厌氧消化过程系统动力学模型构建方法研究
厌氧反应模型及模拟结果分析
发表时间：2003-4-1
安景辉1，卜城2
（1.中石化工程建设公司，北京1001012；2.清华大学环境科学与工程系，北京100084）
摘要：对厌氧反应过程进行了分析，在此基础上建主了微生物生长和基质降解的数学模型，通过对单相厌氧法和二相厌氧法的模拟结果进行分析对比，发现同样的启动条件下二相法处理效率高于单相法，操作条件中的停留时间、污泥泥龄是控制厌氧状态的关键。
（b）D＝0.5 d-1，β＝0.01，XI＝ling／L，X2＝X3＝20 mg/L，此条件代表接种非同类污泥的启动状况。这是因为对各种进水基质的厌氧污泥，产氢产乙酸菌群和产甲烷菌群种类基本上是一致的，接种后即可发挥作用，因而对应的X2，X3较大；而水质不同，对应的水解酸化菌群必定不同，接种的酸化水解菌群即使浓度很高，也不能发挥作用，因此对应的X1很小。
分析以上结果可得如下结论：
①进水基质条件和操作条件一经确定，相应的稳态基质浓度及菌群浓度相应确定，不随接种菌群的构成而变化。
②如果以有机物去除率稳定在80％以上作为准稳定运行状态，则（a），（b），（c）3种条件下达到准稳定状态的启动时间分别为34，9.3，1.5d。因此接种污泥可以大大缩短启动时间。
Keywords:wastewater treatment；anaerobic reaction；mathematical model of anaerobic reaction
污泥厌氧消化过程中磷行为的数学模型研究进展
污泥厌氧消化过程中磷行为的数学模型研究进展张强;朱政豫;李咏梅【摘要】城市污水处理厂的剩余污泥在厌氧消化过程中会释放大量的磷,因此厌氧消化是潜在的可以实施磷回收的工艺.利用数学模型可更清楚地描述厌氧消化过程中生化和物理化学反应过程.由国际水协会提出的厌氧消化模型1号(ADM1)没有包含对磷行为的描述.主要介绍了目前基于ADM1描述厌氧消化过程中针对磷的行为所作的修改与扩展,总结了与磷释放和沉淀有关的生化过程和物理-化学过程模型,最后在此基础上提出了相关的研究展望.【期刊名称】《环境污染与防治》【年(卷),期】2019(041)006【总页数】5页(P726-730)【关键词】磷回收;厌氧消化;厌氧消化模型1号;扩展【作者】张强;朱政豫;李咏梅【作者单位】同济大学环境科学与工程学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,上海200092;同济大学环境科学与工程学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,上海200092;上海污染控制与生态安全研究院,上海200092【正文语种】中文磷是生物体的重要组成成分之一。
据报道,地球上现存的磷矿石在50～100年后会消耗殆尽[1]。
而全球的城市污水处理厂每年需处理130万t的磷[2]，如果将这部分磷回收，则对缓解全球磷资源短缺及减少磷造成的水体污染都具有重要的意义。
生物强化除磷(EBPR)和化学除磷是主要的两种城市污水除磷方法。
一般而言，污水中大约90%(质量分数)的磷经过处理后被转移到污泥中[3]，因此从污泥中进行磷回收具有较高的潜力。
对于污泥中的磷，目前主要通过厌氧消化使其释放到上清液，进而将其以鸟粪石的形式进行回收并利用[4]464。
在对EBPR工艺产生的剩余污泥进行厌氧消化时，随着微生物的分解衰减，超过80%(质量分数)的生物结合磷被重新释放到液相中[5]；而化学除磷产生的污泥，由于磷与金属离子的结合较牢固，不利于磷的释放[4]464。
污泥厌氧消化动力学模型的研究与应用
污泥厌氧消化动力学模型的研究与应用近年来，随着城市化进程的加快，污水处理成为城市环境治理的重要组成部分。
在污水处理过程中，污泥处理是其中的重点内容之一。
而污泥厌氧消化动力学模型的研究与应用，是污泥处理领域的重要研究方向。
本文将从污泥厌氧消化动力学模型的概念入手，深入探讨其研究现状、应用前景以及未来发展方向。
一、污泥厌氧消化动力学模型概述污泥厌氧消化动力学模型是指用数学模型描述污泥消化过程中污染物与微生物之间物质、能量传递和代谢的过程。
其基本思想是将污泥十分细微地切割成许多微小颗粒，利用微生物对有机物进行分解和转化，最终转化为气体、液体和微生物复合物等。
