Karanlık fermentasyon ile biyohidrojen üretiminde pH kontrolu
Ph control in biohydrogen production by dark fermentation
Yazar: BARAN ÖZYURT
Danışman: PROF. DR. BÜLENT AKAY
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Biyoenerji = Bioenergy ; Biyoproses = Bioprocess ; Biyoreaktörler = Bioreactors ; Dinamik analiz = Dynamic analysis

Özet:
Bu çalışmada oksijensiz koşullarda patates besi ortamından Clostridium butyricum mikroorganizması kullanılarak biyohidrojen üretilen kesikli bir biyoreaktörde pH'ın dinamik analizi ve kontrolu gerçekleştirilmiştir.Biyoreaktörde maksimum mikroorganizma çoğalması ve ürün üretimini sağlamak için pH, sıcaklık, DO, karıştırma hızı ve substrat derişimi gibi parametrelerin optimum değerlerinde işletilmesi gerekmektedir. Biyohidrojen üretim prosesinde kontrol edilmesi gereken en önemli parametrelerden biri pH'dır. Proses süresince hidrojen üretimiyle birlikte asetik asit ve bütirik asit de oluşmaktadır ve bu organik asitlerden dolayı ortamın pH'ının yaklaşık 1.5 birim azaldığı deneysel çalışmalarla belirlenmiştir. pH'ın optimum değerinin altına düşmesi biyohidrojen üretiminde önemli rol oynayan hidrojenaz enziminin aktivitesinde azalmaya sebep olarak hidrojen üretiminin durmasına sebep olmaktadır. Bu nedenle, çalışmada biyohidrojen üretimini maksimum değerde sürdürmek üzere baz akış hızı ayarlanarak pH kontrolu gerçekleştirilmiştir.Kontrol çalışmalarından önce kesikli tepkime kaplarında başlangıç substrat derişimi, karıştırma hızı, ölçek büyütme oranı parametrelerinin biyohidrojen üretimine etkisi incelenmiş ve en uygun parametreler sırasıyla hacimce %20'lik patates ortamı, havalı çalkalamalı inkübatörde 200 devir/dakika karıştırma hızı ve ölçek büyütme oranı 1:100 olarak bulunmuştur. Kontrol çalışmalarında kullanılacak olan 7 L çalışma hacmine sahip biyoreaktörün dinamik davranışı incelenmiş ve sistem tanımlama yöntemi ile biyoreaktörü en iyi tanımlayan model elde edilmiştir. Sistem tanımlama ve kontrol algoritmasında model olarak Auto Regressive Moving Average with eXogenous (ARMAX) kullanılmıştır. ARMAX model parametreleri Yinelemeli En Küçük Kareler Metodu (YEKK) kullanılarak hesaplanmıştır. Elde edilen model parametrelerinin yer aldığı MATLAB dilinde yazılan PID, Adaptif İçsel Model Kontrol (AIMC) ve Genelleştirilmiş Minimum Varyans (GMV) kontrol algoritmaları kullanılarak pH kontrolü hem sabit set noktasında hem de farklı set noktası değişimlerinde hem teorik hem de deneysel olarak başarıyla gerçekleştirilmiş ve pH kontrolu üretim vermini önemli ölçüde arttırmıştır.

Abstract:
In this work, dynamic analysis and control of pH value of a batch bioreactor in which biohydrogen was produced from potato medium using Clostridium butyricum microorganism under anaerobic conditions was performed.In order to reach the maximum growth rate and production amount in the bioreactor, the process should be operated at the optimum values of the parameters like pH, temprature, dissolved oxygen concentration, mixing rate and substrate concentration. In baker?s yeast production the most important controlled parameter is pH. During the process, because of the acetic and butyric acid production besides the hydrogen production, the medium pH value decreases by showing 1.5 difference. Low pH values causes inactivation of the hydrogenase enzyme, which has an important role for hydrogen production and stops the production as well.Because of this fact, pH and base flow rate were selected as controlled variable and manipulated variable respectively.Before the control applications, effects of initial substrate concentration, stirring speed, and inoculation ratio on biohydrogen production was investigated in batch bioreactors and optimum parameters were found as 20%(v/v) potato concentration which was maintained by squeezing 400 g potato per liter medium, 200 rpm stirring speed in a shaking incubator and 1:100 inoculation ratio respectively. Dynamic behaviour of the bioreactor used in control applications which has 7L of working volume was analised and by system identification method the best model that determines the bioreactor was obtained. Auto Regressive Moving Average with eXogenous (ARMAX) was used as bioreactor model in system identification and control algorithm. In this study ARMAX Model parameters were evaluated by Recursive Least Square Method (RLSM). Model parameters obtained, is used in PID, Adaptive Internal Model Control (AIMC) and Generalised Minimum Variance Control algorithms which was written in MATLAB and both theoretical and experimental control of pH was performed succesfully for both constant set point and different set point variances and production efficiency of biohydrogen is increased significantly.