Control predictivo lineal del PH en un fotobiorreactor Raceway

Abstract

[Resumen] Este trabajo presenta la implementación de un controlador predictivo generalizado (GPC) para el control del pH en un fotobiorreactor raceway para el cultivo de microalgas. La variable más crítica en los procesos de crecimiento de microalgas es el pH, teniendo relación directa con la productividad del sistema. La dinámica no lineal del pH se ve afectada de manera directa e indirecta por más variables del sistema, como el aporte de CO2 al medio de cultivo, el exceso de O2 debido a la realización de la fotosíntesis por parte de las microalgas, la radiación solar y la concentración de biomasa. Este tipo de reactores están normalmente controlados mediante controladores clásicos todo/nada que no tienen en cuenta el modelo del sistema ni el consumo de CO2. Debido a la importancia de mantener el pH dentro de unos valores determinados que afectan directamente a la productividad, en este trabajo se ha optado por diseñar un control predictivo lineal que permita acotar la salida del sistema a los valores óptimos que permitan aumentar su productividad, reduciendo el uso de CO2 al mismo tiempo.

[Abstract] This paper presents the implementation of a Generalized Predictive Control (GPC) algorithm for the pH control in a photobiorreactor raceway for microalgae. The pH is the most important variable in the microalage crop growth process, which has a direct inuence on the system productivity. The nonlinear dynamics of the pH is affected by other system variables such as CO2 supply, excess of O2 due to the photosynthesis process, the solar diation and the biomass concentration. This type of reactores are usually controlled by means of on/off controllers, which do not take into account the process model and the CO2 consumption. To keep the pH within an specific range is very important and affects directly the system productive. Thus, a constrained predictive control is designed in this work to limit the pH with the optimal values allowing to increase the productivity and to reduce the CO2 consumption.