通过对污泥厌氧消化动力学模型的研究，可以较好地掌握各种因素对污泥处理效果的影响，从而为优化污泥处理工艺以及提高处理效率提供有力的指导。
二、污泥厌氧消化动力学模型的研究现状目前，污泥厌氧消化动力学模型的研究已经很成熟。
在模型建立方面，一般采用反应动力学原理，以反应速率常数为基础。
同时，由于污泥厌氧消化过程具有复杂性、不确定性和非线性等特点，因此在建立模型时需要做好对各种因素的调整和求解。
常用的污泥厌氧消化模型有Anaerobic Digestion Model（ADM1）、Anaerobic Digestion Model No. 2（ADM2）等。
此外，污泥厌氧消化动力学模型的研究在实验验证方面也得到了广泛的应用。
现阶段的污泥厌氧消化动力学模型切割、拟合和验证都通常在一定时间范围内进行，在这个时间范围内，该模型可以长时间保持稳定可靠，从而为进一步提高处理效率提供了可靠的理论支持。
三、污泥厌氧消化动力学模型的应用前景在实际应用方面，污泥厌氧消化动力学模型的应用前景非常广阔。
一方面，该模型可用于优化污泥消化工艺，包括反应器型式、进料等因素，从而提高污泥消化效果。
另一方面，该模型还可用于污泥处理过程的监测和控制，包括调控反应器中温度、pH等参数，从而保证污泥处理的稳定性和质量。
厌氧消化过程中颗粒有机物水解动力学研究进展
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４基于颗粒有机物成分的水解模型
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Ｙａｓｕｉ Ｈ等分别对二沉污泥［，１５］和初沉污泥［坫］
厌氧？削．七过程产甲烷速率的变化规律进行研究及
模拟，提出二沉污泥的厌氧消化可以分为２种组
分分别水解，其中ｘ。，按照一级水解模型水解， Ｘ鸵按照Ｃｏｎｔｏｉｓ模型水解；而初沉污泥可以分成 具有不同厌氧水解行为的４种组分伍。。、ｘ外ｘ船 ． 和惰性组分）。Ｙａｓｕｉ Ｈ模型能够较好地拟合二沉
的进行而增加，其变化如公式（１ ２）所示。
单：ｃａｐ嗍。
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时间，ｄ
图２初沉污泥产甲烷速率变化
式中：ｃ，是与颗粒破碎相关的常数，Ｌｍ／ｍｇ。 Ｒ．Ｄｉｍｏｃｋ等证明蛋白质颗粒物的水解过程更 符合ＰＢＭ模型［ｓ｜，随着水解的进行，颗粒物的比
表面积和溶解性有机物的浓度都会逐渐增加。
有机物的浓度，ｍｇ／Ｌ；Ｘ。是溶解性有机物的浓
刘国涛等［１３］在此基础上也对不同形状的颗粒 有机物进行归纳总结，提出了一级修正水解模型：
警“泸２ｎ－－１‘Ⅸ。孚）ｏ
（·ｏ）
度，ｍｇ／Ｌ；ｘ。是未降解的颗粒有机，为片状颗粒
ｍｇ／Ｌ；后＾为吸附速率，ｍｇ／（Ｌ·Ｓ）；ｋＨ为水解常数， 模型（传统一级模型）；当ｎ＝２时，为修正一级圆
·基金项目：国家高技术研究发展计戈Ⅱ（８６３计划） （２００８ＡＡ０６２４０１）；北京市科技计划 （Ｄ０８０４０６００３５０８０２）
收稿日期：２００９—０６—１０
ｄｅ：ａｋＸ。
（２）
山
式中：ｘ是体系内颗粒有机物的浓度，ｍｅｅｔ，；
Ｐ是水解产物的浓度，ｍｇｍ；ｋ是一级反应速率常 数；ａ是从ＶＳ到产物的转化系数。最终得到水解 产物的变化浓度为：
EGSB反应器的动力学模型研究_1_模型的建立_左剑恶
收稿日期:2002-05-10 修回日期:2002-06-06作者简介:左剑恶(1968-),男,湖南常德人,工学博士,副教授,主要从事废水生物处理工程的研究与教学。
EGSB 反应器的动力学模型研究(1))))模型的建立左剑恶,凌雪峰,王妍春,顾夏声(清华大学环境科学与工程系,北京 100084)摘 要:本文基于Monod 方程,对膨胀颗粒污泥床(EGSB)反应器建立了动力学模型。
该模型将厌氧体系中的微生物简化为两大类,即产酸菌和产甲烷菌,并考虑了其生长和衰亡的动力学过程;将厌氧消化过程简化为碳水化合物的发酵产酸、挥发性脂肪酸产甲烷两个子过程;还引入了厌氧缓冲体系中的各类物化平衡;在已知进水水质和有关运行参数的条件下,模型可以预测出EGSB 反应器出水COD 和VFA 浓度、反应器内部p H 值和碱度变化、沼气产量及气相组成。
