WO2012175701A1 - Verfahren zur biogaserzeugung - Google Patents

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WO2012175701A1
WO2012175701A1 PCT/EP2012/062129 EP2012062129W WO2012175701A1 WO 2012175701 A1 WO2012175701 A1 WO 2012175701A1 EP 2012062129 W EP2012062129 W EP 2012062129W WO 2012175701 A1 WO2012175701 A1 WO 2012175701A1
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WO
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biogas
variables
methane
simulation model
concentration
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PCT/EP2012/062129
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English (en)
French (fr)
Inventor
Veit DEMEL
Original Assignee
Hermos Systems Gmbh
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Publication date
Application filed by Hermos Systems Gmbh filed Critical Hermos Systems Gmbh
Publication of WO2012175701A1 publication Critical patent/WO2012175701A1/de

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Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12P—FERMENTATION OR ENZYME-USING PROCESSES TO SYNTHESISE A DESIRED CHEMICAL COMPOUND OR COMPOSITION OR TO SEPARATE OPTICAL ISOMERS FROM A RACEMIC MIXTURE
    • C12P5/00—Preparation of hydrocarbons or halogenated hydrocarbons
    • C12P5/02—Preparation of hydrocarbons or halogenated hydrocarbons acyclic
    • C12P5/023—Methane
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D21/00—Control of chemical or physico-chemical variables, e.g. pH value
    • G05D21/02—Control of chemical or physico-chemical variables, e.g. pH value characterised by the use of electric means
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E50/00—Technologies for the production of fuel of non-fossil origin
    • Y02E50/30—Fuel from waste, e.g. synthetic alcohol or diesel

Definitions

  • the invention relates to a method for biogas production, wherein by means of an anaerobic digestion process from a starting material in several biological
  • Biogas plants with connected CHP have a power range of less than 100 kW to more than 2 MW (Weiland et al., 2010). All plants are based on the same biochemical principle for the anaerobic digestion of biomass.
  • the biochemical process of anaerobic digestion can be divided into four phases: the hydrolysis, the
  • Carboxylic acids and lower alcohols In addition to acetic acid, the gases C0 2 and H 2 are formed .
  • Microorganisms convert the fatty acids, carboxylic acids and alcohols from acidogenesis to acetic acid, which is the actual
  • digestate which consists mainly of hard anaerobically degradable materials such as lignin, cellulose and
  • This classification can be subdivided into continuity and discontinuity after continuity of substrate feed, wet and dry fermentation, according to the content of the dry matter content of fermentable substrates fed to the reactor feed (ENCROP, 2009, p.6)
  • Sum parameter for all substances that are present in water and oxidizable under certain conditions. It is defined as the amount of oxygen consumed in the oxidation of these substances.
  • Biogas is the most versatile source of energy among the
  • renewable energies It can be in the form of LPG as
  • Fuel and in the form of natural gas for feeding into the natural gas network can be used.
  • This energy source can also be converted into combined heat and power plants (CHP) by combustion into electricity and heat.
  • CHP combined heat and power plants
  • biogas has the advantage that it can be formed continuously regardless of environmental conditions.
  • Rohling and Strobl (2009) examine economic key figures based on a breakdown of the balance sheet.
  • a benchmarking exercise requires an objective and well-balanced selection of indicators for process-related and economic valuation.
  • the invention is therefore based on the object
  • the object is achieved in a method of the type mentioned in that for a
  • Gasertag is associated and transfer of this process parameter to the associated process step and
  • the model includes the procedures with their essential biological processes and the
  • Process parameters which have an influence on the gas yield and are used according to the method for optimization.
  • this simulation run is repeated with different process parameters.
  • a parameter can run through a predetermined possible setting range in a predefined grid.
  • several parameters can be varied simultaneously.
  • the expected gas yield with different flow rates D is determined by means of the simulation model.
  • D represents the volume flow at the inlet of a methane reactor.
  • the flow rate D is varied in the range between a minimum and a maximum value in a predetermined step size. The values generated for the gas yield are searched for their maximum and the
  • the parameters used according to the method can be the flow intensity in a dry fermentation process of the flow D or in a wet fermentation process.
  • Passage D then affects the flow at the inlet of the reactor.
  • the stirring intensity has, for example, an influence on the speed of the agitator, the stirring time and the number of repetitions of the stirring process in a certain time unit.
  • the input variables are the concentration of the COD, the concentration of the FOS, the concentration of the TAC and the pH.
  • the operation is therefore determined online or by taking samples and a laboratory analysis offline and made available to the simulation model.
  • Drawings shows 1 is a simplified representation of a plant scheme with a division into three areas
  • Fig. 2 is a simplified representation of the system block
  • Fig. 3 is a table of those used in the process model
  • Fig. 5 is a mapped in the simulation model
  • Fig. 6 is an overview of the method to
  • Fig. 7 shows an example process model with the ones used
  • System block two records the sum of all COD streams in the hydrolyzate store and controls the Selection of the percolators to be influenced.
  • System block Three controls the COD delivery in a single percolator via the control variables large and small circuit.
  • System blocks "two" and “three” regulate the COD input so that the target criterion of system block one becomes, under the given control possibilities, the maximum.
  • the present invention describes a regulation of
  • the process model includes two differential equations describing the change in cell mass concentrations in the methane reactor:
  • the change in the number of bacteria corresponds to the respective growth rate, which is dependent on the particular available feed material and the number of bacteria present, minus the number of bacteria that are washed out. Last depends on flow and washout factor.
  • Equations are the gas production and the pH
  • the methane production of the methane gas is a product of the methanogenic bacteria, their growth rate and the
  • FIG. 3 shows a table which contains the relevant parameters of the process model, divided into State, input and measurable output sizes are listed.
  • the input size is at a low pH, which is present in the hydrolyzate, with the formula
  • a COD sensor is needed to detect the supplied CSB ⁇ V Faculty
  • the pH sensor for the output size should be located either in the methane reactors or directly at the effluent from the methane reactors 2R19 or 2R20.
  • Biogas composition should be at the gas outlet of the Methane reactors 2R19 and 2R20 are located.
