ES2796399T3

ES2796399T3 - Método para operar una planta de biogás

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Publication number: ES2796399T3
Application number: ES18709998T
Authority: ES
Inventors: Jürgen Kube
Original assignee: Agraferm GmbH
Current assignee: Agraferm GmbH
Priority date: 2017-03-06
Filing date: 2018-03-05
Publication date: 2020-11-26
Anticipated expiration: 2038-03-05
Also published as: DE102017104642A1; EP3494204A1; WO2018162429A1; RS60570B1; PL3494204T3; PT3494204T; EP3494204B1; DK3494204T3

Abstract

Método para operar una planta de biogás en donde una optimización gradual de la planta con respecto a un parámetro objetivo se lleva a cabo desviando al menos un parámetro de control en una etapa de optimización según un algoritmo de gradiente, y midiendo el cambio en el parámetro objetivo causado por la desviación, y, dependiendo del cambio medido en el parámetro objetivo, calculando una etapa de optimización en la que los valores para los parámetros de control ajustables se determinan de tal manera que, al ajustar los parámetros de control calculados a estos valores, el parámetro objetivo de la planta de biogás se optimiza hacia un objetivo predeterminado, y los valores calculados de los parámetros de control se ajustan en la planta de biogás, y esta etapa de optimización se repite varias veces.

Description

DESCRIPCIÓN

Método para operar una planta de biogás

[0001] La invención se refiere a un método para operar una planta de biogás, y en particular una planta de tratamiento de biogás, según el preámbulo de la reivindicación 1.

[0002] Las plantas de biogás se conocen desde hace mucho tiempo y están cobrando cada vez mayor importancia en Alemania en el marco de la transición energética.

[0003] En la producción de biogás, los sustratos orgánicos se fermentan en ausencia de oxígeno. El biogás se produce durante la fermentación. El biogás es una mezcla principalmente de metano y CO2 procedente de la fermentación. Este biogás se puede utilizar energéticamente in situ en plantas de cogeneración o quemadores. Sin embargo, para usarlo fuera de la producción, es necesaria una purificación del biogás para formar biometano y la alimentación del biometano en una red de gas o una instalación de almacenamiento. Las plantas en las que se separa el CO2 y parcialmente otros gases de acompañamiento se denominan plantas de tratamiento de biogás.

[0004] Se conocen diversos procesos para la purificación de biogás para formar biometano y se implementan con éxito en la práctica. Se conocen los lavados con agua, los lavados orgánicos (por ejemplo, con Genosorb o solventes a base de aminas), las adsorciones por oscilación de presión y los procesos de permeación de gas con membranas. En Alemania, el Fraunhofer Umsicht-Institut se ocupó específicamente de la alimentación de biogás y publicó estudios comparativos.

[0005] Los indicadores importantes de la tecnología de tratamiento son, además de la disponibilidad, la demanda de energía de la planta y las emisiones de metano. La demanda de energía de la planta se da en kWh/Nm3 de biogás crudo y asciende a aprox. 0,20 a 0,30 kWh/Nm3 para biogás con 50% de metano. Si el metano no puede separarse completamente del biogás, a veces es necesario mantener una concentración mínima de metano en el gas pobre para oxidar térmicamente las cantidades restantes de metano. La demanda de energía y las emisiones de metano dependen del tipo de proceso, pero también de las condiciones de aprobación y del modo de funcionamiento. La emisión de metano de las plantas es cero para los lavados orgánicos y los procesos de membrana criogénicos y de 0,5 a 1% para todos los demás procesos modernos.

[0006] Especialmente en los últimos años, el proceso de permeación de gas se ha impuesto cada vez más. Es más fácil de controlar que la mayoría de los lavados y, por tanto, puede distribuirse por un gran número de operadores del mercado. Además, se puede reducir sin dificultad, es muy compacto y no requiere columnas altas. Los lavados con agua también pudieron ampliar su cuota de mercado, especialmente en las plantas de biogás, que fermentan residuos, los lavados con agua son muy robustos en comparación con los gases de acompañamiento del biogás residual.

[0007] Ya en 1990, la disertación de Heinz Erhard Ehresmann "Untersuchungen zur Methananreicherung von Biogas durch Gaspermeation" (Estudios sobre enriquecimiento de metano de biogás por permeación de gas) en RWTH Aachen estudió la posibilidad de obtener una fracción de gas rica en poder calorífico a partir de biogás.

[0008] En los últimos años, empresas e investigadores de la región de Viena/Austria han desarrollado nuevos avances en el campo de la permeación de gas. Dos de las primeras plantas comerciales de permeación de gas fueron puestas en marcha en Bruck an der Leitha en 2006 y Magarethen am Moos cerca de Viena en 2007.

[0009] A finales de febrero de 2012 se puso en marcha la primera planta de tratamiento de biogás en el Reino Unido con una planta de permeación de gas de tres fases. La planta produce 400 Nm3/h de biometano.

[0010] WO 2012/000727 A1 describe un proceso de permeación de gas de tres fases en el que el biogás crudo se separa en una primera fase en un retenido y permeado, las dos corrientes se suministran cada una a una fase distinta, el permeado de la fase de retenido y el retenido de la fase de permeado se mezclan de nuevo con el biogás crudo, y se instala una bomba de vacío en el lado de permeado de la fase de retenido. Este proceso se utiliza en la práctica con frecuencia y se otorgó licencia a muchos fabricantes en el pasado.

[0011] DE 102013004079 A1 describe un proceso de permeación de gas de tres fases según WO 2012/000727 A1 en el que la bomba de vacío se regula según el contenido de metano en el gas producto. En una forma de realización particular, la presión de retenido de la fase de permeado se regula además según el contenido de metano del gas pobre. La regulación de la bomba de vacío según el contenido de metano en el gas producto tiene dos desventajas esenciales. En primer lugar, el contenido de metano en el gas producto está entre el 95% y el 99% y puede medirse esencialmente con mucha menos precisión que la proporción de CO2 en el gas producto, que está entre el 0,5% y el 3,5%. En segundo lugar, la regulación no tiene en cuenta la presencia de los gases inertes que acompañan al nitrógeno y al oxígeno, que pueden separarse solo de forma insignificante con la bomba de vacío. Una concentración de metano del 98% en el gas producto es muy buena si hay un 1,5% de O2 y N2, pero aún es mejorable si hay solo un 0,5% de N2 y O2. Como se mostrará más adelante, también son posibles otras soluciones en las que, por ejemplo, la bomba de vacío se regule a una presión fija lo más baja posible y, en su lugar, la presión del compresor (presión de retenido de la fase 2) se utilice como una variable de ajuste para mantener la concentración de metano o mejor de CO2 en el gas producto.

[0012] WO 2014/075850 A1 describe un proceso de permeación de gas de tres fases según WO 2012/000727 A1 en el que el biogás crudo se separa en una primera fase en un retenido y un permeado, las dos corrientes se suministran cada una a una fase distinta, se controla la presión de permeado de la fase de retenido y de retenido de la fase de permeado y las dos corrientes se mezclan nuevamente con el biogás crudo. Además, se describe un dispositivo de regulación en el que la concentración de un componente de gas en el gas producto o gas pobre es la variable de regulación y la presión en el sistema es la variable de ajuste para ajustar a un valor teórico las calidades del gas producto o del gas pobre. Los elementos de ajuste son, por ejemplo, la bomba de vacío en el lado de permeado de la segunda fase y/o la válvula de mariposa en el lado del retenido de la tercera fase. En una forma de realización preferida, no son las concentraciones la variable de regulación, sino los flujos que son más fáciles de medir. El sistema se calibra una vez y las variables de ajuste se calculan sobre la base de los flujos. Se prescinde de la complicada y generalmente discontinua medición de la calidad en el gas. Si las membranas envejecieran, la planta tendría que calibrarse de nuevo. La calibración propuesta no tiene en cuenta las temperaturas en el proceso.

[0013] En WO 2012 2012/175701 A1 se describe un método para la producción de biogás en el que el proceso biológico en una planta de biogás se simula en un modelo de simulación. Las variables de entrada se determinan en el modelo de simulación. En el modelo de simulación se calculan las variables de salida. Cambiando una variable de entrada se pueden calcular diversas variables de salida. De esa manera, se puede calcular un nivel óptimo local. Si se encuentra este nivel óptimo, los parámetros correspondientes se ajustan en la planta de biogás. A través del método se pueden estimar las variables de salida antes de ajustarlas. Una desventaja de este método es la complejidad del modelo. Un modelo de simulación puede simular de forma fiable las variables de salida solo en un estrecho intervalo de parámetros.

[0014] De DE 102006 053 863 A1 se deduce un método para operar una planta de biogás en la que las variables operativas en la planta de biogás se optimizan con un método símplex. Para ello, se ajusta inicialmente una o más variables operativas. Posteriormente, se determina uno o más parámetros y las variables operativas se optimizan mediante el método símplex sobre la base de una bondad de ajuste ponderada. Las variables operativas optimizadas de esta manera se ajustan entonces y el algoritmo se repite. La diferencia de las variables operativas entre dos secuencias puede ser muy grande, por lo que la optimización converge solo muy lentamente.

