Modellistica e identificazione del processo di digestione anaerobica

The problems of the anaerobic digestion process related to the supervision and control of the same lead to a demand of an accurate model of the system and proper identification of the model parameters. It has been studied the AMOCO model, a reducted model of anaerobic digestion, and the ADM1 which is, instead, very accurate. To respond to the problems of supervision and control, from the model ADM1, it is been obtained a model oriented to identification and control which will be called ADMS. The last one offer the advantage of having a reduced number of parameters and equations compared to the model ADM1 but preserve its expressiveness in the normal operation field of the anaerobic digestion process. Again for the purposes of identification and control has been studied how to obtain a representation of the LFT models of anaerobic digestion and the technique of maximum likelihood for identification of the parameters. It has been created an algorithm that, starting by a model in LFT form and by the measured data associated at the modelled system, find the optimal parameters according to the maximum likelihood method. The algorithm was tested on the reducted model of anaerobic digestion AMOCO.

Le problematiche del processo di digestione anaerobica legate alla supervisione e controllo dello stesso portano alla necessità di avere un modello accurato del sistema e a una adeguata identificazione dei parametri del modello. È stato studiato il modello semplificato di digestione anaerobica AMOCO e uno molto accurato detto ADM1. Per rispondere alle problematiche di supervisione e controllo, dal modello ADM1, si è ricavato un modello orientato all’identificazione e al controllo che sarà chiamato ADMS. Quest’ultimo offre il vantaggio di avere un ridotto numero di parametri e di equazioni rispetto al modello ADM1 ma ne preserva la sua espressività nel campo di normale funzionamento del processo di digestione anaerobica. Sempre ai fini dell’identificazione e del controllo è stato studiato come poter ottenere una rappresentazione LFT dei modelli di digestione anaerobica e la tecnica di identificazione dei parametri di massima verosimiglianza. È stato implementato un algoritmo che partendo da un modello in forma LFT e dalle misure associate al sistema modellato trova i parametri ottimi secondo il metodo di massima verosimiglianza. L’algoritmo è stato testato sul modello semplificato di digestione anaerobica AMOCO.