  • Control loop A control variable of the control loop is the
  • Methane stream referred to as? M in the process model. But also the ratio of methane to carbon dioxide in biogas tu should be regulated.
  • the manipulated variable for controlling the methane flow is the
  • Methane reactor or in the memory must be recorded, the concentration of the COD as ⁇ i, the concentration of the FOS as and the concentration of the TAC. According to equation 3.2, the pH value in the process water is additionally required. Since several inputs and several control variables are considered, it is a "multiple input - multiple output" (MIMO) system.
  • FIG. 4 shows the open loop of the method described above.
  • the process in the methane reactor can be affected by various disruptive factors.
  • a consideration of these disturbances in advance is essential. For example, spontaneous concentration changes at the Methanreaktoreingang, especially the COD concentration, z. B. occur by connecting a new percolator.
  • An acidosis of the methane reactor and the associated instability is another disturbance.
  • Acidosis can also be caused by overfeeding.
  • Microorganisms stop their work. It must be noted that the used process model is designed for a certain temperature. This is 38 ° C in the model of Bernard et al. (2001).
  • the regulation must be able to realize the optimization of methane emissions. At the same time should be a constant
  • Methane content in the biogas are kept by the regulation.
  • the control must stabilize the system or keep the system in stable working range.
  • the scheme should be the Stability of the biological system can recover better or faster than humans. In the event that the system nevertheless becomes unstable, this must be detected in time and an alarm triggered. That is how it works
  • the control must be able to compensate for disturbances and disturbances. These include disturbances that can be processed in terms of control technology, as well as
  • the manipulated variable ranges and other restrictions that result from the process, the field devices used and the system must be observed.
  • the FOS / TAC value should be set for pure NawaRo
  • the pH should be above 6.8 (Acosta et al., 2010, Weiland, 2007). Since there are uncertainties in the prediction accuracy of the process model, safety margins are added to these limits. In the literature can be found
  • optimization is a non-converging problem.
  • all variants for the control variable can be calculated, at least in the first simulation step, to find the global minimum.
  • Both controlled variables should be maximum, only the weighting between the target variables, in the target function / is open.
  • the methane gas volume should be weighted higher than the ratio of biogas components because its maximization has a higher priority.
  • 3 is the ratio of biogas components to each other and represents a methane gas content of 75%.
  • Methane reactor in a pilot plant currently produces 90 standard cubic meters (Nm 3 ) per hour. 99 Nm 3 / h methane corresponds to an increase in methane productivity of 10%
  • This value can also be set higher, but it is questionable whether the microorganisms are able to provide a greater increase in stable operation.
  • the variable £ represents the time in minutes over which to optimize.
  • Process states are also required. These estimated states serve as the output for the next calculation of the maximizing control quantity.
  • the alternative is to provide the predicted states for the optimal control size from the previous cycle as initial states. For this either a file or a database would be suitable.
  • the disadvantage of this variant is that the errors in the model and the prediction are preserved and become permanent enlarge.
  • AS Automation stations
  • Methane reactor is produced. These measured values are used to calculate the output quantities? »And% f
  • FIG. 1 An identification of the variables in the system diagram is shown in FIG. 1
  • FIG. 8 shows the integration of the method according to the invention in a process control computer with the control and automation level.

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Abstract

Der Erfindung, welche ein Verfahren zur Biogaserzeugung betrifft, wobei die Menge des erzeugten Biogases durch Prozessparameter bestimmt wird, liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren anzugeben, mit welchem eine Optimierung des Gasertrags erreicht wird und welches sich in bestehende Systemlösungen kostengünstig integrieren lässt. Diese Aufgabe wird dadurch gelöst, dass mehrere Verfahrensschritte in vorgegebenen Zyklen durchlaufen werden. Nach einer Bereitstellung eines die biologischen Prozessschritte zumindest teilweise beschreibenden Simulationsmodells mit vorgegebenen Eingangs- und Ausgangsgrößen erfolgt eine Ermittlung der aktuellen Eingangsgrößen zum Zeitpunkt t und die Berechnung einer Anzahl von Ausgangsgrößen im Simulationsmodell durch Variation mindestens eines Prozessparameters in einer festgelegten Schrittweite. Nachfolgend erfolgt die Auswahl des Prozessparameters, welcher dem optimalen Gasertrag zugehörig ist, welcher dem zugehörigen Prozessschritt übergeben wird.

Description

Verfahren zur Biogaserzeugung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Biogaserzeugung, bei welchem mittels eines anaeroben Vergärungsverfahrens aus einem Ausgangsmaterial in mehreren biologischen
Prozessschritten ein Biogas erzeugt wird, wobei die Menge des erzeugten Biogases durch Prozessparameter bestimmt wird. Momentan gibt es in Deutschland ungefähr 6000 Biogasanlagen mit einer installierten Gesamtleistung von ca. 2250 MW. Es kann angenommen werden, dass sich der Aufwärtstrend der Biogasbranche in den nächsten Jahren fortsetzt und bis zum Jahr 2020 weiter Hunderte Biogasanlagen jedes Jahr ans
Stromnetz angeschlossen werden.
Dabei dient die Förderung von Biogasanlagen im Rahmen des EEG dem Ziel, diese grüne Technologie leistungsmäßig auf das Niveau anderer moderner Kraftwerksanlagen zu bringen (§1 (1) EEG, 2008) . Biogasanlagen mit angeschlossenem BHKW haben eine Leistungsspanne von unter 100 kW bis über 2 MW (Weiland et al . , 2010) . Allen Anlagen liegt das gleiche biochemische Prinzip zur anaeroben Vergärung von Biomasse zugrunde.
Der biochemische Prozess der anaeroben Vergärung kann in vier Phasen untergliedert werden: die Hydrolyse, die
Acidogenese, die Acetogenese und die Methanogenese .
Watter (2009) beschreibt den Prozess wie folgt. Biomasse und Wasser werden in einen Faulraum, Fermenter genannt,
eingebracht, um dort von Mikroorganismen zersetzt zu werden. Bei der Hydrolyse, der chemischen Spaltung durch eine
Reaktion mit Wasser, entstehen Fettsäuren und Kohlenhydrate aus Fetten sowie Peptide und Aminosäuren aus Proteinen. Zeitgleich mit der Hydrolyse zersetzen Mikroorganismen die Endprodukte der Hydrolyse weiter zu niedrigen Fett-,
Carbonsäuren und niedrigen Alkoholen. Dabei entstehen neben Essigsäure auch die Gase C02 und H2.
