Подходы к численному моделированию работы биореакторов анаэробного сбраживания: обзор

С интенсивным развитием сельского хозяйства активно проявляются неблагоприятные экологические последствия. В частности, на решение проблем животноводческих комплексов в некоторых регионах Российской Федерации выделяются значительные финансовые ресурсы. В работе сделан обзор подходов к численному моделированию процессов, протекающих при анаэробном сбраживании и имеющих своей целью получение биогаза (метана) и органического удобрения. В последние годы наблюдается рост интереса среди зарубежных и российских ученых к проблеме моделирования технологического процесса биореакторов в связи с развитием вычислительных мощностей и возможностей учета в модели факторов, влияющих на эффективность сбраживания, – повышения выхода биогаза или качества удобрения. Выявлены тенденции и недостатки отдельных направлений, а также подходы, позволяющие учитывать биохимические процессы в объеме реактора и на поверхности частиц субстрата. Показана актуальность поиска способов оценки динамики численности и факторов, от которых зависит многообразие микробиологических консорциумов. Наиболее перспективными для практического применения при производстве биоудобрения следует считать модели, основанные на машинном обучении. Они позволяют прогнозировать развитие микробиологических сообществ, прошедшие верификацию на полупромышленных экспериментальных данных в условиях сбраживания конкретных субстратов, а также численные модели и программные средства, включающие расчет гидродинамических параметров, поля температур при перемешивании и подаче новой порции субстрата в реактор и некоторые наиболее важные биохимические процессы, приводящие к образованию лимитирующих продуктов стадий ацидогенеза и ацетогенеза. На основе полученного массива информации формулировались задачи численного моделирования условий перемешивания в реакторах действующего комплекса.

1. Tina Kegl, Eloísa Torres Jimenez, Breda Kegl, Anita Kovac Kralj, Marko Kegl. Modeling and optimization of anaerobic digestion technology: Current status and future outlook // Progress in Energy and Combustion Science. 2025. N 106. DOI: 10.1016/j.pecs.2024.101199.

2. Nurul Islam Siddique Md., Zularisam Ab. Wahid. Achievements and perspectives of anaerobic co-digestion: a review // Journal of Cleaner Production. 2018. N 194. P. 359–371. DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.05.155.

3. Abdul-Aziz Issah, Telesphore Kabera, Francis Kemausuor. Biogas optimisation processes and effluent quality: a review // Biomass and Bioenergy. 2020. N 133. DOI: 10.1016/j.biombioe.2019.105449.

4. Yohannis Mitiku Tobo, Usman Rehman, Jan Bartacek, Ingmar Nopens. Partial integration of ADM1 into CFD: understanding the impact of diffusion on anaerobic digestion mixing // Water Sci. Technol. 2020. Vol. 81. N 8. P. 1658–1667. DOI: 10.2166/wst.2020.076.

5. Soroush Dabiri, Alireza Noorpoor, Maziar Arfaee, Prashant Kumar, Wolfgang Rauch. CFD modeling of a stirred anaerobic digestion tank for evaluating energy consumption through mixing // Water. 2021. N 13. DOI: 10.3390/w13121629.

6. Massoud Rezavand, Daniel Winkler, Johannes Sappl, Laurent Seiler, Michael Meister, Wolfgang Rauch. A fully Lagrangian computational model for the integration of mixing and biochemical reactions in anaerobic digestion // Computers and Fluids. 2019. N 181. P. 224–235. DOI: 10.1016/j.compfluid.2019.01.024.

7. Leite S.A.F., Leite B.S., Ferreira D.J.O., Baeta B.E.L., Dangelo J.V.H. The effects of agitation in anaerobic biodigesters operating with substrates from swine manure and rice husk // Chemical Engineering Journal. 2023. N 451. DOI: 10.1016/j.cej.2022.138533.

8. Leonzio G. Study of mixing systems and geometric configurations for anaerobic digester using CFD analysis // Renewable Energy. 2018. N 123. P. 578–589. DOI: 10.1016/j.renene.2018.02.071.

