Оптимізація виробництва біогазу з використанням штучної нейронної мережі
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.276431Ключові слова:
біогазова установка, штучна нейронна мережа, потенціал виходу біогазу, анаеробне зброджуванняАнотація
Об’єктом дослідження є робочі параметри установки анаеробного зброджування. Дослідження полягає в підвищенні потенціалу виробництва біогазу. Вирішено завдання підбору оптимальних параметрів робочого процесу анаеробного зброджування.
Розроблено модель кумулятивного виходу біогазу та метану в процесі анаеробного зброджування відходів, яка концептуалізована на методі штучної нейронної мережі. Модель побудовано ґрунтуючись на 11 змінних, пов’язаних із процесом, таких як гідравлічний час утримання, рН, робоча температура, інш.
Було підібрано параметри установки, що призводять до найвищого об’єму виробництва біогазу. Визначено, що оптимальна кількість біогазу може бути доведеною до 90 %, що перевищує максимальне значення, отримане з заводських записів на 12,6 % до 700 м3/т. Робочі умови, які призвели до оптимального виробництва метану, були визначені як температура 39 ℃, загальна кількість твердих речовин 4,5 %, відсоток органіки 97,8 % і pH 8,0.
Виявлено, що виробництво біогазу є найвищим за температури в межах термофільного діапазону, а локальний максимум досягається за мезофільного діапазону температур.
Розроблена модель слугує для визначення оптимальних експлуатаційних параметрів для максимального виробництва біогазу та може використовуватись для оптимізації продуктивності виробництва біогазу з використанням обмежених експериментальних даних. Модель також дає можливість прогнозувати продуктивність анаеробного зброджування за неперевірених умов.
Практичне використання розробленої моделі виробництва біогазу можливе при моніторингу роботи установки анаеробного зброджування, для підвищення ефективності процесу та при коригуванні умов роботи метантенка
Посилання
- Optimal use of biogas from waste streams. an assessment of the potential of biogas from digestion in the EU beyond 2020 (2016). Available at: https://energy.ec.europa.eu/optimal-use-biogas-waste-streams-assessment-potential-biogas-digestion-eu-beyond-2020_en
- Supply, transformation and consumption of renewables and wastes. Eurostat. Available at: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/NRG_CB_RW/default/table?lang=en&category=nrg.nrg_quant.nrg_quanta.nrg_cb
- European Biogas Association (EBA) (2016). Available at: https://issuu.com/europeanbiogasassociationeba/docs/eba_annual_report_2016
- Pavliukh, L., Shamanskyi, S., Boichenko, S., Jaworski, A. (2020). Evaluation of the potential of commercial use of microalgae in the world and in Ukraine. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 93 (3), 429–436. doi: https://doi.org/10.1108/aeat-08-2020-0181
- Topilnytskyy, P., Romanchuk, V., Boichenko, S., Golych, Y. (2014). Physico-Chemical Properties and Efficiency of Demulsifiers based on Block Copolymers of Ethylene and Propylene Oxides. Chemistry & Chemical Technology, 8 (2), 211–218. doi: https://doi.org/10.23939/chcht08.02.211
- Shkilniuk, I., Boichenko, S. (2020). Biological Risk of Aviation Fuel Supply. Studies in Systems, Decision and Control, 179–199. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-48583-2_12
- Abbasi, T., Tauseef, S. M., Abbasi, S. A. (2012). Biogas Energy. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-1-4614-1040-9
- Batstone, D. J., Puyol, D., Flores-Alsina, X., Rodríguez, J. (2015). Mathematical modelling of anaerobic digestion processes: applications and future needs. Reviews in Environmental Science and Bio/Technology, 14 (4), 595–613. doi: https://doi.org/10.1007/s11157-015-9376-4
- Zaher, U., Li, R., Jeppsson, U., Steyer, J.-P., Chen, S. (2009). GISCOD: General Integrated Solid Waste Co-Digestion model. Water Research, 43 (10), 2717–2727. doi: https://doi.org/10.1016/j.watres.2009.03.018
- Dudar, I. N., Yavorovska, O. V., Zlepko, S. M., Vinnichuk, A. P., Kisała, P., Shortanbayeva, A., Borankulova, G. (2021). Predicting Volume and Composition of Municipal Solid Waste Based on ANN and ANFIS Methods and Correlation-Regression Analysis. Biomass as Raw Material for the Production of Biofuels and Chemicals, 13–23. doi: https://doi.org/10.1201/9781003177593-2
- Ali Abdoli, M., Falah Nezhad, M., Salehi Sede, R., Behboudian, S. (2011). Longterm forecasting of solid waste generation by the artificial neural networks. Environmental Progress & Sustainable Energy, 31 (4), 628–636. doi: https://doi.org/10.1002/ep.10591