Kritisch auf den Vergärungsprozess wirkt die Produktion von H2S und NH3. Dieser Schritt wird als Acidogenese bezeichnet. In der folgenden Acetogenese zerkleinern acetogene
Mikroorganismen die Fett-, Carbonsäuren und Alkohole aus der Acidogenese weiter zu Essigsäure, die den eigentlichen
Ausgangsstoff für die Methanproduktion bildet. In der Phase der Methanogenese sind Methanbildner aktiv und zersetzen die entstandene Essigsäure entsprechend den chemischen
Gleichungen
CH3COOH—> GO2 ~~ OH (2.1)
C02 + H2 - OH4 + 2 H20 (2.2)
zu den Endprodukten Methan, Kohlenstoffdioxid und Wasser. Es entsteht ein Biogas, dass Methan, mit einem Anteil von
50-70 %, und Kohlenstoffdioxid, mit einem Anteil
von 30-50 %, als Hauptbestandteile enthält. Übrig bleibt der sogenannte Gärrest, der überwiegend aus schwer anaerob abbaubaren Materialien wie Lignin, Cellulose und
Hemicellulose besteht (Watter, 2009) . Die Verfahren in Biogasanlagen können „je nach
Trockensubstanzgehalt der dem Reaktorzulauf zugeführten fermentierbaren Substrate" (ENCROP, 2009, S.6) in Nass- und Trockenfermentation eingeteilt werden. Diese Einteilung kann nach Kontinuität der Substratzufuhr, in kontinuierliche und diskontinuierliche Verfahren untergliedert werden. Nass- und Trockenfermentation werden anhand des enthaltenen
Wasseranteils im zu vergärenden Substrat unterschieden. Bei einem kontinuierlichen Betrieb wird gleichmäßig Substrat in den Faulraum eingebracht, während bei einem
diskontinuierlichen Betrieb nur zu Beginn Substrat zugeführt und dieses über einen bestimmten Zeitraum vergärt wird.
Der Chemische Sauerstoffbedarf (CSB) ist ein
Summenparameter, für alle im Wasser vorhandenen, unter bestimmten Bedingungen oxidierbaren Stoffe. Er ist definiert als die Menge an Sauerstoff, die bei der Oxidation dieser Stoffe verbraucht wird.
Biogas ist der vielseitigste Energieträger unter den
erneuerbaren Energien. Es kann in Form von Autogas als
Treibstoff und in Form von Erdgas für die Einspeisung ins Erdgasnetz genutzt werden. Diese Energiequelle kann auch in Blockheizkraftwerken (BHKW) durch Verbrennung in Strom und Wärme umgewandelt werden. Neben seinen umfangreichen
Einsatzmöglichkeiten besitzt Biogas, im Gegensatz zu anderen erneuerbaren Energien, den Vorteil, dass es unabhängig von Umweltbedingungen kontinuierlich gebildet werden kann.
Obwohl Biogasanlagen schon sehr lange existieren
(Bischofsberger, et al . 2005), haben in den letzten Jahren einige Forschungsbereiche der Biogasherstellung verstärkte
Aufmerksamkeit erhalten. Durch die steigende Produktion von
Biogas aus nachwachsenden Rohstoffen (NawaRo) entsteht eine
Konkurrenzsituation zur Nahrungsmittel- und
Bioethanolherstellung, sowohl um Einsatzstoffe für die
Herstellung als auch um Ackerland für den Anbau von
NawaRo λ s .
Dieser Nachfrageüberschuss führt zu steigenden Preisen, was dem Konflikt, unter dem Aspekt steigender Lebensmittelpreise in der dritten Welt, zusätzlich soziale Brisanz verschafft. Aus diesem Grund müssen Biogasanlagen effizient mit den eingesetzten Rohstoffen arbeiten. Da viele Biogasanlagen weit vom optimalen Betriebspunkt operieren, ist die
Steigerung der Effizienz von Biogasanlagen ein wichtiger Forschungsbereich (Wiese J. 2009)
Eine Maßnahme zur Förderung der Effizienz ist das
Identifizieren der besten momentan verwendeten Prozesse in Biogasanlagen. Die besten Prozesse in Biogasanlagen
identifiziert man in einem Benchmarking-Prozess . Wiese und König (2009) weisen darauf hin, dass bisher im Bereich der Biogasanlagen kaum „gebenchmarkt " wurde. Ein Benchmarking ist immer auch eine Bewertung. Diese kann unter
unterschiedlichen Gesichtspunkten erfolgen. So kann man Biogasanlagen unter sozioökonomisehen, ökologischen, energiepolitischen Aspekten beleuchten. Schöftner et al . (2007) geben einen ersten Einblick auf Kennzahlen, die zum Benchmarken von Biogasanlagen geeignet sind. Es fehlen allerdings Einschätzungen des reinen ökonomischen Aspektes und die Auswahl der Kennzahlen ist für ein Benchmarking ungeeignet. Zusätzlich fehlt die Betrachtung, welche
Auswirkungen die Übernahme einer Methode oder eine
technische Neuerung auf die gewählten Kennzahlen hat.
Rohling und Strobl (2009) untersuchen ökonomische Kennzahlen anhand einer Aufteilung der Bilanz. Erforderlich für ein Benchmarking ist eine objektive und ausgeglichene Auswahl von Kennzahlen zur verfahrenstechnischen und ökonomischen Bewertung.
Im Bereich der Mess-, Steuer- und Regel- (MSR) Technik besteht bei Biogasanlagen ein Optimierungsbedarf.
Obwohl qualitative MSR-Technik in vielen Gebäuden und
Industrieanlagen heute Stand der Technik ist, wirkt es fast schon erstaunlich, dass in Biogasanlagen oft entscheidende Prozessparameter zur Stabilitäts- und Effizienzkontrolle nicht überwacht bzw. regelmäßig beobachtet werden.
