Publication: Modeling of the effect of ammonia inhibition on anaerobic digestion
Abstract
Matematiksel modellerin kullanımı, özellikle karmaşık biyokimyasal etkileşimlerin yönetilmesi ve proses stabilitesinin iyileştirilmesi için anaerobik çürütücülerin performansının tahmin edilmesi ve optimize edilmesinde giderek daha önemli hale gelmiştir. Uluslararası Su Birliği'nin Anaerobik Çürütme Modeli No.1 (ADM1), anaerobik çürütmenin (AD) simülasyonu için en yaygın olarak tanınan modellerden biridir ve mikrobiyal etkileşimler ve süreç dinamikleri hakkında bilgi sağlar. Bununla birlikte, özellikle tavuk gübresi gibi azot bakımından zengin substratların çürütülmesinde, AD'deki önemli zorluklardan biri, metanojenik aktiviteyi ve biyogaz üretimini ciddi şekilde etkileyen amonyak inhibisyonudur. Bu çalışma, yüksek serbest amonyak azotu (FAN) konsantrasyonlarının inhibe edici etkilerini daha iyi simüle etmek için ek metabolik yollar ekleyerek ADM1'i genişletmektedir. Özellikle, sintrofik asetat oksidasyonu (SAO) ve sintrofik propiyonat oksidasyonu (SPO) yolları, asetoklastik metanojenler inhibe edildiğinde metanojenezdeki değişimi hesaba katmak için modele entegre edilmiştir. Bu yollar, hidrojenotrofik metanojenez yoluyla metan oluşumunun devam etmesini sağlayarak yüksek amonyak koşulları altında proses stabilitesini garanti eder. Mezofilik koşullar altında çalışan bir anaerobik çürütücüden elde edilen deneysel veriler, modeli kalibre etmek için kullanılmış ve tahmin doğruluğunu artırmak için inhibisyon parametreleri iyileştirilmiştir. Modifiye edilmiş ADM1, yüksek amonyak seviyeleri altında biyogaz üretimini ve uçucu yağ asidi (VFA) birikimini simüle etme kabiliyetinin arttığını ve deneysel verilerle güçlü bir uyum gösterdiğini ortaya koymuştur. Geliştirilmiş model, protein açısından zengin atıkların mono sindiriminin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak AD performansını optimize etmek için değerli bir araç haline getirmektedir. Bu çalışma, amonyak inhibisyonu altında proses davranışını tahmin etmede gelişmiş doğruluk sunarak, daha esnek ve verimli biyogaz üretim stratejilerinin geliştirilmesine katkıda bulunmakta ve sonuçta anaerobik çürütme sistemlerinin sürdürülebilirliğini desteklemektedir.
The use of mathematical models has become increasingly important in predicting and optimizing the performance of anaerobic digesters, particularly for managing complex biochemical interactions and improving process stability. The International Water Association’s Anaerobic Digestion Model No.1 (ADM1) is one of the most widely recognized models for simulating anaerobic digestion (AD), providing insights into microbial interactions and process dynamics. However, one of the significant challenges in AD, particularly during anaerobic digestion of protein-rich substrates like chicken manure, is ammonia inhibition, which severely impacts methanogenic activity and biogas production. This study extends ADM1 by incorporating additional metabolic pathways to better simulate the inhibitory effects of high free ammonia nitrogen (FAN) concentrations. Specifically, syntrophic acetate oxidation (SAO) and syntrophic propionate oxidation (SPO) pathways were integrated into the model to account for the shift in methanogenesis when acetoclastic methanogens are inhibited. These pathways allow continued methane formation through hydrogenotrophic methanogenesis, ensuring process stability under high ammonia conditions. Experimental data from an anaerobic digester operating under mesophilic conditions were used to calibrate the model, refining inhibition parameters to improve predictive accuracy. The modified ADM1 demonstrated an improved ability to simulate biogas production and volatile fatty acid (VFA) accumulation under high ammonia levels, showing strong agreement with experimental data. The enhanced model provides a more comprehensive understanding of the mono-digestion of protein-rich waste, making it a valuable tool for optimizing AD performance. This study contributes to the development of more resilient and efficient biogas production strategies, ultimately supporting the sustainability of anaerobic digestion systems, by offering improved accuracy in predicting process behavior under ammonia inhibition.
The use of mathematical models has become increasingly important in predicting and optimizing the performance of anaerobic digesters, particularly for managing complex biochemical interactions and improving process stability. The International Water Association’s Anaerobic Digestion Model No.1 (ADM1) is one of the most widely recognized models for simulating anaerobic digestion (AD), providing insights into microbial interactions and process dynamics. However, one of the significant challenges in AD, particularly during anaerobic digestion of protein-rich substrates like chicken manure, is ammonia inhibition, which severely impacts methanogenic activity and biogas production. This study extends ADM1 by incorporating additional metabolic pathways to better simulate the inhibitory effects of high free ammonia nitrogen (FAN) concentrations. Specifically, syntrophic acetate oxidation (SAO) and syntrophic propionate oxidation (SPO) pathways were integrated into the model to account for the shift in methanogenesis when acetoclastic methanogens are inhibited. These pathways allow continued methane formation through hydrogenotrophic methanogenesis, ensuring process stability under high ammonia conditions. Experimental data from an anaerobic digester operating under mesophilic conditions were used to calibrate the model, refining inhibition parameters to improve predictive accuracy. The modified ADM1 demonstrated an improved ability to simulate biogas production and volatile fatty acid (VFA) accumulation under high ammonia levels, showing strong agreement with experimental data. The enhanced model provides a more comprehensive understanding of the mono-digestion of protein-rich waste, making it a valuable tool for optimizing AD performance. This study contributes to the development of more resilient and efficient biogas production strategies, ultimately supporting the sustainability of anaerobic digestion systems, by offering improved accuracy in predicting process behavior under ammonia inhibition.