[en] The interaction of phenomena of different nature in the composting process makes it complex. Mathematical modelling is ahelpful tool to analyse such complex systems, but its development and application to the composting process has beenrather scarce up to date. The present study presents a deterministic mathematical model of the composting process whichallows the explanation and quantification of the main phenomena observed during the process and is based on the basiclaws of physical and biological elementary processes.The developed model sets up a methodology for the presentation of the biological phenomena involved, making possible tocouple models developed by different authors to the proposed physical model. This one considers the substrate as a porousmedia in which the three phases, solid, liquid and gaseous, are present. Mass and energy flows between them are governedby basic transfer laws. The gaseous phase is considered, in the base model, as a completely stirred mixture of oxygen, CO2,ammonia, water vapour and nitrogen, both considered as ideal gases. Its extension to the 1D space incorporates themovement of the gaseous phase due to pressure gradient, the conductive heat transfer in the solid matrix, the convectiveenergy transport, both as sensible and latent heat, and the convective mass transport of gaseous components.Three vertical static reactors at lab scale with forced aeration have been designed, built up and operated with different solidwaste mixtures in order to pick up data for checking the model predictions. Several process variables have been measuredand registered during the experiments: temperature at different points inside the reactors, oxygen and CO2 concentration inthe exhaust gases, total mass in the reactors, airflow rate, air pressure at the reactors inlet, and the settlement at differentlevels of the composting mass. The moisture content at different positions of the material has also been measured at thestart and at the end of the process.The simulations, run with a unique set of physical, stoichiometric and kinetic parameters for the experiments with differentsubstrates, reproduced satisfactorily the main trends observed by the experimental data, although these show that thehypothesis of radial symmetry in the reactors does not always holds on. A sensitivity analysis allowed the identification of thephysical parameters with greater influence on the process. A three parameter equation is proposed to describe thesettlement field inside the composting mass as a function of time. An equation linking settlement with the cumulative oxygenconsumption has also been proposed.In summary, the developed model simulates satisfactorily the main trends observed during the evolution of the observedprocess variables, integrates the different phenomena present in the composting process, and allows the quantification of itsrelative importance. The open structure of the model simplifies the incorporation of new phenomena.

[es] El proceso de compostaje es complejo debido a que en él intervienen simultáneamentefenómenos de naturaleza muy distinta interaccionando entre ellos. La modelizaciónmatemática es una herramienta que facilita el análisis de estos sistemas complejos, peroel nivel de desarrollo y aplicación al proceso de compostaje ha sido bastante limitadohasta la actualidad. En el presente trabajo se desarrolla un modelo matemáticodeterminista del proceso de compostaje basado en les leyes básicas de los fenómenosfísicos y biológicos que permite explicar y cuantificar los principales fenómenosobservados durante el proceso.El modelo desarrollado establece una metodología de presentación de los fenómenosbiológicos que permite acoplar al modelo físico propuesto modelos desarrollados porotros autores. Este considera el sustrato como una matriz porosa constituida por las tresfases, sólida, líquida i gaseosa, entre las que se establecen flujos de masa y energíagobernados por las leyes básicas de transferencia. La fase gaseosa, una mezcla deoxígeno, CO2, amoníaco, vapor de agua y nitrógeno, es considerada como de mezclacompleta en el modelo base. Su extensión al espacio 1D incorpora el movimiento de lafase gaseosa debido a gradientes de presión, el transporte conductivo de calor dentro dela matriz porosa, el arrastre convectivo de energía, tanto en forma de calor sensiblecomo latente, y el transporte de los componentes de la fase gaseosa.Se han diseñado y construido tres reactores verticales estáticos de aireación forzada aescala de laboratorio y se han operado con distintas mezclas de residuos, a fin deobtener información para contrastar la bondad del modelo desarrollado. Durante losexperimentos se ha medido y registrado la evolución de diferentes variables del proceso:temperatura a distintos puntos de los reactores, concentraciones de oxígeno y CO2 enlos gases de salida, masa total en los reactores, caudal de aire insuflado, presión del airea la entrada de los reactores, así como el asentamiento a diferentes niveles del materialen compostaje. A principio y final de proceso se ha medido el contenido de humedad adiferentes niveles del material.Las simulaciones numéricas, realizadas con un único conjunto de parámetros físicos,estequiométricos y cinéticos para los diferentes experimentos con sustratos distintos,reproducen satisfactoriamente las tendencias observadas en los datos experimentales, apesar de que éstos muestran que la hipótesis de simetría radial en los reactores nosiempre se verifica. El análisis de sensibilidad realizado ha permitido identificaraquellos parámetros físicos con más influencia en la evolución del proceso. Se proponeuna ecuación de 3 parámetros para cuantificar el campo de asentamiento en el materialen compostaje en función del tiempo. Además, se ha establecido una ecuación querelaciona el asentamiento del material con el consumo acumulado de oxígeno.En síntesis, el modelo desarrollado simula satisfactoriamente las tendencias en laevolución de las variables de proceso observadas, integra los distintos fenómenospresentes en el proceso de compostaje y permite cuantificar su importancia relativa. Laestructura abierta del modelo facilita la incorporación de nuevos fenómenos