Mikrobiologische Qualitätsanalyse von Biogasreaktoren · Familia Incertae Sedis XV (4/6 OTUs)...
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Mikrobiologische Qualitätsanalyse von Biogasreaktoren
Paul Scherer mitNiclas Krakat, Lukas Neumann, Antje Westphal, Kaspar Satke, Olaf Schmidt, Nils Scharfenberg, Christian Rösner und Monika Unbehauen (Hitzacker, 24.11.2009)
Forschungs- und Transferzentrum REEVERegenerative Energien und Verfahrenseffizienzder HAW Hamburg http://www.haw-hamburg.de/ftz-reeve.html(Intern. Masterstudium RESY: Renewable Energy Systems)
Prof. Dr. Paul SchererHAW Hamburg FTZ REEVEFSP Lifetec Process Engineering
“Biogastechnik besticht durch eine permanente Energieversorgung mit geschlossenem Nährstoffkreislauf”
24248248224
COcbaCHcbaOHcbaOHC cba ⎟⎠⎞
⎜⎝⎛ +−+⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛ −+→⎟
⎠⎞
⎜⎝⎛ −−+
Spurenelementabhängigkeit von Methanbildnern, - jetzt wieder aktuell
Ohne „Trace Elements“ergeben sich chronische Mangelelerscheinungen, d.h. eine limitierte Biogasbildung, untere Kurve.
Aus Scherer und Sahm, 1983,
• Erfassung des mikrobiologischen Qualitätsindexes einer Biogasanlage
• Beschreibung der bakteriellen Diversität in Biogasreaktoren (Gentechnik-Labor Risikokl. 1).
– Quantitative FISH-Technik.– Erfassung der RFLP-Fingerprints von Gen-
Klonen- Phylogenetische Einordnung der Organismen
HAWArbeitsgruppe Molekularbiologie
ClostridialesSyntrophomonadaceae (18.75% - 3/12)
BacillalesBacillaceae (12.5% - 2/12)Paenibacillaceae (12.5% - 1/12)
Planctomycetaceae (100% - 1/1)
Flavobacteriaceae (30.77% - 3/8)Bacteroidales (65.38% - 5/8)
Caldilineae (39% - 4/7)
Micrococcineae (31.82% - 3/8)
Propionibacteriaceae (4.5% - 1/8)
α – Proteobacteria (4/10)Caulobacteraceae (45.45% - 2/10)
Phyllobacteriaceae (24.24% - 2/10)
Β –Proteobacteria (4/10)Alcaligenaceae (15.15% - 4/10)
γ- Proteobacteria (2/10)Xanthomonadaceae (6.1% - 2/10)
117 Clones
47 OTU‘s
Dipl.-Ing.Niclas Krakat
Dipl.-Biol.Lukas Neumann
Kaspar Satke
HAWLabor für Angewandte Mikrobiologie
Gärtests, Reinkulturen und Anreicherungen
2100
3280
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 3 6 9 12 15 18 21 24 27Days
Gas
yie
ld (m
l STP)
2 % TS Sew age Sludge +40 g Fodder Beet Silage 1 % TS Sew age Sludge +1 % TS Compost +40 g Fodder Beet SilageBlank 2% TS Sew age Sludge Blank 1% TS Sew age Sludge and 1% TS Comopst
Methanobacterium formicicumDSM 1535
Methanosarcina barkeri DSM 800
Methanothermobacter marburgensisDSM 2133
Methanospirillum hungateiDSM 364
Techn. Ass. Monika Unbehauen
Techn. Ass. Marlen Krause
• Mikrobielle Analyse verschiedener Reaktorparameter oder Supplemente im
• Batch-Gärtest.
– Versuche in 120 Gärgefäßen simultan.
– Digitale Erfassung des Gaspotentials.
• Analyse mit Reaktorflüssigkeit für verschiedene industriellen Biogasanlagen
• Anzucht und Stammhaltung von Anaerobkulturen unter Schutzgas
• Labor Risikogruppe 2 BioStoffV
Ausgangspunkt der mikro/molekularbiologischen Untersuchungen war die Entwicklung einer FuzzyLogikregelung (Art „Autopilot“) für NawaRo-Anlagen mit Monoinput ohne Gülle, Modellsystem Rübensilage.