Meist ist es dem Wissen und der Erfahrung des
Bedienpersonals überlassen, den Prozess der Biogaserzeugung bestmöglich einzustellen. Somit unterliegt der Prozess der Biogaserzeugung erheblichen Schwankungen und ist nicht optimal, das heißt auf einen maximalen Gasertrag
(Gasausbeute) bezogen auf die Menge des vorliegenden
Ausgangsmaterials, einstellbar.
Der Erfindung liegt somit die Aufgabe zugrunde, ein
Verfahren zur Biogaserzeugung anzugeben, mit welchem eine Optimierung des Gasertrags bei der Biogaserzeugung erreicht wird und welches sich in bestehende Systemlösungen
kostengünstig integrieren lässt.
Gemäß der Erfindung wird die Aufgabe bei einem Verfahren der eingangs genannten Art dadurch gelöst, dass für eine
Optimierung des Gasertrags bei der Biogaserzeugung folgende Verfahrensschritte durchlaufen werden,
- Bereitstellung eines die biologischen Prozessschritte zumindest teilweise beschreibenden Simulationsmodells mit vorgegebenen Eingangs- und Ausgangsgrößen,
- Ermittlung von aktuellen Eingangsgrößen zum Zeitpunkt t und Übergabe dieser an das Simulationsmodell, - Berechnung einer Anzahl von Ausgangsgrößen im
Simulationsmodell aus den aktuellen Eingangsgrößen durch Variation mindestens eines Prozessparameters in einer festgelegten Schrittweite dieses Prozessparameters, - Auswahl des Prozessparameters, welcher dem optimalen
Gasertag zugehörig ist und Übergabe dieses Prozessparameters an den zugehörigen Prozessschritt und
- Wiederholung des Ablaufs zum Zeitpunkt t + At . Zur Optimierung des Gasertrages bei der Biogaserzeugung ist vorgesehen den Prozess mittels eines Simulationsmodells, zumindest teilweise abzubilden. Dieses Modell widerspiegelt den Verfahrensablauf im zu optimierenden Teil des
Gesamtprozesses. Das Modell beinhaltet die Verfahrensabläufe mit ihren wesentlichen biologischen Abläufen und die
Eingangs- und Ausgangsgrößen des zu optimierenden Teils.
Außerdem beinhaltet es die Stellgrößen oder
Prozessparameter, welche einen Einfluss auf den Gasertrag haben und verfahrensgemäß zur Optimierung genutzt werden.
Alle für den Simulationsablauf notwendigen Eingangsgrößen werden vor der eigentlichen Simulation online oder offline erfasst und dem Simulationsmodell zur Verfügung gestellt.
Danach werden mittels des Simulationsmodells bei den
gegebenen Eingangsgrößen die mit festgelegten
Prozessparametern zu erzielenden Ausgangsgrößen ermittelt.
Zur Bestimmung eines Optimums der Gaserzeugung wird dieser Simulationsdurchlauf mit verschiedenen Prozessparametern wiederholt. Ein Parameter kann hierbei einen vorgegebenen möglichen Einstellbereich in einem vorgegebenen Raster durchlaufen. Alternativ können auch mehrere Parameter gleichzeitig variiert werden. So wird beispielsweise der zu erwartende Gasertrag mit verschiedenen Durchflussraten D mittels des Simulationsmodells ermittelt. Hierbei stellt D den Volumenstrom am Eingang eines Methanreaktors dar. Die Durchflussrate D wird im Bereich zwischen einem minimalen und einem maximalen Wert in einer vorgegebenen Schrittweite variiert. Die derart erzeugten Werte für den Gasertrag werden nach ihrem Maximum durchsucht und der zum
aufgefundenen maximalen Gasertrag zugehörige Wert für D als den Prozess optimierender Prozessparameter ausgelesen. Dieser Wert wird zur Einstellung des realen Durchflusses an die Biogasanlage übertragen, in welcher dann der
Durchfluss D entsprechend eingestellt wird. Dieser
Simulationsvorgang ist nicht auf den Durchfluss D
beschränkt, es können auch andere Prozessparameter
unabhängig voneinander oder gemeinsam variiert werden.
In einer Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass der Prozessparameter der Durchfluss D oder die
Rührintensität ist.
Die verfahrensgemäß genutzten Parameter können bei einem Verfahren der Trockenfermentation der Durchfluss D oder bei einem Nassfermentationsverfahren die Rührintensität sein.
Der Durchlauf D beeinflusst dann den Durchfluss am Eingang des Reaktors. Die Rührintensität hat beispielsweise einen Einfluss auf die Drehzahl des Rührwerks, die Rührdauer und die Anzahl der Wiederholungen des Rührvorgangs in einer bestimmten Zeiteinheit.
In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung ist
vorgesehen, dass die Eingangsgrößen die Konzentration des CSB, die Konzentration des FOS, die Konzentration des TAC und der pH-Wert sind.
Die verfahrensgemäßen Eingangs- oder Inputgrößen werden mittels entsprechender Messtechnik direkt im laufenden
Betrieb also online oder durch Entnahme von Proben und einer Laboranalyse offline ermittelt und dem Simulationsmodell zur Verfügung gestellt.
Die Erfindung soll nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert werden. In den zugehörigen
Zeichnungen zeigt Fig. 1 vereinfachte Darstellung eines Anlagenschemas mit einer Einteilung in drei Bereiche,
Fig. 2 eine vereinfachte Darstellung des Systemblock
„Eins", des Methanisierungsprozesses ,
Fig. 3 eine Tabelle der im Prozessmodell verwendeten
Größen
Fig. 4 eine Prinzipdarstellung eines offenen Regelkreises mit den Eingangsgrößen, Ausgangsgrößen und einem Prozessparameter D für den Durchlauf,
Fig. 5 einen im Simulationsmodell abgebildeten
geschlossenen Regelkreis mit den Eingangsgrößen, Ausgangsgrößen und einem Prozessparameter D für den Durchlauf,
Fig. 6 eine Übersicht der vom Verfahren zu
berücksichtigenden Messgrößen,
Fig. 7 ein Beispielprozessmodell mit den verwendeten
Messstellen und
Fig. 8 eine Prinzipdarstellung der Einbindung des
erfindungsgemäßen Verfahrens in einem
Prozessleitrechner (PLR) mit einer Definition der
OPC-DA Schnittstelle.