关键字:动力学模型;数学模型;厌氧生物处理;EGSB 反应器中图分类号:X703,S21614 文献标识码:A 文章编号:1000-1166(2003)01-0003-05A Study on Dynamic Model of an EGSB Reactor )Ñ:Modeling /Zuo J ian -e,Ling Xue -feng,Wang Yan -chun,et al./(De -partment of Environm ental Science and Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,P.R.China)Abstract:Based on Monod equation,a dynamic model on EGSB reactor was developed in this paper.The model si mplified the microor -ganisms in anaerobic system as two genera,i.e.,acidigens and methanogens whose growth and decay process were taken in to account;and simplified the anaerobic di gesti on process into two sub-processes,i.e.,acidification of carbohydrates and methane production from volatile fat acid.Also ,the phys-i chemical equilibriums were introduced.Under the condition when influent quality and operation parameter were given,the model can predict effluent COD and VFA concentrations of EGSB reactor ,in ternal p H value and change of a-l kalini ty of the reactor,biogas yield and its composition.Keywords:dynamic model;mathematic model;anaerobic treatment;EGSB reactor符号与单位:v A : 出水碱度与进水碱度之差(meq #L -1);v A SO 4,v A N :硫酸盐还原、有机氮降解引起的碱度变化(meq #L-1);C i :某组分在液相中的质量浓度(g #L -1);[C O 2-3]eff :出水碳酸根浓度(mmol #L -1);E N :有机氮的生化转化率(%);E SO 4:硫酸盐的生化转化率(%);H CO 2:CO 2的亨利常数(mmol #L-1atm -1);[HCO 3-]eff :出水重碳酸根的浓度(mmol #L -1);[HS -]eff :出水硫氢根的浓度(mmol #L -1);[IC ]in :进水的无机碳浓度(mmol #L-1);K d ,K dc :产酸菌,产甲烷菌的衰减常数(d -1);K i ,K ic :挥发酸对产酸菌、产甲烷菌的抑制系数(gCOD #L -1);K s ,K sc :葡萄糖降解、挥发性脂肪酸降解的半速常数(gCOD #d -1);[N ]i n :进水中有机氮浓度(mmol #L-1);[NH 3]ef f ,[NH +4]eff :出水中游离氨、氨根离子的浓度(mmol #L -1);P CO 2,P CH 4,P H 2,P H 2S :反应器气相中CO 2,C H 4,H 2,H 2S 的气体分压(atm,1atm=1101325@105Pa);P 总:气相的总压力;p H :反应器内部pH 值;pK a :有机酸的电离常数;pK C1,pK C2:碳酸的两级电离常数;pK N:氨的电离常数;Q:反应器进水量(L#d-1)Q g:沼气产量(L#d-1);r:EGSB反应器的回流比;R:理想气体常数;r Ci:某组分i的反应速率(g#d-1);r S:葡萄糖的降解速率(gCOD#d-1);r VF A:VFA的反应速率(gCOD#d-1);r X:产酸菌的增殖速率(gVSS#d-1);r