[0015] Los términos se definen de nuevo a continuación.

[0016] El biogás es una mezcla principalmente de metano y CO2 que se forma en ausencia de oxígeno por fermentación de sustratos orgánicos. Una planta de biogás es una planta para producir biogás a partir de sustratos orgánicos. Una planta de tratamiento de biogás es una planta para separar biogás en sus componentes, en particular para la obtención de una corriente de metano casi pura con el fin de alimentar una red de gas, para su uso en el mercado de la movilidad o para el uso material del metano. La corriente de CO2 que también se produce no representa un gran valor y generalmente se descarga en el medio ambiente. También el gas que se libera de los vertederos o torres de digestión en las plantas de tratamiento de aguas residuales puede denominarse biogás y puede tratarse con el método según la invención. En la bibliografía, a veces también se denomina biogás al producto de reacción gaseoso de la reacción térmica de sustratos similares a la madera. Este biogás consiste en un gran número de diferentes gases que pueden separarse en una fracción de alto poder calorífico y una de bajo poder calorífico. Aunque el método según la invención también puede adaptarse a procesos de este tipo, estos no son prioritarios.

[0017] Las variables independientes son variables que se pueden cambiar sin que cambie otra variable independiente. Una variable dependiente no se puede cambiar libremente. Las variables independientes también se denominan grados de libertad. Una variable independiente puede convertirse en una variable dependiente si se convierte en la variable de ajuste de un regulador que cumpla con una restricción. La diferencia entre variable dependiente e independiente no siempre es trivial. Si, por ejemplo, en una planta de tratamiento de biogás se determina la corriente de gas producto y la calidad del gas producto y del gas pobre, la corriente de gas de entrada ya no es una variable independiente, ya que resulta del balance de materias alrededor de la planta.

[0018] Los parámetros de control son parámetros que se pueden medir con un sensor en caso necesario y cambiar directamente con un elemento de ajuste. Los ejemplos de un parámetro de control son la temperatura de una corriente de materia detrás de un intercambiador de calor y la presión de una corriente de materia detrás de un compresor o válvula de mariposa. Los parámetros de control pueden ser variables dependientes o independientes. Los parámetros de control independientes son influenciados por el método según la invención. Los parámetros de control dependientes son controlados por reguladores locales.

[0019] El parámetro objetivo es la variable que optimizar. El parámetro objetivo se puede medir y depende de los parámetros de control. La relación funcional entre los parámetros de control y el parámetro objetivo es generalmente muy compleja y desconocida. Ejemplos de parámetros objetivo son el consumo de energía o el rendimiento de la planta de tratamiento de biogás, así como los costes de funcionamiento.

[0020] Los parámetros de calidad son variables que tienen que mantenerse optimizados según la invención. Los parámetros de calidad se pueden medir y dependen de los parámetros de control, pero la relación funcional no se conoce generalmente. Ejemplos de parámetros de calidad son las calidades del gas, el consumo de energía de los limitadores o las corrientes de entrada o salida.

[0021] Una caldera instantánea es un aparato de ingeniería de procesos en el que una corriente de entrada se divide en condiciones isobáricas e isotérmicas en una fase gaseosa y líquida que están en equilibrio termodinámico entre sí.

[0022] En ingeniería de procesos, se denomina corriente de purga a una corriente que se hace salir de un circuito con el fin de evitar o reducir la acumulación de sustancias inertes en ese circuito.

[0023] Una desviación de un parámetro está básicamente limitada localmente, es decir, el parámetro se desvía solo dentro de su entorno (en el sentido de la topología). En la práctica, esto significa que un parámetro no puede desviarse más que alrededor de un valor umbral predeterminado. Este valor umbral es preferiblemente el 10% del valor del parámetro respectivo, en particular 7,5% o 5% del valor del parámetro respectivo.

[0024] En comparación con el método conocido, la invención tiene la tarea de proporcionar una planta de biogás que comprenda una planta de tratamiento en la que el biogás se procese en biometano y dióxido de carbono, en donde la planta se opere con la mayor eficiencia energética posible y al mismo tiempo se alcancen o se mantengan los parámetros de calidad.

[0025] La tarea se resuelve con un método con las características de la reivindicación 1.

[0026] Se señalan desarrollos ventajosos en reivindicaciones dependientes. En el método según la invención para operar una planta de biogás, esta se optimiza gradualmente con respecto a un parámetro objetivo. En una etapa de optimización según un método basado en gradientes, se desvía al menos un parámetro de control y se mide el cambio del parámetro objetivo causado por la desviación. Dependiendo del cambio medido del parámetro objetivo, se calcula una etapa de optimización en la que los valores de los parámetros de control ajustables se determinan de tal manera que al ajustar los parámetros de control calculados en estos valores, el parámetro objetivo de la planta de biogás se optimiza hacia un objetivo determinado. Los valores calculados de los parámetros de control se ajustan en la planta de biogás. Esta etapa de optimización se repite varias veces.

[0027] Una planta de biogás es una planta compleja en la que se debe ajustar un gran número de parámetros de control que se influyen mutuamente. Por tanto, es difícil ajustar de forma óptima una planta de biogás de este tipo manualmente. El método según la invención permite, básicamente, ajustar automáticamente de forma óptima una planta de biogás completa o partes de una planta de biogás.

[0028] El método se utiliza, generalmente, para una o más partes de una planta de biogás, como por ejemplo una planta de tratamiento de biogás, una planta de purificación de biogás, una planta de conversión de electricidad en gas, un lavado con agua presurizada, un lavado orgánico o una adsorción por oscilación de presión. Estas partes de la planta de biogás se pueden ajustar mediante uno o más parámetros de control que produzcan una reacción rápida. Rápido significa en pocos minutos hasta un máximo de 1 hora. Preferiblemente, la reacción no dura más de media hora o no más de 15 minutos. En las plantas de biogás, también hay parámetros de control, como por ejemplo el número de revoluciones de un agitador que, en caso de cambio, lleve a cabo una reacción que tarde unos días o semanas en alcanzar un valor final. Teóricamente, este tipo de parámetros de control de reacción lenta también podrían utilizarse para el método según la invención. Sin embargo, el proceso duraría unas semanas o meses, lo que no es eficaz en la práctica. Por lo tanto, el método según la invención es adecuado sobre todo para desviar parámetros de control que produzcan una reacción rápida.

[0029] Dado que los parámetros de control se desvían, solo se cambian ligeramente, de modo que el parámetro objetivo puede ajustarse rápidamente. Esto permite una medición rápida del parámetro objetivo modificado y, con ello, un cálculo rápido de la etapa de optimización. Por lo tanto, las etapas de optimización individuales se pueden llevar a cabo rápidamente.

[0030] Los parámetros de control son, preferiblemente, variables independientes. Las variables independientes son variables que se pueden cambiar sin producir un cambio de otra variable independiente. Por el contrario, una variable dependiente no se puede cambiar libremente sin influir directamente en otra variable independiente. Un parámetro de control se vuelve dependiente cuando se utiliza para mantener un parámetro de calidad por medio de un regulador local.

[0031] La función objetivo puede ser, por ejemplo, optimizar el rendimiento de la planta u optimizar el consumo de energía. Sin embargo, también se pueden seleccionar otras funciones objetivo útiles, como por ejemplo los beneficios de la planta.

[0032] En cada etapa de optimización, también se pueden desviar varios parámetros de control.

[0033] El método de optimización se lleva a cabo, preferiblemente, de forma totalmente automática, es decir, que los parámetros de control controlados por un dispositivo de control se desvíen automáticamente por medio de un elemento de ajuste correspondiente, se calculen por medio del dispositivo de control y se ajusten en los elementos de ajuste correspondientes.

[0034] La etapa de optimización se repite a menudo, preferiblemente, hasta que no haya un cambio significativo en los parámetros objetivo, encontrando así un nivel óptimo local.

[0035] En cada etapa de optimización, las derivadas parciales del parámetro objetivo pueden determinarse según los parámetros de control. Estas derivadas parciales se utilizan para calcular nuevos parámetros de control.

[0036] Para acortar la búsqueda del nivel óptimo local, puede conocerse la posición aproximada de un nivel óptimo, preferiblemente el nivel óptimo global. El nivel óptimo global se puede hallar, por ejemplo, mediante un modelado mecánico del proceso que optimizar con la posterior optimización. Dado que un modelo nunca predice con precisión la realidad, una optimización posterior en la planta en funcionamiento siempre es ventajosa. Si se conoce la posición aproximada del nivel óptimo global, la rutina de optimización posterior solo tiene que hallar el nivel óptimo local. La planta real también puede envejecer, desgastarse o reformarse. Por lo general, estos cambios no se registran con el modelo.

[0037] Los parámetros de control se pueden medir con sensores correspondientes, y los elementos de ajuste se pueden emplear conforme a los valores medidos correspondientes para ajustar los valores calculados de los parámetros de control en las etapas de optimización.