Um den Prozess der Biogaserzeugung in einer Biogasanlage ideal regeln zu können, ist eine Regelung aller Bestandteile und Stoffströme der Biogasanlage unerlässlich . Die Figur 1 zeigt eine einfache Darstellung eines Anlagenschemas, eingeteilt in drei Systemblöcke „Eins", „Zwei" und „Drei". Systemblock „Eins" übernimmt die Regelung des Inputs in den Methanreaktor zum Erreichen eines optimalen Methanausstoßes.
Grafisch würde ein Algorithmus eine Fläche von zwei
Steuergrößen, dem CSB-Input und dem Durchfluss, nach dem globalen Maximum eines Zielkriteriums, bestehend aus den Regelgrößen, absuchen. Systemblock Zwei erfasst die Summe aller CSB-Ströme im Hydrolysatspeicher und steuert die Auswahl der zu beeinflussenden Perkolatoren. Systemblock Drei steuert die CSB-Abgabe in einem einzelnen Perkolator über die Steuergrößen großer und kleiner Kreislauf. Systemblöcke „Zwei" und „Drei" regeln den CSB Input so, dass das Zielkriterium von Systemblock Eins, unter den gegebenen Steuerungsmöglichkeiten, maximal wird.
Die vorliegende Erfindung beschreibt eine Regelung des
Methanreaktors in Systemblock „Eins", wie in der Figur 2 dargestellt. Auf die Systemblöcke „Zwei" und „Drei" wird nicht weiter eingegangen und ihre CSB-Abgabe als gegeben angesehen . Die Figur 2 zeigt den zu betrachtenden Ausschnitt von
Systemblock „Eins" in einem vereinfachten Anlagenschema der Pilotanlage. Der Hydrolysatspeicher 2B16 wird von allen vier Perkolatoren der Biogasanlage mit Hydrolysat gespeist. Der CSB sowie das Hydrolysatvolumen addieren sich in diesem Speicher. Die Pumpe 2P17 pumpt dieses Hydrolysat in die Methanreaktoren 2R19 und 2R20, wo die Methanogenese
stattfindet. Das Hydrolysat sickert dabei durch die
Methanreaktoren und wird anschließend in den
Gärflüssigkeitsspeicher, welcher nicht dargestellt ist, weitergeleitet. Von diesem aus kann es zurück in den
Kreislauf gepumpt werden.
Ausgehend von der Beschreibung des relevanten Anlagenschemas und des Anlagenverfahrens unter Beachtung des
Regelungsziels, ist die Verfügbarkeit eines geeigneten
Prozessmodells für die Abläufe im Methanreaktor
erforderlich. Da ein Verständnis des dem Verfahren zugrunde liegenden Prozessmodells die Grundlage für die Regelung und deren Implementierung in die Biogasanlage bildet, soll das Prozessmodell im Weiteren genauer betrachtet werden. Für eine ausführliche Beschreibung des Prozessmodells wird auf die Originalarbeit von Bernard et al . (2001) verwiesen.
Das Prozessmodell wird mathematisch durch
6 Differenzialgleichungen und 5 Ergebnisgleichungen
beschrieben. Eine Beschreibung des Gleichungssystems findet sich nachfolgend.
Das Prozessmodell beinhaltet zwei Differenzialgleichungen zur Beschreibung der Änderung der Zellmassekonzentrationen im Methanreaktor:
^ = ( ^δι) - α° )χι ( 7 . I i
^=(μ2(52)-αϋ)Χ2 (7·20 Die Variablen bezeichnen die jeweilige Anzahl der
mikrobakteriellen Kulturen. Die Änderung der Bakterienanzahl entspricht dabei der jeweiligen Wachstumsrate, welche abhängig von dem jeweilig verfügbaren Futtermaterial und von der Anzahl vorhandenen Bakterien, abzüglich der Anzahl der Bakterien, die ausgewaschen werden, ist. Letzte ist abhängig vom Durchfluss und dem Auswaschungsfaktor. Zwei
Differenzialgleichungen beschreiben die Substratumwandlungen im Methanreaktor:
— D ( Sl ejn — Sx )— Y1H1(S1)X1
Figure imgf000012_0001
da
Die Änderungen der Substratstoffe dt sind abhängig vom
Durchfluss ^ und der damit verbundenen Einbringung der Substrate sowie der Ausspülung enthaltener Nährstoffe
Dazu kommt der Verbrauch bzw. die Produktion der Substrate durch die Bakterienkulturen. Dieser Verbrauch und die Produktion sind durch die Anzahl der vorhandenen Bakterien sowie deren Wachstum ( ~)^ und einem
modellspezifischen Parameter Y gegeben.
Zwei Differenzialgleichungen beschreiben die Änderung der Pufferkapazität sowie der Ausgleichsionen: ft =D(Cein- C )- qK (y) + Y4H1(S1)X1+ Y3M2(S2)X2 (7.23) —— D ( Ze|n— Z ) (7.24) Gleichung beschreibt die Änderung des totalen anorganischen
Kohlenstoffs (TAK) dt . Dieser wird, ähnlich wie die
Substrate, durch den einströmenden und ausströmenden
Kohlenstoff sowie dem Durchsatz beeinflusst : Q.
Abzogen werden muss noch der Kohlenstoff, der als ^2 freigesetzt wird,
Hinzu kommen die Anteile, die die verschiedenen
Mikrobakterien in Abhängigkeit von ihrem Wachstum und den
Ertragskoeffizienten produzieren: ^μζ ^Χ .
Da die Ausgleichsionen nicht am Reaktionsgeschehen
teilnehmen, ändern sie sich nur in Abhängigkeit vom
Durchfluss sowie der Zufuhr und der Auswaschung:
Figure imgf000013_0001
. Es gibt weitere fünf Gleichungen. Die Wachstumsraten der Bakterien werden nach den biologischen Standardgleichungen von Monod und Haidane beschrieben. Mit den anderen
Gleichungen werden die Gasproduktion und der pH-Wert
bestimmt .