Xc:产甲烷菌的增殖速率(gVSS#d-1);S,S in:出水、进水中的葡萄糖浓度(mgCOD# L-1);[SO2-4]in:进水中的硫酸根浓度(mmol#L-1);T:反应器中的温度(K);[TNH3]in:进水中总氨氮浓度(mmol#L-1);[TCO2]in,[TCO2]eff:进水、出水中总无机碳浓度(mmol#L-1); L,L c:产酸菌、产甲烷菌的比增值速率(d-1); L m,L mc:产酸菌、产甲烷菌的最大比增值速率(d-1);V:反应器有效体积(L);V C H4:甲烷的生成速率(L#d-1);V CO2:CO2的生成速率(L#d-1);V FA:挥发性脂肪酸的质量浓度(gC OD#L-1); [VF A]:出水挥发性脂肪酸的摩尔浓度(m mol# L-1);V SS:污泥浓度(g#L-1);[TS]in,[TS]eff:进水、出水中总硫化物的浓度(mmol#L-1);[SO2-4]in:进水硫酸根浓度(mmol#L-1);X,X c:反应器内产酸菌、产甲烷菌的质量浓度(gVSS#L-1);X e,X ce:从反应器流失出的产酸菌、产甲烷菌的质量浓度(gVSS#L-1);Y,Y c:产酸菌、产甲烷菌的产率系数(gVSS# gCOD-1);HRT:水力停留时间(d);H c:污泥停留时间(d);E:VSS的流失率在厌氧生物处理领域,数学模型可以对反应器在不同工况下的运行性能进行模拟和预测,为工艺设计、运行以及过程控制提供理论依据和指导。
餐厨垃圾厌氧发酵产沼气潜力及其动力学研究_夏嵩
条较好的处理途径[2]。
统 （AMPTS） 对餐厨垃圾进行物料生化产甲烷潜力
温度是影响厌氧发酵过程的重要因素。有机物 测试 （BMP），对中温 （37 益） 和常温 （25 益） 下
厌氧发酵生物降解过程受温度波动的影响很大。从 的产气性能及降解特性进行测定和模拟分析，为餐
反应动力学角度看，温度主要影响最大比基质去除 厨垃圾实际应用于沼气生产提供理论依据。
总固体 （TS） 和挥发性固体 （VS） 通过重量法 测定，pH 值采用上海雷磁 PHS-3C 型 pH 计测定， 总碳 （TC） 和总氮 （TN） 通过元素分析仪测定。采 用 Origin 8.5 软件进行数据处理及动力学分析。
2 结果与讨论
2.1 产气量比较 不同温度下餐厨垃圾发酵日甲烷产量如图 1 所
参数，中温发酵的发酵周期为 24 d，明显短于常温
1 000
发酵。周期缩短有利于降低工程的建造和运行成本。
0 0 5 10 15 20 25 30
中温条件下物料的 TS 和 VS 去除率分别为 76.9%和 85.1%，都高于常温条件。这与它们相应的累积甲烷
/d
产量保持一致。实验结束后的 pH 值两者相差不大，
从产气周期看，中温条件 24 d 产气结束，常温 30 d 还在产气。因此，对中温产气周期内的甲烷产 量进行模拟分析比较合理。如图 3 所示，采用以上 动力学模型对数据进行拟合，以-ln(1- / 0)对 作 图进行线性拟合，即可得反应速率常数及其他发酵 动力学模型参数。
厌氧消化1号模型_ADM1_的发展及其应用_谭艳忠
污水处理数学模型结合, 主要考虑的是与现有标准, 特别是活性污泥模型( ASM ) 相结合; 二是在分布参 数模型中的应用, 主要是进行理论分析。 2. 1 与其他污水处理数学模型结合的应用
虽然 ADM 1 提供了其与 ASM 相结合形成通用
在一个完全产甲烷的系统中, 硝酸盐还原对碳和 电子的流向、微生物竞争和抑制以及气体组分都会产 生显著的影响。但这些反应过于复杂, 没有包括在 ADM1 中。为了说明硝酸盐还原对发酵和产甲烷过 程的影响, T U G TA S 等[ 4] 提出了包含硝酸盐还原的 扩展模型。该扩展模型对复杂有机底物和衰减微生 物的分解速率和水解速率进行了修正, 并且假设在没 有NO-3 时, 有几种反硝化菌能利用发酵进行生长。该 扩展模型详细分析了氮氧化物中间产物的抑制作用 对发酵、产甲烷和反硝化 3 者之间相互作用的影响, 并且说明上述过程之间的相互作用仅仅依靠化学计 量学和动力学进行分析是不够的, 因为氮氧化物中间 产物的抑制作用在整个动力学过程中影响很大。 1. 3 包含产气及其释放的扩展
