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condizionamento
industriale
di Natalino Mandas,
Francesco Cambuli
Simulazione del processo
di essiccazione di cereali
in letto fisso
In questo lavoro è presentato un codice, sviluppato
in ambiente Matlab, per simulare il processo di essiccazione di cereali in letto fisso. Le equazioni diffe-
L’
essiccazione dei prodotti granulari prima della loro conservazione costituisce uno delle fasi più importanti della filiera cerealicola. Nel passato, e ancora oggi in molti paesi in via di sviluppo, il
metodo adottato dagli stessi produttori dei cereali per l’essiccazione
dei prodotti era l’esposizione solare prolungata prima della mietitura e successivamente nei luoghi di raccolta, disponendo il materiale
direttamente sul terreno. Tale procedura oltre a non eliminare il rischio di degrado del prodotto a causa di eventuali piogge, non consentiva alte rese della produzione a causa dei lunghi tempi necessari per l’essiccazione in campo. La continua crescita della domanda e
la richiesta di standard qualitativi sempre più elevati hanno imposto
una gestione di tipo industriale del processo di essiccazione. Con
l’entrata in vigore del DL 155/97 (HACCP, Hazard Analysis Critical
Control Point), inoltre, il controllo non viene fatto solo sul prodotto finito, ma anche sulle materie prime e sul processo di lavorazione.
Pertanto, assieme al miglioramento del prodotto in campo, effettuato
attraverso studi di genetica tesi a selezionare le varietà che presentano migliori indici merceologici e qualitativi e maggiore resistenza
in campo nei confronti di attacchi di parassiti, si deve effettuare anche una corretta essiccazione delle granaglie prima dello stoccaggio, al fine di conservarne le qualità.
L’essiccazione di un prodotto vegetale granulare consiste nella separazione parziale di un liquido, nella fattispecie acqua, da un materiale
solido poroso composto da glucidi, lipidi, proteine e sali minerali, che
avviene mediante trasferimento di molecole d’acqua dal chicco all’aria
circostante, favorito dalla differenza di pressione parziale del vapore
d’acqua tra la superficie del prodotto da seccare e l’aria. Esistono svariati tipi di essiccatoi per prodotti agricoli (cereali, mais, caffè, foraggi,
mangimi ecc.) che possono essere caratterizzati sulla base di alcuni
parametri, tra i quali i più importanti sono: portata oraria di materiale
essiccato, modalità di funzionamento a ciclo continuo o intermittente,
impiego di una sorgente termica diretta o indiretta per il riscaldamento
dell’aria, modalità di scambio termico e di massa fra l’aria e il chicco
[Camboni, 2000; Tanda, 2001]. Da un punto di vista fluidodinamico,
essi possono essere cosi classificati [Cenkowski et al., 1993]:
- Essiccatoi a letto fisso;
- Essiccatoi a Flusso Concorrente: l’aria e il prodotto si muovono
parallelamente all’interno dell’essiccatoio;
- Essiccatoi a Flusso Controcorrente: l’aria e il prodotto avanzano
parallelamente ma in senso opposto;
- Essiccatoi a Flusso Trasversale: l’aria calda si muove trasversalmente al prodotto.
In ciascun tipo l’essiccazione è ottenuta per convezione forzata
d’aria calda attraverso uno strato di granaglie di spessore opportuno, in modo da diminuire più rapidamente la quantità di acqua
contenuta nei cereali ed evitare così le alterazioni caratteristiche
dei prodotti ammassati e fortemente idratati, come l’ossidazione
Prof. ing. Natalino Mandas; ing. Francesco Cambuli, Dipartimento di Ingegneria Meccanica, DIMeCa, Università degli Studi di Cagliari.
52
renziali non lineari alle derivate parziali che esprimono il bilancio di massa e di energia del sistema
sono state risolte impiegando uno schema predictorcorrector. La procedura è stata validata impiegando
dati sperimentali reperiti dalla letteratura.
dei glucidi (idrati di carbonio), le fermentazioni intercellulari, gli
sviluppi di batteri e di muffe, favoriti dal riscaldamento naturale.