Figure imgf000013_0002
(7.26! Die Wachstumsraten ^ werden mit den maximalen Wachstumsraten m x , den Substratkonzentrationen ·> und den
Sättigungskonstanten sowie der Inhibierungskonstanten beschrieben . qM = Υ6μ2(52)Χ2 (7.27 kLA(C+ S2 - Z - KHpK (y) )
(7.28
Die Methanproduktion des Methangases ist ein Produkt der methanogenen Bakterien ^ι, deren Wachstumsrate ^ sowie des
Ertragskoeffizientes ^e> . Bernard (2001) geht vom
vollständigen Übergang des Methangases in die Gasphase aus.
Die Kohlenstoffdioxidmenge Qu ergibt sich damit aus der Summe der Konzentration des vorhandenen anorganischen Kohlenstoffs
^, der Konzentration der FOS ^2 abzüglich der Ausgleichsionen
A und dem Produkt aus Henrykoeffizient und LL2 - Partialdruck . Da Kohlenstoff nicht komplett in die Gasphase übertritt, kommt noch der Übergangskoeffizient K ' LA. hinzu. pH= -lg (Kb*—
Der pH-Wert ergibt sich als der logische dekadische
Algorithmus aus der Disssoozziiaattii«onskonstanten "& multipliziert mit dem Quotienten aus c +s2- z
z-s2
In der Figur 3 ist eine Tabelle dargestellt, welche die relevanten Kenngrößen des Prozessmodells, eingeteilt in Zustands-, Input- und messbaren Outputgrößen auflistet.
Die Inputgröße wird bei einem geringen pH-Wert, der im Hydrolysat vorliegt, mit der Formel
— D c
171 m Ka+ 1Q~VH 2,m berechnet. (3.2) ist bei geringem pH-Wert vernachlässigbar. Damit sind für die Berechnung der Formel 3.2 nur der pH-Wert im Hydrolysat, die Säurekonstante ^in ~ Bin K + 1()-pii ^2,in
und die einfließende FOS-Konzentration 2,:n maßgebend.
Betrachtet man nun die Darstellung der Methanreaktoren im Anlagenschema der Pilotanlage und die Liste der Input- sowie der Outputgrößen in der Figur 3, die für die
Prozesssimulation notwendig sind, lassen sich nachstehende Aussagen zu den benötigten Messgrößen und Messstellen treffen :
Es wird ein CSB-Sensor zur Erfassung des zugeführten CSB ^V» benötigt .
• Es wird ein Sensor zur Erfassung von ~*%rn, den
zugeführten FOS, benötigt.
• Weiterhin ist ein Sensor zur Erfassung des zugeführten
TAC für das Prozessmodell notwendig.
• Die oberen drei Messwerte müssen vor dem Methanreaktor gemessen werden.
• Der pH-Wert Sensor für die Outputgröße sollte sich entweder in den Methanreaktoren oder direkt am Ausfluss aus den Methanreaktoren 2R19 bzw. 2R20 befinden.
• Ein weiterer pH-Wert Sensor sollte den pH-Wert im
Hydrolysat ^u vor dem Methanreaktor erfassen .
• Die Sensoren für den Biogasdurchfluss und die
Biogaszusammensetzung sollten am Gasabfluss der Methanreaktoren 2R19 und 2R20 befinden.
• Für den zur Pumpe 2P17 dazugehörigen Durchflusssensor ergibt sich nur die Position zwischen 2P17 und den Methanreaktoren .
Von Vorteil für die Regelung mit dem Prozessmodell wäre eine Erfassung der Zustandsgrößen des Prozessmodells
l1.,Ji2,,51,,S2JC,Z-i_rn Methanreaktor. Dies ist allerdings sehr teuer bzw. für Λ V V ■ zurzei■t nicht reali■
ΐ'Λζ selbst im Labor sierbar. Bei einer Betrachtung des Prozessmodells wird
offensichtlich, dass es nicht linear ist. D. h. eine
konkrete Voraussage über den Output und dessen Regelung lässt sich nicht mit einem konventionellen Regler erreichen. Wie üblich erfolgt das Regeln eines Prozesses in einem
Regelkreis. Eine Regelgröße des Regelkreises ist der
Methanstrom, im Prozessmodell als ?m bezeichnet. Aber auch das Verhältnis von Methan zu Kohlendioxid im Biogas tu soll geregelt werden. Die Stellgröße zur Regelung des Methanstroms ist der
fr
Volumenstrom 's an Prozesswasser bzw. Substrat, das durch den Methanreaktor gepumpt wird, im Prozessmodell als
Durchflussrate ^ angegeben. Die Eingangs- oder Inputgrößen, welche am Zufluss zum
Methanreaktor oder im Speicher erfasst werden müssen, sind die Konzentration des CSB als ^i , die Konzentration der FOS als und die Konzentration des TAC . Nach Gleichung 3.2 wird zusätzlich der pH-Wert im Prozesswasser benötigt. Da mehrere Eingänge und mehrere Regelgrößen betrachtet werden, handelt es sich um ein „multiple Input - multiple Output" (MIMO) - System. Die Figur 4 zeigt den oben beschriebenen offenen Regelkreis des Verfahrens .
Der Prozess im Methanreaktor kann von diversen Störfaktoren beeinträchtigt werden. Eine Betrachtung dieser Störgrößen im Vorfeld ist unerlässlich . Beispielsweise können spontane Konzentrationsänderungen am Methanreaktoreingang, vor allem der CSB-Konzentration, z. B. durch Anschluss eines neuen Perkolators auftreten.
Eine Acidose des Methanreaktors und die damit verbundene Instabilität ist eine weitere Störgröße. Hier sind
biologische Vorgänge gemeint, die schwer einzuschätzen sind. Eine Acidose kann auch durch eine Überfütterung verursacht werden.
Unerwünschte Temperaturschwankungen können dazu führen, dass schon bei Temperaturdifferenzen von 1 °C bestimmte
Mikroorganismen ihre Arbeit einstellen. Es muss beachtet werden, dass das genutzte Prozessmodell auf eine bestimmte Temperatur ausgelegt ist. Dies ist 38°C bei dem Modell von Bernard et al . (2001).