关键词 厌氧消化 数学模型 A DM 1application of Anaerobic Digestion Model No. 1( ADM1) T an Yanz hong 1, Zhang Bing 2 , Zhou X uef ei1 . ( 1. K ey L abor ato ry of Y angtz e W ater Env ir onment of M inistr y of E ducatio n, T ongj i Univ er sity , Shanghai 200092; 2. School of M unicip al & Envir onmental E ngineer ing , H ar bin I nstitute of T echno logy , H ar bin H eilong j iang 150090)
番茄废物半连续式厌氧消化试验及动力学模型研究
HR T, OLR, ym and k could be described on the basis of a mass balance in a first order kinetics .
In the p resent study, the
values for ym and k were obtained as 0. 61 L ・g
Study on K in etic M odel of Sem i2con ti n uous Anaerob ic D igestion Trea tin g Toma to W a ste / L I La i2q in g, L I X iu2 ji n , ZHENG M in g 2x ia, L V 2 Chen / ( D epartm en t of Env ironm en ta l Sc ience and Technology, Be iji n g Un iversity of Chem ica l Technology, Be iji n g 100029, Ch ina) Abstract: Anaerobic digestion of vegetable waste from tomato p rocessing was conducted in sem i2continuous mode at 35 ℃ and kinetic model was established. A long with the increase of organic loading rate ( OLR ) from 1. 0 ～3. 0 g・L
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4 1 系统动力学的建模理论
中国沼气 China B iogas 2009 , 27( 2) 为若干模块, 并在模块内及模块间建立对应的反馈 环路 , 从而实现模型结构的优化。王凯军等利用分 块建模的方法构建了以葡萄糖为进水基质的厌氧反 应器的 SD 模型 , 结果表明, 采用系统动力学的分块 建模方法有利于模型的简化与升级 , 同时可以实现 对不同模块采用不同的计算步长 , 从而有效的减少 模型的计算量 , 提升模型的计算速度 2 系统动力学模型的计算原理 系统论是整体论与还原论的结合。利用系统动 力学方法 , 将变量间的各种复杂关系转换为输入输 出关系, 可简便的 实现不同模拟 方法的有效契合。 若变量间关系明确 , 能够以微分方程的形式及结构 表达 , 可直接将其转化为 DYNAMO 可以识别的语言 序列 ; 若变量间关系尚未明确或过于复杂, 很难用微 分方程直接表达, 可利用黑箱方法进行描述 ; 若变量 间存在明显的非线性关系, 可以利用灰箱表函数方 法描述。 以连续流反应器中复杂物料的分解过程为例 , 用传统结构模型的方式表示如下: dP c P c0 P c = - - K d is # P c dt H H ( 1) , 正号表示信息链
中国沼气 China B iogas 2009 , 27( 2)
3
厌氧消化过程系统动力学模型构建方法研究
阎
( 1. 北京市环 境保护科学研究院 , 北京 摘
中 , 王凯军
1
2
100037 ; 2 . 清华大学环境科学与工程系 , 北京
100084)
要 : 厌氧消化过程具有 非线性、 超复杂、 多反馈等诸多特点 , 传统数学模拟方式存在诸 多不足与缺陷 , 尤其在模
[ 12]
5