Nel corso degli ultimi decenni, il processo di essiccazione dei prodotti
ha suscitato l’interesse dei ricercatori. Gli studi recenti sono rivolti a
garantire il miglioramento globale delle prestazioni dei sistemi di essiccazione, in termini di condizioni finali dei prodotti essiccati, minimizzazione dei tempi di essiccamento e riduzione delle richieste
energetiche del processo. La notevole differenziazione dei prodotti da
essiccare e delle metodologie utilizzate rende necessario il ricorso a
modelli fisici semplificati, per mezzo dei quali è possibile verificare le
prestazioni di essiccatoi esistenti e valutare il beneficio di modifiche di
processo o realizzative. Sono stati proposti vari modelli fisici per simulare i processi di scambio di massa ed energia, tutti caratterizzati
dall’ipotesi di trattare l’aria umida ed il materiale da essiccare come
una miscela binaria [Sharp, 1982, Cenkowski et al., 1993]. I modelli
proposti possono essere classificati in tre gruppi fondamentali:
- Modelli logaritmici;
- Modelli di equilibrio;
- Modelli di non equilibrio.
I modelli logaritmici sono stati i primi ad essere proposti e hanno il
vantaggio di essere semplici e facilmente implementabili nei codici
di calcolo. Per contro questi modelli non sono abbastanza accurati e
attualmente vengono considerati non adeguati dagli studiosi più
esperti. I modelli di non equilibrio invece rappresentano in maniera
più realistica il processo di essiccazione: le equazioni di base che
descrivono rispettivamente l’equilibrio dell’umidità, il bilancio energetico dell’aria di essiccazione, il bilancio energetico del grano ed il
tasso di essiccamento possono infatti essere risolte numericamente,
grazie all’enorme sviluppo dei calcolatori moderni, anche su personal computer con limitata potenza di calcolo.
Un compendio dei diversi metodi numerici utilizzati per la risoluzione dei modelli di non equilibrio nel caso di essiccatoi a letto fisso si
può trovare in [Sharp, 1982, Sun & Woods, 1997]. La maggior
parte dei metodi numerici impiega schemi di discretizzazione spaziale ed avanzamento temporale del primo ordine, che dovrebbero
garantire ridotti tempi di calcolo ed una sufficiente accuratezza per
la simulazione di fenomeni che presentano elevate costanti di tempo.
Le evidenti discrepanze tra i risultati sperimentali e quelli numerici
[O’Callaghan et al., 1971] sono state ridotte mediante l’uso di metodi caratterizzati da maggiore ordine di accuratezza [Mandas &
Habte, 2002]. Nella presente memoria, la risoluzione del sistema
delle Equazioni alle Derivate Parziali (EDP) che governano il feno-
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Bilancio energetico del cereale
£
,M ¥
,e
1
=<
lg ´
²h a T < e + h
,t
,t
l g (c g + c w M ) ¤
¦
(
)
(4)
Equazione della velocità di essiccazione
,M
= <k M < M e
,t
(
)
(5)
Le (2-5) costituiscono un sistema chiuso di EDP nelle quattro variabili
M((x,t), e(j,o), N(j,o) ¡ Z(j,o), che può essere risolto soltanto con un
approccio numerico.
Costanti di essiccazione
e proprietà termiche
FIGURA 1 - Variabili note all’inizio della generica iterazione
meno della essiccazione dei cereali in letto statico di elevato spessore è ottenuta mediante un metodo alle differenze finite con schemi di
avanzamento temporale e spaziale del tipo predictor-corrector. Per
la verifica del metodo proposto, i risultati numerici sono stati confrontati con quelli sperimentali di Boyce, 1965. Il codice di calcolo è
stato sviluppato impiegando il software commerciale MATLAB, di comune utilizzo in ambiente scientifico e industriale, e facilmente utilizzabile anche da operatori non esperti nella programmazione.
