Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8221
Main Title: Modeling and simulation of biogas production based on anaerobic digestion of energy crops and manure
Translated Title: Modellierung und Simulation der Biogasproduktion basierend auf anaerober Vergärung von Energiepflanzen und Dung
Author(s): Arzate Salgado, Juan Antonio
Advisor(s): Neubauer, Peter
Junne, Stefan
Referee(s): Gernaey, Krist V.
Neubauer, Peter
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Despite all knowledge related to AD, the complexity of the process leads to the fact that there exists still a lack of knowledge how the process will behave at disturbances and flexible feedstock utilization. At biogas plants, sampling and monitoring is in most cases not sufficient to detect disturbances in the process at an early stage. This lack of knowledge does not allow for a demand-driven energy production and integration into local carbon cycles. Due to these reasons, research on monitoring and control of the process has been strongly intensified. Modelling is a method that can be used in AD to predict, quantify or simulate the process, when changes in operational parameters or substrates are applied to the process. It can also be a useful tool to recognize the key parameters that most affect the system. Although several models of anaerobic digestion have been developed, more suitable and efficient models are yet to be developed to simulate the system. Some complex AD models are capable to predict the system under certain conditions; however, a part of the process description is sometimes controversial or includes parameters that cannot be measured, especially under flexible feedstock operation. In this thesis, a reduced AD model called AM2 (or AMOCO) was formulated in order to accurately predict the dynamics of AD for crops and cattle manure. Firstly, the model was calibrated using sets of experimental data in a batch process, which was a mono-fermentation of maize silage. Subsequently, the concept was validated by experimental data where maize silage was digested and tested for twenty-eight days in a continuous pilot-scale biogas fermenter at discontinuous feedstock load. The model accurately predicted the dynamics of the CH4 flow rate and the short-chain carboxylic acid concentration. Afterwards, the model calibration was performed using the ADM1 (Anaerobic digestion model No1) for grass silage and cattle manure. The calibrated models precisely predict the AD of the substrates for the flow rate of biogas and methane, the volumetric concentration dynamics of biomasses, shot-chain carboxylic acids, inorganic carbon, organic matter and pH values. Modelling of the process and an identifiability analysis of the model were conducted using MATLABTM. Moreover, the model was calibrated for the co-digestion of maize silage, grass silage and cattle manure in a flexible process, when using data from a large-scale biogas plant (BGP). Finally, the model was written in ASPEN Custom Modeler (ACM) V8 to perform an optimization of a co-digestion process by the test VOA/TA (Volatile Organic Acids/Total Alkalinity). The optimizer output presents better results in terms of energy production (an increment of 4.9 %) and process stability. The optimization of the process gives an option of a simulation in an integrated system within this platform.
Trotz aller Kenntnisse im Bezug auf AD (Anaerobic Digestion) führt die Komplexität des Prozesses zu der Tatsache, dass es immer noch einen Mangel an Wissen darüber gibt, wie sich der Prozess bei Störungen und flexibler Rohstoffausnutzung verhalten wird. In Biogasanlagen reichen Probenahme und Überwachung in den meisten Fällen nicht aus, um Störungen im Prozess frühzeitig zu erkennen. Dieser Mangel an Wissen ermöglicht keine nachfragegesteuerte Energieerzeugung und Integration in lokale Kohlenstoffkreisläufe. Aus diesen Gründen wurde die Forschung zur Überwachung und Kontrolle des Prozesses intensiviert. Modellierung ist eine Methode, die in AD verwendet werden kann, um den Prozess vorherzusagen, zu quantifizieren oder zu simulieren, wenn Änderungen der Betriebsparameter oder Substrate auf den Prozess angewendet werden. Es kann auch ein nützliches Werkzeug sein, um die Schlüsselparameter zu erkennen, die das System am meisten beeinflussen. Obwohl mehrere Modelle der anaeroben Vergärung entwickelt wurden, müssen noch geeignetere und effizientere Modelle entwickelt werden, um das System zu simulieren. Einige komplexe AD-Modelle sind in der Lage, das System unter bestimmten Bedingungen vorherzusagen. Ein Teil der Prozessbeschreibung ist jedoch manchmal kontrovers oder enthält Parameter, die nicht gemessen werden können, insbesondere unter flexiblen Einsatzbedingungen. In dieser Arbeit wurde ein reduziertes AD-Modell namens AM2 (oder AMOCO) formuliert, um die Dynamik von AD für Nutzpflanzen und Rindergülle genau vorhersagen zu können. Zuerst wurde das Modell unter Verwendung von Versuchsdatensätzen in einem Chargenverfahren kalibriert, bei dem es sich um eine Monofermentation von Maissilage handelte. Anschließend wurde das Konzept durch experimentelle Daten validiert, bei denen Maissilage verdaut und achtundzwanzig Tage in einem kontinuierlichen Biogasfermenter im Pilotmaßstab bei diskontinuierlicher Substrat getestet wurde. Das Modell prognostizierte genau die Dynamik der CH4-Flussrate und der kurzkettigen Carbonsäurekonzentration. Anschließend wurde die Modellkalibrierung mit dem ADM1 (Anaerobes Verdauungsmodell Nr. 1) für Grassilage und Rindermist durchgeführt. Die kalibrierten Modelle sagen genau die AD der Substrate für die Durchflussrate von Biogas und Methan, die volumetrische Konzentrationsdynamik von Biomassen, Kugelkettencarbonsäuren, anorganischem Kohlenstoff, organischen Stoffen und pH-Werten voraus. Die Modellierung des Prozesses und eine Identifizierbarkeitsanalyse des Modells wurden mit MATLABTM durchgeführt. Darüber hinaus wurde das Modell für den Co-Vergärung von Maissilage, Grassilage und Rindermist in einem flexiblen Prozess kalibriert, wenn Daten einer großen Biogasanlage (BGP) verwendet werden. Schließlich wurde das Modell in ASPEN Custom Modeler (ACM) V8 geschrieben, um eine Optimierung eines Co-Digestion-Prozesses durch den Test FOSTAC durchzuführen. Die Optimierung des Prozesses zeigt bessere Ergebnisse im Bezug auf die Energieproduktion (ein Zuwachs von 4,9%) und die Prozessstabilität. Die Optimierung des Prozesses bietet die Möglichkeit einer Simulation in einem integrierten System innerhalb dieser Plattform.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9132
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8221
Exam Date: 19-Feb-2018
Issue Date: 2019
Date Available: 12-Mar-2019
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): anaerobic digestion
anaerobic digestion model
biogas
modelling
ASPEN
anaerobe Gärung
anaerobes Gärungsmodell
Biogas
License: http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
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