Verstopfungen in den Leitungen können den vorgegebenen
Durchfluss ändern und damit die Qualität der Prädiktion des Prozessmodells beeinflussen. Zwar werden in den
Biogasanlagen Vorfilter verwendet, allerdings kann eine Verstopfung nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Aus den vorangegangenen Betrachtungen können folgende technische Anforderungen an die Regelung formuliert werden. Die Regelung muss die Optimierung des Methanausstoßes realisieren können. Gleichzeitig soll ein konstanter
Methangehalt im Biogas durch die Regelung gehalten werden. Die Regelung muss das System stabilisieren bzw. das System im stabilen Arbeitsbereich halten. Die Regelung sollte die Stabilität des biologischen Systems besser bzw. schneller wiederherstellen können als der Mensch. In dem Fall, dass das System trotzdem instabil wird, muss dies rechtzeitig erkannt und ein Alarm ausgelöst werden. So wird der
Betreiber informiert und kann manuell eingreifen.
Die Regelung muss Störungen und Störgrößen ausgleichen können. Darunter sind sowohl Störgrößen zu verstehen, die man regelungstechnisch verarbeiten kann, als auch
Störgrößen, die nicht in die Regelung eingearbeitet werden können .
Die Stellgrößenbereiche und andere Beschränkungen, die sich durch den Prozess, die verwendeten Feldgeräte und die Anlage ergeben, müssen eingehalten werden.
Eine wichtige softwareseitige Anforderung ist die
Möglichkeit die Regelung, beispielsweise mittels
Standardschnittstellen, in einer vorhandenen Biogasanlage nachzurüsten . Diese Anforderung begründet sich darin, dass beim Bau und in der frühen Betriebsphase einer Biogasanlage generell kein großer Wert auf Effizienz des Biogasprozesses gelegt wird. Die Regelung muss mit längeren Abständen bei der Erfassung von Messwerten arbeiten können. Messwerte vom Prozess können schon einige Stunden alt sein, wenn diese dem System zur Berechnung der Stellgröße übergeben werden. In der Figur 5 ist ein die Anforderungen erfüllender
geschlossener Regelkreis mit Eingangs- bzw. Inputgrößen, der Stellgröße und den Ausgangs- oder Regelgrößen dargestellt. Im Folgenden soll der Aufbau der erfindungsgemäßen Regelung beschrieben werden. Dabei sind alle Ebenen des
Automationssystems sowie die jeweiligen Schnittstellen innerhalb und zwischen diesen Ebenen zu betrachten. Zuerst soll auf ausgewählte Aspekte des Reglers eingegangen werden. Das für das Verfahren benötigte Prozessmodell, als
Bestandteil des Reglers ist mathematisch bereits weiter oben beschrieben worden. Wichtige Aspekte der anderen
Bestandteile des Reglers, die Beschränkungen der Zustandsund Steuergrößen und die Zielfunktion sollen folgend
beschrieben werden. Die Beschränkungen der Zustands- und Steuergrößen für den NMPC-Regler ergeben sich aus den Stabilitätskriterien des biologischen Prozesses und den Leistungsbeschränkungen der Anlage. Für den Durchfluss ist die Leistung der Pumpe
entscheidend, so ergibt sich die Beschränkung in Gleichung uD,min = 0— ^ < 15— = ΙΙο,ιηαχ · 1
Aus der Literatur ist bekannt, dass für einen stabilen
Prozess der FOS/TAC-Wert und der pH-Wert Beschränkungen unterliegen. Der FOS/TAC-Wert sollte bei reinen NawaRo-
Biogasanlagen unter 0,6 liegen, der pH-Wert sollte sich auf jeden Fall über 6,8 bewegen (Acosta et al . , 2010; Weiland, 2007) . Da es Unsicherheiten in der Voraussagegenauigkeit des Prozessmodelles gibt, werden Sicherheitsabstände zu diesen Grenzwerten hinzugefügt. In der Literatur finden sich
Hinweise, dass sehr hohe FOS-Konzentrationen schädlich auf den Prozess wirken. Dagegen spricht, dass Versuche an der Pilotanlage dies nicht bestätigen. Für den FOS/TAC Quotienten und den pH-Wert ergeben sich die Beschränkungen in Formel 4.2 und in Formel 4.3.
^< 0,55 (4.2; xc
xpH > 0,685 (4.3; Es können noch die Füllstände des Hydrolysatspeichers 2B16 und des Gärrestspeicher 2B21 als Beschränkungen einbezogen werden, dies sind aber Randbedingungen.
Mathematisch ist die Optimierung ein nicht konvergierendes Problem. Für den Regelalgorithmus ist es vorteilhaft, dass nur eine Steuergröße verändert werden muss, um das Optimum zu finden. So können bei der Programmierung alle Varianten für die Steuergröße, zumindest im ersten Simulationsschritt, zum Finden des globalen Minimums berechnet werden. _ Q _ 0_5 m
Bei einem Intervall der Steuergröße " von ' fe wären dies 300 Simulationen. Der Nutzen weiterer Simulationsschritte ist bei einer so langen Zykluszeit zu hinterfragen. Besser wäre es evtl . die Zykluszeit in kleinere Simulationsschritte von etwa zwei Stunden einzuteilen Für die Verarbeitung der Messwerte mit dem Differenzialgleichungsmodell werden die Differenzialgleichungen in zeitdiskrete Gleichungen
umgewandelt. Dies ermöglicht die einfache Handhabung von Messgrößen mit großen Erfassungsabständen .
