НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА БИОГАЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ БИОГАЗОВОЙ УСТАНОВКИ Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

ЭНЕРГИЯ БИОМАССЫ

ENERGY OF BIOMASS

Статья поступила в редакцию 21.02.13. Ред. рег. № 1552 The article has entered in publishing office 21.02.13. Ed. reg. No. 1552

УДК 620.953

НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА БИОГАЗА ДЛЯ ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ БИОГАЗОВОЙ УСТАНОВКИ

Г.Н. Забарный, В.Н. Лесничий, Г.А. Четверик

Институт возобновляемой энергетики НАНУ 02094 Украина, Киев, ул. Красногвардейская, д. 20А Тел./факс: +38044 206-28-09, e-mail: renewable@ukr.net, http://www.ive.org.ua

Заключение совета рецензентов 28.02.13 Заключение совета экспертов 04.03.13 Принято к публикации 11.03.13

В статье рассмотрен вопрос об оценке продуктивности биогазовой установки с помощью нечеткого моделирования. Ключевые слова: производительность биогазовой установки, нечеткое моделирование.

FUZZY MODEL OF BIOGAS PRODUCTION TO ESTIMATE PRODUCTIVITY OF BIOGAS PLANT

G. Zabarny, V. Lesnitschiy, H. Chetveryk

Institute of Renewable Energy of NASU, 20A Krasnogvardeyskaya St., Kiev, 20294, Ukraine Tel/fax +38044 206-28-09, e-mail: renewable@ukr.net, http://www.ive.org.ua

Referred 28.02.13 Expertise 04.03.13 Accepted 11.03.13

The paper considers an issue related to estimation of biogas plant productivity using fuzzy modelling. Keywords: productivity of the biogas plant, fuzzy modelling.

Сведения об авторе: заведующий отделом возобновляемых органических энергоносителей Института возобновляемой энергетики НАН Украины, доктор технических наук, старший научный сотрудник

Образование: Киевский национальный университет имени Тараса Шевченко по специальности «геолог-гидрогеолог» (1971 г.)

Основной круг научных интересов: разработка технологий и оборудования для преобразования энергии биомассы в тепловую и электрическую энергии, оценка запасов и разработки геотермальных месторождений Публикации: 100 научных работ, в том числе 36 монографий.

Сведения об авторе: старший научный сотрудник отдела возобновляемых органических энергоносителей Института возобновляемой энергетики НАН Украины, кандидат технических наук.

Образование: Национальный Университет имени Тараса Шевченко по специальности «геолог-гидрогеолог» (1971 г.). В 1989 г. защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук по теме: «Особенности гидрохимии поровых растворов в условиях орошения (на примере юга Украины)». Основной круг научных интересов: биоэнергетика. Публикации: 101 научная работа, в том числе 7 патентов.

Сведения об авторе: научный сотрудник отдела возобновляемых органических энергоносителей Института возобновляемой энергетики НАН Украины Образование: Национальный Университет имени Тараса Шевченко по специальности «математика» (1997 г.)

Основной круг научных интересов: возобновляемые источники энергии Публикации: 23 научные работы

Геннадий Александрович Четверик

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 03 (121) 2013 102 © Scientific Technical Centre «TATA», 2013

Георгий Николаевич Забарный

Валентин Николаевич Лесничий

Одним из путей сокращения зависимости от импорта энергоносителей является внедрение энергогенерирующих биогазовых установок в топливно-энергетический комплекс Украины. Эти установки сегодня широко используются для получения биогаза из различных видов сырья: органических отходов животного и растительного происхождения, биологической составляющей твердых бытовых отходов, ила сточных вод, промышленных биологических отходов, отходов лесного хозяйства и деревообрабатывающей промышленности [1]. Промышленные технологии производства биогаза уже разработаны и внедрены в ряде стран мира (Германия, Дания, США, Канада, Китай и другие) и в Украине.

Постановка задачи

Под производительностью биогазовой установки понимаем объем биогаза (м3), который получаем из 1 кг сырья за 1 день. То есть, если полностью сбраживается масса сырья Ус кг за т суток с образованием объема У6 м3 биогаза, тогда

производительность биогазовой установки У определяется по следующей зависимости:

Y = V6 м3

Vc• т'кг• сут

(1)

температура субстрата составляет 40°С (±2°С), термофильный - температура субстрата составляет 53°С (±1°С).