Intermittierend gerührt, vollautomatische Substratzugabe 3x pro Tag, Fuzzy Feedback geregelt, voll kontinuierlich, online Messwerte Tag und Nacht, Betrieb ohne Unterbrechung, ohne Nachimpfung. Stabile Gleichgewichtszustände, seit 2001.
Dies bot die einzigartige Gelegenheit, dabei die Mikroflora definierter Zustände der NawaRo-Vergärung zum ersten Mal über eine längere Zeit molekularbiologisch zu detektieren, simultan mesophil und thermophil, mit gleicher Substrat-charge, mit der ARDRA-Technik und FISH-Technik(Gensonden). Darauf aufbauend wurde das vereinfachte Konzept des mikrobiellen Qualitätsinexes für Großanlagen entwickelt.
HAWArbeitsgruppe Fermentation und Fermentationsanalytik
M
M
C
Pump
Storage Container
pH QIR
TIR
Gas Volume
CH4
CC
Biogas ReactorDischarge
C = ControllerR = Registrated valuesT= TemperatureW= WeightQ= Quality of a measured valueM= Motor (electric)
CQIR
QIR
TIR
M
C
pH QIR
TIR
Gas Volume
CH4
Biogas ReactorDischarge
CQIR
QIR
Pneumaticallyregulated Valve
Motor, electrically stepped
Compressed Air
Dosage VesselWIR
CMC
QIRRedox QIRRedox
• Hochdurchsatz Vergärung von Rübensilage, seit über acht Jahren im kontinuierlichen Dauerbetrieb. Davor Speisereste und Restmüll.
• Acht vollautomatische über eine Fuzzy-Regelung gesteuerte Fermenter.
• Ein vollautomatischer Fuzzy-geregelter Fermenterim Technikum.
• Optimierung von industriellen Biogasanlagen
Dipl. Biol. Nils Scharfenberg
Dipl.-Ing. Sebastian Antonczyk
Dr. Christian Dr. Christian RRöösnersner
CTA Thomas SchmidtDipl.-Ing.
Olaf Schmidt
Simultan betriebene Biogasreaktoren Mesophil / Thermophil
Links:ProzessleitrechnerRegelung basierend auf Fuzzy Logic Tool
Oben:pH- MessaufnehmerMilligascounter (Volumen)MethangasmessgerätRedoxmessgerät
Unten:Substratvorlage, WaageTemperierbarer ReaktorÜberlaufbehälter (gasdicht)
Mitte: Rührwerke, nur bei Substratzugabe Schlauchpumpe
Die Methanbildner lagen bei den mit Fuzzyregelung betriebe-nen Biogasfermentern bei Rübensilage und Hochdurchsatz wischen 15-25% (manchmal sogar darüber) der Gesamtpopu-lation, während großtechnische Biogasanlagen i.d.R. Zahlen zwischen 5-15% aufwiesen, Anlagen mit niedrigen Umsätzen sogar unter 5%. Wenn so viele Methanbildner am Ende der Nahrungskette leben können, dann ist auch vereinfacht gesehen die hydrolytische Vorarbeit hierzu sehr gut gewesen. Mit anderen Worten, man kann mit der Bestimmung der Me-thanbildner indirekt auf die Qualität und Existenz der Hydro-lysestufe schließen. Damit eröffnete sich über die mit Hilfe der Molekularbiologie quantitative Flureszenzbildanalyse eine schnelle Klassifizierung von Biogasanlagen und Impf-schlämmen. Zusammen mit chemischen Parametern läßt sich damit ein akuter Mangel oder akute Toxizität der Biogasanlage von einem chronischen Mangel differenzieren.
Das neue Konzept des mikrobiellenQualitätsindexes MQI (B)
Die anaerobe „Nahrungskette“, nach Sahm 1980, ergab das Konzept, dass diese nur mit einer bestimmten Anzahl an Methanbildnern funktionieren kann. Sind diese vorhanden, wurde auch gute Vorarbeit geleistet, d.h. die Hydrolysestufe war ebenfalls intakt.
