Prozesssimulation für Biogasanlagen: Das DBFZ-Modell und seine Einsatzmöglichkeiten im praktischen Betrieb

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1 Prozesssimulation für Biogasanlagen: Das DBFZ-Modell und seine Einsatzmöglichkeiten im praktischen Betrieb Eric Mauky Fachtagung Betriebsführung und Instandhaltung regenerativer Energieanlagen (BIREA) Leipzig, 25. September 2012

2 Inhalt Deutsches Biomasseforschungszentrum Warum ist Simulation wichtig? DBFZ - Prozessmodell Anwendungsbeispiele Zusammenfassung 2

3 Vision und Forschungsziele des DBFZ o o Integration von Biomasse in ein nachhaltiges Energiesystem Bestmöglicher Beitrag in einem nachhaltigen Wirtschaftssystem Innovative Bioenergieträger und Technologien Nachhaltigkeit / Nachhaltigkeitsbewertung Bedarfsorientierte Energiebereitstellung Monitoring 3

4 Organisation BMELV: Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz BMU: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit BMBF: Bundesministerium für Bildung und Forschung BMVBS: Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung SMUL: Sächsisches Staatsministerium für Umwelt und Landwirtschaft 4

5 Struktur Geschäftsführung Internationale Vernetzung Biomethan Nachhaltigkeit von Bioenergie -Technologien Vergasung Bedarfsgerechte Bioenergiebereitstellung Katalytische Emissionsminderung Bioenergiedaten Kompetenzfelder 5

6 Fachbereich: Biochemische Konversion Effizienzsteigerung der Biogaserzeugung Prozessmodellierung und Regelung zur Flexibilisierung Ökonomie und ökologische Bewertung der Biogaserzeugung Labormethoden zur Prozessbewertung 6

7 Einsatzmöglichkeiten von Simulationsmodellen Anlagendimensionierung Vorausberechnungen des Prozessverhaltens Ableitung von Fütterungsregimes für Biogasanlagen Störungsdetektierung Anfahrverhalten nach Prozessstörungen Steuerung / Regelung von Biogasanlagen 7

8 Einsatzmöglichkeiten von Simulationsmodellen Vermeidung und Erkennung von Störungen Prozessstörung = schlechte Performance = ökonomische Verluste Beispiel: Verluste von 43,000 bei jährlichem Umsatz von 750,000 Störungen meist menschlichen Ursprungs (Reference: Biogas Messprogramm) Zeitige Erkennung schnelle Reaktion Begrenzung des Schadens Flexible Energiebereitstellung Dynamischer Betrieb Höhere Anforderung an Überwachung und Regelung 8

9 Welche Störungen treten auf? Eintrags - tech. Rührtech. Schaum Schwimmschicht Übersäuerung Korrosion BHKW Anzahl der Rückmeldungen Anteil an Rückmeldungen [%] (n=561) 46,9 33,2 4,3 9,3 8,2 4,6 73,1 Reference: DBFZ Betreiberbefragung 2010 Viele Störungen wirken sich auf die Biologie aus oder resultieren aus einem bereits gestörten Prozess! 9

10 Simulation und Modellierung des anaeroben Abbaus ADM1 (Anaerobic Digestion Model No.1) häufig eingesetzt Modell sehr komplex, sehr viele Parameter Geringe Qualität und Quantität von Prozessdaten an Biogasanlagen Modellidentifikation aufwändig Robuster Ansatz nötig speziell für den praktischen Einsatz 10

11 Prozessstufen des anaeroben Abbaus Fette Kohlehydrate Proteine Hydrolyse Zucker Fettsäuren Aminosäuren Versäuerung Hydrolyse-/ Versäuerung Kohlensäure und Alkohole Wasserstoff, Kohlendioxid, Ammoniak Essigsäurebildung Wasserstoff, Essigsäure, Kohlendioxid Methanbildung Methanbildung Essigsäure-/ Methan, Kohlendioxid 11