[0038] Se utiliza un método basado en gradientes como algoritmo de optimización. Los métodos basados en gradientes incluyen el algoritmo del gradiente descendiente, el algoritmo del gradiente descendiente con restricciones o el método Quasi-Newton. Estos solo requieren una pequeña desviación de los parámetros de control de la planta a partir de su estado operativo.

[0039] Los métodos basados en gradientes tienen la ventaja de que proporcionan para el entorno del estado operativo un modelo muy preciso del sistema respectivo que se puede determinar fácil y rápidamente con una desviación de un parámetro de control.

[0040] Los métodos no basados en gradientes son, por ejemplo, el método Símplex-Nelder-Mead o el método de la evolución diferencial. Estos pueden requerir una medición de los parámetros objetivo completamente fuera del estado operativo. Dado que, en la práctica, algunos elementos de ajuste están físicamente limitados (en particular, los compresores de gas que pueden proporcionar altas presiones a bajos rendimientos o altos rendimientos a bajas presiones), puede ocurrir en métodos de este tipo que ya no sea posible desviar mucho la planta cumpliendo con las restricciones y determinar la función objetivo. Una visión general de distintos métodos de optimización se da, por ejemplo, en el libro de texto Optimierung de Florian Jarre y Josef Stoer (DOI 10.1007/978-3-642-18785-8).

[0041] Una planta de tratamiento de biogás a veces puede funcionar con una carga parcial. Hay dos razones principales para ello: que no haya suficiente biogás crudo disponible para un funcionamiento continuo a pleno rendimiento o que el operador de la red tenga que reducir la alimentación de la planta porque la red de gas esté llena. A diferencia de las redes eléctricas, no es posible hacer retornar sin más una corriente de biometano desde una red regional de gas de baja presión a una red suprarregional de distribución de alta presión. Por tanto, el estrangulamiento de la alimentación en las plantas de tratamiento de pequeñas redes regionales de gas es más frecuente en las noches cálidas de verano.

[0042] Durante un estrangulamiento, se cambia el parámetro de calidad de corriente de gas producto objetivo deseado. Según el estado de la técnica, los parámetros de control (variables independientes) se ajustan de tal manera que se restablezcan las restricciones (mantenimiento del parámetro de calidad corriente de gas producto, calidad del gas producto y calidad del gas pobre). Sin embargo, generalmente se prescinde de una optimización energética. En todo caso, algunas etapas de mejora se realizan manualmente (reguladores expertos). En particular, la optimización energética es ventajosa si la planta de tratamiento no debe o tiene que operarse en un funcionamiento continuo estacionario, sino de manera flexible. En plantas de cogeneración se ha impuesto ya el funcionamiento flexible frente al estacionario en muchas plantas de biogás. Después de un cambio en la carga de la planta de tratamiento de biogás, el método para la optimización según la invención se lleva a cabo preferiblemente una vez cada vez.

[0043] Una planta de biogás en el sentido de la presente invención también es una planta de conversión de electricidad en gas. En una instalación de este tipo, también se puede utilizar el método de optimización según la invención. Si se instala un módulo de conversión de electricidad en gas en una planta de biogás, se puede producir hidrógeno que se convierte biológica o catalíticamente de biogás a metano en presencia de dióxido de carbono. El módulo de conversión de electricidad en gas solo funciona si el precio de la electricidad es barato (por ejemplo, en un fin de semana soleado y ventoso). Si el módulo funciona, la corriente de biogás crudo permanece constante, pero el contenido de metano del biogás crudo aumenta lentamente. Con ello se cambia un parámetro esencial del biogás crudo, lo que requiere adaptaciones de gran alcance en el proceso de tratamiento. Mediante una regulación adaptativa del proceso de tratamiento según la invención, los parámetros del sistema se pueden adaptar de tal manera que se cumplan las restricciones y, al mismo tiempo, la planta tenga las necesidades energéticas mínimas.

[0044] En una forma de realización particular de la invención, las etapas de optimización se llevan a cabo de manera que la planta alcance los parámetros de calidad. Con este fin, las diferencias entre el valor teórico y el valor real de los parámetros de calidad se miden y reducen en cada etapa. Esta forma de realización produce un elemento de restablecimiento si, durante una etapa de optimización, hay una ligera desviación del cumplimiento de una restricción.

[0045] En otra forma de realización particular, primero todos los parámetros de control disponibles se desvían y en las siguientes etapas solo una selección más pequeña de los parámetros de control disponibles. De esta manera, se acelera la aproximación al nivel óptimo. Después de un número predefinido de etapas con un número reducido de parámetros de control o después de una etapa que ya no dé como resultado una aproximación al nivel óptimo, de nuevo todos los parámetros de control disponibles se desvían y se comprueba nuevamente si todos los parámetros de control contribuyen significativamente a un cambio del parámetro objetivo, en particular a una optimización energética o del rendimiento.

[0046] La desviación del sistema no tiene que limitarse a un parámetro de control en ese momento. Por ejemplo, se pueden agrupar varios parámetros de control mediante un análisis de componentes principales y se pueden crear nuevos parámetros de control que sean combinaciones lineales o combinaciones no lineales de los parámetros de control. De esta manera, el número de las variables independientes libres disminuye y la iteración se logra más rápidamente. En caso necesario, el análisis de los componentes principales tiene que llevarse a cabo de nuevo después de algunas etapas y volver a calcular los componentes principales.

[0047] En otra forma de realización preferida, se utiliza un proceso de permeación de gas como método de tratamiento de gas y una parte de las membranas está provista de accesorios automáticos o de válvulas ajustables por un dispositivo de control, de modo que los módulos se pueden asignar a fases individuales. La regulación según la invención también puede cambiar el área de la membrana durante el funcionamiento con el fin de reaccionar de manera flexible a los cambios desde el exterior.

[0048] El método puede combinarse con reguladores convencionales. Resulta particularmente apropiado que el regulador pueda funcionar rápidamente y la variable de ajuste no provoque una elevada sensibilidad cruzada en otros parámetros de calidad. La corriente de gas a través de la planta se puede ajustar, por ejemplo, con un sencillo regulador PID. Esto elimina una restricción (el mantenimiento de una corriente de gas) y una variable independiente (el número de revoluciones de un soplador). Por lo tanto, el problema de optimización se reduce significativamente.

[0049] La invención se explica a modo de ejemplo con referencia a un dibujo. En este muestran:

Figura 1 el proceso de membrana de tres fases en un esquema de operaciones del método;

Figura 2 una tabla con el curso de los parámetros operativos en la optimización energética del Ejemplo 1;

Figura 3 un resumen gráfico del curso de la optimización de la Figura 2

Figura 4 una tabla con el curso de los parámetros operativos en la optimización del rendimiento del Ejemplo 3 Figura 5 el esquema de operaciones del método del lavado con agua presurizada del ejemplo 4

Primer ejemplo de realización

[0050] Como método de optimización se selecciona el algoritmo del gradiente descendente (GAV por sus siglas en alemán), que se amplía para cumplir con la restricción.

[0051] La invención se explica a continuación a modo de ejemplo mediante una planta de tratamiento que está diseñada como dispositivo de filtro de membrana con tres fases (Figura 1). La invención se puede aplicar en principio a cualquier parte de las plantas de biogás y otras plantas de procesamiento, cuyo funcionamiento depende de un gran número de parámetros.

[0052] El dispositivo de filtro de membrana de tres fases tiene una bomba de vacío 128 (Figura 1).

[0053] El dispositivo de filtro de membrana tiene una entrada 1 para el biogás crudo 101 seco, una primera salida 2 para un gas producto, que consiste principalmente en metano, y una segunda salida 3 para un gas pobre que tiene solo un bajo contenido de metano. Un conducto 4 va desde la entrada 1 a una primera fase 5 de membrana. La fase 5 de membrana separa el gas suministrado en un permeado y un retenido. La primera fase de membrana tiene una salida para el retenido que se conecta a través de un conducto 6 en una segunda fase 7 de membrana. La salida de la primera fase 5 de membrana para el permeado está conectada por un conducto 8 a una tercera fase 9 de membrana.

[0054] La segunda fase 7 de membrana separa a su vez el gas suministrado a un permeado y un retenido, en donde la salida de la segunda fase 7 de membrana para el permeado se conecta a un conducto 10 que vuelve a la entrada 1. La salida de la segunda fase 7 de membrana para el retenido está conectada a un conducto 11 que va a la primera salida 2 del gas producto.

[0055] La tercera fase 9 de membrana separa a su vez el gas suministrado a un permeado y a un retenido. La salida de la tercera fase 9 de membrana para el retenido está conectada por un conducto 12 a la entrada 1. La salida de la tercera fase 9 de membrana para el permeado está conectada por un conducto 13 a la segunda salida 3 del gas pobre.

[0056] Por lo tanto, este dispositivo de filtro de membrana tiene dos circuitos (primer circuito: conducto 4, 6, 10; segundo circuito: conducto 4, 8, 12) en los que se puede recircular una parte del gas que tratar.

[0057] En el conducto 4 se encuentran un compresor 13, un intercambiador de calor 14 y un termómetro 15. En los conductos 6 y 8 está dispuesto un intercambiador de calor 16, 18 o un termómetro 17, 19 respectivamente.

