基于P系统优化算法的生物甲烷产气过程建模研究

The conversion of low grade biomass into bio-methane canbe “miraculous”. It meets the significant demands of energy conservation in our country. The research on modeling and optimization approach of these biochemical processes is of great significance for solving the existing "two low and one high" scientific issues and obtaining high-quality, multipurpose biomass energy. This project addresses bio-methane fermentation process, the purposes are to establish practical common accurate mathematical models for microflora fermentation process and propose an efficient parameter estimation method for these models. Firstly, we will understand the metabolic pathways and transmission mechanism among the bacterial networks, and establish a class of multi-material, multi-condition, multi-process multi-variable combinatorial generic mathematical model structure. Secondly, we will study an efficient P systems based optimization algorithm with constraint handling to deal with the parameter estimation problems in nonlinear biochemical modeling. Finally, we will select the campus actual biological methane production process as background and verify the proposed theories and the achievements through simulation. This project intends to break through the limitation of traditional modeling methods’ applicability and that of the model accuracy is not high, by resolving the expression problem of a common model structure and parameter efficient identification, our work will provide theoretical and technical support for bio-methane production process optimization and control technology to mature.

将低劣的生物质转化为生物甲烷能“化腐朽为神奇”，符合我国节能减排的重大需求，其过程建模与优化方法的研究对解决现有的“两低一高”科学问题，获取高品质、多用途的生物质新能源具有重要意义。本项目以生物甲烷发酵过程为研究对象，研究建立微生物菌群发酵过程的高精度通用数学模型及其参数的高效优化方法。具体内容包括：1）以理解菌群网络间的代谢途径和传递机制为基础，从系统工程的角度，建立一类适用于多原料、多工况、多工艺下的多变量组合通用数学模型结构； 2）提出带约束处理的高效P系统的模型参数估计方法，用于求解非线性生化建模参数估计问题；3）针对校园实际生物甲烷产气过程，进行仿真和实验验证研究。项目拟在突破传统建模方法在生物质转化过程建模中适用性有限、模型精度不高的局限，解决过程通用模型结构表达和参数高效优化辨识两个关键科学问题，为我国生物甲烷产气过程的优化与控制技术走向成熟提供理论和技术支持。

将低劣生物质转化为生物甲烷能“化腐朽为神奇”，生物甲烷被认为最有潜力的替代能源之一，这一复杂生化反应过程的高精度建模及模型参数全局最优估计技术能为高效转化提供科学依据，基于此形成的强化控制策略对解决现有的甲烷产业“两低一高”科学问题，获取高品质、多用途的生物质新能源具有重要意义。本研究正是基于高效转化技术所必须的生物甲烷产气模拟、高精度模型、强化过程控制策略等方面进行详细展开的。.本研究工作分为如下几个部分：.1).针对低劣生物质产甲烷这一复杂生化过程通用的四阶段理论：水解、酸化、产乙酸和产甲烷。通过仔细研究已有的成果及各种模型，进行参考，同时提出了自己的研究成果。.2).鉴于已有生物甲烷产气过程模拟现状，用所研究的成果对其进行了仿真及比较，归纳出了ADM-1模型结构及不足，并对混合建模方法所要解决的问题进行了讨论。.3).数学模型拟合实际过程的精度既依赖于模型的结构，也依赖于模型的参数，鉴于低劣生物质产甲烷过程的复杂性及高度非线性，提出了一种基于年龄的老化与挑战P系统优化算法，基于标准测试函数的实验证明该方法在获取复杂模型参数最优方面较已有P系统优化算法及其它智能算法有更佳的搜索性能。该方法在解决生物甲烷产气过程混合建模过程中具有较高的可行性及可信度。