France, Greece, Italy, Portugal, Spain) to develop a cluster of agro-industries willing to share information about their production, operational management and energy use, consumption, and tariff, in order to increase their energy efficiency and their environmental compliance. WP4 has been lead by ENEA, Italy. Twenty-five European agro-industrial facilities of different production sectors are already sharing energy information, aiming at common improvement through benchmarking. The first cluster experience (the Spanish F&V cluster) has started in December 2017, but the majority of the clusters have started to measure their energy consumption more recently in 2018.

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ENERGY MONITORING at COMPANY level

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ENERGY MONITORING at CLUSTER level

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AZIENDE COINVOLTE NEL CLUSTER ITALIANO

Tipo di produzione   Quantità  

Natura  Nuova   Purea  di  fruMa  (confezioni  da  100  ml)  

8000  ton/anno  

San  Lidano   Insalate  quarta  gamma   3650  ton/anno  Zuegg   Succhi  di  fruMa  (confezioni  3  

bricks  da  200  ml  ciascuno)  14000  

Consumo elettrico annuale  

Consumo termico (gas

metano)annuale  

Natura  Nuova   942464  kWh/anno   1100000  kWh/anno  

San  Lidano   2823962  kWh/anno   -­‐  

Zuegg   137,66  kWh/t  prod  (consumi  del  2016  di  

tuMo  il  gruppo  Zuegs).  

31,64  m3/t  prod  (consumo  relaBvo  al  

2016  di  tuMo  il  gruppo  Zuegg).  

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•  Natura Nuova (www.natura-nuova.com). L’Azienda annovera nella sede di Bagnacavallo e nei tre stabilimenti produttivi oltre 150 dipendenti. Ci sono 9 linee di produzione (4 di polpe di frutta in vaschetta; 2 di frullati di frutta in doypack; 1 del tofu; 1 del tempeh; 1 dei malti e sciroppi; 1 di fichi caramellati) per un totale di oltre 16.000 tonnellate di materia prima lavorata (15.000 tonnellate di frutta).

•  San Lidano (www.sanlidano.it). Nata come specialista del fresco, frutta e verdura, è cresciuta e si è distinta nella produzione della IV gamma di grande qualità. San Lidano è un’organizzazione di produttori che coltiva le proprie materie prime per 12 mesi l’anno, garantendo così il non plus ultra della filera corta e controllata.

•  Zuegg (www.zuegg.it). - Il gruppo Zuegg è noto per la produzione di confetture e succhi di frutta. Al 2016, la Zuegg vanta un fatturato complessivo di 303 milioni di euro e ben 7 stabilimenti consolidati in Europa. Nel 2016, il consumo di energia elettrica dovuto al solo stabilimento di Verona è pari a 98,45 kWh/t prod; il consumo di gas metano è pari a 19,61 m3/t prod.

CLUSTER ITALIANO

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SENSORISTICA A monte della sperimentazione, nessuna delle aziende del cluster predisponeva di

un sistema di acquisizione di dati energetici, pertanto hanno provveduto per conto proprio all’acquisizione di un sistema di monitoraggio energetico CIRCUITOR. Ciascuna azienda ha deciso indipendentemente la propria fornitura di centraline e misuratori. Architettura fisica del sistema: Il sistema prevede l’installazione di una centralina di monitoraggio mod. EDS/TCP e di alcuni analizzatori trifase dei parametri di rete mod. CVM-MINI.

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DASHBOARD

I punti di misura di ciascuna azienda si connettono tramite dei gateways via internet con un protocollo di tipo ModBUS alla Dashboard (software Power Studio SCADA Delux). I dati verranno misurati ogni 5 minuti. Il Sofware Power Studio SCADA viene configurato in maniera specifica per ciascuno dei clusters.

Ciascuna azienda potrà avere accesso alle seguenti informazioni per punto di rilievo: •  informazioni sulla potenza di lavoro in funzione della potenza nominale; •  storico delle informazioni sulla potenza utilizzata; •  grafico del consumo di energia in funzione del tempo; •  download in .xls dei dati; •  altre variabili misurate dagli analizzatori, come l’energia reattiva, le intensità, ecc.

La dashboard mostra in tempo reale il consumo dovuto ai sottoprocessi in percentuale rispetto al consumo elettrico complessivo.

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FASI DEL PROCESSO PRODUTTIVO

Latini et al. Agric Agric Sci Procedia (2016)

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Centralina EDS 1

Analizzatore 1 Linea UPS

Analizzatore 2 Linea Tunnel

Analizzatore 3 Linea di

produzione C

Analizzatore 4 Linea di

produzione D

Analizzatore 5 Linea di

produzione E

Centralina EDS 2

Analizzatore 6 Gruppo Frigo n. 2

Analizzatore 7 Gruppo Frigo n. 3

Analizzatore 8 Impianto gestione

acqua

Analizzatore 9 Quadro gestione

celle frigo

Centralina EDS 3

Analizzatore 10 Compressore 1

Analizzatore 11 Compressore 2

Analizzatore 12 Recupero scarti

Analizzatore 13 Servizi Celle

Cabina 2 Centralina EDS

4

Analizzatore 14 Illuminazione interna linea 1

Analizzatore 15 Illuminazione interna linea 2

Analizzatore 16 Generale Quadro

BT

Cabina 1

21 11/10/18 SISTEMA DI MONITORAGGIO IN TEMPO REALE

SCHEDA PRINCIPALE

TRASFORMAZIONE FRUTTA E VERDURA

Schema GENERALE del processo

produttivo

NATURA NUOVA (kW)

SAN LIDANO (kW)

ZUEGG (kW)

REPORTS

Barra della potenza (kW) in tempo reale

Grafico della potencia (kW) storico

Grafico dell’energia (kWh) storico

Excel dell’energia (kWh) storico Accesso a tutte le variabili del dispositivo

In tempo reale

Oltre alle icone per l’accesso diretto alle variabili, sarà possibile graficare ed esportare in Excel qualsiasi variabile misurata dai sensori, selezionando il periodo di interesse che si vuole esaminare, il periodo di rappresentazione (ad esempio ogni 5 minuti), si possono aggiungere o elimare variabili, ecc ecc.

CLUSTER ITALIANO

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Screenshot of the Dashboard main page of real-time monitoring for a cooperative

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Tipo di informazioni contenute in un report mensile

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Sito web del progetto www.scoope.eu

Video di presentazione del progetto https://www.youtube.com/watch?v=R9BJnULnuCE&feature=youtu.be

Corso online (webinars) per Energy Managers https://scoope.eu/scoope-energy-manager-webinars/

Ulteriori informazioni

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Grazie per l’attenzione!

Enrico Pietrantonio Chiara Chiostrini

Carlo Alberto Campiotti Germina Giagnacovo

Matteo Scoccianti Corinna Viola

Alberto Mastrilli

Gianni Lombardi

Collaboratori per il cluster italiano: