Identifiability of agro-zootechnical co-digestion models towards process optimization: experimental study and sensitivity analysis

Anaerobic digestion (AD) is a biochemical process through which complex organic waste is decomposed, and energy is recovered in the form of biogas. Mathematical modeling is crucial for optimizing AD processes, yet accurate model calibration requires well-identified parameters, particularly in agro-zootechnical co-digestion contexts. This dissertation aims to identify the most influential parameters for model calibration to improve the accuracy of predictions. The research involved two phases: an experimental phase with two continuously-fed stirred tank reactors (CSTR) mimicking a local farm's anaerobic digester, and a modeling phase using data to set up a mathematical model based on IWA-ADM1. The reactors were with an operating volume of 12 L each and the temperature was maintained around 42℃. The organic loading rate (OLR) was maintained on average of 4.07 (gCOD/d/L), and a hydraulic retention time (HRT) of 30 days. The main purpose of this work was to collect the experimental dataset over a period of months and to conduct a sensitivity analysis, a key tool in identifying the most influential parameters on the process of anaerobic co-digestion, on 13 different kinetic parameters relying on datasets collected for 4 different output variables (xCH4, xH2, Sac, Spro). A simulation of the pilot plant was conducted through the OpenModelica platform, and a comparison was made with the experimental measurements which showed quite big discrepancies especially for VFAs due to technical issues. The comparison of sensitivity indices (SI) among parameters led to the identification of five most sensitive parameters: 𝑘ℎ𝑦𝑑,𝑥𝑐ℎ𝑠, 𝑘ℎ𝑦𝑑,𝑥𝑐ℎ𝑚, 𝑘ℎ𝑦𝑑,𝑥𝑐ℎ𝑟, 𝑘𝑚,𝑎𝑐,𝐾𝑆,𝑎𝑐 as well as the correlation between different parameters. In addition, the results highlighted the importance of BMP tests in parameter calibration and concluded that BMP tests are informative for assessing inhibition constants and parameter identifiability. Also, the research recommended conducting sensitivity analyses considering the measurement frequency of output variables to better define parameter identifiability These findings provide valuable insights for optimizing anaerobic co-digestion processes and enhancing the efficiency of renewable energy production.

La digestione anaerobica (AD) è un processo biochimico attraverso il quale i rifiuti organici complessi vengono decomposti e l'energia viene recuperata sotto forma di biogas. La modellizzazione matematica è cruciale per ottimizzare i processi di AD, ma la calibrazione accurata del modello richiede parametri ben identificati, particolarmente nei contesti di co-digestione agro-zootechnica. Questa tesi mira a identificare i parametri più influenti per la calibrazione del modello al fine di migliorare l'accuratezza delle previsioni. La ricerca ha coinvolto due fasi: una fase sperimentale con due reattori a serbatoio agitato continuamente alimentati (CSTR) che imitano un digestore anaerobico di una fattoria locale, e una fase di modellizzazione utilizzando i dati per impostare un modello matematico basato su IWA-ADM1. I reattori avevano un volume operativo di 12 L ciascuno e la temperatura era mantenuta intorno ai 42°C. Il tasso di carico organico (OLR) era mantenuto in media a 4,07 (gCOD/d/L), e un tempo di ritenzione idraulica (HRT) di 30 giorni. Lo scopo principale di questo lavoro era raccogliere il dataset sperimentale per un periodo di mesi e condurre un'analisi di sensibilità, uno strumento chiave per identificare i parametri più influenti nel processo di co-digestione anaerobica, su 13 diversi parametri cinetici basati su dataset raccolti per 4 diverse variabili di output (xCH4, xH2, Sac, Spro). Una simulazione dell'impianto pilota è stata condotta attraverso la piattaforma OpenModelica, e un confronto è stato fatto con le misurazioni sperimentali che hanno mostrato discrepanze significative soprattutto per gli acidi grassi volatili (VFA) a causa di problemi tecnici. Il confronto degli indici di sensibilità (SI) tra i parametri ha portato all'identificazione dei cinque parametri più sensibili: : 𝑘ℎ𝑦𝑑,𝑥𝑐ℎ𝑠, 𝑘ℎ𝑦𝑑,𝑥𝑐ℎ𝑚, 𝑘ℎ𝑦𝑑,𝑥𝑐ℎ𝑟, 𝑘𝑚,𝑎𝑐,𝐾𝑆,𝑎𝑐 nonché la correlazione tra i diversi parametri. Inoltre, i risultati hanno evidenziato l'importanza dei test BMP nella calibrazione dei parametri e hanno concluso che i test BMP sono informativi per valutare le costanti di inibizione e l'identificabilità dei parametri. La ricerca ha anche raccomandato di condurre analisi di sensibilità considerando la frequenza di misurazione delle variabili di output per definire meglio l'identificabilità dei parametri. Questi risultati forniscono preziose indicazioni per ottimizzare i processi di co-digestione anaerobica e migliorare l'efficienza della produzione di energia rinnovabile.