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11.3 RAS 建模

2 years ago

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2014 年,全球鱼类水产养殖达到 5000 万吨(粮农组织 2016 年)。 鉴于人口不断增长,对鱼蛋白质的需求日益增长。 水产养殖的可持续增长需要新的(生物)技术,如循环水产养殖系统(RAS)。 RAS 具有低耗水量(奥雷利亚娜 2014 年),并允许回收排泄物产品(Waller 等人,2015 年)。 RAS 通过多步骤水处理,例如颗粒分离、硝化(生物滤)、气体交换和温度控制,为鱼类提供了适当的生活条件。 溶解和颗粒排泄产品可转移到二级处理,如植物(Waller 等人,2015 年)或综合水产养殖系统中的藻类生产。 IAAC 系统是传统水产养殖系统的可持续替代方案,尤其是扩展到 RAS 方面有希望。 在 RAS 中,有必要循环过程水,这对 RAS 和藻类/植物系统的工艺技术具有特殊影响。 要结合 RAS 和藻类/植物系统,深入了解鱼类和水处理之间的相互作用是先决条件,可以从动态模型中得出。 鱼类的新陈代谢遵循日常模式,胃疏散率很好地表现为(Richie 等人,2004 年)。 颗粒分离、生物滤清和气体交换都采用同样的模式。 为了设计目的,应通过模拟模型研究 RAS 处理系统基本组件的特征。 这些模拟模型非常复杂。 RAS 的可用数值模型只能捕获复杂度的一小部分,并且只考虑具有相应机制的部分组件。 因此,在本章中,只介绍一个动态 RAS 模型的一小部分,即基于硝化的生物滤过。 将有毒氨转化为硝酸盐是 RAS 水处理过程中的一个核心过程。 在下文中,将展示鱼类氨排泄物质量平衡和氨转化为硝酸盐的动态模型,以及营养物质转移到水生生物系统的情况。 有了这一点,不仅可以设计 RAS,而且还可以根据有效参数将鱼类生产纳入审咨委系统。

11.3.1 RAS 中硝化生物滤过的动态模型

该模型被细分为欧洲鲈鱼的鱼类模型,分别为描述氨与时间相关排泄的模型和硝化模型(图 11.8)。 通过输入向量 u (Eq. 11.15) 将鱼类排泄模式引入模型,类似于 Wik 等人 (2009 年) 使用的方法。 鱼模型的复杂性被保持在较低的水平,以便能够解释其实现方法。 尽管如此,第 11.3.2 节对鱼类建模作了简短介绍。 描述 RAS 营养素流动的四个基本方面非常重要(Badiola 等人,2012 年):

  1. 流量 Q 是通过 RAS 每单位时间的总过程水流量,确定所有溶解物质和颗粒物质的质量传递,包括氨和硝酸盐。
  2. 鱼类输入氨到 RAS 工艺水中的排泄,并由基质 B 和载体 u (Eq. 11.15) 的乘积描述。
  3. 硝化向量 n(Eq. 11.15)描述了硝化过程中发生的氨转化为硝酸盐。
  4. 从 RAS 到连接的惠普系统的营养物质转移在 Vectoru(如下 11.15)中描述。 此处不考虑 RAS 工艺链的其他重要方面,如固体去除、溶解氧浓度和二氧化碳浓度。 这些建模的提示可以在本书的章节 3.1.1 和 3.2.2 中找到。

图片上图片-3

** 图 11.8** 带有鱼缸、水泵、硝化反应器和水转移到水培系统的 RAS 设置

11.3.2 鱼

科学文献中的多种模型预测不同水生物种的生长和饲料摄入量。 这些模型将生长描述为每天体重增加、增长百分比增长或基于指数增长模型的特定增长率。 模型通常适用于特定的生命阶段。 饲料消耗、生物量和性别正在影响模型产出以及温度、氧气水平和营养素浓度等环境条件(Lugert 等人,2014 年)。 需要仔细研究,以确定适用于特定应用的正确模型。 由处于不同生命阶段的几组鱼类组成的商业 RAS 需要建模,以将群组群纳入模型(图 8.6)(哈拉马奇和西蒙,2005 年)。 可利用 Lupatsch 和 Kissil 公布的算法 (1998 年) 估计欧洲鲈鱼的粪便质量流量.

