Der Abbau von Substrat zu Biogas in Biogasanlagen erfolgt prinzipiell über eine Kette von vier Stoffwechselschritten: Hydrolyse, Acidogenese, Acetogenese, Methanogenese.
In der durch die extrazellulären Enzyme acidogener Bakterien katalysierten Hydrolyse werden polymere Substrate zu Monomeren umgesetzt. Diese Monomere werden dann von Acidogenen weiter zu organischen Säuren verstoffwechselt. Dabei entsteht molekularer Wasserstoff. Die organischen Säuren wie z.B. Butyrat, Valeriat und Propionat werden in der anschließenden Acetogenese weiter zu Acetat, Wasserstoff und Kohlendioxid umgesetzt und diese, in der Methanogenese, schließlich zu Biogas.
Die beschriebe Abbaukette ist ein hochkomplexes, nicht lineares, gekoppeltes System, dessen stabiles Verhalten nach vorherrschender wissenschaftlicher Meinung hauptsächlich von der Substratzusammensetzung, dem pH-Wert und dem Wasserstoffpartialdruck abhängt.
Einfach zu messende Größen wie der pH-Wert, oder die Konzentrationen von Ammoniak und Schwefelwasserstoff lassen allerdings eine erhebliche Störung leider erst dann erkennen, wenn diese bereits sehr weit fortgeschritten ist.
Ziel des Projektes ist die Identifikation aussagekräftiger, frühzeitiger Indikatoren, die zur Erkennung von sich ergebenden Störungen und der sich daraus ergebenden Prozessregelung, aber auch zur Prozessoptimierung führen. Dazu ist es unter anderem nötig ein mathematisches Modell des Abbauprozesses zu erstellen, welches z.B. auf einen Substratwechsel reagieren kann. Weit verbreitete Modelle, wie das ADM1, sind für diese Zwecke eher ungeeignet, da sie auf einen Substratwechsel und die sich daraus einstellende Veränderung der Gewichtung der Abbauwege nicht reagieren können.
Hier an der HSU werden, unter enger Zusammenarbeit mit den Projektpartnern, verschiedene Herangehensweisen untersucht, die Populationsdynamik in das Modell einzubringen. Die entstandenen Modelle werden anhand von Labor- und Realversuchen validiert.
Das Projekt MOST ist ein Verbundprojekt der Hochschule Hamm-Lippstadt, des Fraunhofer-Instituts für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik, der Helmut-Schmidt-Universität und des CiS Forschungsinstituts für Mikrosensorik und Photovoltaik GmbH.
Kontakt : Michael Dudzinski
Letzte Änderung: 3. November 2017