9. Rohit Gupta, Le Zhang, Jiayi Hou, Zhikai Zhang, Hongtao Liu, Siming You, Yong Sik Ok, Wangliang Li. Review of explainable machine learning for anaerobic digestion // Bioresource Technology. 2023. N 369. DOI: 10.1016/j.biortech.2022.128468.

10. Helene Caillet, Alain Bastide, Laetitia Adelard. Advances in Computational Fluid Dynamics modeling of anaerobic digestion process for renewable energy production: A review // Cleaner Waste Systems. 2023. N 6. DOI: 10.1016/j.clwas.2023.100124.

11. Hemant Thakur, Narendra Kumar Verma, Atul Dhar, Satvasheel Powar. Investigation of continuous stirred tank reactors for improving the mixing in anaerobic digestion: A numerical study // Results in Engineering. 2023. N 19. DOI: 10.1016/j.rineng.2023.101317.

12. Hemant Thakur, Rashmi Ira, Narendra Kumar Verma, Vikas Sharma, Shrawan Kumar, Atul Dhar, Tulika Prakash, Satvasheel Powar. Anaerobic co-digestion of food waste, bio-flocculated sewage sludge, and cow dung in CSTR using E(C2)Tx synthetic consortia // Environmental Technology and Innovation. 2023. N 32. DOI: 10.1016/j.eti.2023.103263.

13. Thomas Neuner, Michael Meister, Martin Pillei, Wolfgang Rauch. Optimizing mixing efficiency of anaerobic digesters with high total solids concentrations using validated CFD simulations // Biochemical Engineering Journal. 2024. N 208. DOI: 10.1016/j.bej.2024.109320.

14. Hemant Thakur, Narendra Kumar Verma, Atul Dhar, Satvasheel Powar. Anaerobic co-digestion of food waste and bio flocculated sewage sludge towards bio-methane production // Energy Reports. 2024. N 11. P. 2867–2876. DOI: 10.1016/j.egyr.2024.02.040.

15. Edwin Ochieng Otieno, Robert Kiplimo, Urbanus Mutwiwa. Optimization of anaerobic digestion parameters for biogas production from pineapple wastes co-digested with livestock wastes // Heliyon. 2023. N 9. DOI: 10.1016/j.heliyon.2023.e14041.

16. Weldehans Mebrahtom Gebresemati. Optimization of distillery-sourced wastewater anaerobic digestion for biogas production // Cleaner Waste Systems. 2023. N 6. DOI: 10.1016/j.clwas.2023.100118.

17. Kim Moonil, Cui Fenghao. Multiple-layer statistical methodology for developing data-driven models of anaerobic digestion process // Journal of Environmental Management. 2023. N 347. DOI: 10.1016/j.jenvman.2023.119153.

18. Soroush Dabiri, Prashant Kumar, Wolfgang Rauch. Integrating biokinetics with computational fluid dynamics for energy performance analysis in anaerobic digestion /21 Bioresource Technology. 2023. N 373. DOI: 10.1016/j.biortech.2023.128728.

19. Sung Il Yu, Heewon Jeong, Juhee Shin, Seung Gu Shin, Ather Abbas, Daeun Yun, Hyokwan Bae, Kyung Hwa Cho. Simulation models of microbial community, pH, and volatile fatty acids of anaerobic digestion developed by machine learning // Journal of Water Process Engineering. 2024. N 60. DOI: http://doi.org/10.1016/j.jwpe.2024.105225.

20. Hasan Pasalari, Mitra Gholami, Abbas Rezaee, Ali Esrafili, Mahdi Farzadkia. Perspectives on microbial community in anaerobic digestion with emphasis on environmental parameters: A systematic review // Chemosphere. 2021. N 270. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2020.128618.

21. Conti F., Saidi A., Goldbrunner M. Numeric simulation-based analysis of the mixing process in anaerobic digesters of biogas plants // Chemical Engineering & Technology. 2020. Vol. 43. N 8. P. 1522–1529. DOI: 10.1002/ceat.201900650.

22. Philipp Kress, Hans-Joachim Nagele, Andreas Lemmer, Bastian Kolb. Flow velocities and flow profiles in a thoroughly mixed biogas fermenter // Landtechnik. 2020. Vol. 75. N 2. P. 35–50. DOI: 10.15150/lt.2020.3230.