整的幅度也相应增大 , 误差减小 , 则调整幅度变小 , 当v S< N 时, 自调节系统自动停止作用。 实际模拟过程中, 将测定出的指标持续输入模 型中 , 即可实现相应参数的自调节过程。此外, 若模 拟前已经获得了部分试验数据 , 也可以利用参数自 调节模块作为寻找参数的一种手段 , 从而降低对多 参数系统进行建模的难度。
收稿日期 :
2008-11 -25 中 ( 1981- ) , 男 , 助理工程师 , 主要研究方向为污水处理数学模拟 , E - m a i:l yanzh ong16 @ 126 . com
项目来源 : 国家 863 计划 / 水污染控制技术与治理工程 0重大专项 ( 2002AA 601990) 作者简介 : 阎
[ 9]
。
两端变量的变化同向 , 即二者同时增大或减小 , 负号 表示两端变量的变化异向 , 即一端变量增大 ( 或减 小 ) 导致另一端变量减小 ( 或增大 )。定量模型以思 维模型为基础, 将系统涉及到的所有变量依其特性 划分为状态变量、 速率变量、 辅助变量以及表函数等 四种形式, 并利用系统动力学软件 DYNAMO 进行建 模。图 1( a) 表示由 4 个变量组成的系统的思维模 型 , 图 1( b)即该思维模型对应的数学模型。
近年来 , 随着人们对厌氧消化反应过程认识的 深入及计算技术的进步 , 厌氧反应数学模型的研究 不断取得新进展。到目前为止, 厌氧消化数学模型 逐渐分化为两种主要类型 : 白箱结构模型与黑箱功 能模型。白箱结构模 型以 Andrew s模型、 ADM 1 为 [ 1, 2] 主要代表 , 其构建要求对模 拟过程的机理有充 分的了解, 在此基础上利用微分方程分别描述所有 过程, 并最终加以综合 ; 黑箱功能模型以人工神经网 络、 专家系统为主要代表 , 其构建不要求对机理 有深入认识 , 仅需在模拟前确定模型结构 , 并通过训 练过程不断调整 , 最终促使模拟结果不断趋近于实 际测试结果。 研究表明, 无论白箱模型或黑箱模型 , 均可以对 [ 5, 6] 特定反应器实现较好的模拟效果 。但二者也存
图 2 分解过程白箱及 黑箱系统动力学模型示意
中国沼气 China B iogas 2009 , 27( 2) 若利用系统动力学模型黑箱方式对该过程进行 描述, 可建立多元线性回归方程如公式 2 , 其中, X 1, X 2 ,, X k 是模型的输入, Y 是模型的输出 , B0, B1 , B k 为参数。 Y= B 0 + B 1#X1 + B 2X 2 + , B kX k ( 2) 分别定义反应器运行时间 T 为 X 1, 水力停留时 间 H为 X 2, 进水浓度 CH 0 为 X 3, 复杂物料浓度为 Y, 将模型的 n 对训练值输入到公式中, 便形成了 n 个 四元一次方程, 将方程求和并分别对 B0, B 1 ,B k 求 导 , 导数为零 (即误差最小 ) 的 B 0, B 1,B k 即所需的 参数值。将参数值分别输入 DYNAMO 中 , 便构建了 系统动力学中对复杂物料降解速率黑箱多元线性回 归模型 ( 图 2 b)。 除了以上两种方式外 , 也可以采用系统动力学 中特有的灰箱表函数方法对微生物反应过程进行描 述
式中 , P c 为反应器中复杂物料的浓度; P c0 为反 应器进水复杂物料的浓度; H为水力停留时间 ; K d is 为分解常数。 从式中可以看出, 影响反应器内复杂物料浓度 的主要有三个因素 , 其中进水复杂物料的 量 P c0 /H
图 1 SD 模型结构示意
造成反应器复 杂物 料浓度 上升 , 随出 水流 出的 量 P c /H及分解消耗的 部分 K d is # P C 造成反 应器内复 杂物料浓度下降。分析表明, 该反应器中对于复杂 物料浓度的输入为 P c0 /H , 输出为 K d is # P C + P c /H , 据此可以得到系统动力学模型中对复杂物料浓度的 白箱方式描述 ( 图 2 a) :
[ 3, 4]
