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Typische Anwendungen

PyADM1ODE kann für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt werden, vom Anlagendesign bis hin zur Echtzeitoptimierung.

1. Anlagendesign und Optimierung

Testen Sie verschiedene Anlagenkonfigurationen, um das optimale Setup für Ihre Bedürfnisse zu finden.

from pyadm1.configurator import BiogasPlant, PlantConfigurator
from pyadm1.substrates import Feedstock

# Test verschiedener Fermentergrößen
for V_liq in [1500, 2000, 2500]:
    plant = BiogasPlant(f"Anlage_{V_liq}")
    feedstock = Feedstock()
    configurator = PlantConfigurator(plant, feedstock)
    configurator.add_digester("dig1", V_liq=V_liq, Q_substrates=[15, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

    plant.initialize()
    results = plant.simulate(duration=30, dt=1/24)

    final = results[-1]["components"]["dig1"]
    print(f"V={V_liq} m³ → CH4={final['Q_ch4']:.1f} m³/d")

2. Substratoptimierung

Vergleichen Sie verschiedene Substratbelegungen, um die Methanproduktion zu maximieren oder die Kosten zu minimieren.

# Vergleich verschiedener Substratbelegungen
mixes = {
    'high_energy': [20, 5, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'balanced': [15, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'waste_based': [0, 15, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 10, 5]
}

for name, Q in mixes.items():
    # ... konfigurieren und simulieren ...
    print(f"{name}: {final['Q_ch4']:.1f} m³/d Methan")

3. Energiebilanzanalyse

Analysieren Sie die Nettoenergieerzeugung und den Eigenverbrauch Ihrer Anlage.

# Berechnung der Nettoenergieerzeugung
chp_power = results[-1]["components"]["chp_main"]["P_el"]
mixer_power = results[-1]["components"]["mixer_1"]["P_consumed"]
pump_power = results[-1]["components"]["pump_1"]["P_consumed"]

eigenverbrauch = mixer_power + pump_power
netto_leistung = chp_power - eigenverbrauch

print(f"Nettoleistung: {netto_leistung:.1f} kW")
print(f"Eigenverbrauchsquote: {eigenverbrauch/chp_power:.1%}")

4. Zweistufiges Prozessdesign

Modellieren Sie fortgeschrittene Anlagendesigns wie die temperaturgestufte anaerobe Vergärung (TPAD).

# Temperaturgestufte anaerobe Vergärung (TPAD)
configurator.add_digester("hydrolyse", V_liq=500, T_ad=318.15)  # 45°C
configurator.add_digester("hauptfermenter", V_liq=2000, T_ad=308.15)       # 35°C
configurator.connect("hydrolyse", "hauptfermenter", "liquid")

# Verbesserte Hydrolyse in Stufe 1, stabile Methanogenese in Stufe 2

Forschungsanwendungen

Dieses Framework unterstützt die Forschung in den folgenden Bereichen:

  • Prozessoptimierung: Substratfütterungsstrategien, Verweilzeit.
  • Regelungssysteme: Modellprädiktive Regelung, Feedback-Regler.
  • Anlagendesign: Komponentendimensionierung, Layoutoptimierung.
  • Energiemanagement: BHKW-Einsatzplanung, Wärmeintegration.
  • Substratbewertung: Bewertung des Biogaspotenzials.