Optimizing biogas plants-modeling and simulation of dark fermentation for enhanced hydrogen production

Abstract

This paper presents a simulation-based approach to evaluate the integration potential of dark fermentation into existing biogas plants for bio-hydrogen production. The original modeling concept involved validating two mechanistically distinct models—a batch and a continuous stirred anaerobic bioreactor model—using experimental data from the HyPerFerment project. Both models were designed to simulate hydrogen production from the same microbial culture and substrate under controlled conditions. Initially, a hydrolysis-coupled kinetic model was implemented to account for substrate degradation, microbial growth, and hydrogen formation. However, the absence of key experimental parameters (e.g., glucose and biomass concentrations) hindered full validation. Parameter uncertainty and model overfitting limited its predictive reliability. As a result, the modeling strategy was revised to a simplified Monod-based approach, which treats the substrate as directly bioavailable and reduces the number of required parameters. This model was successfully validated against batch experiment data and subsequently extended to simulate continuous operation. The study highlights the practical limitations of comprehensive modeling under data scarce conditions and proposes a robust alternative that is well-suited for experimental calibration. It contributes to the methodological foundation for integrating DF into bioenergy systems, aiming to enhance the hydrogen yield and overall efficiency of biogas plants.

In diesem Artikel wird ein simulationsbasierter Ansatz zur Bewertung des Integrationspotenzials der Dunkelfermentation in bestehende Biogasanlagen für die Bio-Wasserstoffproduktion vorgestellt. Das ursprüngliche Modellierungskonzept umfasste die Validierung von zwei mechanistisch unterschiedlichen Modellen – einem Batch- und einem kontinuierlich gerührten anaeroben Bioreaktormodell – unter Verwendung von experimentellen Daten aus dem HyPerFerment-Projekt. Beide Modelle wurden entwickelt, um die Wasserstoffproduktion aus derselben Mikrobenkultur und demselben Substrat unter kontrollierten Bedingungen zu simulieren. Zunächst wurde ein hydrolysekoppltes kinetisches Modell implementiert, um den Substratabbau, das mikrobielle Wachstum und die Wasserstoffbildung zu berücksichtigen. Das Fehlen wichtiger experimenteller Parameter (z. B. Glukose- und Biomassekonzentrationen) verhinderte jedoch eine vollständige Validierung. Die Unsicherheit der Parameter und die Überanpassung des Modells schränkten seine Vorhersagegenauigkeit ein. Infolgedessen wurde die Modellierungsstrategie zu einem vereinfachten Monod-basierten Ansatz überarbeitet, der das Substrat als direkt bioverfügbar behandelt und die Anzahl der erforderlichen Parameter reduziert. Dieses Modell wurde erfolgreich anhand von Daten aus Batch-Experimenten validiert und anschließend erweitert, um den kontinuierlichen Betrieb zu simulieren. Die Studie hebt die praktischen Grenzen einer umfassenden Modellierung unter Bedingungen mit spärlichen Daten hervor und schlägt eine robuste Alternative vor, die sich gut für die experimentelle Kalibrierung eignet. Sie trägt zur methodischen Grundlage für die Integration von DF in Bioenergiesysteme bei, mit dem Ziel, die Wasserstoffausbeute und die Gesamteffizienz von Biogasanlagen zu verbessern.