Ein Vorteil des Prozessmodells ist, dass nur zwei Größen geregelt werden müssen. Dies ist das Volumen an Methangas ?M das maximiert werden soll und das Verhältnis von Methan zu
fit
Kohlenstoffdioxid im Biogas ΐκ . Dieses Verhältnis soll sowohl konstant sein als auch einen hohen Anteil an Methan
beinhalten. Beide Regelgrößen sollen maximal sein, lediglich die Gewichtung zwischen den Zielgrößen, in der Zielfunktion / ist offen. Das Methangasvolumen sollte höher gewichtet werden als das Verhältnis der Biogasbestandteile, weil seine Maximierung eine höhere Priorität besitzt. Für die
Zustandskostenfunktion ^*·1*) würde dies bedeuten:
Figure imgf000021_0001
Dabei ist 3 das Verhältnis der Biogasbestandteile zueinander und stellt einen Methangasanteil von 75% dar. Ein
Methanreaktor in einer Pilotanlage produziert momentan 90 Normkubikmeter (Nm3) pro Stunde. 99 Nm3/h Methan entspricht also einer Zunahme der Methanproduktivität von 10 %
gegenüber dem Status quo.
Dieser Wert kann auch höher eingestellt werden, allerdings ist fraglich, ob die Mikroorganismen in der Lage sind eine größere Steigerung bei stabilem Betrieb zu ermöglichen.
ist die Gewichtung des Verhältnisses der Biogasbestandteile und Q2> ist die Gewichtung des Methangasvolumens. Für und müssen durch Versuche und Simulationen die bestmöglichen Einstellungen gefunden werden. Als Startwerte für die
Simulationen können ζ?1 = 0,1 uncj Q2 = 0r9 angenommen werden. Die Variable £ stellt die Zeit in Minuten dar, über die optimiert werden soll. Bei der Programmierung werden jeweils die Ergebnisse der Zielfunktion zweier Simulationen
verglichen. Anschließend wird die Simulation verworfen, deren Zielfunktionswert größer ist.
Ein Zustandsbeobachter zur Schätzung der internen
Prozesszustände wird ebenfalls benötigt. Diese geschätzten Zustände dienen als Ausgangsgröße für die nächste Berechnung der maximierenden Steuergröße. Es gibt die Alternative die prädizierten Zustände für die optimale Steuergröße aus dem vorherigen Zyklus als Anfangszustände bereitzustellen. Dafür wäre entweder eine Datei oder eine Datenbank geeignet . Der Nachteil dieser Variante ist, dass die Fehler im Modell und der Prädiktion erhalten bleiben und sich dauerhaft vergrößern .
Prinzipiell werden Regelungsaufgaben in der
Automatisierungsebene des Prozessleitsystems (PLS) auf
Automatisierungsstationen (AS) umgesetzt. AS sind schnell genug um auch komplexere Rechenoperationen durchzuführen, daher ist die Umsetzung eines Reglers auf einer
Automationsstation prinzipiell möglich. Für die
Implementierung auf einer Automationsstation spricht vor allem die Unabhängigkeit vom Prozessleitrechner (PLR) , der oft mit Windows als Betriebssystem ausgestattet ist. Durch das Windows Betriebssystem hat der PLR ein erhöhtes
Ausfallrisiko. Trotzdem ist Implementierung der Regelung direkt auf dem PLR eine gute Alternative.
Aus dem Prozessmodell ist ersichtlich, dass folgende Größen erfasst werden müssen, um eine Regelung des Methanreaktors zu realisieren:
c c
• Die CSB-Konzentration die FOS-Konzentration
die TAC-Konzentration Q«, und der pH-Wert P^a im
Prozesswasser am Zufluss zum Methanreaktor.
• Die Durchflussrate ^ des Prozesswassers durch den
Methanreaktor .
• Die Menge an Biogas ^BS sowie die Methan- und
Kohlendioxidanteile, *CFI4 und *C02 des Biogases, das im
Methanreaktor produziert wird. Diese Messwerte werden für die Berechnung der Ausgangsgrößen ?» und %f
benötigt .
• Der Gesamtdruck des Gases aus dem Methanreaktor, ^MK.
In der Pilotanlage gibt es Messgeräte für die Messung folgende Messgrößen: ^'^ae' Ψο€Β4, p.ffs uncj MB . Es sollte noch ein pH-Wert Sensor am Abfluss der Methanreaktoren bzw. in Gärrestspeieher 2B21 zur Messung des pH-Wertes 'P"i4 angebracht werden. Dadurch werden dem Zustandsbeobachter mehr Daten zur Abschätzung der inneren Zustände gegeben. Die Figur 6 zeigt eine tabellarische Auflistung alle Messgrößen .
Eine Kennzeichnung der Größen im Anlagenschema ist in der Figur 7 dargestellt.
Die Figur 8 zeigt die Einbindung des erfindungsgemäßen Verfahrens in einem Prozessleitrechner mit der Leit- und Automatisierungsebene dar.

Claims

Patentansprüche
Verfahren zur Biogaserzeugung, bei welchem mittels eines anaeroben Vergärungsverfahrens aus einem
Ausgangsmaterial in mehreren biologischen Prozessschritten ein Biogas erzeugt wird, wobei die Menge des erzeugten Biogases durch Prozessparameter bestimmt wird, dadurch gekennzeichnet , dass für eine Optimierung des Gasertrags bei der Biogaserzeugung folgende
Verfahrensschritte durchlaufen werden,
- Bereitstellung eines die biologischen Prozessschritte zumindest teilweise beschreibenden Simulationsmodells mit vorgegebenen Eingangs- und Ausgangsgrößen,
- Ermittlung von aktuellen Eingangsgrößen zum Zeitpunkt t und Übergabe dieser an das Simulationsmodell,
- Berechnung einer Anzahl von Ausgangsgrößen im
Simulationsmodell aus den aktuellen Eingangsgrößen durch Variation mindestens eines Prozessparameters in einer festgelegten Schrittweite dieses Prozessparameters,
- Auswahl des Prozessparameters, welcher dem optimalen Gasertag zugehörig ist und Übergabe dieses
Prozessparameters an den zugehörigen Prozessschritt und
- Wiederholung des Ablaufs zum Zeitpunkt t + At .
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadu r c h
ge ke nn z e i c hne t , da s s der Prozessparameter der Durchfluss D oder die Rührintensität ist.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadu r c h
ge ke nn z e i c hne t , da s s die Eingangsgrößen die
Konzentration des CSB, die Konzentration des FOS, die Konzentration des TAC und der pH-Wert sind.
PCT/EP2012/062129 2011-06-22 2012-06-22 Verfahren zur biogaserzeugung WO2012175701A1 (de)

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