Modello matematico
Per quanto riguarda i parametri caratteristici del cereale, in questo
lavoro sono stati utilizzati i valori adottati da Boyce, 1965 per l’orzo
e da O’Callaghan, 1971 per il frumento. Per l’orzo, le equazioni
per k e Me possono essere scritte come:
£ <4426 ¥
k = k(T ) = 139.3 exp²
´
¤ T + 273 ¦
M e = M e (H) =
Le ipotesi alla base del modello di non equilibrio [Sharp, 1982], relativamente ad un essiccatoio a letto fisso di elevato spessore, sono:
- la riduzione di volume del cereale è trascurabile durante il processo di essiccazione;
- il flusso d’aria e di calore attraverso il letto è considerato mono-dimensionale;
- le pareti dell’essiccatoio sono adiabatiche e con capacità termica
trascurabile;
- la variazione di densità dell’aria è trascurabile lungo il percorso;
- le capacità termiche dell’aria, dell’acqua e del cereale sono costanti.
Alle ipotesi precedentemente esposte si può aggiungere quella suggerita da diversi autori [Sharp, 1982, Cenkowski et al., 1993], che
considera variazioni locali molto lente delle grandezze temperatura
e umidità dell’aria, a causa delle notevoli inerzie negli scambi di calore e di umidità tra grano ed aria:
,T
,H
0;
0
,t
,t
(1)
Con ciò, il modello matematico che deriva dalla applicazione delle
equazioni di bilancio di massa, di umidità, di energia [Arnaud &
Fohr, 1988], e dalla equazione semiempirica della velocità di essiccazione [Sharp, 1982], è costituito dal sistema (2-5):
7040 H
(
)
1.8T + 32
2
(6)
+ 0.06015
(7)
I coefficienti volumetrici di scambio termico per l’orzo ed il frumento
sono quelli ottenuti da Boyce, 1965:
(
) —µ
• G T + 273
h a = h a (G, p, T ) = 856800³
³
Pat
–
0.6011
µ
˜
(14)
Procedura numerica
Sono state proposte diverse procedure numeriche per risolvere il sistema di EDP [Turner & Mujumdar, 1997, Mandas & Habte, 2003].
Nel presente lavoro è impiegato un metodo alle differenze finite, che
utilizza un metodo di tipo predictor-corrector [Anderson, 1985], sia
per l’avanzamento temporale sia per quello spaziale. Il procedimento, illustrato nel seguito, prevede di valutare le variabili Umidità e
Temperatura del grano, rispettivamente M e e, con un avanzamento
temporale, mentre H e T sono ricavate con un avanzamento spaziale. Si ipotizzi pertanto di conoscere le variabili M((x,t), e(x,t), H(x,t) e
T(x,t), e le proprietà del cereale al tempo t in tutti gli strati, e al tempo t+dt fino allo strato (i-1)-esimo (Figura 1).
