Granule: a generalized dynamic model for kinetics and transport phenomena for an upflow anaerobic sludge blanket

The Upflow Anaerobic Sludge Blanket (UASB) reactor is an efficient technology being proposed to create more environmentally friendly processes in the wastewater treatment field. It is a reactor performing the anaerobic digestion, i.e., the decomposition of organic matter with the formation of biogas, a mixture of methane and carbon dioxide useful to produce clean energy. Its peculiarity with respect to traditional anaerobic digesters is that the biomass responsible for the digestion is present in the form of granules, a feature which guarantees a higher process efficiency, smaller volumes and overall lower operating and investment costs. The objective of this work is to develop a simplified dynamic model able to describe accurately the process, based on the works already present in the literature. Because the hydrodynamics of UASB reactors are complex and cannot be described with ideal models such as PFRs and CSTRs, a tanks-in-series method is utilized. The multitude of biochemical reactions occurring in the system is summarized with a lumped kinetic approach, in which four components are identified: the substrate, the active and inactive biomass, and the methane. Finally, special attention is dedicated to the dynamics of the singular granule, including the main transport phenomena affecting them, and expressed through the reaction-diffusion equation. The particle kinetics are characterized by the Monod equation. Because the resulting expression is not solvable analytically, a numerical solution is achieved with the implementation of the Finite Difference Method. Once the substrate concentration profile is obtained at the granule scale, the equations that describe the process at the reactor scale are solved: because they constitute a system of coupled ordinary differential equations, a Python ODE routine is used to reach the solution. The model has been validated with literature data and an industrial case study, achieving satisfying results.

L’Upflow Anaerobic Sludge Blanket (UASB) è una tecnologia molto efficiente proposta per creare dei processi a più basso impatto ambientale nel campo della depurazione dei reflui. È un reattore in cui avviene la digestione anaerobica, ossia la decomposizione di materia organica con la formazione di biogas, una miscela di metano e anidride carbonica utile a produrre energia pulita. Rispetto ai tradizionali digestori anaerobici, il UASB è contraddistinto dal fatto che la biomassa responsabile della digestione è presente sotto forma di granuli, una caratteristica che garantisce una più alta efficienza del processo, volumi più compatti e costi sia di investimento che operativi bassi. L’obbiettivo di questo lavoro è di sviluppare un modello dinamico semplificato in grado di descrivere accuratamente il processo, basato sui lavori già presenti in letteratura. Poiché l’idrodinamica dei reattori UASB è complessa e non può essere descritta tramite modelli ideali quali PFR e CSTR, è stato adottato un approccio del tipo tanks-in-series. La moltitudine di reazioni biochimiche che occorrono nel sistema viene riassunta tramite una cinetica di tipo lumped, in cui quattro componenti sono identificati: il substrato, la biomassa attiva e inattiva, e il metano. Infine, una speciale attenzione è stata posta sulla dinamica della singola particella, includendo anche i principali fenomeni di trasporto da cui è interessata, ed espressa tramite l’equazione di diffusione con reazione. La cinetica della particella è descritta dall’equazione di Monod. Siccome la risultante espressione non è risolvibile analiticamente, una soluzione numerica viene raggiunta con l’implementazione del metodo delle differenze finite. Una volta che il profilo di concentrazione del substrato è ottenuto a scala particellare, le equazioni che descrivono il modello a livello reattoristico vengono risolte: poiché esse costituiscono un sistema di equazioni ordinarie differenziali accoppiate, una routine ODE di Python viene utilizzata per arrivare a una soluzione. Il modello è stato convalidato con dati provenienti dalla letteratura e un caso industriale, ottenendo dei risultati soddisfacenti.