การพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของกระบวนการผลิตก๊าซชีวภาพด้วยปฏิกรณ์ แบบไฮบริดแชนนัลแบบย่อส่วน

Main Article Content

ธรรมธัช บุญกำเหนิด
ชัยรัตน์ ศิริพัธนะ
พรวิมล เวชสิทธิ์
ซันวานี จิใจ
นิรัติศัย รักมาก

บทคัดย่อ

การควบคุมและติดตามสมรรถนะของระบบผลิตก๊าซชีวภาพสามารถดำเนินได้โดยอาศัยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ งานวิจัยนี้ได้ขยายขอบเขตของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อตรวจสอบและควบคุมขั้นสูงสำหรับกระบวนการไม่ใช้ออกซิเจน (Extended advanced monitoring and control system for anaerobic processes: Extended AMOCO model) Extended AMOCO ให้ครอบคลุมความซับซ้อนของวัตถุดิบในการหมักร่วมระหว่างน้ำเสียจากโรงงานสกัดน้ำมันปาล์ม กากตะกอนปาล์ม และน้ำทิ้งจากระบบการผลิตก๊าซชีวภาพในปฏิกรณ์แบบไฮบริดแชนนัลย่อส่วนโดยการควบคุมอย่างง่ายให้ระดับของค่า COD ของน้ำทิ้งจากระบบการผลิตก๊าซชีวภาพขาออก (Anaerobic digested effluent, ADE) มีค่าไม่เกินกว่าระดับที่กำหนด (10,000 mg/l) โดยใช้วิธีการปรับเปลี่ยนระยะเวลากักเก็บน้ำเสียในถังปฏิกิริยา (HRT: Hydraulic retention time) หรืออัตราการหมุนวนกลับของน้ำทิ้งจากระบบการผลิตก๊าซชีวภาพ ผลการทดลองพบว่าระบบสามารถผลิตก๊าซชีวภาพได้ 0.23-0.60 ml Biogas/mg COD และแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นสามารถอธิบายผลการผลิตก๊าซชีวภาพได้ โดยการควบคุม HRT ส่งผลต่อการการผลิตก๊าซชีวภาพมากกว่าการเพิ่มอัตราการวนกลับของ ADE แต่การเพิ่มอัตราการวนกลับของ ADE จะช่วยรักษาให้ระบบดำเนินการผลิตต่อไปได้ในช่วงที่มีอัตราการผลิตต่ำ

Article Details

บท
บทความวิจัย

References

Bernard, O., Hadj-Sadok, Z., Dochain, D., Genovesi, A. & Steyer, J.-P. (2001). Dynamical model development and parameter identification for an anaerobic wastewater treatment process. Biotechnology and Bioengineering, 75(4), 424–438. https://doi.org/10.1002/bit.10036

Choong, Y. Y., Chou, K. W. & Norli, I. (2018). Strategies for improving biogas production of palm oil mill effluent (POME) anaerobic digestion: A critical review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 2993–3006. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.10.036

Corbellini, V., Ferretti, G., Ficara, E., Leva, A., Malpei, F. & Negri, A. (2019). Modelling and structure-tailored control of biogas plants fed on agro-food residues. 2019 18th European Control Conference (ECC), 2374–2379. https://doi.org/10.23919/ECC.2019.8795865

Della Bona, A., Ferretti, G., Ficara, E. & Malpei, F. (2015). LFT modelling and identification of anaerobic digestion. Control Engineering Practice, 36, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.conengprac.2014.11.008

Ficara, E., Hassam, S., Allegrini, A., Leva, A., Malpei, F. & Ferretti, G. (2012). Anaerobic digestion models: A comparative study. 7th Vienna International Conference on Mathematical Modelling, 45(2), 1052–1057. https://doi.org/10.3182/20120215-3-AT-3016.00186

Freese, S. D., Trollip, D. L. & Nozaic, D. J. (2003). Manual for testing of water and wastewater treatment chemicals. Final Report to the Water Research Commission.

Hassam, S., Ficara, E., Leva, A. & Harmand, J. (2015). A generic and systematic procedure to derive a simplified model from the anaerobic digestion model No. 1 (ADM1). Biochemical Engineering Journal, 99, 193–203. https://doi.org/10.1016/j.bej.2015.03.007

Lok, X., Chan, Y. J. & Foo, D. C. Y. (2020). Simulation and optimisation of full-scale palm oil mill effluent (POME) treatment plant with biogas production. Journal of Water Process Engineering, 38, 101558. https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2020.101558

Mata-Alvarez, J., Dosta, J., Romero-Güiza, M. S., Fonoll, X., Peces, M. & Astals, S. (2014). A critical review on anaerobic co-digestion achievements between 2010 and 2013. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 36, 412–427. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.04.039

Nurliyana, M. Y., H’ng, P. S., Rasmina, H., Kalsom, M. S. U., Chin, K. L., Lee, S. H., Lum, W. C. & Khoo, G. D. (2015). Effect of C/N ratio in methane productivity and biodegradability during facultative co-digestion of palm oil mill effluent and empty fruit bunch. Industrial Crops and Products, 76, 409-415. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2015.04.047

Panpong, K. & Srimachai, T. (2018). Biogas production by anaerobic co-digestion process between community distillery slop with glycerol waste. Naresuan University Journal: Science and Technology, 26(4), 50-60.

Rakmak, N., Noynoo, L., Jijai, S. & Siripatana, C. (2019). Monod-Type Two-Substrate Models for Batch Anaerobic Co-digestion. Google Scholar, 11-20.

Rakmak, N. & Promraksa, A. (2022). The influence of longitudinal dispersion on the capacity and stability of UASB operation with substrate inhibition. South African Journal of Chemical Engineering, 39(1), 1-11. https://doi.org/10.1016/j.sajce.2021.10.001

Sangsri, S., Siripatana, C., Rakmak, N., Wadchasit, P. & Jijai, S. (2021). Evaluating biomethane potential of inocula from different active biogas digesters for palm oil mill effluent by BMP and SMA: effect of dilution and sources. Walailak Journal of Science and Technology, 18(1), 6515.

https://doi.org/10.48048/wjst.2021.6515

Seekao, N., Sangsri, S., Rakmak, N., Dechapanya, W. & Siripatana, C. (2021). Co-digestion of palm oil mill effluent with chicken manure and crude glycerol: biochemical methane potential by monod kinetics, Heliyon, 7(2), e06204. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06204

Sidabutar, R., Trisakti, B., Husin, A. & Irvan. (2020). Effect of recycle ratio on methanogenic anaerobic digestion of palm oil mill effluent (POME) in a stirred tank reactor assisted by ultrafiltration membrane into biogas in transition conditions. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 801(1), 012053. https://doi.org/10.1088/1757-899X/801/1/012053

Sohgratok, N. (2013). Biogas Production from Decanter Cake of Palm Oil Mill with Wastewater from Frozen Seafood Industry. Master’s Thesis, Engineering in Environmental Engineering, Prince of Songkla University.

Thongpan, H., Thongnan, R., Rakmak, N. & Siripatana, C. (2016). Modeling OF batch And continuous anaerobic digestion OF palm oil mill effluent: the effect OF wastewater-sludge ratio. Jurnal Teknologi, 78(5-6).

Wang, X., Yang, G., Feng, Y., Ren, G. & Han, X. (2012). Optimizing feeding composition and carbon–nitrogen ratios for improved methane yield during anaerobic co-digestion of dairy, chicken manure and wheat straw. Bioresource technology, 120, 78-83.