Calcolo dei valori di M(x, t + dt), e (xi, t + dt)
Bilancio massico dell’umidità
l g ,M
,H
=<
,x
G ,t
(2)
Bilancio energetico dell’aria
¥
£
,T
1
,M
=
< ha T < e ´
²l g c v T < e
,x G c a + c v H ¤
,t
¦
(
)
(
)
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(
)
(3)
Il procedimento per il calcolo di e(xi, t + dt) è perfettamente analogo
a quello di M(x, t + dt); solo quest’ultimo verrà pertanto illustrato nel
seguito. Nel predictor-step è calcolato, mediante l’equazione (5), il
valore della derivata temporale dell’umidità del cereale all’istante t
per lo strato i-esimo:
t
t£
t
t¥
,M
= <k ² M < M e ´
i¤
i
i¦
,t i
(8)
53
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Con uno sviluppo di Taylor troncato ai termini del primo ordine si
può ricavare il valore previsto di umidità, per lo strato i-esimo al
tempo t+dt (Figura 2a):
t
t
£ t +bt ¥
,M
M +
u dt
²M i ´
i
¤
¦Pred
,t i
(9)
Nel corrector-step si calcola il valore corretto della derivata temporale
di M(x,t), nello strato i-esimo al tempo t+dt. Quest’ultima, tenendo presente che mediante la (1) si può scrivere (Mandas & Melaku, 2002):
FIGURA 2 - Avanzamento temporale per la variabile M;
a), valore previsto; b), valore corretto
; ,M e
,k
0
0
,t
,t
diventa:
,M
,t
t + dt
i
t ££
t + dt ¥
t¥
= <k ²² M
< Me ´
´
i ¤¤
i
i¦
¦Pred
(10)
Infine, può essere ricavato il valore medio della derivata temporale:
t
•
£ ,M ¥
,M
1 ,M
= ³³
+
´
²
,t
¤ ,t ¦AVE 2 – ,t i
t + bt —
i
µ
µ
˜
(11)
Con uno sviluppo di Taylor analogo a quello della (9), si ottiene il
valore corretto di umidità del cereale, al tempo t+dt e nel punto i-esimo (figura 2b), per mezzo della equazione (12):
M
t + dt
i
FIGURA 3 - Avanzamento spaziale per la variabile H;
a), valore previsto; b), valore corretto
£ ,M ¥
t
 M +²
´ u dt
i
¤ ,t ¦AVE
(12)
Allo stesso modo, come detto precedentemente, si calcola il valore
della temperatura del cereale, al tempo t+dt e nel punto i-esimo.
Calcolo dei valori di T(x, t + dt), H(xi, t + dt)
nanzitutto la derivata temporale della funzione M(x,t) e la derivata
spaziale della funzione H(x,t), nello strato (i-1)-esimo al tempo t+dt,
mediante le equazioni (2) e (5). Si ha dunque:
,H
,x
,M
,t
t + dt
=<
i< 1
l g ,M
G ,t
t + dt
= <k
i< 1
t + dt £
i< 1
t + dt
(13)
i< 1
t + dt
² M i< 1 < M e
¤
t + dt
i< 1
¥
´
¦
(14)
A questo punto si può calcolare il valore previsto di umidità dell’aria
nello strato i-esimo e al tempo t+dt, mediante uno sviluppo di Taylor
nella variabile spaziale, come mostrato nella Figura 3a:
t + dt
I valori di T(x, t + dt), H(xi, t + dt) si calcolano in maniera analoga a
quanto visto precedentemente per M e e, ma con un procedimento
di avanzamento spaziale illustrato di seguito. Anche in questo caso
la procedura verrà esposta per la sola variabile H, essendo quella
per la variabile T del tutto analoga. Nel predictor-step si calcola in-
Nel corrector-step si calcola il valore corretto della derivata spaziale
di H(x,t) al tempo t+dt nello strato i-esimo (Figura 3b):
FIGURA 4 - Diagramma per il calcolo del Predicted Drying Time
FIGURA 5 - Confronto tra profili di umidità
simulati e ricavati sperimentalmente
54
t + dt
£ t + dt ¥
,H
H
+
²H i ´
i< 1
¤
¦Pred
,x
dx
i< 1
(15)
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TABELLA 1 - Confronto dei valori del tempo di essiccazione (Drying Time)
tata dalla linea blu di
spessore maggiore.
Entrando nel dia[°C] [kg m-2 h-1] [kg/kg m.s.] [kg/kg m.s.]
[min] [min] [min] [min] % 1 % 2 % 3
gramma con il dato
139
60
303
0.346
0.289
157
135
139 136
14
11
13
del valore medio di
umidità voluto, si de137
60
312
0.340
0.140
568
464
518 520
18
9
8
termina direttamente
138
60
314
0.340
0.194
447
329
349 351
26
22
21
il valore del tempo di
141
60
315
0.344
0.229
327
244
265 268
25
19
18
essiccazione previsto
142
60
311
0.340
0.257
215
179
192 195
17
11
9
dalla simulazione,
122
68
310
0.337
0.298
105
85
79
83
19
25
21
confrontabile diretta147
68
320
0.345
0.133
521
411
457 459
21
12
12
mente con il dato
118
68
312
0.322
0.177
390
293
328 331
25
16
15
sperimentale.
