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Estimación de la producción de microalgas en fotobiorreactores industriales

  • Delgado, Emma [1] ; Rodríguez Miranda, Enrique [2] ; Baños, Alfonso [3] ; Barreiro, Antonio [1] ; Moreno Úbeda, José Carlos [2] ; Guzmán, José Luis [2]
    1. [1] Universidade de Vigo

      Universidade de Vigo

      Vigo, España

    2. [2] Universidad de Almería

      Universidad de Almería

      Almería, España

    3. [3] Universidad de Murcia

      Universidad de Murcia

      Murcia, España

  • Localización: XLIV Jornadas de Automática: libro de actas: Universidad de Zaragoza, Escuela de Ingeniería y Arquitectura, 6, 7 y 8 de septiembre de 2023, Zaragoza / coord. por José Manuel Andújar Márquez Árbol académico, Ramón Costa Castelló Árbol académico, Alejandro R. Mosteo, Vanesa Loureiro-Vázquez, Elisabet Estévez Estévez Árbol académico, David Muñoz de la Peña Sequedo Árbol académico, Carlos Vilas Fernández Árbol académico, Luis Enrique Montano Gella Árbol académico, Pedro Jesús Cabrera Santana, Raúl Marín Árbol académico, Eduardo Rocón de Lima Árbol académico, Manuel Gil Ortega Linares Árbol académico, Óscar Reinoso García Árbol académico, Luis Payá Castelló Árbol académico, 2023, ISBN 9788497498609, págs. 295-299
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Estimation of microalgae production in industrial photobioreactors
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Los reactores de microalgas proporcionan una alternativa eficiente y limpia para la producción de biogas, biofuel, productos nutricionales y cosm´eticos, etc. El principal objetivo de control en estos sistemas es la optimización de la productividad, por lo que resulta crucial la monitorización de la concentración de biomasa en el reactor para determinarla en tiempo real. Pese a ello, no existen en el mercado soluciones suficientemente robustas, en especial para los reactores abiertos a escala industrial. En este trabajo se presentan unos primeros resultados en el desarrollo de un nuevo estimador de biomasa en línea, basado en un observador muy robusto, el de modos deslizantes, combinado con un modelo dinámico no lineal y variante en el tiempo dotado de un número mínimo de estados, que permiten capturar los aspectos esenciales del proceso de producción de microalgas. El observador se ha testado con un modelo completo del reactor y las simulaciones muestran resultados prometedores en términos de precisión y robustez.

    • English

      Microalgae reactors provide an efficient and clean alternative for production of biogas, biofuel, nutritional and cosmetic products, etc. The main control objective in these systems is the optimization of productivity. For this reason, it is crucial monitoring the biomass concentration in the reactor and so to determine the productivity in real time. Despite this, there are no sufficiently robust solutions on the market, especially for open reactors on an industrial scale. This paper presents the first results in the development of a new online biomass estimator, based on a very robust observer, the sliding modes observer , combined with a nonlinear and time-varying dynamic model endowed with a minimum number of states, which allow capturing the essential aspects of the microalgae production process. This soft-sensor has been tested with a complete model of the reactor and the simulations show promising results in terms of accuracy and robustness.


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