在一定的缺陷与不足, 如白箱模型的结构复杂, 模拟 结果过于依赖初始参数选择的准确性 , 且很难对未 知过程进行模拟; 黑箱模型存在说明性不强、 扩展性 较差、 难以利用已有研究成果等。需要特别指出的 是, 随着厌氧微生物学的研究不断深入 , 结构模型可 能产生难以避免的 / 蝴蝶效应 0, 即微小扰动下结果 准确性的大幅降低 , 而随着厌氧机理的逐渐深入与 完善 , 黑箱模型的发展及其必要性将逐渐趋于减弱。 基于以上原因 , 王凯军等提出采用系统动力学 [ 7] 方法 ( SD )构建厌氧消化反应过程的数学模型 , 并 初步构建了以葡萄糖为进水基质的厌氧反应器系统 动力学模型。本文参考厌氧消化领域的最新研究进 展, 结合系统动力学的特点与优势 , 构建相对完备的 厌氧消化反应过程 SD 模型。
型的进化过程中存在较大的局限 性。针对 如上问题 , 研究 引入系 统动力 学 ( SD ) 理论 , 采用 SD 建模 方法构 建了厌 氧消化过程的数学模型 。本文详 细介绍了厌氧消化过程系统动力学分块混箱模型 ( ABMM ) 的构建 理论 , 步骤及方 法 , 并利用实验室规模 EG SB 反应 器进行了验证。研究结果表明 , 基于 SD 方法建立 的厌氧消化 过程数学 模型具有 模型结构简单、 信息再现性强、 易 于理解、 方法融合性强等系列优势。在给定条件下 可以实现相 对较为理 想的模拟 效果。 关键词 : 系统动力学 ; 厌氧系统 ; 表函数 ; 分块建模 ; 分块混箱 中图分类号 : X 703 ; S216. 4 文献标 识码 : A 文章编号 : 1000- 1166( 2009) 02- 0003- 06
S tudy on Syste m s Dynam ic M od el of Anaerob ic D igestion P rocess / YAN Zhon g1 , W ANG K ai jun2 / ( 1. B eijing M un ic ipal R esearch Institu te of Env ironm en tal Protec tion, B eij ing 100037, Ch ina ; 2 . Depar t m ent of Environm en tal Sc ience and Engineering , T singhua Un iversity, Be ijin g 100084, Ch ina) Abstrac t : A naerob ic d igestion syste m is a m ulti variables , strong co rre lative , strong non - linear and ex tre m e comp licated syste m. T raditiona lm ode ling me thods have som e defic ienc ies . A ccord ing to the prob le m s before m entioned, a syste m dy na m ics ( SD ) is put for w ard to construct the m ode l o f anaerob ic dig estion syste m. T his paper in troduced the theory , model ing procedure , and m ethod of the sy stem dyna m ics, and validated the resu lts by a lab-scale EGSB reactor . R esults show that the mode l constructed by syste m dyna m ics have m any advantages, such as si m plic ity o f model s ' construction, better reappearance o f the infor m a tion , easier fo r understand ing , co m bination o f d ifferen t m ethods , and so on. On g iven condition, this mode l can g ive a we ll s i m u la tion resu lt . K ey word s : system dynam ics ; anaerob ic syste m; table function; b locking mode ling ; b locking mu lti box m ode l