120
68
311
0.350
0.224
303
247
252 255
18
17
16
Nella tabella 1 è mo121
68
315
0.353
0.268
200
162
165 168
19
18
16
strato il confronto, ri145
68
638
0,343
0,302
57
45
48
50
21
16
12
portato come Drying
134
68
640
0,342
0,14
255
230
261 263
10
-2
-3
Time, tra i risultati
sperimentali e quelli
146
68
643
0,345
0,182
211
168
194 195
20
8
8
delle simulazioni ef126
68
638
0,352
0,225
160
127
144 145
21
10
9
fettuate da O’Calla125
68
635
0,346
0,262
105
85
95
97
20
10
8
ghan, 1971 (DT 1),
Mandas & Habte,
2002 (DT 2) e nel presente lavoro (DT 3), con riferimento a prove
t + dt
t + dt
l g ,M
,H
caratterizzate da diverse condizioni iniziali del cereale (orzo) e di=<
,x i
G ,t i
verse condizioni termoigrometriche dell’aria in ingresso, per un es(16)
siccatore a letto fisso di profondità totale pari a 1 m.
In Figura 5 è mostrato un diagramma, relativo alla prova “RUN B
ed il valore medio della derivata spaziale:
126” [O’Callaghan, 1971], in cui sono posti a confronto i profili di
t + dt
t + dt —
•
umidità dell’orzo, sperimentali e simulati, in funzione della profon£ ,H ¥
,H
1 ³ ,H
µ
= ³
+
² ´
dità dello strato. I valori sperimentali sono relativi al tempo di essic(17)
µ
,X i ˜
¤ ,x ¦AVE 2 – ,x i< 1
cazione di 160 min, mentre delle due curve elaborate col programma, la prima, indicata come tfin, è stata ottenuta imponendo il tempo
di essiccazione della simulazione pari al tempo di essiccazione speInfine, il valore dell’umidità dell’aria nello strato i-esimo al tempo
rimentale, mentre la seconda (Mfin) è stata ottenuta arrestando le itet+dt (Figura 3b) è:
razioni quando il valore medio dell’umidità calcolato eguaglia il va£ ,H ¥
t + dt
t + dt
lore di umidità media sperimentale del letto.
H
H
+ ² ´ u dx
i
i< 1
(18)
¤ ,x ¦AVE
Run n.
Tingresso
G
Miniziale
Mmedio
DT Sperim.
La procedura sarà ripetuta, per tutte le variabili, fino a che l’umidità
media finale del cereale o il tempo di essiccazione raggiungeranno
il valore prefissato.
Validazione della procedura
Per verificare l’accuratezza della metodologia proposta, sono stati
effettuati dei confronti tra i risultati sperimentali di Boyce, 1965, e
quelli numerici relativi alle simulazioni di O’Callaghan, 1971, di
Mandas & Habte, 2002 e quelle del presente lavoro.
L’accuratezza delle previsioni è stata valutata in termini di errore
percentuale tra il tempo di essiccamento necessario per raggiungere
l’umidità media finale del cereale valutato sperimentalmente e quello
previsto dalla simulazione:
err% = 100 u
t av (sperimentale) < t av (simulato)
t av (sperimentale)
Il parametro di confronto per le simulazioni è il predicted drying time determinabile dalla Figura 4, relativa all’andamento dell’umidità
del cereale in funzione del tempo, per ogni strato dell’essiccatore.
Dalla conoscenza di questi valori si ricava l’andamento temporale
dell’umidità media del cereale contenuto nell’essiccatore, rappresen-
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DT 1
DT 2
DT 3
Err.
Err.
Err.
