Modelling and control strategies for the microalgal production in industrial photobioreactors.estrategias de modelado y control para la producción de microalgas en fotobiorreactores industriales

Resumen

Los sistemas de producción de microalgas están siendo mundialmente estudiados debido a su gran potencial en diferentes campos industriales. Las microalgas pueden ser utilizadas en la creación de bioproductos como productos farmacéuticos, cosméticos, piensos para animales, etc. Además, debido a su alto poder calorífico, las microalgas han sido clasificadas como la tercera generación de biocombustibles, perteneciendo al grupo de energías renovables. Por último, gracias a la fijación de carbono que realizan sus células en el proceso fotosintético, estos sistemas de producción permiten mitigar la emisión de gases efecto invernadero generados por otros procesos industriales, así como utilizarlas incluso en procesos para el tratamiento de aguas residuales. El objetivo principal de esta tesis doctoral versa sobre el desarrollo de estrategias de modelado y control orientadas a sistemas industriales para la producción de microalgas (fotobiorreactores). Los sistemas para la producción de microalgas suelen clasificarse en dos categorías: fotobiorreactores abiertos caracterizados por su simplicidad y bajo coste, donde las condiciones de operación suelen ser mínimamente controlables; y los fotobiorreactores cerrados comúnmente utilizados para cultivar microalgas de mayor valor económico, debido a su bajo nivel de contaminación y a la capacidad de control disponible sobre las condiciones de operación del sistema. Los resultados alcanzados en esta tesis han sido aplicados y evaluados en fotobiorreactores cerrados industriales, aunque pueden ser desarrollados directamente en cualquier tipo de fotobiorreactor. En relación al modelado de sistemas de producción de microalgas, son varios los modelos que se han desarrollado a lolargo de esta tesis doctoral. A continuación se describen brevemente cada uno de ellos. Se ha desarrollado un modelo completo del sistema basado en primeros principios. Dicho modelo tiene en cuenta todas las variables de interé en los sistemas de producción de microalgas (oxígeno disuelto, concentración de biomasa, pH,temperatura, etc.), considerando tanto fenómenos fisicoquímicos como biológicos. Para ello, se han desarrollado diferentes balances de materia y calor en forma de Ecuaciones Diferenciales Parciales (EDP), representando tanto la naturaleza temporal como espacial habituales en estos sistemas. A continuación, se desarrolló un segundo modelo a partir de la simplificación de la distribución espacial del proceso, conservando las características físicas, químicas y biológicas del sistema. De esta forma, se obtuvo una representación dinámica de las variables de estado reduciendo el coste computacional asociado a su resolución numérica. Estos tipos de modelos son muy útiles a la hora de desarrollar estrategias de control avanzadas que internamente utilizan un modelo para la predicción futura de las salidas a controlar del sistema, como es en el caso de la familia de controladores predictivos basados en modelo (Model Predictive Control , MPC). Una simplificación en el modelo matemático del sistema permite un análisis más sencillo de los procesos involucrados, pudiendo desarrollar interpretaciones en estado estacionario o utilizar dicho modelo para encontrar soluciones óptimas de las condiciones de operación de la planta. Además de los modelos basados en primeros principios mencionados anteriormente, se han identificado dos modelos de tipo ¿caja negra¿. Por un lado, se ha desarrollado un modelo lineal de bajo orden, formado por funciones de transferencia que relacionan el pH del cultivo (salida del sistema) con la inyección de CO2 (entrada manipulable) y la radiación solar (principal perturbación). Este modelo se utilizó para diseñar y sintonizar un control PI y un control PI con compensación de pertur aciones por adelanto (feedforward ), válidos para la operación en condiciones nominales. Por otro lado, se desarrolló e identificó un modelo no lineal polinomial tipo NARMAX (Non-linear AutoRegressive Moving Average model with eXogenous inputs ), siendo preciso estudiar diferentes tipos de entradas en forma de inyecciones de CO2 que excitaran de forma suficiente al sistema para capturar las dinámicas no lineales del proceso. El método de identificación se basó en la utilización del método de mínimos cuadrados ortogonales para ajustar los parámetros del modelo, mientras que el uso de un criterio de información (Akaike) y de un test de significación estadístico permitieron seleccionar la estructura adecuada del modelo reduciendo el coste computacional asociado. En cuanto a las estrategias de control diseñadas, esta tesis doctoral realiza contribuciones en el campo de las técnicas de control predictivo mediante la implementación práctica de un controlador no lineal basado en modelo (Practical Non-Linear Model Predictive Control , PNMPC) usando como modelo de predicción el modelo de primeros principios también desarrollado en esta tesis. Finalmente, ya que uno de los retos de control al que se enfrenta el campo de las microalgas es el de aumentar la competitividad de estos sistemas de producción, se ha diseñado un esquema de control jerárquico que permite obtener consignas óptimas de pH teniendo en cuenta el coste asociado a la inyección de CO2 , como primera aproximación al problema de control óptimo de la producción en fotobioreactores. Esta estrategia trata de optimizar el uso del CO2 inyectado para la regulación de pH, de forma que se obtenga un compromiso entre los ingresos derivados de la venta de la biomasa producida y el coste asociado a la inyección de CO2 , tratando de optimizar el beneficio económico en la producción.