[0058] En el conducto 10 se encuentra un manómetro 20 para medir la presión de permeado de la segunda fase 7 de membrana. Una bomba de vacío 21 está dispuesta entre el manómetro 20 y la entrada 1 en el conducto 10 para bombear el permeado de la segunda fase 7 de membrana a la entrada.

[0059] En el conducto 12 se encuentra un manómetro 22 para medir la presión de retenido de la tercera fase 9 de membrana. En el área entre el manómetro 22 y la entrada 1 se dispone una válvula de mariposa 23 en el conducto 12 con la que se puede ajustar la presión de retenido de la tercera fase 9 de membrana.

[0060] El conducto 11, que va desde la salida para el retenido de la segunda fase 7 de membrana hasta la primera salida 2 para el gas producto, tiene de forma consecutiva un gasómetro 24, un manómetro 25, una válvula de mariposa 26 y un instrumento de medición 27 para medir la composición del gas, en particular para medir la concentración de CO². Este instrumento de medición 27 para determinar la composición de gas puede ser un sensor de gas que mida continuamente uno o más componentes específicos de la composición del gas, o puede ser un cromatógrafo de gas, en donde el cromatógrafo de gas se diseña independientemente del dispositivo de filtro de membrana, y solo hay un punto de muestreo en el dispositivo de filtro de membrana. En el conducto 13, que va a la segunda salida 3 del gas pobre, se dispone otro instrumento de medición 28 para medir la composición del gas, en particular para medir la concentración de CH⁴, o un punto de muestreo correspondiente.

[0061] Un biogás crudo 101 desulfurado y seco se mezcla con dos corrientes de recirculación 121, 126 ricas en CO²en la zona de la entrada 1 y es llevado a una alta presión de aproximadamente 12 a 18 bares con el compresor 13. La temperatura de esta mezcla de gases, a la que también se denomina gas de alimentación 103, se ajusta a un valor específico con el intercambiador de calor 14 y se mide con el termómetro 15. El gas de alimentación comprimido se proporciona a la primera fase 5 de membrana. La fase 5 de membrana consta de uno o más módulos de membrana dispuestos en paralelo que se operan preferiblemente a contracorriente. El retenido 108 de la primera fase 5 fluye a una presión casi inalterada a la segunda fase 7 de membrana. Antes de que entre en la segunda fase 7 de membrana, la temperatura se ajusta nuevamente con el intercambiador de calor 16 y se mide con el termómetro 17. El contenido de metano del retenido 108 de la primera fase 5 es de aproximadamente el 80%. La segunda fase 7 consta de uno o más módulos de membrana dispuestos en paralelo que se operan preferiblemente a contracorriente.

[0062] En la segunda fase 7, el gas se libera adicionalmente de CO², como retenido el gas producto 112 se forma con un contenido de metano de más del 95% y un contenido de CO²de menos del 2%. El instrumento de medición 27 detecta la calidad del gas producto. El flujo másico del gas producto se mide con el gasómetro 24. La presión de retenido de la segunda fase se mide con el manómetro 25 y se ajusta con la válvula de mariposa 26. El gas producto se puede transferir a una planta de alimentación donde, en caso necesario, se controla su temperatura, posteriormente es estrangulado o comprimido así como odorizado y finalmente se alimenta a la red o a un depósito. El dispositivo de alimentación correspondiente no se muestra en la Figura 1.

[0063] El permeado 126 de la segunda fase 7 se transporta nuevamente a la entrada 1 a través del conducto 10, en el que se dispone un mezclador estático para mezclarlo con el biogás crudo 101. La presión de permeado medida puede bajarse adicionalmente con la bomba de vacío 21. Especialmente con un alto contenido de metano se puede producir una pureza del retenido muy alta con una alta relación de presión.

[0064] El perneado 117 de la primera fase 5 se pasa a la tercera fase 9. La tercera fase 9 consta de uno o más módulos de membrana dispuestos en paralelo que se operan preferiblemente a contracorriente. La temperatura se ajusta primero a un valor definido con el intercambiador de calor 18 y se controla con el termómetro 19. El permeado de la tercera fase 9 es la corriente de gas pobre 124. Si la corriente de gas pobre 124 se descarga al medio ambiente, la presión de permeado de la tercera fase 9 es la pérdida de presión de la sección del gas de escape. Con frecuencia, el gas pobre 124 se mezcla con aire y se expulsa al medio ambiente a través de una chimenea. Es necesario la mezcla con aire para evitar que el gas pobre descienda al suelo en las proximidades de la planta de tratamiento.

[0065] Puede ser necesario tratar posteriormente el gas pobre 124 para minimizar las emisiones de metano. Para ello puede ser necesario un contenido mínimo de metano en el gas pobre 124. La composición del gas pobre se controla con el instrumento de medición 28. El retenido 121 de la tercera fase 9 contiene cantidades aún mayores de metano, y se mezcla con el biogás crudo 101 en el mezclador estático y se vuelve a comprimir.

[0066] Con la válvula de mariposa 23 se ajusta la presión medida de retenido de la tercera fase 9. Esta se corresponde aproximadamente a la presión de permeado de la primera fase 5. En la práctica, las plantas se operan a una presión de retenido en la tercera fase 9 de alrededor de 2 a 4 bares. Este parámetro tiene una influencia extrema en casi todas las restricciones y en el consumo de energía.

[0067] La temperatura tiene una influencia significativa en el resultado de separación de las membranas. A temperaturas más altas, las permeabilidades del metano y del CO²mejoran, pero la permeabilidad del metano aumenta más rápido que la del CO². Como consecuencia, la relación de permeabilidades disminuye con el aumento de la temperatura y disminuye la selectividad de la separación de CO²/CH⁴. Por tanto, es apropiado instalar un intercambiador de calor 14, 16, 18 delante de cada fase 5, 7, 9 de membrana y ajustar las temperaturas a un valor teórico en cada caso. Por razones de costes, se pueden ahorrar los intercambiadores de calor 16, 188 antes de la segunda 7 y tercera 7 fase. Con el fin de influir al menos un poco en el proceso, el espacio en el que se encuentra la instalación de membrana se puede calentar o enfriar.

[0068] El consumo de energía de la instalación está compuesta esencialmente por la potencia del compresor 13 y la potencia de la bomba de vacío 21. Se puede obviar la potencia de las bombas de agua de refrigeración. Se pueden emplear como compresor 14 uno o más compresores de pistón de una o varias fases o compresores de tornillo. Los compresores de tornillo se pueden considerar más o menos isotérmicos, los compresores de pistón más o menos isentrópicos. La bomba de vacío 21 es, generalmente, un soplador centrífugo y funciona más o menos de forma isentrópica. El consumo de energía del compresor 13 y de la bomba de vacío 21 depende de la relación de presión y del caudal volumétrico.

[0069] Si se equipa una parte del módulo de membrana con válvulas automáticas, los módulos de membrana individuales pueden asignarse a diferentes fases durante el funcionamiento.

[0070] Una unidad de control 29 regula la planta de modo que se mantengan los parámetros de calidad y la planta se opere con necesidades energéticas mínimas o un rendimiento máximo.

[0071] En la forma de realización más flexible, el proceso de tres fases tiene ocho variables independientes que forman parámetros de control:

- presión de retenido de la segunda fase 7 (variable de ajuste de la válvula de mariposa 26)

- presión de permeado de la segunda fase 7 (variable de ajuste del número de revoluciones de la bomba de vacío 21)

- presión de retenido de la tercera fase 9 (variable de ajuste de la válvula de mariposa 23)

- entrada de temperatura de la primera fase 5

- entrada de temperatura de la segunda fase 7

- entrada de temperatura de la tercera fase 9

- número de membranas de la segunda fase 7

- número de membranas de la tercera fase 9

[0072] El número de membranas en la primera fase 5 se deduce del número total y el número de membranas en la segunda y tercera fase 7, 9.

[0073] Se determina el número total de membranas. Las membranas individuales se pueden empujar hacia adelante y hacia atrás entre las etapas. En la presente forma de realización, un regulador adicional, por ejemplo un regulador PID, regula la corriente de gas producto a un valor teórico. La variable de ajuste es el número de revoluciones del compresor.

[0074] También es fácil pensar en otros conjuntos de variables, por ejemplo elegir el número de módulos en la primera fase como un grado adicional de libertad, o crear un vacío en el lado del permeado de la tercera fase con un soplador adicional. Sin embargo, el algoritmo de solución básico sigue siendo esencialmente el mismo.

