Modeling and estimation of the anaerobic digestion process for depolluting and energy production

Abstract

Dans le contexte actuel de lutte contre le réchauffement climatique, le développement des énergies renouvelables représente un enjeu majeur. La digestion anaérobie apparaît comme une solution très prometteuse pour atteindre l'objectif de favoriser la production d'une énergie propre (le biogaz), tout en générant un engrais naturel et propre pour des débouchés en agriculture (le digestat). L'objectif finale est d'optimiser ce procédé via une loi de pilotage via un système automatisé.Cependant, le procédé est complexe, incertain, faisant intervenir un grand nombre de bactéries et de composition chimique du substrat.Ainsi, les enjeux sont multiples pour atteindre les objectifs visés. Premièrement, il s'agit de mettre au point et de valider des modèles simples pour des phénomènes complexes ayant lieu au sein du procédé. Deuxièmement, il faut pallier au manque de capteurs physiques intrinsèque à la digestion anaérobie. Cet aspect est d'autant plus important qu'il représente un des verrous de l'exploitation industrielle de la digestion anaérobie dans le traitement de déchets. Enfin, il s'agit de mettre en place des lois de commande performantes et robustes pour optimiser le fonctionnement de ce procédé.Dans ces travaux de thèse, le cas d'un digesteur pilote à l'IST de Mamou (Guinée) a été étudié. Une première étape a consisté à caractériser la composition physico-chimique de différents déchets (animaux et déchets municipaux et industriels). Ensuite, un modèle mathématique a été déterminé à partir des données expérimentales obtenues sur le procédé pilote (modèle dit ADM1 et modèles réduits). Enfin, la conception d'un estimateur du taux de croissance des bactéries dans le digesteur a été proposée à partir des mesures du débit de biogaz produit.In the current context of global warming, the development of renewable energies represents a major challenge. Anaerobic digestion appears to be a very promising solution for achieving the objective of promoting the production of clean energy (biogas) while generating a natural and clean fertilizer for agricultural use (digestate). The final objective is to optimize this process by means of an automated system. However, the process is complex, and uncertain, involving a large number of bacteria and unknown chemical composition of the substrate.Thus, there are multiple challenges to achieving the objectives. Firstly, it is necessary to develop and validate simple models for the complex phenomena taking place in the process. Secondly, the lack of physical sensors intrinsic to anaerobic digestion must be overcome. This aspect is all the more important as it represents one of the barriers to the industrial exploitation of anaerobic digestion in waste treatment. Finally, it is necessary to set up efficient and robust control laws to optimise the operation of this process.In this thesis, the case of a pilot digester at the IST of Mamou (Guinea) was studied. The first step was to characterise the physico-chemical composition of different wastes (animal, municipal and industrial wastes). Then, a mathematical model was determined from the experimental data obtained on the pilot process (ADM1 model and reduced models). Finally, the design of an estimator for the growth rate of bacteria in the digester was proposed from measurements of the biogas flow rate produced