Life cycle assessment and modeling approaches as a combined evaluation tool for sustainable control strategies at biogas plants

dc.contributor.advisorNeubauer, Peter
dc.contributor.authorErtem-Kappler, Funda Cansu
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlinen
dc.contributor.refereeFinkbeiner, Matthias
dc.contributor.refereeMattsson, Marie
dc.date.accepted2019-01-11
dc.date.accessioned2019-08-15T12:59:45Z
dc.date.available2019-08-15T12:59:45Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractAnaerobic digestion and biogas production can help to meet several targets concerning energy and environmental policy. However, biogas generation is a complex process where many challenges need to be tackled to achieve real sustainable operation. In this regard, better control, monitoring and optimization strategies need to be implemented. This thesis focuses on the combination of Life Cycle Assessment (LCA) and modelling approaches as a tool for a demand driven energy production at the biogas plants. For this reason an extended version of the Anaerobic Digestion Model (AM2) was applied to predict the biogas production under dynamic feedstock loading scenarios. The approach applied in this thesis allows the prediction of different production scenarios and a suitable choice of the one with the most favorable environmental impact. The results are largely dependent on the methodological assumptions made, for instance, the functional unit, the system boundaries, and the method & efficiency of how various feedstock is digested. If the objective of the optimal design and operation of a biogas production network is the reduction of greenhouse gas (GHG) emissions, the quantification of the impact of each element in the system in a “cradle to grave” sense is required. In order to achieve this, LCA studies need to be performed. The environmental impact vary greatly between the biogas systems studied depending on the feedstock digested and the location of the reference system. Moreover, LCA perspective requires large quantities of operational data. In order to be independent from the availability of data and to predict scenarios for improved operation, the development and application of suitable mathematical models are required. They should be able to describe the main processes with sufficient accuracy, while they keep a low computational burden. There are several potential barriers to a successful implementation of LCA coupled to a suitable modeling approach. It is only feasible after a fair approximation of the entire system and its dynamics that the search for the optimal combination of parameters considering all effects and interactions within the system boundaries. Data of these simulation studies are suitable for the integration into LCA studies. Results of this thesis indicates the importance of the utilization of regionally available feedstock. Flexible feeding management and additional gas storage allow a possible adaptation of the biogas production to the demand together with the CHP capacity. Techno-economic calculations demonstrate that up to 34% flexibility can be gained by biogas storage, while 17% can be obtained by an adapted feeding regime. Flexibility also ensure an additional revenue of 300,000 €, in spite of the necessary CHP investment costs of 0.17 € kWh-1 el. Flexible production allows up to 50% reduction of GHG emissions, however, the process itself requires 16% higher energy input. Overall, a combined application of modeling and LCA would allow the prediction of process behavior in the digesters. This would consequently help to secure the grid stability by means of balanced energy supply against the demand. Moreover, the approach might also assist the countries to reach their climate related goals by allowing to reduce the resulting process emissions.en