[0075] En primer lugar, se establecen los límites superior e inferior para todos los parámetros de control. Se define un vector de estado que contiene las variables independientes sin dimensiones. Este describe un punto en el espacio de estados de 8 dimensiones. El vector de estado de la planta x mostrada en la Figura 1 consiste en los 8 parámetros de control adimensionales independientes y se define como sigue:

donde

PR2 [bar] presión de retenido de la segunda fase

PR2,min [bar] presión mínima de retenido de la segunda fase

PR2,max [bar] presión máxima de retenido de la segunda fase

PP2 [bar] presión de permeado de la segunda fase

pP2,min [bar] presión mínima de permeado de la segunda fase

pP2,max [bar] presión máxima de permeado de la segunda fase

PR3 [bar] presión de retenido de la tercera fase

PR3,min [bar] presión mínima de retenido de la tercera fase

PR3,max [bar] presión máxima de retenido de la tercera fase

T1 [°C] temperatura de entrada de la primera fase

T2 [°C] temperatura de entrada de la segunda fase

T3 [°C] temperatura de entrada de la tercera fase

Tmin [°C] temperatura mínima

Tmax [°C] temperatura máxima

n2 [-] número de membranas de la segunda fase

n2 [-] número de membranas de la tercera fase

[0076] El número de las membranas en la primera fase se deduce de

ni = ntotai-n2-n3

[0077] Las presiones y temperaturas mínimas y máximas se deducen de la presión operativa máxima del compresor y la bomba de vacío, así como la temperatura operativa máxima de los módulos de membrana.

[0078] En el presente ejemplo de realización, la instalación de filtro de membrana mostrada en la Figura 1 debe optimizarse con respecto a su potencia P y, en particular, minimizarse de tal manera que la pureza del gas producto y del gas pobre permanezcan constantes. Por lo tanto, la potencia P representa el parámetro objetivo. Los parámetros de calidad se describen con el siguiente vector y.

‘X CG?¿.FG'\

y = ,x ait£G)

[0079] Donde

P [kW] Demanda energética de la planta

XCO2,PG [mol/mol] Gas producto con contenido de CO2

XCH4,SG [mol/mol] Gas pobre con contenido de CH4

[0080] Por lo tanto, la optimización debe tener lugar bajo la restricción de que el parámetro de calidad y permanezca constante o al menos no empeore. Por lo tanto, existen dos restricciones para mantener el contenido de CO2 en el gas producto y para mantener el contenido de CH4. El cumplimiento de las restricciones puede garantizarse si una variable independiente o un parámetro de control se convierte en una variable dependiente o un parámetro de control dependiente para cada restricción. En el presente ejemplo de realización, la presión de permeado de la segunda fase 7 para la regulación del contenido de CO2 y la presión de retenido de la tercera fase 9 para la regulación del contenido de metano se convierte en una variable dependiente Vi.

[0081] Basándose en el punto de partida X0, y0, la planta se desvía sucesivamente por ±5x y se observan los parámetros de calidad correspondientes yi±. En el caso del número de membranas, en la etapa positiva se añade un módulo a la segunda o tercera fase 7, 9 y se retira un módulo en la primera fase 5. En la etapa negativa, se retira un módulo en la segunda o tercera fase 7, 9 y se suministra a la primera fase 5.

[0082] Al desviar el sistema, se deben formar derivadas parciales para los parámetros de calidad yi, que definen las restricciones, y para el parámetro objetivo P. Durante la desviación, los parámetros de control independientes se desvían cada uno individualmente por una cantidad predeterminada en un estado específico x de la planta y luego se ajustan de nuevo al valor del estado. Preferiblemente, la desviación tiene lugar de tal manera que el respectivo parámetro de control independiente Xi se reduce primero por la cantidad predeterminada 5xi y luego se incrementa y luego se ajusta nuevamente al valor respectivo del estado x. Obviamente, la desviación también puede llevarse a cabo de tal manera que el parámetro de control independiente primero se incremente por el valor predeterminado y luego se reduzca. La desviación tiene lugar preferiblemente de tal manera que en cada caso solo se desvíe un parámetro de control independiente individual. En el estado desviado, se miden los valores para el parámetro objetivo (la potencia P en el presente ejemplo de realización) y aquellos para los parámetros de calidad yi.

[0083] Dado que la desviación de la planta representa la etapa más compleja, también se puede desviar un parámetro de control solo en un lado para la determinación aproximada de las derivadas parciales. Se llega entonces al nivel óptimo más rápidamente a expensas de la precisión. Por lo tanto, la desviación en un lado es particularmente apropiada al comienzo del proceso de iteración.

[0084] Las derivadas parciales para los parámetros de calidad yi se definen como

dy j _ y j+ - y j_

&x;. 2 Sxí

[0085] Una vez que una de las coordenadas ha alcanzado su mínimo o su máximo, la etapa para determinar la pendiente solo se puede realizar en una dirección:

3P

[0086] También se determinan las derivadas parciales f e para la variable del valor que optimizar, es decir, el parámetro objetivo, que en el presente ejemplo de realización es la potencia P.

[0087] El cambio del vector de estado debe llevarse a cabo de tal manera que se cumplan las restricciones y, por lo tanto, los parámetros de calidad permanezcan constantes. Por lo tanto, se aplica:

y (x ) = >’( * a * )

0 = y ( x ^{- i -} A x) — ^{. y O * )}

Ax para pequeñas

es decir, JAx = 0

J es la matriz Jacobi que comprende las derivadas parciales de los parámetros de calidad yi según las variables Xí:

[0088] Si es posible medir continuamente los valores de los parámetros de calidad, entonces para cada parámetro de calidad medido continuamente uno de los parámetros de control se puede controlar con un sencillo regulador, por ejemplo, un regulador PID. En la mayoría de las plantas que utilizan un proceso de permeación de gas de varias fases, se instala un sistema central de medición de gas que aspira y analiza el gas de varios puntos del proceso. Entre las mediciones, generalmente hay de 10 a 20 minutos en los que el instrumento de medición aspira gas, lo mide y luego limpia los sensores con aire. Sin la instalación de sensores especiales, como por ejemplo espectrómetros FTIR en el lugar de medición, es difícil medir continuamente las calidades del gas pobre y del gas producto. Si las variables dependientes se miden sólo de forma discontinua, entonces tiene sentido utilizar el método descrito a continuación.

[0089] Se definen dos subespacios U y V del dominio X. U es el subespacio de las variables independientes o de los parámetros de control independientes. V es el subespacio de las variables dependientes o de los parámetros de control dependientes. Asignamos la presión de permeado de la segunda fase y la presión de retenido de la tercera fase al subespacio V y todas las demás variables al subespacio U.

[0090] Básicamente, también se pueden determinar otras combinaciones. Sin embargo, es aconsejable asignar las dimensiones con los cambios más pequeños ap^ aí al espacio U. La consecuencia de esto es que se producen grandes reducciones de los parámetros objetivo con un cambio relativamente pequeño en la variable de estado Ax.

[0091] Para los dos subespacios U, V se pueden designar dos matrices Jacobi A, B, en donde la matriz A comprende las derivadas parciales de los parámetros de calidad yi según los parámetros de control independientes u y la matriz B comprende las derivadas parciales de los parámetros de calidad yi según los parámetros de control dependientes vi. Se aplica:

A = a , = ^ , 8 = * = ^

dw., dvj

[0092] La restricción de que los parámetros de calidad no deben cambiar puede representarse con las dos matrices A , B de la siguiente manera:

A - &u B - = 0

Av = - B ~ l • .4 Alt

[0093] La longitud de la etapa se determina con APteónco.

[0094] Del conjunto de radiación se deduce:

Alt] f A iti

A iíj dP~

0Ui

[0095] Y finalmente

[0096] Por lo tanto, con esta fórmula, para un APteórico determinado se calculará el cambio de estado correspondiente de los parámetros de control independientes Au.

[0097] Dado que el cambio en el estado de los parámetros de control dependientes Av depende del cambio en el estado de los parámetros de control independientes Au de modo que se puedan cumplir las restricciones, el cambio en el estado de los parámetros de control dependientes Av se puede calcular con el sistema de ecuación indicado anteriormente para las restricciones con las matrices A, B. De Au y Av se forma Ax. El nuevo punto en el espacio de estados se calcula mediante:

Xnuevo = Xviejo ^{+ A} X

[0098] Todavía hay que comprobar si el vector de estado está fuera del dominio. En caso necesario, una variable tiene que limitarse a 0 o 1. Entonces hay un óptimo marginal. Si en el siguiente paso de iteración el cambio se sale del dominio, las derivadas parciales de este parámetro de control se establecen en cero. El problema de optimización se reduce entonces en una dimensión.

[0099] El número de los módulos por fase de membrana debe redondearse a números enteros. Se produce entonces una ligera desviación de las restricciones.

[0100] El método también puede modificarse de modo que los valores para los parámetros de calidad y ⁱno se midan para cada iteración. Esto es conveniente cuando la medición respectiva es muy compleja, como por ejemplo en la determinación de la composición del gas. Los parámetros de calidad y ⁱno se pueden observar en unos pasos de iteración, preferiblemente en unos pocos, por lo que pueden desviarse algo de su respectivo valor teórico.

[0101] Tales desviaciones también pueden ocurrir debido a errores de redondeo con control permanente de los parámetros de calidad y ⁱ.

[0102] Con el fin de garantizar el cumplimiento de las restricciones, incluso en el caso de tales desviaciones, el método puede modificarse ligeramente.

