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Basis-Fermenter Beispiel

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Das Beispiel examples/01_basic_digester.py zeigt die einfachstmögliche PyADM1-Konfiguration: einen einzelnen Fermenter mit Substratzulauf und integriertem Gasspeicher.

Systemarchitektur

graph LR
    %% Substratzulauf
    Feed[Substratzulauf<br/>Maissilage: 15 m³/d<br/>Rindergülle: 10 m³/d] --> Digester

    %% Hauptfermenter
    Digester[Fermenter<br/>V_liq: 2000 m³<br/>V_gas: 300 m³<br/>T: 35°C]

    %% Integrierter Gasspeicher
    Digester -->|Biogasproduktion| Storage[Gasspeicher<br/>Membran-Typ<br/>Kapazität: 300 m³<br/>P: 0.95-1.05 bar]

    %% Biogasaustritt
    Storage -->|Verfügbares Biogas| Output[Biogasaustritt<br/>~1250 m³/d<br/>CH₄: ~60%]

    %% Notentlüftung
    Storage -.->|Überschüssiges Gas<br/>wenn voll| Vent[In die Atmosphäre entlüftet<br/>oder Fackel]

    %% Ablauf
    Digester -->|Ablauf<br/>25 m³/d| Effluent[Gärrestaustrag]

    %% Styling
    classDef processBox fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:2px
    classDef storageBox fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
    classDef inputBox fill:#f1f8e9,stroke:#33691e,stroke-width:2px
    classDef outputBox fill:#fce4ec,stroke:#880e4f,stroke-width:2px

    class Digester processBox
    class Storage storageBox
    class Feed inputBox
    class Output,Effluent,Vent outputBox

Übersicht

Das Basis-Fermenter-Beispiel zeigt:
- Laden von Substratdaten (Feedstock-Management)
- Erstellen einer einstufigen Biogasanlage
- Automatische Gasspeicher-Erstellung pro Fermenter
- Initialisierung aus einer Steady-State-CSV-Datei
- Durchführen einer kurzen Simulation (5 Tage)
- Extrahieren und Anzeigen wichtiger Prozessindikatoren

Anlagenkonfiguration

Die Anlage besteht aus:
- 1 Fermenter (2000 m³ Flüssigkeitsvolumen, 300 m³ Gasvolumen)
- 1 Gasspeicher (automatisch erstellt, am Fermenter angeschlossen)
- Substratzulauf: Maissilage (15 m³/d) + Rindergülle (10 m³/d)

Wichtiger Punkt: Der Gasspeicher wird automatisch durch PlantConfigurator.add_digester() erstellt und mit dem Fermenter verbunden. Dies gewährleistet eine realistische Gaspufferung und Druckmanagement.

Code-Durchgang

1. Setup und Imports

from pyadm1.configurator.plant_builder import BiogasPlant
from pyadm1.substrates.feedstock import Feedstock
from pyadm1.core.adm1 import get_state_zero_from_csv
from pyadm1.configurator.plant_configurator import PlantConfigurator

Die wichtigsten Imports sind:
- BiogasPlant: Container für alle Anlagenkomponenten
- Feedstock: Verwaltet Substrateigenschaften und Mischungen
- PlantConfigurator: High-Level-Helper zum Hinzufügen von Komponenten (verwaltet automatisch Gasspeicher)
- get_state_zero_from_csv: Lädt den 41-Variablen ADM1da-Initialzustand aus einer CSV-Datei

2. Feedstock erstellen

feeding_freq = 48  # Substrat kann alle 48 Stunden geändert werden
feedstock = Feedstock(feeding_freq=feeding_freq)

Das Feedstock-Objekt lädt Substratparameter aus der mitgelieferten Bibliothek unter data/substrates/ (YAML, daneben werden auch XML und TOML akzeptiert — die vollständige Liste steht auf der Seite Substrate) und verwaltet:

  • Substratzusammensetzung (Weender-Analyse)
  • ADM1-Parameterberechnung
  • Generierung des Zulaufstroms

Fütterungsfrequenz: Der Parameter feeding_freq (48 Stunden) definiert, wie oft die Steuerung den Substratzulauf anpassen kann. Dies ist wichtig für Optimierungs- und Regelungsanwendungen.

3. Initialzustand laden

initial_state_file = data_path / "digester_initial8.csv"
adm1_state = get_state_zero_from_csv(str(initial_state_file))

Die CSV-Datei für den Initialzustand enthält die 41 ADM1da-Zustandsvariablen, die einen stabilen Zustand (Steady State) repräsentieren. Dies vermeidet lange Einschwingzeiten, in denen das Modell von unrealistischen Startwerten übergeht.

