[ca] En la pràctica de l'enginyeria, quan un model explícit d'un procés està disponible, es poden realitzar experiments numèrics per tal de predir el comportament futur del sistema, explicar o descriure el seu estat ocult, guiar la recopilació de dades,... Generalment, les dinàmiques del sistema són complexes i difícils d'observar amb precisió. Qualsevol aproximació de la realitat observada per mitjà d'un modelatge implica necessàriament incertesa. Per fomentar la confiança en els resultats del model, aquesta incertesa ha de ser caracteritzada i quantificada de forma explícita. En aquest projecte de tesi, particular atenció es proporciona a la incertesa associada als paràmetres del model i les seves implicacions per a l'optimització de bio-processos. Com a cas d'estudi, es considera per a la modelització la digestió anaeròbia. La producció controlada de biogàs per digestió anaeròbica s'ha trobat una activitat rendible, a més de ser una font d'energia renovable. No obstant això, els marges de millora per a aquesta tecnologia són amplis. La co-digestió anaeròbia amb dos o més materials d'entrada és una manera de fer que la biomassa de baixa producció de biogàs sigui aplicable a escala industrial. Entre els possibles co-substrats, els residus orgànics rics en lípids resulten atractius pel seu alt potencial energètic. El principal factor limitant per a aquesta estratègia és la inhibició de la digestió anaeròbica pels àcids grassos de cadena llarga. La modelització matemàtica ofereix una aproximació útil de la complexa i delicada activitat microbiologia d'aquest sistema de digestió anaeròbica. L'objectiu subjacent del projecte de tesi és millorar el procés de tractament d'aigües residuals amb l'ajuda de la modelització i l'anàlisi d'incertesa. D'acord amb aquest objectiu, es desenvolupa un entorn de simulació anomenat "planta virtual" (VP) amb la fi de aplicar-lo al modelatge de la co-digestió anaeròbia i fangs activats. A l'entorn de la VP, es proposa i testeja noves dinàmiques fonamentals del procés d'inhibició pels àcids grassos de cadena llarga i es compara diferents procediments d'inferència per l'estimació del la incertesa dels paràmetres. D'altra banda, es proposa una anàlisi de criteris múltiples en condicions d'incertesa. El mètode s'aplica a una planta industrial de co-digestió anaeròbica. Com a conclusió, l'eina de la "planta virtual" es va trobar fiable i fàcil d'usar en el modelat dels processos de tractament biològics com fangs activats i digestió anaeròbia. El model d'inhibició per àcids grassos a cadena llarga ha estat capaç de reproduir i interpretar les dades experimentals obtingudes en prèvies investigacions. No obstant això, l'estimació de la incertesa dels paràmetres i la falsificació del model d'inhibició són tasques d'investigació futura. El procediment d'inferència Bayesiana s'ha demostrat útil per enfrontar-se amb èxit al problema de l'estimació de la incertesa dels paràmetres relatius a models de la digestió anaeròbia i dels fangs activats. La anàlisi de criteris múltiples sota incertesa ha permès una considerable millora en l'eficiència i de la fiabilitat d'operació d'una planta industrial de biogàs. No obstant això, com a treball futur es fa necessari millorar el procediment d'obtenció de les entrades a l'anàlisi de criteris múltiples i disminuir la càrrega computacional requerida per aquesta anàlisi.

[es] En la práctica de la ingeniería, cuando un modelo explícito de un proceso está disponible, se pueden realizar experimentos numéricos para predecir el comportamiento futuro del sistema, explicar o describir su estado oculto, guiar la recopilación de datos,. . . Generalmente, las dinámicas del sistema son complejas y difíciles de observar con precisión. Cualquier aproximación de la realidad observada a través de un modelado implica necesariamente incertidumbre. Para fomentar la confianza en los resultados del modelo, esta incertidumbre debe ser caracterizada y cuantificada de forma explícita. En este proyecto de tesis, particular atención se proporciona a la incertidumbre asociada a los parámetros del modelo y sus implicaciones para la optimización de bio-procesos. Como caso de estudio, se considera para la modelización la digestión anaerobia. La producción controlada de biogás por digestión anaeróbica se ha encontrado una actividad rentable, además de ser una fuente de energía renovable. Sin embargo, los márgenes de mejora para esta tecnología son amplios. La co-digestión anaerobia con dos o más materiales de entrada es una manera de hacer que la biomasa de baja producción de biogás sea aplicable a escala industrial. Entre los posibles co-sustratos, los residuos orgánicos ricos en lípidos resultan atractivos por su alto potencial energético. El principal factor limitante para esta estrategia es la inhibición de la digestión anaeróbica por los ácidos grasos de cadena larga. La modelización matemática ofrece una aproximación útil de la compleja y delicada actividad microbiológica de este sistema de digestión anaeróbica. El objetivo subyacente del proyecto de tesis es mejorar los procesos biotecnológicos con la ayuda de la modelización y el análisis de incertidumbre. De acuerdo con este objetivo, se desarrolla un entorno de simulación llamado "planta virtual" (VP) con el fin de aplicarlo al modelado de la co-digestión anaerobia y fangos activados. En el entorno de la VP, se propone y testea nuevas dinámicas fundamentales del proceso de inhibición por ácidos grasos de cadena larga y se compara diferentes procedimientos de inferencia para la estimación del la incertidumbre de los parámetros. Por otra parte, se propone un análisis de criterios múltiples en condiciones de incertidumbre y multiplicidad de equilibrios. El método se aplica a una planta industrial de co-digestión anaeróbica. Como conclusión, la herramienta de la "planta virtual" se encontró fiable y fácil de usar en el modelado de los procesos de tratamiento biológicos como lodos activados y digestión anaerobia. El modelo de inhibición por ácidos grasos a cadena larga ha sido capaz de reproducir y ha permitido de interpretar los datos experimentales obtenidos en previas investigaciones. Sin embargo, la estimación de la incertidumbre de los parámetros y la falsificación del modelo de inhibición son tareas de investigación futura. El procedimiento de inferencia Bayesiana se ha demostrado útil para enfrentarse con éxito al problema de la estimación de la incertidumbre de los parámetros relativos a modelos de la digestión anaerobia y de los lodos activados. La propuesta análisis de criterios múltiples ha permitido una considerable mejora en la eficiencia y de la fiabilidad de operación de una planta industrial de biogás. Sin embargo, como trabajo futuro se rende necesario mejorar el procedimiento de obtención de las entradas al análisis de criterios múltiples y disminuir la carga computacional requerida por tal análisis.