dc.description.abstractEine bessere Vorhersage anaerober Gärprozesse in der Biogaserzeugung kann dazu beitragen, mehrere energie- und umweltpolitische Ziele zu erreichen. Die Erzeugung von Biogas ist jedoch ein komplexer Vorgang, bei dem viele Herausforderungen bewältigt werden müssen, um einen nachhaltigen Betrieb zu erreichen. In diesem Zusammenhang müssen bessere Kontroll-, Überwachungs- und Optimierungsstrategien umgesetzt werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Kombinierung von LCA (Lebenszyklusanalyse) und Modellierungsansätzen als Werkzeug für eine bedarfsangepasste Energieproduktion in den Biogasanlagen. Aus diesem Grund wurde eine erweiterte Version Anaerobes Vergärungsmodells (AM2) zur Vorhersage der Biogasproduktion unter dynamischen Einsatzstoff- und Belastungsszenarien verwendet. Der in dieser Arbeit angewandte Ansatz erlaubt die Vorhersage verschiedener Produktionsszenarien und eine geeignete Wahl desjenigen mit der günstigsten Umweltwirkung. Die Ergebnisse hängen weitestgehend von den methodischen Annahmen ab, zum Beispiel von der funktionellen Einheit, den Systemgrenzen und der Art und Weise, wie der Einsatzstoff vergärt wird. Die Auswirkungen auf die Umwelt variieren stark zwischen den untersuchten Biogasanlagen in Abhängigkeit von dem vergärten Einsatzstoff und der Lage des Referenzsystems. Um ebenfalls von der Verfügbarkeit von Daten unabhängiger zu sein und Szenarien für einen verbesserten Betrieb vorauszusagen, sind die Entwicklung und Anwendung geeigneter mathematischer Modelle erforderlich. Sie sollten in der Lage sein, die Hauptprozesse mit ausreichender Genauigkeit zu beschreiben, während sie eine geringe Rechenlast behalten. Erst nach einer guten Annäherung des Gesamtsystems und seiner Dynamik wird die Suche nach der optimalen Kombination seiner Parameter unter Berücksichtigung aller Effekte und Wechselwirkungen möglich. Daten dieser Simulationsstudien sind für die Integration in LCA-Studien geeignet. Dabei gibt es mehrere Hindernisse für eine erfolgreiche Umsetzung des kombinierten LCA- und Modellierungsansatzes. Wenn das Ziel der optimalen Planung und Betriebs eines Biogasproduktionsnetzwerks die Reduzierung von Treibhausgasen sein soll, ist die Quantifizierung der Auswirkungen jedes Elements im System in einem "Cradle to Grave" -Sinn erforderlich. Um dies zu erreichen, müssen Ökobilanzstudien durchgeführt werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, wie wichtig die Verwertung von regional verfügbaren Rohstoffen ist. Das flexible Fütterungsmanagement und die zusätzliche Gasspeicherung ermöglichen eine Anpassung der Biogasproduktion an die Nachfrage zusammen mit der BHKW-Kapazität. Techno-ökonomische Berechnungen zeigen, dass bis zu 34% Flexibilität durch Biogasspeicher und 17% durch ein angepasstes Fütterungssystem erhalten werden können. Die Flexibilität sorgt weiter für zusätzliche Einkünfte von 300.000 €, trotz der notwendigen KWK-Investitionskosten von 0,17 € kWh-1 el. Schlussfolgernd würde eine kombinierte Anwendung von Modellierung und LCA die Vorhersage des Prozessverhaltens in den Gärbehältern ermöglichen. Dies würde folglich dazu beitragen, die Netzstabilität durch bedarfsangepasste Biogasproduktion zu sichern. Darüber hinaus könnte der Ansatz auch den Ländern helfen, ihre klimabezogenen Ziele zu erreichen, indem sie die resultierenden Prozessemissionen reduzieren können.de
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9251
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8328
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/en
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeitende
dc.subject.otheranaerobic digestionen
dc.subject.otherbiogasen
dc.subject.otherLCAen
dc.subject.othermodelingen
dc.subject.otheranaerobe Vergärungde
dc.subject.otherBiogasde
dc.subject.otherModellierungde
dc.titleLife cycle assessment and modeling approaches as a combined evaluation tool for sustainable control strategies at biogas plantsen
dc.title.translatedÖkobilanz- und Modellierungsansätze als kombiniertes Evaluationsinstrument für nachhaltige Kontrollstrategien in Biogasanlagenen
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionacceptedVersionen
tub.accessrights.dnbdomainen
tub.affiliationFak. 3 Prozesswissenschaften::Inst. Biotechnologie::FG Bioverfahrenstechnikde
tub.affiliation.facultyFak. 3 Prozesswissenschaftende
tub.affiliation.groupFG Bioverfahrenstechnikde
tub.affiliation.instituteInst. Biotechnologiede
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