ADM1da-Zustandsvektor (41 Variablen):
- Gelöste Stoffe (0-11): S_su, S_aa, S_fa, S_va, S_bu, S_pro, S_ac, S_h2, S_ch4, S_co2, S_nh4, S_I
- Partikuläre Sub-Fraktionen – langsam / schnell / gelöslich (12-20): X_ps_ch, X_ps_pr, X_ps_li, X_pf_ch, X_pf_pr, X_pf_li, X_s_ch, X_s_pr, X_s_li
- Inert + Biomasse (21-28): X_I, X_su, X_aa, X_fa, X_c4, X_pro, X_ac, X_h2
- Ionen (29-36): S_cation, S_anion, S_va_ion, S_bu_ion, S_pro_ion, S_ac_ion, S_hco3, S_nh3
- Gasphase (37-40): p_h2, p_ch4, p_co2, pTOTAL

4. Substratzulauf definieren

Q_substrates = [15, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Maissilage und Gülle

Der Zulaufvektor Q_substrates gibt die volumetrischen Durchflussraten [m³/d] für jedes in der XML-Datei definierte Substrat an. In diesem Beispiel:
- Substrat 1 (Maissilage): 15 m³/d
- Substrat 2 (Rindergülle): 10 m³/d
- Substrate 3-10: Nicht verwendet (0 m³/d)

Hydraulische Verweilzeit (HRT): 25 m³/d ÷ 2000 m³ = 0,0125 d⁻¹ oder HRT ≈ 80 Tage

5. Anlage mit PlantConfigurator bauen

plant = BiogasPlant("Quickstart Anlage")
configurator = PlantConfigurator(plant, feedstock)

configurator.add_digester(
    digester_id="main_digester",
    V_liq=2000.0,
    V_gas=300.0,
    T_ad=308.15,  # 35°C mesophil
    name="Hauptfermenter",
    load_initial_state=True,
    initial_state_file=str(initial_state_file),
    Q_substrates=Q_substrates,
)

PlantConfigurator bietet eine High-Level-API, die:
- Automatisch einen Gasspeicher erstellt und an jeden Fermenter anschließt
- Die Initialisierung mit ordnungsgemäßer Fehlerprüfung handhabt
- Komponentenparameter validiert
- Verbindungen zwischen Komponenten verwaltet

Der Gasspeicher wird erstellt mit:
- Typ: Membranspeicher (Niederdruck, typisch für Biogas)
- Kapazität: Basierend auf dem V_gas Parameter (300 m³)
- Druckbereich: 0.95-1.05 bar (typischer Membranspeicher)
- Anfangsfüllung: 10 % der Kapazität

Design-Parameter:
- V_liq=2000.0: Flüssigkeitsvolumen [m³] - typisch für eine mittelgroße landwirtschaftliche Anlage
- V_gas=300.0: Gasraum [m³] - etwa 15 % des Flüssigkeitsvolumens
- T_ad=308.15: Betriebstemperatur [K] = 35°C (mesophiler Bereich)

6. Initialisieren und Simulieren

plant.initialize()

results = plant.simulate(
    duration=5.0,        # 5 Tage
    dt=1.0 / 24.0,      # Zeitschritt von 1 Stunde
    save_interval=1.0    # Ergebnisse täglich speichern
)

Simulations-Parameter:
- duration: Gesamte Simulationszeit [Tage]
- dt: Integrationszeitschritt [Tage]. 1 Stunde (1/24 Tag) ist Standard für ADM1
- save_interval: Wie oft Ergebnisse gespeichert werden [Tage]. Tägliches Speichern reduziert den Speicherverbrauch

Hinweis: Der Simulator verwendet einen BDF (Backward Differentiation Formula) Solver, der für steife ODEs wie ADM1 optimiert ist.

Drei-Pass-Gasfluss-Simulation:
1. Pass 1: Fermenter produziert Biogas → Gasspeicher empfängt es
2. Pass 2: Gasspeicher aktualisiert den internen Zustand (Druck, Volumen)
3. Pass 3: Gas steht für nachgeschaltete Verbraucher (BHKWs etc.) zur Verfügung

7. Ergebnisse anzeigen

for result in results:
    comp_results = result["components"]["main_digester"]
    print(f"Tag {time:.1f}:")
    print(f"  Biogas:  {comp_results.get('Q_gas', 0):>8.1f} m³/d")
    print(f"  Methan: {comp_results.get('Q_ch4', 0):>8.1f} m³/d")
    print(f"  pH:      {comp_results.get('pH', 0):>8.2f}")
    print(f"  VFA:     {comp_results.get('VFA', 0):>8.2f} g/L")
    print(f"  TAC:     {comp_results.get('TAC', 0):>8.2f} g/L")