[0103] Con este fin, se define la desviación Ay de los parámetros de calidad y ⁱ:

Ay = (yteórico — yreal)

[0104] Luego para cada etapa de iteración debe aplicarse

donde el factor de escalada a sirve para hacer solo una pequeña etapa hacia el cumplimiento de las restricciones para cada etapa de iteración, mientras se minimiza la demanda de energía. Este debería ser pequeño cuando Ay es grande y convertirse en 1 cuando se alcancen las restricciones. Esto da como resultado una segunda optimización que es independiente de la optimización de la función objetivo, guiándose los parámetros de calidad yi paso a paso en dirección a sus valores teóricos.

[0105] Y finalmente

Ai? - B 1 ■ ( c - A y — A ■ &u)

[0106] La longitud de Au se calcula como:

[0107] En los cálculos restantes no se cambia nada.

[0108] La aplicación de este método para optimizar el dispositivo de filtro de membrana mostrado en la Figura 1 se explica a continuación mediante un ejemplo numérico concreto. En la Figura 2 se exponen los valores numéricos de los parámetros individuales en las etapas de optimización individuales. Los parámetros en negrita se encuentran en el borde del dominio. Los valores deseados para xco2,pg y xch4,sg son 1,0% o 0,7%. El dispositivo de filtro de membrana debe producir un gas producto con un contenido de CO2 del 1% y un gas pobre con un contenido de CH4 de 0,7% a partir de 836,5 Nm3/h de biogás crudo con la composición de un 53% de CH4, un 43,2% de CO2, un 0,3% de N2, un 0,2% de O2. Como condiciones de partida se selecciona una interconexión de membranas de 18 membranas en la primera fase, 23 membranas en la segunda fase y 29 membranas en la tercera fase. Se montan un total de 70 módulos de membrana. Inicialmente, el número de módulos no se redondea. Las presiones son de 17 bares en el retenido de la segunda fase; 2,9 bares en el retenido de la tercera fase y 1,05 bares en el permeado de la segunda y tercera fase. Las temperaturas son de 25 °C en la entrada de la primera y tercera fase y de 28 °C en la entrada de la segunda fase. El comportamiento de separación de la membrana se calcula isotérmica e isobáricamente. Con estos parámetros se miden los siguientes parámetros de calidad:

[0109] Todavía predomina una desviación significativa del valor teórico, particularmente en la calidad del gas producto.

[0110] La planta tiene una demanda de potencia de P = 215,6 kW, lo que corresponde a 0,258 kWh/Nm3. Los límites superior e inferior se definen para los parámetros individuales y los parámetros no tienen dimensiones. La temperatura puede estar entre 10 y 45 °C, la presión de retenido de la segunda fase entre 7 y 18 bares, la presión de permeado de la segunda fase entre 0,5 y 1,1 bares, la presión de retenido de la tercera fase entre 1 y 5 bares. Los parámetros de control independientes se desvían ahora sucesivamente y se observa el cambio de potencia y de los parámetros de calidad. Las desviaciones ascienden al 5% en las presiones y temperaturas y a un módulo en las membranas. Para una mejor comprensión se indican los cambios en términos dimensionales:

[0111] Se reconocen los diferentes grados de dependencia de los parámetros objetivo y de calidad en los diferentes parámetros de control independientes. Si, por ejemplo, la presión de retenido de la segunda fase aumenta en un bar, el consumo de energía de la planta aumenta en 13,4 kW. Si la presión de retenido de la tercera fase aumenta en un bar, el consumo de energía disminuye en 80,9 kW, pero al mismo tiempo la concentración de metano aumenta en el gas pobre en un 1,912%. Las temperaturas más altas conducen a la reducción de casi todos los parámetros de calidad; solo en la tercera fase la calidad del gas producto y del gas pobre empeoran ligeramente con el aumento de la temperatura. Si se añade un módulo de la primera fase a la segunda, disminuyen ligeramente las necesidades energéticas de la planta, la proporción de CO2 en el gas producto se reduce y la proporción de metano en el gas pobre aumenta ligeramente. Si se toma un módulo de la primera fase y se transfiere a la tercera, las necesidades energéticas disminuyen notablemente y las calidades del gas producto y del gas pobre empeoran.

[0112] La longitud de etapa Pteórico se establece en -2 kW, lo que representa aproximadamente el 1% de la potencia de la planta. El factor de escalada a se establece en 1, ya que los parámetros de calidad ya están muy cerca de los valores teóricos. El curso de la optimización se expone en la Figura 2 y 3.

[0113] Para la primera etapa, se calcula el cambio de estado

'—0,32 IjotA

— 0,24 b ar l

— 0,01 b ar

— 0,13

-0 ,07

0,01 °C

. 0,000

\ 0,001 /

[0114] La desviación de los parámetros de calidad es ahora:

0,QQ!ó% \

,00 0 % ;

[0115] Ya en la primera etapa, se producen en gran medida los parámetros de calidad. Sin embargo, esto hace que también aumente la potencia en 1,8 kW a P = 217,4 kW

[0116] En las siguientes 9 etapas, la presión de permeado y de retenido de la segunda fase disminuyen, hasta que finalmente la presión de permeado ha alcanzado el borde del dominio en 0,5. Hasta este punto, la potencia se reduce a 202,4 kW. La presión se regula ahora a un valor constante y la presión de permeado de la segunda fase ya no se considera un parámetro de control independiente. En cambio, la presión de retenido de la segunda fase se considera ahora un parámetro de control dependiente y se asigna al subespacio V. U se reduce en una dimensión.

[0117] En la décima etapa, comienza una caída de la temperatura en la entrada de la primera fase con el fin de llegar al borde del dominio (10 °C) ya en la 11a etapa. Para la siguiente etapa, la temperatura en la entrada de la primera fase queda constante y el número de parámetros de control libres se reduce de nuevo de 1 a 4.

[0118] En la 12a etapa, la temperatura en la entrada de la segunda fase aumenta a 45 °C, después de que previamente se hubiera mantenido casi sin cambios y hubiera caído alrededor de 5 °C solo en la 11a etapa. La temperatura en la entrada de la segunda fase se considera ahora constante a 45 °C. El problema de optimización se reduce de nuevo en una dimensión.

[0119] En la 13a etapa, la temperatura en la entrada de la tercera fase disminuye de 22 °C a 10 °C y posteriormente se mantiene constante. El problema de optimización ahora tiene solo dos parámetros de control independientes: el número de membranas por fase. La demanda de potencia de la planta ha caído hasta ahora a 196,3 kW.

[0120] En las siguientes tres etapas, el número de los módulos por fase se cambia hasta que haya 19,8 en la primera fase, 25,6 en la segunda fase y 24,6 en la tercera fase. Al mismo tiempo, la presión de retenido de la tercera fase aumenta de los 2,95 bares anteriores a 3,2 bares. La 16a etapa ya no conduce a una reducción de la demanda de potencia, sino, por el contrario, a un ligero aumento. Por lo tanto, la 15a etapa representa inicialmente el nivel óptimo con 195,05 kW. Ahora se comprueba de nuevo si realmente hay un nivel óptimo del borde en todas las dimensiones p^{P 2}, T¹, T²y T³. Con este fin, se lleva a cabo una etapa de control en la que se desvía de nuevo en todas las dimensiones y el Ax se calcula para 2 a 6 variables independientes. Si todas las 6 variables fueran independientes de nuevo, la presión de permeado de la segunda fase se reduciría más en la siguiente etapa y la temperatura en la entrada de la primera fase también caería a 9 °C. Por lo tanto, la etapa sería inadmisible. En el siguiente cálculo de control, la presión de permeado de la segunda fase queda de nuevo constante en 0,5 bares y se calcula la reacción.

En el segundo cálculo de control, la temperatura en la entrada de la fase 1 caería a 3,2 °C. También esta etapa sería inadmisible. En el tercer cálculo de control, la temperatura en la entrada de la primera fase y la presión de permeado de la segunda fase se mantienen constantes. La etapa de optimización resultante conduce a un punto de estado que se encuentra en el dominio. La temperatura en la entrada de la segunda fase baja de 45 °C a 39 °C, la temperatura en la entrada de la tercera fase aumenta ligeramente en 3 °C. El método puede proseguir con cuatro variables independientes.

[0121] En la 17a etapa de optimización la temperatura cae en la entrada de la segunda fase de 39 °C a 17 °C, y la temperatura en la entrada de la tercera fase es de 16 °C. Las restricciones se siguen cumpliendo en mayor o menor medida. Las amplitudes se hacen muy grandes.

[0122] En la última etapa, en un tamaño de etapa de -2 kW, la temperatura en la entrada de la segunda fase aumenta de nuevo repentinamente a 103 °C, la temperatura en la entrada de la tercera fase cae a 4 °C. Incluso si el tamaño de etapa se establece en 0 kW, la temperatura a la entrada de la segunda fase es de 53 °C. Por lo tanto, incluso si no se logra ninguna mejora más, la siguiente etapa llevaría fuera del dominio. La rutina de optimización se ha interrumpido. La 17a etapa ha alcanzado su nivel óptimo.

[0123] A través de la optimización se redujo la demanda de potencia de la planta en un 10,8%, de 215,6 kW a 192,3 kW. El ahorro es de aproximadamente 195.000 kWh/a, lo que actualmente corresponde a aproximadamente 30.000 €/a.

