Los biorreactores de digestión anaeróbica suelen ser bastante grandes con volúmenes de hasta 20000 m³. A diferencia de otros bioprocesos, en la digestión anaeróbica, una población de diferentes organismos necesita interactuar para hidrolizar los sustratos básicamente indefinidos y formar biogás, una mezcla de gases que contiene principalmente metano y dióxido de carbono.
En el reactor tienen lugar complejos procesos biológicos, químicos y físicos que están influenciados por estrategias de control de procesos adecuadas. Un desafío para el desarrollo de simuladores de entrenamiento es la combinación de los procesos biológicos, que son bastante lentos, con los procesos técnicos, que son rápidos.
El simulador de entrenamiento de biogás es un buen ejemplo de simulador de entrenamiento multipropósito. Se desarrolló como un probador de sistemas de control digital (DCS-tester) para apoyar la construcción y prueba de lazos de control y un sistema de control de procesos para una planta de biogás de laboratorio.
Los biorreactores de digestión anaeróbica se utilizaron para desarrollar nuevas estrategias de control e investigar la interdependencia de los efectos biológicos/fisicoquímicos con los efectos técnicos dentro de un proyecto de investigación.
A partir de esta especificación, se dedujeron las exigencias para el modelo matemático del proceso. El modelo tenía que ser capaz de simular procesos de digestión anaeróbica de diversos sustratos en modo discontinuo (batch), semicontinuo (fed batch) y continuo con una precisión adecuada, manteniendo el balance de masa.
Las variables de estado modeladas debían incluir las concentraciones de metano y dióxido de carbono, la tasa de producción de biogás, el pH, la temperatura en el reactor/medio y la presión en el espacio de cabeza del reactor. Además de los procesos biológicos en biorreactores de digestión anaeróbica, bioquímicos y fisicoquímicos relevantes, se tuvo que modelar la dinámica de los sensores y actuadores para permitir el desarrollo del controlador.
Como el proceso de biogás es muy lento, se tuvo que implementar un modo de simulación acelerado 200 veces. El cálculo del modelo tenía que ser posible en sistemas PC convencionales, manteniendo la estabilidad numérica y una alta velocidad de cálculo.
Además, este simulador de entrenamiento se basa en cuatro submodelos interactivos que describen los subsistemas biológico, fisicoquímico, del reactor y de la planta del proceso global. Los biorreactores de digestión anaeróbica se adaptaron para simular un reactor de laboratorio de 10 litros que procesaba tres sustratos bien definidos diferentes, así como mezclas variables de estos compuestos.
Los submodelos biológico y fisicoquímico se implementaron en el lenguaje de programación FORTRAN; los submodelos del reactor y de la planta se implementaron directamente en un programa industrial de control de procesos y simulación. Los submodelos combinados se conectaron a varios lazos de control, automatizaciones, sistemas de adquisición de datos e interfaces gráficas de usuario.
El submodelo biológico se basa en un modelo descrito por Bernard et al. y se adaptó para procesar mezclas complejas de sustratos de carbohidratos, proteínas y lípidos, que son degradados por bacterias acidogénicas para producir ácidos grasos volátiles (AGV) y generar subproductos como dióxido de carbono y nueva biomasa. Los AGV son posteriormente degradados por bacterias metanogénicas para formar metano (CH4), dióxido de carbono (CO2) y nueva biomasa.
Se utilizaron cinéticas de tipo Monod para modelar las tasas de captación de sustrato en función de las concentraciones de sustrato o intermediarios. Además, se implementaron funciones que describen la inhibición del proceso biológico debido a temperaturas, pH y concentración de AGV subóptimos.
El submodelo fisicoquímico describe el pH en el medio de reacción, el fraccionamiento del carbono inorgánico total (CIT) en bicarbonato (HCO3−), ácido carbónico (CO32−) y dióxido de carbono (CO2), las presiones parciales de dióxido de carbono y metano en la fase líquida y los flujos de masa de estos gases hacia el espacio de cabeza del reactor. El pH está influenciado por algunos de los componentes iniciales del sustrato (es decir, proteínas), los AGV y los flujos de ácido y álcali de entrada para permitir el control del pH.
El modelo ideal de reactor de tanque agitado básicamente comprende un sistema de 13 ecuaciones diferenciales no lineales que modelan las concentraciones de biomasa, sustrato y producto dentro del caldo de cultivo. Su estructura es similar a la del simulador de entrenamiento de biorreactores.
El submodelo de la planta comprende todos los componentes de la planta. El modelo de la planta se puede adaptar para simular diferentes configuraciones de planta. Los agregados modelados incluyen válvulas, bombas, tanques, conductos y sensores. La dinámica de los actuadores e instrumentos se modeló con precisión para permitir el diseño de lazos de control y automatizaciones. Se añadió ruido de medición a las variables de estado calculadas.
El simulador de entrenamiento se aplicó para el desarrollo y prueba de controladores básicos y funciones del sistema de control, el desarrollo de nuevos esquemas de control de lógica difusa para reactores de biogás, la investigación de la influencia de los aspectos técnicos en las señales de medición utilizadas para el análisis y control de procesos y, finalmente, para la formación y educación universitaria.
Se informó que los lazos de control importantes, por ejemplo, para nivel, temperatura y pH, pudieron diseñarse y probarse adecuadamente con el simulador y luego se aplicaron en una planta de laboratorio real. Además, se desarrolló con éxito una estrategia compleja de alimentación de sustrato con el simulador, evitando los efectos inhibidores, típicos de los procesos de biogás.
La simulación acelerada, en biorreactores de digestión anaeróbica, 200 veces demostró ser muy útil no solo en la formación y educación de los estudiantes, sino también para el desarrollo de un controlador de lógica difusa, ya que la parametrización del controlador requirió un número bastante elevado de experimentos de simulación.
Un beneficio adicional del simulador surgió del análisis de la dinámica de las mediciones del proceso con respecto a las influencias biológicas y técnicas. Este análisis ilustró la sensibilidad de la precisión y la dinámica de las mediciones de los gases de escape a las tasas de flujo de gas y los efectos de dilución, y por lo tanto contribuyó a mejorar la configuración de la planta piloto.