Wichtige Prozessindikatoren:
- Q_gas: Gesamtbiogasproduktion [m³/d]
- Q_ch4: Methanproduktion [m³/d]
- pH: Prozess-pH-Wert (optimal: 6,8-7,5)
- VFA: Flüchtige Fettsäuren [g HAc-eq/L] (optimal: <3 g/L)
- TAC: Gesamte Alkalinität [g CaCO₃-eq/L] (optimal: >6 g/L)

Gasspeicher-Indikatoren (in den Fermenter-Ergebnissen enthalten):
- stored_volume_m3: Aktuelles Gasvolumen im Speicher [m³]
- pressure_bar: Aktueller Speicherdruck [bar]
- vented_volume_m3: In diesem Zeitschritt abgeblasenes Gas [m³]
- Q_gas_supplied_m3_per_day: Gas, das für Verbraucher verfügbar ist [m³/d]

Erwartete Ausgabe

Das Ausführen dieses Beispiels erzeugt eine Ausgabe wie:

======================================================================
PyADM1 Schnellstart-Beispiel (PlantConfigurator Version)
======================================================================

1. Feedstock wird erstellt...  
2. Initialzustand wird aus CSV geladen...  
   Laden von: digester_initial8.csv
3. Biogasanlage wird erstellt...  
4. Fermenter wird mit PlantConfigurator hinzugefügt...  
   - Fermenter 'main_digester' erstellt  
   - Gasspeicher 'main_digester_storage' automatisch erstellt  
   - Initialzustand: Geladen aus digester_initial8.csv  
5. Anlage wird initialisiert...  
6. Simulation wird gestartet...  
   Dauer: 5 Tage
   Zeitschritt: 1 Stunde
   Speicherintervall: 1 Tag

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SIMULATIONSERGEBNISSE
======================================================================

6 tägliche Ergebnis-Snapshots generiert

Tag 0.0:
  Biogas:   1245.3 m³/d
  Methan:   748.2 m³/d
  pH:          7.28
  VFA:         2.34 g/L
  TAC:         8.45 g/L
  Speicher:
    - Volumen: 30.0 m³ (10% voll)  
    - Druck: 0.97 bar  
    - Abgeblasen: 0.0 m³  

Tag 1.0:
  Biogas:   1248.7 m³/d
  Methan:   750.1 m³/d
  pH:          7.29
  VFA:         2.32 g/L
  TAC:         8.47 g/L
  Speicher:
    - Volumen: 82.3 m³ (27% voll)  
    - Druck: 1.01 bar  
    - Abgeblasen: 0.0 m³  

...

======================================================================
ABSCHLUSSZUSAMMENFASSUNG
======================================================================
Gesamtbiogasproduktion:  1251.4 m³/d
Gesamtmethanproduktion: 751.9 m³/d
Methangehalt:          60.1%
Prozessstabilität (pH):   7.30
Speicherauslastung:  35%
======================================================================

✅ Simulation erfolgreich abgeschlossen!

💾 Konfiguration gespeichert unter: output/quickstart_config.json

Prozessinterpretation

Typische Leistungsmetriken

Für diese Konfiguration (25 m³/d Zulauf, HRT ≈ 80 Tage):

Metrik Wert Bewertung
Biogasproduktion ~1250 m³/d Gut
Methangehalt ~60 % Typisch für landwirtschaftliche Substrate
Spezifischer Gasertrag ~50 m³/m³ Zulauf Gut für Mix aus Maissilage + Gülle
pH-Wert 7,28-7,30 Optimal (stabil)
VFA 2,3-2,4 g/L Gut (weit unter dem Limit von 3 g/L)
TAC 8,4-8,5 g CaCO₃/L Exzellente Pufferkapazität
FOS/TAC ~0,27 Stabiler Prozess (< 0,3)

Prozessstabilitätsindikatoren

pH-Stabilität: Der pH-Wert bleibt bei ca. 7,3, was auf Folgendes hindeutet:
- Gute Pufferkapazität (hoher TAC)
- Ausgeglichene VFA-Produktion und -Verbrauch
- Kein Risiko einer Versäuerung

VFA/TAC-Gleichgewicht: Ein VFA-Wert von 2,3 g/L bei einem TAC-Wert von 8,4 g/L ergibt einen FOS/TAC ≈ 0,27:
- < 0,3: Stabiler Prozess
- 0,3-0,4: Genau beobachten
- > 0,4: Gefahr der Versäuerung

Methangehalt: 60 % CH₄ ist typisch für:
- Energiepflanzen (Maissilage)
- Tierische Exkremente
- Mesophile Vergärung

Gasspeicher-Verhalten

Der automatisch erstellte Gasspeicher:
- Typ: Niederdruck-Membranspeicher
- Kapazität: ~300 m³ (basierend auf V_gas)
- Druckbereich: 0,95-1,05 bar
- Funktion: Puffert Schwankungen in der Gasproduktion
- Sicherheit: Lässt überschüssiges Gas bei Vollfüllung ab, um Überdruck zu vermeiden