在这里,流入过程水的净氮质量是根据饲料成分(蛋白质含量)、给定饲料量以及通过鱼生长(重量增加)保留在体内组织中的氮气量估算的。 该模型中不包括粪便氮损失,但假设排泄量分别为 0.25 和 0.75 的氮排泄量,排泄率将得到校正。 根据蛋白质含量和蛋白质的平均相对氮含量为 0.16,估计通过喂养鱼类的氮输入量。 据报道,鲈鱼组织的蛋白质含量约为 0.17 克蛋白质 gsup-1/sup 鲈鱼(Lupatsch 等人,2003 年)。 对于通过食用给定量的饲料增加体重的鱼类,氮排泄量(XSubn,排泄物/分,g)可以根据 Eq.(11.9)计算。 假设饲料(XUBED/子)含有 0.5 克蛋白质 gsup-1/sup 鱼。 进一步假定饲料转换率等于 1,即 1 克饲料消耗量导致体重增加 1 克(图 11.9):

$X {N,排泄物} = X {饲料} * 0.16 x 0.75 *(0.5-0.17)美元(11.9)

通过鱼丸排出的溶解氨遵循与胃疏散率(GER)类似的日常模式。 He 和 Wurtsbaugh (1993 年) 和 Richie 等人 (2004 年) 分别对冷水和温水鱼类进行了描述。 利用正弦函数可以很好地模拟排泄模式。 氨排泄量可以从 Eq. (11.10) 计算:

$X_ {nHX-N,排泄物} =X {N,排泄物} [克] *(罪(罪(2\ pi} {1440})+1)$ (11.10)

图片上图片-3

** 图 11.9** 假设 FCR 为 1 的食用 1000 克饲料的鱼的饲料成分和排泄产品的质量流量(桑基图)的表示

11.3.3

在文献中可以找到描述 RAS 具有不同复杂程度的各种模型。 可用于具体方面的非常复杂的模型,例如可溶性气体与碱性之间的相互作用(柯尔特 2013 年)或微生物群落的描述(Henze 等人,2002 年)。 桑切斯-罗梅罗等人(2016 年)、Pagand 等人(2000 年)、维克等人(2009 年)和威瑟利等人(1993 年)出版了关于 RAS 质量平衡的更实用模型。 所有模型都提供关于排泄物质量流动和/或营养物质流动的信息,依赖于过程链中的时间和位置。 这些模型为 RAS 和 HP 耦合的模拟提供了基础。 RAS 建模中最重要的溶解物质是总氨氮 (TAN)。 除 TAN 之外,还需要考虑化学(COD)和生物(BOD)的氧气需求量,总悬浮固体(TSS)和溶解氧浓度。 然而,科学文献中的不同符号使得有时难以阅读、将信息转换成模型并将其实施。 在下文中,将使用 Corominas 等人(2010 年)所建议的符号。 TAN 将被重写为 XsubnHX-N/Sub,硝酸氮将表示为 XSubNO3-N/Sub。

11.3.4 模型示例

下面描述的模型仅对图 11.8 中所示的 RAS 有效。 本章 [第 11.3 节](/社区/文章 /11-3-RAS 模型)讨论了 RAS 的其他可能的过程链。 对于物理系统的数学描述,作出了以下假设:

(a) 假定水密度是不变的。

(b) 假定罐体和反应堆混合良好。

(c) 储罐体和反应堆体积假定保持不变。

(d) 过程水流量总是大于零。

如德雷尔和霍华德 (2014) 在 Eq. (11.11) 中所描述的那样,假设一个混合良好的罐体和反应堆的质量平衡方程。 必须提到的是,由于过程水流速通常很高,因此在 RAS 计算中通常可以忽略扩散过程。 对于多罐 RAS,以下条件保持:

积累 = 流入-流出 + 一代-减少

$VI {\ 点 x} _I=Q {在} x_ {i, 在}-Q_ {出} x_ {我, 出} +x_ {我, 一代}-x_ {我, 红色} $ (11.1)

$j=\ 开始 {案例} n,和 i = 1\ i-1, & i\ ne1 \ 结束 {案例} $ (11.1)

在上述给定的方程 $n$ 中表示系统中的罐体数量,$ {\ dot x} i$ 是给定基质 x 的浓度变化,由 $V {i.} $ 给定的体积。 流入罐体或反应堆的过程水由 $Q {in} $ 表示。 $vi$ 是过程水流 $Q {in} $ 正在进入的组件的体积。 过程水流 $Q_ {in} $ 来自体积为 $V_j$ 的组件。

硝化生物过滤器中的 XSubN/Sub 转化为 XSubN/Sub 发生在硝化反应器生物载体上的表面区域 A [msup2/sup] 进行(Rusten,2006 年)。 硝化过程中可用的生物活性表面是通过将反应器体积与生物载体 ASUBS/Sub [msup2/sup msup-3/sup] 的体积特异性活性表面乘以计算的。 总生物活性表面是根据硝化反应堆的相对填充 Fsubbc/sub 计算的,通常为 0.6(详情见 Rusten 2006)。