[0124] Para lograr el nivel óptimo son necesarias 17 etapas, las primeras nueve van aproximadamente en la misma dirección. El logaritmo de gradiente determina inicialmente solo la dirección del cambio en el estado; en el cálculo anterior el vector x se escala de tal manera que da como resultado un cambio en Pteonco. En lugar de determinar la longitud de la etapa, la etapa simplemente se puede alargar más y más hasta que se note una desviación de los parámetros de calidad o un aumento del consumo de energía. Con este fin, cuando se cambia el estado de la planta, todos los parámetros de control se desvían simultáneamente a lo largo del vector de dirección Ax. Con este fin, Pteórico se incrementa sucesivamente sin que sea necesaria una nueva desviación de la planta. En la práctica, el no tener que volver a hacer una desviación conduce a un ahorro de tiempo no desdeñable.

[0125] Durante la optimización, primero se optimizan las presiones, luego las temperaturas y finalmente el número de módulos de membrana por fase. Este conocimiento se puede utilizar para omitir la variación de los parámetros de control independientes más o menos invariables en la optimización. Por lo tanto, inicialmente solo variarían las presiones, luego las presiones y temperaturas, y finalmente las presiones, las temperaturas y el número de módulos por fase.

Primera modificación del primer ejemplo de realización

[0126] Esta modificación del primer ejemplo de realización corresponde al ejemplo de realización explicado anteriormente, siempre y cuando no se lleve a cabo otra cosa a continuación. En particular, la desviación de los parámetros de control independientes tiene lugar exactamente como se ha explicado anteriormente. Solo las restricciones no se incluyen en los cálculos, pero el cumplimiento de las restricciones se realiza por medio de reguladores. Los parámetros de calidad también se pueden regular por medio de reguladores, por ejemplo reguladores PID. Con este fin, es ventajoso que la variable de regulación (= parámetro de calidad) se mida continuamente. Si se optimizara la planta del Ejemplo 1, se podría seleccionar la siguiente cascada del regulador:

[0127] El vector de estado tiene solo cuatro dimensiones:

[0128] El número de membranas por fase se considera constante aquí.

[0129] La derivada parcial de la función objetivo se determina por:

3P _ P+ - P "

óx. " 2 Si

[0130] El cambio en el espacio de estados se calcula

[0131] Si un parámetro de control se ejecuta fuera del dominio, se mantiene constante con un regulador, por ejemplo un regulador PID. Los parámetros de control, que se encuentran en el borde del dominio, solo se pueden desviar en una dirección en la siguiente etapa. Si el siguiente punto calculado está de nuevo dentro del dominio, se lleva a cabo 3 P

la etapa. De lo contrario, la derivada parcial Sjfíse establece en cero y se lleva a cabo la etapa.

Segunda modificación del primer ejemplo de realización

[0132] En lugar de optimizar la eficiencia energética, con el método según la invención se puede maximizar también el rendimiento de la planta. El elemento limitante de la planta de tratamiento es generalmente el compresor. Este tiene su potencia limitada. Se puede lograr una gran potencia del compresor con una presión baja y un rendimiento alto o con una presión alta y un rendimiento bajo.

[0133] La corriente de entrada se selecciona como parámetro de control independiente adicional. Como parámetro de calidad adicional se selecciona la potencia del compresor, que surge de la presión de retenido de la segunda fase y del caudal volumétrico mediante el compresor.

[0134] Los parámetros de control independientes son:

- corriente de biogás crudo en la planta (variable de ajuste del número de revoluciones del compresor)

- presión de retenido de la segunda fase (variable de ajuste de la válvula de mariposa)

- presión de permeado de la segunda fase (variable de ajuste del número de revoluciones de la bomba de vacío) - presión de retenido de la tercera fase (variable de ajuste de la válvula de mariposa)

- temperatura a la entrada de la 1a fase

- temperatura a la entrada de la 2a fase

- temperatura a la entrada de la 3a fase

- número de membranas de la segunda fase

- número de membranas de la tercera fase

[0135] Los parámetros de calidad son

- gas producto con contenido de CO2

- gas pobre con contenido de CH4

- potencia del compresor

[0136] El parámetro objetivo es

- corriente del gas producto

[0137] La corriente del gas producto se maximiza. La Figura 4 muestra la optimización. Los resultados de un modelo mecanicista simplificado sirven como valores de partida. El número de las membranas por fase se mantiene constante y es de 38/42/40. El biogás crudo consta del 63% de CH4, 36,7% de CO2, 0,2% de N2, 0,1% de O2. A partir de la 4a etapa, la presión de permeado de la segunda fase se mantiene constante. Las temperaturas ya no se cambian mediante el algoritmo de optimización. Basándose en el nivel óptimo encontrado anteriormente, la corriente de gas producto se puede aumentar en aprox. 8,8 Nm3/h, al mismo tiempo la demanda de potencia del compresor se reduce en 4,8 kW. El ahorro de costes debido a la reducción de potencia asciende a alrededor de 6000 €/a, los ingresos adicionales debido a la capacidad maximizada de la planta ascienden a aproximadamente 46.500 €/a (costes de electricidad 15 ct/kWh, ingresos de biometano 6 ct/kWh, 8400 h/a)

Segundo ejemplo de realización

[0138] El biogás se limpia de metano con un lavado con agua presurizada (Figura 5). El biogás crudo 201 se comprime inicialmente con un compactador previo 202 a una presión instantánea 218 y se enfría y luego se mezcla 203 con el gas de recirculación 219 de la caldera instantánea 217. La mezcla de gases se comprime con el compresor principal 204 a una presión de columna 209 predeterminada de una columna de absorción 207 y se enfría a una temperatura de entrada 206 en un caloportador 205. Este fluye a través de la columna de absorción 207 de abajo hacia arriba. Un líquido de lavado 232 (agua u otro solvente adecuado) fluye a contracorriente. El flujo másico de un gas producto 210 se mide 211. La presión de la columna de absorción 207 se ajusta en una válvula de mariposa 212 de gas producto. El gas producto 210 tiene que secarse y luego puede utilizarse posteriormente. El líquido de lavado se lleva a un depósito 215 de una columna 215 hacia una caldera instantánea 217 y se distiende allí en una válvula de mariposa 216. El metano disuelto escapa como gas de recirculación 219 y se mezcla con el biogás crudo 201 compactado previamente. Una corriente de recirculación medida con un caudalímetro 220 es una variable importante en la optimización de la planta. Se lleva un líquido de lavado 221 desgasificado a una columna de desorción 225. Antes de esto, la temperatura del líquido de lavado se ajusta en un caloportador 222 y se controla con un termómetro 223. El aire extraído del circuito 234 se sopla en la columna de desorción 225 con un soplador 233 de aire extraído del circuito. En la columna de desorción 225, el agua de lavado suministrada o líquido de lavado 221 suministrado se libera de CO2 y partes de metano a contracorriente. Hay aquí un gas pobre 236 diluido con aire. Su composición se analiza 237 y el flujo másico se mide con un caudalímetro 235. El agua de lavado 226 se transporta mediante una bomba de circulación 228 a la parte superior de la columna de absorción 207 y se le suministra 232. Una parte del agua de lavado se retira del sistema como purga 230 y se reemplaza por agua limpia 227. La selectividad puede mejorarse mediante la adición de una lejía 231. Como lejía se ofrecen compuestos con Na+ o K+ como cationes.

[0139] Según la invención, se identifican primero los parámetros de control independientes en el sistema. Estos son:

- presión 218 en la caldera instantánea 217 ajustada por el número de revoluciones del compactador previo 202; - presión 209 en la columna de absorción 207 ajustada en la válvula de mariposa 212 en la corriente de gas producto 214;

- corriente del circuito de agua 229 ajustada en la bomba de circulación 228;

- temperatura de entrada de gas 206 en la columna de absorción 207 ajustada en el gas caloportador 205;

- temperatura de entrada de agua 223 en la columna de desorción 225 ajustada a través del agua caloportadora 222;

- corriente de aire 235 a través de la columna de desorción ajustada por el número de revoluciones del soplador 233 de aire extraído del circuito;

- dosis de lejía 231 en la corriente de circulación 232 ajustada por el valor de pH en el depósito de la columna de absorción 207;

- corriente de purga 230 ajustada mediante el tiempo de descarga de la bomba de circulación 228;

- corriente de gas producto 211 ajustada por el número de revoluciones del compresor principal 204.

[0140] Otros parámetros de control son:

- número de fases de equilibrio en la columna de absorción 207

- número de fases de equilibrio en la columna de desorción 225

Estos solo se pueden variar en la disposición de la planta y están fijos durante el funcionamiento de la planta.

[0141] No todos los grupos influyen en grados significativos de libertad o parámetros de control. Los niveles de llenado en el depósito de la columna de absorción 207, en la caldera instantánea 217 y en la columna de desorción 225 se regulan mediante el suministro de agua limpia 227 y las válvulas de mariposa 216, 224. Sin embargo, no contribuyen a la optimización de la planta.