- Azadi, S., Karimi-Jashni, A. (2016). Verifying the performance of artificial neural network and multiple linear regression in predicting the mean seasonal municipal solid waste generation rate: A case study of Fars province, Iran. Waste Management, 48, 14–23. doi: https://doi.org/10.1016/j.wasman.2015.09.034
- Palamar, M. I., Strembitskyi, M. O., Pasternak, Yu. V. (2013). Doslidzhennia efektyvnosti zastosuvannia neironnoi merezhi v systemi keruvannia neliniynymy dynamichnymy obiektamy. Visnyk Natsionalnoho universytet "Lvivska politekhnika", 753, 9–14. Available at: https://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/3094
- Palaniswamy, D., Ramesh, G., Sivasankaran, S., Kathiravan, N. (2017). Optimising biogas from food waste using a neural network model. Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Municipal Engineer, 170 (4), 221–229. doi: https://doi.org/10.1680/jmuen.16.00008
- Almomani, F. (2020). Prediction of biogas production from chemically treated co-digested agricultural waste using artificial neural network. Fuel, 280, 118573. doi: https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.118573
- Dahunsi, S. O., Oranusi, S., Owolabi, J. B., Efeovbokhan, V. E. (2016). Comparative biogas generation from fruit peels of fluted pumpkin (Telfairia occidentalis) and its optimization. Bioresource Technology, 221, 517–525. doi: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2016.09.065
- Mougari, N. E., Largeau, J. F., Himrane, N., Hachemi, M., Tazerout, M. (2021). Application of artificial neural network and kinetic modeling for the prediction of biogas and methane production in anaerobic digestion of several organic wastes. International Journal of Green Energy, 18 (15), 1584–1596. doi: https://doi.org/10.1080/15435075.2021.1914630
- Abu Qdais, H., Bani Hani, K., Shatnawi, N. (2010). Modeling and optimization of biogas production from a waste digester using artificial neural network and genetic algorithm. Resources, Conservation and Recycling, 54 (6), 359–363. doi: https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2009.08.012
- Connaughton, S., Collins, G., O’Flaherty, V. (2006). Development of microbial community structure and actvity in a high-rate anaerobic bioreactor at 18°C. Water Research, 40 (5), 1009–1017. doi: https://doi.org/10.1016/j.watres.2005.12.026
- Huber-Humer, M. et al. (2020). Klimagasmonitoring zur Optimierung der Energiebilanz und Verfahrenseffizienz bei Biogasanlagen. Available at: https://www.klimafonds.gv.at/wp-content/uploads/sites/16/BGR0032014EEneueEnergien2020.pdf
- Kothari, R., Pandey, A. K., Kumar, S., Tyagi, V. V., Tyagi, S. K. (2014). Different aspects of dry anaerobic digestion for bio-energy: An overview. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 39, 174–195. doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.07.011
- Panigrahi, S., Dubey, B. K. (2019). A critical review on operating parameters and strategies to improve the biogas yield from anaerobic digestion of organic fraction of municipal solid waste. Renewable Energy, 143, 779–797. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.05.040
- Rohstoffe, F. N. (2012). Guide to Biogas from Production to Use. Gülzow.
- Gil, A., Siles, J. A., Martín, M. A., Chica, A. F., Estévez-Pastor, F. S., Toro-Baptista, E. (2018). Effect of microwave pretreatment on semi-continuous anaerobic digestion of sewage sludge. Renewable Energy, 115, 917–925. doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.07.112
- Chen, Y., Cheng, J. J., Creamer, K. S. (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresource Technology, 99 (10), 4044–4064. doi: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2007.01.057
- Emerson, K., Russo, R. C., Lund, R. E., Thurston, R. V. (1975). Aqueous Ammonia Equilibrium Calculations: Effect of pH and Temperature. Journal of the Fisheries Research Board of Canada, 32 (12), 2379–2383. doi: https://doi.org/10.1139/f75-274
- Braun, R., Weiland, P., Wellinger, A. (2009). Biogas from energy crop digestion. IEA Bioenergy. Available at: https://www.ieabioenergy.com/wp-content/uploads/2011/10/Update_Energy_crop_2011.pdf
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Bohdana Komarysta, Iryna Dzhygyrey, Vladyslav Bendiuh, Olha Yavorovska, Antonina Andreeva, Kateryna Berezenko, Iryna Meshcheriakova, Oksana Vovk, Sofiia Dokshyna, Ivan Maidanskyi
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