A = 硝化剂/亚硝化剂/亚硫磺酸/亚硫磺酸/分 (11.2)

通过乘以比 TAN 转化率 (硝化) 率、NHX 次转化率/Sub [g mSup-1/sup] 计算得出的每日总 TAN 微生物转化微生物转化微亚/次 [g dsu-1/sup](硝化),与总活性表面积 A [msup2/sup] 相乘。 在不同类型的硝化生物过滤器中 TAN 转化值可在文献中找到。 对于移动床生物膜反应堆(MBBR),Rusten(2006 年)报告了数值。 这个速率适用于某些工艺条件,并假定细菌生物膜是在整个过程中完全发展。

$μ_ {毫米} = A^*NHX_ {转化率} $ (11.13)

转化为 NOSub3/subN 的 NHSubx/ 亚氮的总质量随后可以使用单体动力学计算 (Eq. 11.14). 为此,需要硝化反应器(MBBR)VSub2/Sub 的体积中的 NHSUB-N/ 亚浓度,即 XSub2/Sub [g 1SUP-1/SUP]。

$\ frac {d} {dt} X_ {NHX-N,2} =-\ mu {最大} (\ f2 {X_ {NHX-N,2}}} {k+x_ {NH_ {X-N,2}}}}})\ 分隔 1 {V2} $,并且 $ks= 最大} {\ _ {\ _ (11.4)

$\ frac {d} {dt} X_ {N0X-N,2} = +\ mu {最大} (\ f2 {X_ {NHX-N,2}}} {k+x_ {NH_ {X-N,2}}}}})\ 分隔 1 {V2} $,并且 $ks= 最大} {\ _ {\ _ {\ _ (11.4)

根据前景(11.9、11.10、11.11、11.12、11.13 和 11.14),以下状态空间模型(结合鱼类硝化)结果

[\ frac {dx (t)} {dt} = A^x+B^ U +N]

$X=\ 开始 {b矩阵} X_ {NH_ {x}-N,1}\ X_ {NH_ {x}-N,2}\ X_ {NO_ {3}-N,1}\ X_ {NO_ {3}-N,2}\ 末尾 {b矩阵} $ u=\ 开始 {b矩阵} X_ {文本 {排泄}}\ 0\ {Q_ {Exc}} ^ {*} X_ {nHX-N,\ 文本 {水培}}\ 0\ 结束 {bmatrix} $ $n=\ 开始 {bmatrix} 0\-\ fc {\ mu 最大} * [X] 2} {kS+ [X] 1 {V2}\ 0\ +\ 帧 {\ mu {最大} * [X] 2} {Ks+ [X] 2} *\ 分隔 1 {V2}\ 结束 {bmatrix} $

$A=\ 开始 {bmatrix}-\ 帧 {Q} {V1}-\ 帧 {问题} {Q {Exc}} {V1} 和\ 框架 {问题} {V1} &0\\ frac {V2} &-\ frac {问题} {V2} &0 Q} {V1}-\ 框架 {Q {Exc}} {V1} 和\ 帧 {Q} {V1}\\ 0&0 &\ 框架 {Q} {V2} &-\ 帧 {Q} {V1}\ 末尾 {bmatrix} $

$\ 次数 B =\ 开始 {bmatrix}\ 断开 1 {V1} &0 & 0\ 0 &\ 0 &\ 断开 1 {V2} &0\ 0 &\ 0 &\ 断开 1 {V1} {V1} {V_2}\ 结束 {bmatrix} $

(11.5)

** 示例 **

在此示例中,模拟了具有 V_ 反应器 = 1300 升和 V_ 坦克 = 6000 升的理论 RAS。

所有模拟测试的每日饲料输入量为 2000 克/天,含 500 克蛋白质/千克饲料(当量 11.8)。 假定每日 TAN 排泄量为正弦曲线(Eq. 11.9)。 生物载体 ASUBS/Sub 的活性表面为 300 [mSUP2/SUP-3/SUP],反应器的相对填充量为 0.6。 特定 TAN 转化率 NHx-亚转化率/子,为 1.2 [克 msup-2-/supd],生物膜应该完全开发(规格 11.11 和 11.12)。 在 MATLAB 模拟链接中实现了状态空间表示(Eq 11.14)。 该示例展示了质量流量对耦合体系中营养素浓度的重要性(图 11.10 和 11.11)。


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