12 Hydrolyse-/ Versäuerung Essigsäure-/ Methanbildung 12

13 Komponenten des DBFZ-Modells Substratcharakterisierung über die Weender-Analyse (NFE, RF, RP, RFA) charakteristische Säuren (Ac, Pr, Bu, Va) 4 Biomassegruppen (XAc, XPr, XBu, XVa) Reaktionskinetiken: Hydrolyse und Acidogenese (Versäuerung): I. Ordnung Acetogenese (Ac-Bildung) und Methanogenese (CH 4 -Bildung): Monod empirisches ph-modell (H + ) Prozesshemmung durch Ammoniak, Essigsäure und H + (ph-wert) Gasphase: Methan (CH 4 ), Kohlenstoffdioxid (CO 2 ), Schwefelwasserstoff (H 2 S) und Ammoniak (NH 3 ) 13

14 Eingangsgrößen für das DBFZ-Modell Technische Angaben zur Biogasanlage Volumina der Reaktoren Verschaltung der Reaktoren Fermenteranalytik: TS, ots, Weenderanalyse, FOS-Wert, Ammoniumstickstoff, ph-wert Substratanalytik: TS, ots, Weenderanalyse, FOS-Wert, Ammoniumstickstoff, ph-wert Fütterungs - und Rezirkulatraten Für Nachrechnungen: Gasbildung oder elektrische Leistung 14

15 Crash einer Biogasanlage (Beispiel I) Anlagenkonfiguration: dreistufige Biogasanlage (800, 1.500, m 3 ) Fütterungsregime: Rindergülle (68 %), Hühnerkot (20 %) und Maissilage (12 %) vermutlicher Anlass für den Crash: abrupte Einstellung der Zugabe von Hühnerkot Verdoppelung der Menge an Maissilage nach 7 Tagen 20% Maissilage durch Futterweizenschrot ersetzt nach etwa vier Wochen Zusammenbruch der Gasproduktion: ph-wert: 5,3 FOS: g/l Gasproduktion: Abfall auf 5% 15

16 BHKW-Leistung (Beispiel I) 16

17 Simulation der Crash-Situation (Beispiel I) 17

18 Wiederanfahren der Anlage (Beispiel I) 18

19 Wiederanfahren einer Biogasanlage nach einer Störung (Beispiel II) Anlagenkonfiguration: zweistufige Biogasanlage (1.300, m 3 ) Fütterungsregime: Rindermist (3 %), Rindergülle (52 %), Maissilage (35 %) und Grassilage (10 %) vermutlicher Anlass für den Crash: Entleeren der Reaktoren / nach Reinigungsarbeiten Auffüllen mit Gärrest und sofortiges Anfahren mit hoher Belastung Prozesskontrolle defekt Zusammenbruch der Gasproduktion: ph-wert: 6,4 FOS: 17 g/l Leistung: Abfall auf 50 % 19

20 Wiederanfahren einer Biogasanlage nach einer Störung (Beispiel II) 20

21 Wiederanfahren einer Biogasanlage nach einer Störung (Beispiel II) Steigerung gegenüber der Realvariante: kwh 21

22 Störungsdetektion (Beispiel III) Anlagenkonfiguration: zweistufige Biogasanlage (1.200, m 3 ) Fütterungsregime: Maissilage (100 %) vermutlicher Anlass für den Crash: defekte Dosiereinrichtung Spurenelementmangel 22

23 Störungsdetektion (Beispiel III) defekte Dosiereinrichtung Anlagenabsturz durch Spurenelementmangel 23

24 Störungsdetektion (Beispiel III) 24

25 Fazit Verbessertes Anlagenmanagement braucht schnell verfügbare, verlässliche Prozessdaten Statt Messdaten kann Simulation verwendet werden Modellkomplexität muss dem Anwendungsfall Biogas angemessen sein DBFZ-Modell Vermeidung von Störfällen durch Prozessbeobachtung mittels (interner) Simulationsmodellen (externe) prozessbegleitende Modellierung als Tool zur Entwicklung von sicheren, schnellen Anfahrstrategien Unumgänglich: Fachlich fundierte Interpretation der Ergebnisse (Expertensysteme, Modelle, Beratung) 25

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