Рассмотрим эксперимент с брожением навоза свиней в лабораторной установке, схема которой приведена в работе [3]. Емкость биореактора составляет 4 л. В качестве сырья используется навоз свиней из свинофермы, размещенной в с. Огрэ (Латвия).

В таблице 1 приведены результаты замеров выхода биогаза при различных значениях температуры в биореакторе.

Таблица 1

Результаты замеров выхода биогаза

Table 1

Results of measurements of biogas rate

Температура, 0С 28 32 34 36

Выход биогаза, л/кг-сут 9,173 16,112 20,217 16,49

Отметим, что производительность биогазовой установки зависит от технологических параметров, к которым отнесены: время брожения субстрата, стабильность температурного режима в биореакторе, качество перемешивания субстрата, содержание метаногенной микрофлоры в биореакторе, суточная доза загрузки биореактора, отношение углерода к азоту в сырье, влажность сырья, гранулометрический состав сырья, количество жирных кислот в субстрате, водородный показатель среды в биореакторе [2, 3, 4]. Узкий диапазон границ этих параметров характерен для большинства биотехнологических процессов, в том числе и для процесса производства биогаза. Как показано в работах [2, 5, 6], при небольших изменениях значений технологических параметров существенно изменяется производительность биогазовой установки, что говорит о неустойчивости процесса производства биогаза.

Доминирующим фактором, который влияет на процес метанового анаэробного брожения органических веществ, является температура в биореакторе. В работе [3] приведены допустимые значения температур, при которых процесс метанового анаэробного брожения проходит оптимально: мезофильный - температура субстрата составляет 33°С (±3°С), термотолерантный -

Очевидно, что оптимальная температура для этого опыта составляет 340С. Как видим, изменение температуры всего на 20С от оптимального значения приводит к снижению выхода биогаза на 20%.

Следовательно, актуальным является вопрос о методах определения оптимальных значений технологических параметров. Одним из таких методов является нечеткий метод, который, в основном, используется для моделирования сложных систем с неполной информацией о факторах, которые оказывают влияние на систему (в этом случае невозможно применить известные аналитические методы оптимизации). Нечеткое моделирование применяется для оптимизации работы тонометров, стиральных машин, автоматического регулирования мощности котлов, работающих на пеллетах. Этот метод позволит найти оптимальные значения технологических параметров процесса производства биогаза. Следует отметить, что перед решением оптимальной задачи для технологических параметров необходимо оценить значение производительности биогазовой установки для фиксированных значений технологических параметров.

Таким образом, целью настоящих исследований является разработка нечеткой модели процесса производства биогаза для оценки

производительности биогазовой установки. Отметим, что нечеткое моделирование состоит из: определения дерева логического вывода; фаззификации терминальных вершин дерева; правил перехода между вершинами дерева различного уровня; дефаззификации корня дерева. Перейдем к разработке нечеткой модели процесса производства биогаза. Для этого используем результаты работ [7, 8, 9, 10, 11]. Рассмотрим подробно нечеткое моделирование процесса производства биогаза и

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 03 (121) 2013 © Научно-технический центр «TATA», 2013

оценим производительность биогазовой установки в с. Великая Крупель (Украина) с помощью нечеткого метода.

Дерево логического вывода

Дерево логического вывода для процесса производства биогаза это граф, который отображает классификацию факторов, влияющих на его выход. Классифицировать факторы задачи нечеткого моделирования - значит определить связь между входящими параметрами и их иерархию влияния на входящий параметр. Как отмечалось выше, существует десять факторов, которые существенно влияют на производительность биогазовой установки для процесса производства биогаза. Поэтому дерево логического вывода для этого процесса состоит из десяти терминальних вершин и корня (рис. 1).

Терминальные вершины дерева являются технологическими параметрами процесса производства биогаза, а корень дерева - это производительность биогазовой установки. Таким образом, высота дерева равняется 1, размер дерева

равняется 11, все терминальные вершины дерева являются узлами первого уровня.

Как и для известных аналитических методов оптимизации систем, так и для этого метода необходимо определить универсальное множество для каждого технологического параметра. В работах [2, 3, 5] получены результаты относительно влияния технологических параметров на производительность биогазовых установок и значения технологических параметров, при которых процесс производства биогаза проходит более оптимально. Это множество значений возьмем за универсальное множество технологических параметров (табл. 2).