Simbologia
ca
cg
cv
cw
h
ha
k
t
dt
x
dx
G
H
M
Me
Patm
T
e
la
lg
calore specifico dell’aria secca, J kg-1 °C-1
calore specifico del grano secco, J kg-1 °C-1
calore specifico del vapore acqueo, J kg-1 °C-1
calore specifico dell’acqua, J kg-1 °C-1
calore latente di evaporazione dell’acqua, J kg-1
coefficiente volumetrico di trasmissione del calor
per convezione del letto, J m-1 °C-1
costante del tasso di essiccazione, stempo, s
incremento temporale, s
profondità dello strato, m
incremento spaziale, m
portata specifica di aria, kg m-2 s-1
umidità assoluta dell’aria, kg/kgaria secca
contenuto di umidità del grano, kg/kgmateria secca
cont. di umidità del grano all’equilibrio, kg/kgmateria secca
pressione atmosferica, N m-2
temperatura dell’aria, °C
temperatura del grano, °C
densità dell’aria, kg m-3
densità del grano, kg m-3
55
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condizionamento industriale
Conclusioni
È stato sviluppato un codice di calcolo basato sul metodo alle
differenze finite con una procedura predictor-corrector nel
tempo e nello spazio, per la simulazione del processo di essiccazione di cereali su letto fisso.
L’accuratezza delle previsioni è stata valutata confrontando i
risultati del tempo di essiccazione previsto per raggiungere il
grado di umidità medio finale del cereale con dei dati sperimentali reperiti dalla letteratura. I risultati delle simulazioni sono in buon accordo con quelli sperimentali.
Dalla tabella 1 si può osservare come lo schema numerico
proposto consenta di ottenere risultati in media più accurati di
quelli degli altri autori. Inoltre l’accordo è migliore nei casi in
cui si considerino temperature e portate dell’aria di essiccazione più elevate. Il programma, realizzato con il software
Matlab, può essere impiegato sia per l’analisi della fisica del
processo di essiccazione sia per la progettazione e l’ottimizzazione degli essiccatoi, per cereali o prodotti granulari in
genere, variando opportunamente le costanti di essiccazione e
le proprietà termiche.
NEWS
Le rinnovabili al WEC di Roma
Si è concluso presso la Fiera di Roma il World Energy Council (12-15 novembre) che ha visto nel Padiglione delle Rinnovabili un punto di aggregazione di interessi, confermando il ruolo strategico rivestito dall’evento
nel disegnare il panorama futuro dell’energia.
Grande successo di pubblico per le due conferenze della giornata conclusiva: “Emission trading: il processo di applicazione del Protocollo di
Kyoto” e “Il fotovoltaico in Italia e in Europa: l’efficienza e il risparmio
energetico”, che hanno visto gli autorevoli interventi di alcuni esponenti
di istituzioni ed enti pubblici che hanno esaurientemente disegnato il
panorama del settore. La giornata è stata introdotta da Sara Leggio del
Ministero dell’Ambiente e della Tutela del Territorio e del Mare con l’intervento “Meccanismi flessibili, prospettiva italiana e internazionale”.
Molto interesse ha suscitato la relazione di Antonio Lumicisi del Ministero Ambiente e responsabile della campagna Sustainable Energy Europe
che promuove le fonti rinnovabili nel nostro Paese. Di grande interesse
la conferenza dedicata a “Il fotovoltaico in Italia e in Europa: l’efficienza
Bibliografia
e il risparmio energetico” promossa da Fv Fotovoltaici, la rivista italiana
dedicata alla produzione di elettricità e calore dal sole; PV Technology,
[1]
Sharp J. R, A review of law temperature drying simulation models, J. Agricultural Engineering Research, 1982.
[2] Sun D. W., Woods J. L., Simulation of the heat and moisture transfer process during drying in deep grain beds,
Drying Technology, Marcel Dekker Inc., 1997.
[3] Mandas N., Habte M., Numerical Simulation Static-Bed
Drying of Barley, Biosystems Engineering, 2002, 82 (3),
pp. 313-319.
[4] Boyce D. S., Grain moisture and temperature changes
with position and time during through drying, J. Agricultural Engineering Research, 1965, 10 (4).
