Projektleitung:
Prof. Dr. Eberhard Hartung, Dr. agr. Helga Andree

Beteiligte:
Dipl.-Biol. Hans Fabian Jacobi

Stichwörter:
Nahinfrarotspektroskopie, NIRS, Biogas

Laufzeit:
1.8.2006 - 31.7.2009

Förderer:
Fachagentur für Nachwachsende Rohstoffe e.V.

Kontakt:
Jacobi, Hans Fabian
Telefon +49 431 880-1435, Fax +49 431 880-4283, E-Mail: fjacobi@ilv.uni-kiel.de

Modellgestützte Überwachung und Steuerung von Biogasanlagen auf Basis von Nahinfrarotspektroskopie

Biogasanlagen werden derzeit mit unzureichender Messtechnik zur Prozessüberwachung betrieben. Der Prozess wird als "Black-Box" betrachtet und unterhalb der möglichen Auslastung gefahren, um das Risiko der Versäuerung zu minimieren. Die prozessbegleitende Überwachung der Gärsubstrate beschränkt sich überwiegend auf laboranalytische Stichprobenuntersuchungen, die kostenintensiv sind und keine Echtzeitdaten generieren. Aufgrund dieser fehlenden kontinuierlichen Messmöglichkeiten ist es derzeit nicht möglich, zeitnah die entsprechenden optimalen Raumbelastungen zu ermitteln, den Prozess kontinuierlich zu überwachen sowie prognoseorientiert regelnd in diesen einzugreifen. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung und Implementierung eines Online-Nahinfrarotspektroskopie-Sensors in Biogasanlagen zur kontinuierlichen Erfassung der Stoffströme im Zu- und Ablauf der einzelnen Prozessstufen (simultane Echtzeiterfassung komplexer heterogener Stoffströme bezüglich TS, oTS, FOS, Essigsäure, Propionsäure, Ammonium, pH und TAC). Unter Einbeziehung ergänzender Prozessdaten sollen dann auf Basis dynamischer Modelle Simulationen für die Zeitverläufe relevanter Zustandsgrößen aktueller oder angenommener zukünftiger Situationen und Anlagenkonfigurationen durchgeführt werden. Mit Hilfe detaillierter Prozessdaten und eines Prognosemodells erhält der Anlagenbetreiber einen Einblick in den Ablauf wesentlicher biologischer Prozesse und kann diese Informationen zur direkten Unterstützung in der Betriebs- und Prozessführung nutzen. Unter Einbindung der laufend aufgezeichneten Prozessdaten und der regelmäßig aktualisierten Online-Prognosen kann eine schrittweise Annäherung der Anlagenbeschickung bis zur Auslastungsgrenze erfolgen und die Raum-Zeit-Ausbeute optimiert werden. Potentielle Extremzustände und Störfaktoren können so frühzeitig erkannt und verhindert und somit Prozessrisiken minimiert werden.