Numerical modelling of microalgae systems for wastewater treatment
Authors:   , Solimeno Alessandro 
Published: October 2023

Reactions and processes that occur in microalgae and bacteria systems are difficult to understand because most of them take place simultaneously and depend on many parameters such as temperature, solar radiation, nutrients availability (e.g. carbon and nitrogen) as well on certain inhibitory conditions (e.g excess of oxygen in the culture medium). In comparison with conventional wastewater treatment technologies, less is known about the physical, chemical and biochemical reactions and processes that occur in microalgae-bacteria treatment systems. The main outcome of the present PhD thesis was to develop a new integrated mechanistic model, named BIO_ALGAE, which includes crucial physical and biokinetic processes to simulate microalgae growth in different type of cultures, and most particularly in wastewater. The model was used to advance the understanding the inherent complexity of microalgae and bacteria interactions that occur in high rate algal ponds (HRAP) and photobioreactors.BIO_ALGAE model was mainly built by coupling the River Water Quality Model 1 (RWQM1) formulation and the modified ASM3 model, and was implemented in COMSOL MultiphysicsTM simulation platform. Inorganic carbon, as a limiting substrate for the growth of microalgae, is one of the major innovative features of BIO_ALGAE. Carbon is an essential resource for microalgae production. Moreover, temperature, photorespiration, pH dynamics, solar radiation, light attenuation and transfer of gases to the atmosphere are considered main limiting factors for microalgae growth. In a pragmatic approach to reduce the model¿s complexity in the initial stages of its development, it was decided to start by studying physical, chemical and biokinetic processes of microalgae alone, hence neglecting bacterial processes. Once calibrated the most uncertain parameters of the model, bacteria processes were added, and this gave place to the integral model BIO_ALGAE. This model was calibrated and validated with high quality experimental data from pilot raceway ponds over short-time scale and for long-term operation.The BIO_ALGAE model has proved to be an efficient tool to understand microalgae and bacteria interactions in wastewater treatment and to simulate the dynamics of different components in the ponds. The model was used to investigate the effect of environmental conditions and nutrients availability on microalgae growth and the different hydraulic retention time (HRT) operating strategies on the relative proportion of microalgae and bacteria and biomass production. Moreover, thanks to the model it was possible to optimize the performance of both HRAP and photobioreactor.

Las reacciones y los procesos que ocurren en sistemas mixtos de microalgas y bacterias son difíciles de entender ya que la mayoría de ellos tienen lugar simultáneamente y dependen de muchos parámetros tales como temperatura, radiación solar, disponibilidad de nutrientes (e.g. carbono y nitrógeno) así como ciertas condiciones inhibitorias (e.g. exceso de oxígeno en el medio de cultivo). En comparación con las tecnologías convencionales de tratamiento de aguas residuales, actualmente hay poco conocimiento de las reacciones físicas, químicas y bioquímicas y de los procesos que se producen en los sistemas de tratamiento de microalgas y bacterias. El objetivo principal de la presente tesis doctoral fue desarrollar un nuevo modelo mecanístico integrado, denominado BIO_ALGAE, que incluye procesos físicos y bioquinéticos cruciales para simular el crecimiento de microalgas en diferentes tipos de cultivos, principalmente en aguas residuales. El modelo se utilizó para comprender de una mejor forma las interacciones que se llevan a cabo entre microalgas y bacterias en lagunas de alta carga (LAC) y fotobiorreactores. El modelo BIO_ALGAE se construyó mediante el acoplamiento del River Water Quality Model 1 (RWQM1) y del modelo ASM3 modificado, y se implementó en la plataforma de simulación COMSOL MultiphysicsTM. El carbono inorgánico, utilizado como sustrato limitante para el crecimiento de microalgas, es una de las principales características innovadoras de BIO_ALGAE. Además, la temperatura, la fotorespiración, la dinámica del pH, la radiación solar, la atenuación de la luz y la transferencia de gases a la atmósfera se consideraron los principales factores limitantes del crecimiento de las microalgas. Para reducir la complejidad del modelo en las etapas iniciales de su desarrollo, se decidió empezar por estudiar los procesos físicos, químicos y bioquinéticos sólo de las microalgas, dejando de lado los procesos bacterianos. Una vez calibrados los parámetros más sensibles del modelo, se añadieron los procesos bacterianos, lo que dio lugar al modelo integral BIO_ALGAE. Este modelo fue calibrado y validado con datos experimentales de alta calidad procedentes de LAC operadas a corto y largo plazo. El modelo BIO_ALGAE ha demostrado ser una herramienta eficaz para entender las interacciones de microalgas y bacterias en el tratamiento de aguas residuales y simular la dinámica de diferentes componentes en las LAC. El modelo se utilizó para investigar el efecto de las condiciones ambientales y la disponibilidad de nutrientes en el crecimiento de microalgas. También se estudió el efecto del tiempo de retención hidráulica sobre la proporción relativa de microalgas-bacterias y la producción de biomasa. Gracias al modelo fue posible optimizar el rendimiento tanto de las lagunas de alta carga como del fotobiorreactor.