Speicherdynamik: 

'gas_storage': {
    'stored_volume_m3': 150.0,      # Aktuelles Gasvolumen
    'pressure_bar': 1.01,            # Aktueller Druck
    'vented_volume_m3': 0.0,         # In diesem Zeitschritt abgeblasen
    'utilization': 0.50,             # 50 % gefüllt
    'Q_gas_supplied_m3_per_day': 1250.0  # Verfügbar für Verbraucher
}

Wenn der Speicher voll ist:
- Der Druck steigt von 0,95 auf 1,05 bar
- Bei 1,05 bar (volle Kapazität) wird überschüssiges Gas abgeblasen
- Das Abblasen verhindert Überdruck und Schäden an der Ausrüstung
- In realen Anlagen wird das abgeblasene Gas zur Sicherheitsverbrennung an eine Fackel geleitet

Konfigurationsexport

Die Anlagenkonfiguration wird im JSON-Format gespeichert:

{
  "plant_name": "Quickstart Anlage",
  "simulation_time": 5.0,
  "components": [
    {
      "component_id": "main_digester",
      "component_type": "digester",
      "V_liq": 2000.0,
      "V_gas": 300.0,
      "T_ad": 308.15,
      "state": {...}
    },
    {
      "component_id": "main_digester_storage",
      "component_type": "storage",
      "storage_type": "membrane",
      "capacity_m3": 300.0,
      "p_min_bar": 0.95,
      "p_max_bar": 1.05
    }
  ],
  "connections": [
    {
      "from": "main_digester",
      "to": "main_digester_storage",
      "type": "gas"
    }
  ]
}

Diese JSON-Datei kann neu geladen werden, um den exakten Anlagenzustand wiederherzustellen:

plant = BiogasPlant.from_json("output/quickstart_config.json", feedstock)

Nächste Schritte

Nachdem Sie dieses Basisbeispiel ausgeführt haben:

  1. Parameter variieren:
  2. Passen Sie die Substratzulaufraten in Q_substrates an
  3. Ändern Sie die Fermentertemperatur T_ad

  4. Ändern Sie das Fermentervolumen V_liq

  5. Simulationsdauer verlängern:

    results = plant.simulate(duration=30.0, dt=1.0/24.0)

  6. Energiekomponenten hinzufügen:
    Siehe two_stage_plant.md für die Integration von BHKW und Heizung

  7. Steuerung implementieren:
    Verwenden Sie Simulator.determine_best_feed_by_n_sims() zur Optimierung

Häufige Probleme

Problem: "Initialzustandsdatei nicht gefunden"

Lösung: Stellen Sie sicher, dass data/initial_states/digester_initial8.csv existiert, oder setzen Sie load_initial_state=False:

configurator.add_digester(
    digester_id="main_digester",
    V_liq=2000.0,
    load_initial_state=False,  # Standard-Initialisierung verwenden
    Q_substrates=Q_substrates,
)

Problem: Niedrige Biogasproduktion

Ursachen:
- HRT zu kurz (V_liq erhöhen oder Q_substrates reduzieren)
- Substratzulauf zu niedrig (Werte in Q_substrates erhöhen)
- Temperatur zu niedrig (T_ad erhöhen)

Beispiel-Fix: 

Q_substrates = [20, 15, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]  # Zulauf erhöhen

Problem: Prozessinstabilität (pH-Abfall)

Ursachen:
- Organische Überlastung (Q_substrates reduzieren)
- Unzureichende Pufferkapazität

Beispiel-Fix: 

# Puffer-Substrat hinzufügen (z. B. Kalk bei Index 7)
Q_substrates = [15, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]  # 1 m³/d Kalk

Problem: Überdruckwarnungen im Gasspeicher

Symptome:
- Häufige Meldungen über Gasabblasungen
- Speicher permanent auf maximalem Druck

Lösungen: 

# Gasspeicherkapazität erhöhen
configurator.add_digester(
    digester_id="main_digester",
    V_liq=2000.0,
    V_gas=500.0,  # Erhöht von 300
    Q_substrates=Q_substrates,
)

Referenzen

  • ADM1-Modell: Batstone et al. (2002). Anaerobic Digestion Model No. 1. IWA Publishing.
  • PyADM1: Sadrimajd et al. (2021). PyADM1: a Python implementation of ADM1. bioRxiv.
  • Substratcharakterisierung: Gaida (2014). Dynamic real-time substrate feed optimization of anaerobic co-digestion plants. PhD thesis, Leiden University.
  • Leitfaden Biogas: FNR (2016). https://mediathek.fnr.de/leitfaden-biogas.html

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