Identificação de modelos Dinâmicos para biorreatores Anaeróbicos

• Main Author: Haselein, Walter Mendes
• Other Authors: Eckhard, Diego
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2017
• Subjects: Modelos dinâmicos; Biorreatores
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/163928

Biorreatores anaeróbios são sistemas que utilizam ba térias para degradar substratos orgâni os na ausên ia de oxigênio e produzir biogás. Neste trabalho foram propostos modelos matemáticos para a dinâmica de biorreatores anaeróbicos do tipo semibatelada, levando em conta sua omplexidade e diferentes aspe tos no desenvolvimento dos micro-organismos agentes. A estrutura do sistema considerou a presença ou não de termos de mortalidade e adotou um modelo de aráter não-linear. Dessa forma, foi necessário o estudo de té ni as computacionais capazes de simular os fenomenos envolvidos na operação de um biorreator, bem omo analisar métodos de otimização ne essários para identi ar os parâmetros dos mo- delos que os des revem. A identicação foi feita através do método de minimização do erro de simulação, o qual resolve um problema de otimização que minimiza o somatório dos quadrados dos erros entre os dados do experimento e a simulação do sistema. Foram realizados testes para veri ar a identificabilidade do modelo. Dados coletados de experimentos em biorreatores foram empregados para validar os modelos desenvolvidos. === Anaerobic bioreactors are systems that use ba teria to degrade organic substrate in oxygen absen e and produ e Biogas. In this work, mathemati al models were proposed to des ribes the fed-bat h anaerobi biorea tors dynamics, taking into a ount their omplexity and many aspe ts of mi roorganisms development. The system stru ture onsidered the presen e or not of mortality rates and adopted a non-linear behavior to the model. Therefore, was ne essary the study of omputational te hniques able to simulate the involved pro esses. The identication was made through the minimization method of simulation error, which solves an optimization problem that minimizes the sum of quadrati error between the experiment data and system simulation. Tests were applied to verify the model identi ability. Colle ted data from real experiments in biorea tors were used to validate the developed models.