Рис. 1. Дерево логического вывода Fig. 1. Tree of logical conclusion

Технологические параметры процесса производства биогаза Technological parameters of biogas production

Таблица 2 Table 2

Параметры Переменные Универсальное множество

Отношение углерода к азоту Xl от 5 до 13

Влажность сырья, % X2 от 80 до 98

Гранулометрический состав, мм X3 от 2 до 30

Количество жирных кислот, мг/л X4 от 600 до 1500

Водородный показатель X5 от 6,5 до 8,5

Время брожения субстрата, сут X6 от 5 до 15

Стабильность теплового режима, 0С X7 от 38 до 42

Качество перемешивания субстрата X8 от 0 до 1*

Метаногенная микрофлора, клеток/г X9 от 0,1Т010 до 4Т010

Доза загрузки биореактора, % X10 от 6 до 20

*для качества перемешивания субстрата в биореакторе значение "0" из его универсального множества соответствует случаю, когда перемешивание в биореакторе отсутствует, а значение "1" соответствует так называемому "идеальному" перемешиванию субстрата. Следует отметить, что при "идеальном" перемешивании субстрата концентрации всех видов популяций микроорганизмов и всех типов субстратов, а также продуктов метаболизма одинаковы в области биореактора, где происходит брожение.

Фаззификация терминальных вершин дерева

Фаззификация - это определение множества термов для каждой терминальной вершины дерева и функций принадлежности для всех термов. Если универсальное множество для технологического параметра является множеством "четких" значений, тогда множество термов для технологического параметра есть множество "нечетких" значений. Обычно количество термов для терминальных вершин составляет от двух до пяти. Количество термов для терминальной вершины определяется тем, на сколько областей "условно" можно разделить универсальное множество соответственного

технологического параметра относительно его влияния на выход биогаза. Областью определения функций принадлежности каждого терма терминальной вершины дерева является его универсальное множество, а областью значений -отрезок от 0 до 1 (см. рис. 2). Следует отметить, что значения из этого отрезка это вероятность события, что определенное значение из универсального множества принадлежит терму. В работе [8] приведены множества термов для технологических параметров процесса производства биогаза (табл. 3) и аналитические зависимости для их функций принадлежности (рис. 2).

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 03 (121) 2013

© Scientific Technical Centre «TATA», 2013

Таблица 3

Терм-множества технологических параметров

Table 3

Term-set of technological parameters

Переменная Терм-множества и их оценки

xi «очень низкое» (1), «низкое» (2), «среднее» (3), «высокое» (4), «очень высокое» (5)

x2 «низкая» (1), «средняя» (3), «высокая» (5)

x3 «измельчено» (5), «не измельчено» (1)

x4 «мало» (5), «много» (1)

x5 «низкий» (1), «средний» (5), «высокий» (3)

x6 «низкое» (1), «среднее» (3), «высокое» (5)

xv «низкое» (1), «среднее» (5), «высокое» (3)

xs «без перемешивания» (1), «достаточное» (3), «идеальное» (5)

x9 «низкая» (1), «средняя» (3), «высокая» (5)

xl0 «низкая» (1), «средняя» (5), «высокая» (3)

всех возможных нечетких значении технологических параметров ставится в соответсвие нечеткое значение выхода биогаза. ТакоИ метод перехода к корню дерева называется методом Мамдани [10]. В случае отсутствия базы знаний, возможно использование метода Сугено [10]. Для этого метода каждому нечеткому значению терминальной вершины дерева ставится в соответствие его оценка (которая определяется по пятибальной шкале, см. табл. 4).

Таблица 4

Технологические параметры процесса производства биогаза

Table 4

Technological parameters of biogas production

Переменная Четкое Нечеткое Оценка

значения значения

XI 7 «низкое» 2

x2 85 % «низкая» l

x3 б мм «измельчено» 5

x4 l200 мг/л «много» l

x5 7,l «средний» 5

x6 l0 дней «среднее» 3

xv 39 0С «средняя» 5

xs 0,5 «достаточное» 3

x9 2-ю10 клеток/г «средняя» 3

xl0 l0 % «средняя» 5

Рис. 2. Функции принадлежности термов терминальных

вершин дерева Fig. 2. Membership function for terms of tree terminal top

Следующим этапом нечеткого моделирования является переход от нечетких значений терминальных вершин дерева к нечеткому значению корня дерева. Классический метод перехода осуществляется с помощью базы знаний, которая формируется на основании экспериментов для процесса. База знаний представляет собой набор правил, которые записаны следующим образом: для

Фаззификация корня дерева

Увеличим количество термов для корня дерева по сравнению с множеством терминальных вершин до семи. Используем следующее множество термов для корня дерева: {«очень низкое» (1), «низкое» (2), «ниже среднего» (3), «среднее» (4), «выше среднего» (5), «высокое» (6), «очень высокое» (7)}. В качестве функций принадлежности для термов корня дерева возьмем нормальное распределение Гаусса [10]:

1с (х) = exp[-(X^ )2], с = 1,2,3,4,5,6,7,5 = 0,5,x e[l;7],

(2)

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 03 (121) 2013 © Научно-технический центр «TATA», 2013

Правило перехода от терминальных вершин дерева к его корню

На рис. 3 показаны функции принадлежности для термов корня дерева, полученные с помощью зависимости (2).