[0142] Los parámetros de calidad son

- gas producto 213 con contenido de CO2;

- emisiones de metano (corriente de material de metano 237 en el gas pobre 235 dividido por la corriente de material de metano en el biogás crudo 201)

- calidad del agua (por ejemplo, valor de pH 208)

[0143] Los parámetros objetivo que minimizar son los costes operativos. Estos consisten en los costes de electricidad (consumo de energía multiplicado por los gastos por kWh), los costes de la lejía y los costes del agua.

[0144] El caudal volumétrico 211 de gas producto es determinado directamente por el operador y se regula mediante un regulador PID. Quedan ocho parámetros de control independientes que sirven para el mantenimiento de tres parámetros de calidad y para la optimización de los costes operativos.

[0145] Los ocho parámetros de control independientes se desvían sucesivamente y luego se calcula una etapa en la que no se cambian las condiciones de calidad. El proceso se repite hasta optimizar los costes de la planta.

Lista de números de referencia

1 entrada 203 mezcla de biogás crudo y gas de recirculación 2 primera salida

3 segunda salida 204 compresor principal

4 conducto 205 caloportador

5 primera fase de membrana 206 termómetro

6 conducto 207 columna de absorción

7 segunda fase de membrana 208 dispositivo de medición del valor de pH

8 conducto 209 manómetro

9 tercera fase de membrana 210 gas producto

10 conducto 211 instrumento de medición de caudal

11 conducto 212 válvula de mariposa

12 conducto 214 corriente de gas producto

13 compresor 215 parte inferior de la columna

14 intercambiador de calor 216 válvula de mariposa

15 termómetro 217 caldera instantánea

16 intercambiador de calor 218 manómetro

17 termómetro 219 gas de recirculación

18 intercambiador de calor 220 instrumento de medición de caudal

19 termómetro 221 líquido de lavado

20 manómetro 222 caloportador

21 bomba de vacío 223 termómetro

22 manómetro 224 válvula de mariposa

23 válvula de mariposa 225 columna de desorción

24 gasómetro 226 agua de lavado

25 manómetro 227 agua limpia

26 válvula de mariposa 228 bomba de circulación

27 instrumento de medición de composición de 229 corriente de aire de circuito-agua

gas

28 instrumento de medición de composición de corriente de purga

gas

101 biogás crudo 231 lejía

gas de alimentación 232 suministro

retenido de la primera fase 233 soplador de aire extraído del circuito medición de la temperatura 234 aire extraído del circuito

gas producto 235 instrumento de medición de caudal estrangulamiento 236 gas pobre

medición de la temperatura 237 dispositivo de análisis de la composición retenido de la tercera fase

gas pobre

permeado de la segunda fase

bomba de vacío

biogás crudo

compactador previo

Claims

REIVINDICACIONES

1. Método para operar una planta de biogás en donde una optimización gradual de la planta con respecto a un parámetro objetivo se lleva a cabo desviando al menos un parámetro de control en una etapa de optimización según un algoritmo de gradiente, y midiendo el cambio en el parámetro objetivo causado por la desviación, y, dependiendo del cambio medido en el parámetro objetivo, calculando una etapa de optimización en la que los valores para los parámetros de control ajustables se determinan de tal manera que, al ajustar los parámetros de control calculados a estos valores, el parámetro objetivo de la planta de biogás se optimiza hacia un objetivo predeterminado, y los valores calculados de los parámetros de control se ajustan en la planta de biogás, y esta etapa de optimización se repite varias veces.

2. Método según la reivindicación 1 caracterizado por que varios parámetros de control se desvían en cada etapa de optimización, y/o por que los parámetros de control se controlan por medio de un dispositivo de control, se desvían automáticamente mediante elementos de ajuste correspondientes, se calculan y se ajustan a los elementos de ajuste correspondientes.

3. Método según una de las reivindicaciones 1 o 2 caracterizado por que, después de una desviación de un parámetro de control, también se mide al menos un parámetro de calidad además del parámetro objetivo, en donde se utiliza el valor medido del parámetro de calidad para cumplir con una restricción.

4. Método según la reivindicación 3 caracterizado por que la restricción se regula por medio de un dispositivo de regulación, como por ejemplo un regulador P, un regulador I, un regulador D o cualquier combinación de estos reguladores, en donde para la regulación de cada parámetro de calidad se utiliza un parámetro de control que se ajusta mediante el dispositivo de regulación en función del valor medido del parámetro de calidad, o que las restricciones se tienen en cuenta en el cálculo de la etapa de optimización de tal manera que el parámetro de calidad mantenga un valor específico o no exceda ni caiga por debajo de un valor umbral correspondiente.

5. Método según una de las reivindicaciones 1 a 4 caracterizado por que los parámetros de control se miden con sensores correspondientes y los elementos de ajuste se emplean conforme a los valores medidos correspondientes para ajustar los valores calculados para los parámetros de control durante las etapas de optimización, y/o por que la etapa de optimización se repite hasta que no se produce ningún cambio o solo un ligero cambio predeterminado en el parámetro objetivo durante una etapa de optimización.

6. Método según una de las reivindicaciones anteriores caracterizado por que, en cada etapa de optimización, las derivadas parciales del parámetro objetivo se determinan según los parámetros de control y las derivadas parciales se utilizan para calcular los parámetros de control.

7. Método según una de las reivindicaciones anteriores caracterizado por que la etapa de optimización corresponde a un proceso de optimización según el algoritmo de gradiente descendiente, el algoritmo de gradiente descendiente con restricciones o el método Quasi-Newton, o por que la etapa de optimización corresponde a un algoritmo no basado en gradientes.

8. Método según una de las reivindicaciones anteriores caracterizado por que inicialmente todos los parámetros de control disponibles se desvían y en las etapas de optimización posteriores solo se desvía una selección más pequeña de parámetros de control, en donde preferiblemente solo se desvía un número reducido de parámetros de control después de un número predefinido de etapas de optimización.

9. Método según la reivindicación 8 caracterizado por que después de que una etapa de optimización en la que se desvía un número reducido de parámetros de control dé como resultado solo una ligera aproximación del parámetro objetivo hacia el objetivo predeterminado, de nuevo varios o todos los parámetros de control disponibles se desvían y se comprueba nuevamente si es posible un cambio mayor en el parámetro objetivo.

10. Método según una de las reivindicaciones anteriores caracterizado por que varios parámetros de control se agrupan mediante un análisis de componentes principales en parámetros de control combinados que son combinaciones lineales y combinaciones no lineales de los parámetros de control individuales, por lo que el número de parámetros de control variables disminuye y logra rápidamente la repetición de las etapas de optimización.

11. Método según una de las reivindicaciones anteriores caracterizado por que la planta de tratamiento de biogás funciona según el proceso de permeación de gas a base de membranas, lavado con agua presurizada, lavado orgánico o adsorción por oscilación de presión, y/o por que la planta de tratamiento de biogás está acoplada a un módulo de conversión de electricidad en gas, en donde el biogás crudo se mezcla con hidrógeno que reacciona biológica o catalíticamente con el CO2 del biogás crudo para formar metano, y el biogás crudo producido de este modo con un contenido de metano aumentado se suministra a una planta de tratamiento de biogás, y/o por que el método para operar una planta de biogás comprende un método de tratamiento de gas, en donde el proceso de permeación de gas se utiliza como método de tratamiento de gas, en donde algunas de las membranas se proporcionan con válvulas ajustables, de modo que los módulos se pueden asignar a fases individuales, en donde la regulación también cambia las áreas de membrana durante el funcionamiento.

12. Planta de biogás que comprende varios componentes para fermentar sustratos y/o tratar gas, en donde el modo de funcionamiento de los componentes depende de parámetros de control que se pueden ajustar por medio de elementos de ajuste correspondientes, en donde la planta de biogás tiene un dispositivo de control que está diseñado para llevar a cabo uno de los métodos según las reivindicaciones 1 a 11.

13. Planta de biogás según la reivindicación 12 caracterizada por que los elementos de ajuste tienen uno o más de los siguientes elementos de ajuste:

- dispositivo de control de temperatura, como por ejemplo intercambiador de calor, dispositivo de calefacción o dispositivo de refrigeración,

- dispositivo de control de presión, como por ejemplo bomba, válvula de mariposa,

- accionamiento de un agitador o vibrador,

- accionamiento de un soplador.

14. Planta de biogás según la reivindicación 13 caracterizada por que a cada uno de los elementos de ajuste se le asigna un sensor por medio del cual se puede medir el parámetro de control que puede ser influenciado por los elementos de ajuste.

15. Planta de biogás según una de las reivindicaciones 12 a 14 caracterizada por que la planta de biogás tiene un dispositivo de filtro de membrana con varias unidades de membrana que se pueden encender o apagar individualmente, en donde en una línea de suministro al dispositivo de filtro de membrana se proporciona un dispositivo de control de temperatura y un termómetro para ajustar la temperatura del gas suministrado al dispositivo de filtro de membrana, y en al menos una línea de descarga del dispositivo de filtro de membrana se proporciona un dispositivo de control de presión para ajustar una presión de retención o permeado y un manómetro para medir esta presión.