[5] Arnaud G., Fohr J. P., Slow drying simulation in thick
layers of granular products, Int. J. Heat and Mass Transfer, 1988, 31 (12), pp. 2517-2526.
[6] Cenkowski S., Yaias S., Pabis S., Deep-Bed Grain Drying
- A Review of Particular Theories, Drying Tech., 1993,
11, pp. 1553-1581.
[7] O’Callaghan J. R., Menzies D. J., Bailey P. H., Digital simulation of agricultural drier performance, J. Agricultural
Engineering Research, 1971.
[8] Turner I., Mujumdar A., Mathematical Modelling and Numerical Techniques in drying technology, Marcel Dekker,
Inc, New York, 1997.
[9] Anderson J. D. Jr, Computational Fluid Dynamics, MacGraw-Hill Inc., New York,1995.
[10] Camboni R., Simulazione del processo di essiccazione
dei cereali, Tesi di Laurea, D.I.Me.Ca., 2000
[11] Tanda P., Confronto tra alcuni modelli monodimensionali
per la simulazione del processo di essiccazione dei cereali, Tesi di Laurea, D.I.Me.Ca., 2001.
■
prima rivista italiana interamente dedicata all’industria manifatturiera
fotovoltaica e dell’impiantistica Fv; PV Rome e PVTECH 2008.
Hanno aperto i lavori Gianni Silvestrini di Kyoto Club e il Consigliere per
l’energia del Ministro per lo sviluppo economico Pierluigi Bersani, con
un intervento dedicato alle prospettive del fotovoltaico in Italia alla luce
degli obiettivi del 2020; ha fatto seguito la relazione di Daniele Novelli
(Ministero Sviluppo Economico) “Strategia e obiettivi di diffusione del
fotovoltaico: la funzione del conto energia”. Tra gli interventi si segnala
quello di Roberto Vigotti (IEA) sulle “Prospettive del fotovoltaico: le analisi e le raccomandazioni della IEA” (International Energy Agency) che ha
descritto la situazione attuale.Prospettive interessanti sono state delineate anche rispetto alla Cina che, alcuni giorni fa, è stata invitata a entrare a far parte di IEA, un segnale del fatto che il mercato energetico cinese, in prospettiva, si attesterà tra i leader mondiali. Non a caso questo
Paese si avvia a divenire entro la fine del 2007 il primo mercato per la
produzione di celle solari fotovoltaiche e per la produzione di turbine.
Ricco di spunti di riflessione è stato l’intervento di Alex Sorokin (Interenergy) che ha delineato il profilo del conto energia in Italia e in Germania, sottolineando le differenze tra le due realtà: se in Italia l’accesso al
conto energia per il fotovoltaico è subordinato al rispetto di certe caratteristiche, nella realtà tedesca tale accesso si configura come un diritto
di tutti coloro che installano un impianto fotovoltaico: in questo senso
anche la tariffa rispecchia il valore di utilità pubblica dell’impianto fotovoltaico. Sul tema del Conto Energia in Germania Sorokin ha anche presentato dei dati molto interessanti per quanto concerne i costi: in Italia,
attualmente, si paga circa il 5% in più sulla bolletta elettrica per le fonti
rinnovabili ma soprattutto sulle fonti assimilate; nella realtà tedesca, in-
Questa ricerca è stata finanziata con i fondi della L.R. n. 19/1996 dalla Regione Autonoma della Sardegna, nel quadro del progetto P.V.S.
intitolato “Studio Modellistico e Sperimentale di Essiccatoi Industriali
per Prodotti Agricoli Granulari”. Si ringraziano l’ing. Pasquale Tanda e
l’ing. Roberto Camboni per il contributo fornito a questo lavoro durante
lo svolgimento della loro Tesi di Laurea presso il DIMeCa.
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vece, la percentuale si attesta sul 1,8% in più in bolletta. Un ultimo dato:
in Germania le rinnovabili hanno già creato oltre 200.000 posti di lavoro
mentre in Italia sono solo poche migliaia.
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La Termotecnica • Dicembre 2007