0,5 1 1,5

г,5

3,5

4.5 5 5.5 С 6.5 X

Рис. 3. Функция принадлежности для корня дерева Fig. 3. Membership function of tree root

Возьмем фактические значения технологических параметров для биогазовой установки в с. Великая Крупель (см. табл. 4).

Для четких значений технологических параметров определим нечеткие значения соответсвующих лингвистических переменных с помощью функций принадлежности и сделаем им оценки. Определим оценку для параметра Y, как среднее арифметическое (учтен поправочный коэффициент, поскольку количество термов увеличилось до семи) от оценок всех технологических параметров:

Y =

7 2 + 1 + 5 +1 + 5 + 3 + 5 + 3 + 3 + 5

5 10 .

= 4,62 « 5 ="выше среднего"

Следовательно, нечетким значением

производительности биогазовой установки будет значение "выше среднего".

Дефаззификация значения корня дерева

Дефаззификация означает получение четкого значения переменной, которое отвечает его нечеткому значению. Четкое значение корня дерева есть продуктивность биогазовой установки. Для перехода от нечеткого к четкому значению производительности биогазовой установки используем зависимость "центра масс (тяжести)" плоского многоугольника:

Y =

i=10

I х: '^с (х;) i=1 __

i=10

I Дс (х;) i=1 i

(3)

Минимальное и максимальное значения производительности биогазовой установки в с. Великая Крупель для массива проведенных опытов составляют сответственно

3 3

1 _ м 1 „ м

12-и 18-. Вычислим производитель-

т • сут т • сут ность биогазовой установки для исходных данных, приведенных в таблице 4 по зависимости (3):

Y = 12• 0 +13-0 +14• 0 +15• 0,2149 +16• 0,5612 +17• 0,0005 +18• 0 =15 72 м3

0,2149 + 0,5612 + 0,0005

т •сут

Следовательно, производительность биогазовой установки составляет 15,72 м3 биогаза за день из тонны сырья.

Выводы

Использован метод моделирования сложных систем с неполной информацией для процесса производства биогаза. Разработана нечеткая модель процесса производства биогаза для оценки производительности биогазовой установки, которая, в отличии от существующих аналитических моделей, позволяет выполнить оценку производительности биогазовой установки в условиях неполноты информации. Нечетким методом рассчитана производительность биогазовой установки в с. Великая Крупель, которая составляет 15,72 м3/(т-сут).

Список литературы

1. СОУ 40.21-37.560:2007 Бюгази для промислового i побутового використання. Вимоги та методи ощнювання.

2. Баадер В., Бренндерфер Е., Доне М. Биогаз. Теория и практика. М.: Колос. 1982. 148 с.

3. Дубровский В.С., Виестур. У.Э. Метановое сбраживание сельскохозяйственных отходов. Рига: Знание. 1988. 204 с.

4. Никитин Г.А. Метановое брожение в биотехнологии. К.: Выща школа. 1990. 208 с.

5. Семененко И. В. Проектирование биогазовых установок. Сумы: МакДен. 1996. 347 с.

6. Перлмуттер Д. Устойчивость химических реакторов. Л: Химия. 1976. 256 с.

7. Ротштейн А. И. Интеллектуальные технологии идентификации. [Электронный ресурс].

International Scientific Journal for Alternative Energy and Ecology № 03 (121) 2013

© Scientific Technical Centre «TATA», 2013

http ://www.matlab. exponenta.ru/fuzzy/logic/book5/ 8.5.php

8. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир. 1976. 166 с.

9. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь. 1982. 432 с.

10. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М. Прикладные нечеткие системы. М.: Мир. 1993. 368 с.

11. Емиличев В. А., Мельников О.И., Сарванов В.И. Лекции по теории графов. М.: Наука. Физматлит. 1990. 384 с.

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 03 (121) 2013 © Научно-технический центр «TATA», 2013