> 8x Exp 9Methanogenic Index, should be>0.5 ׄFOS/TAC“ VFA/Alkalinity
×VFA concentration×Percent Methane in Biogas
×pH×Specific Biogas production×Alkalinity
IncreaseIncreaseDecreaseDecreaseIndicatorIndicator
Die üblichen Indikatoren für eine beginnende Instabilität von Biogasreaktoren, erweitert um den neuen mikrobiellen Qualitätsindex. Zusammen mit den chemischen Parametern läßt sich ein derzeitiger Mangel / akuteToxizität von einem chronischen Mangel unterscheiden.
Übersicht der angewandten Gen-DiagnosetechnikenARDRA (Amplified Ribosomal DNA Restriction Analysis (RFLP): Möglichkeit, die gesamte Bakterienvielfalt aufzuklären800-1500 Nukleotide, bis auf einzelne Art detektierbar FISH: Schnelle Methode, Gensonde nur 15-20 Nukleotide, nur Gruppen differenzierbar
Domain:
Phylum:
Class:
Order:
Family:
Genus:
Species:
Bacteria
Proteobacteria
Gamma - Proteobacteria
Enterobacteriales
Enterobacteriaceae
Escherichia
Escherichia coli
Möglichkeiten von Gensonden
FISH ARDRA
A: Methanobacterium hungatei D Methanobacterium formicicum Detection Limit: 0.001%
Musterfingerprinting von 17 Klonen, OTU = Operational Taxonomic Unit
Bei < 97% Ähnlichkeit der 16S rDNA spricht man von unterschiedlichen SpeziesVereinfacht ist die Häufigkeit der OTUs = der Anzahl im Gärreaktor
Microbial Flora, Mesophiler Reaktor, Rübe, Day 650,Vergleich der Daten mit denen von anderen Gruppen
Domain Bacteria:80.5 % of 46 detected OTUs(Range: 65.3% - 80.5%)
Domain Archaea (methanogenic):19.5 % of 46 detected OTUs(Range: 19.5% - 34.7%)
ARCHAEA
Actinobacteria 5 OTUs / 10.9%
Bacteroidetes 5 OTUs / 10.9%
Methanosarcinales 1 OTU / 2.2%
Methanobacteriales 8 OTUs / 17.4%
Planctomycetes 1 OTU / 2.2%
Clostridia 7 OTUs / 15.2%
Bacilli 2 OTUs / 4.3%
Proteobacteria 9 OTUs / 19.6%
Chloroflexi 2 OTUs / 4.3%
Thermotogae 1 OTU / 2.2%
Not assignable 5 OTUs / 10.9%
Micrococcineae (OTUs 3/5) Propionibacteriaceae (OTU 1/5) Actinobacteria (OTU 1/ 5)
Flavobacteriaceae (OTU 1/5)Flexibacteriaceae (OTU 1/5)Bacteroidetes (OTU 1/5)Bacteroidales (OTU 2/5)Planctomycetaceae (OTU 1/1)
Clostridiales (OTUs 7/7)
Bacillaceae2 (OTU 1/2) Paenibacillaceae (OTU 1/2)
α – Proteobacteria (4/9) Caulobacteraceae (OTUs 2/9) Phyllobacteriaceae (OTUs 2/9)ß –Proteobacteria (3/9) Alcaligenaceae (OTUs 3/9)γ- Proteobacteria (2/9) Xanthomonadaceae (OTU 2/9)
Caldilineae (OTU 2/2)
Microbial Flora, Mesophiler Reaktor, Rübe, Daten M. Klocke
Domain Bacteria:93.3 % of 60 detected OTUs
Domain Archaea (methanogenic):6.7% % of 60 detected OTUs
ARCHAEA
Spirochaetes 2 OTUs / 3.3%
Proteobacteria 8 OTUs / 13.3%
Methanobacteriales1 OTU / 1.7%
Methanosarcinales 3 OTUs / 5.0%
Actinobacteria 1 OTU / 1.7%
Bacilli 11 OTUs / 18.3%
Clostridia 21 OTUs / 35.0%
Bacteroidetes 13 OTUs / 21.7%
Microbial Flora, Maize Silage, Mesophiler Reaktor, H. Arab
Domain Bacteria:93.0% of 57 detected OTUs
Domain Archaea (methanogenic):7.0% of 57 detected OTUs
Actinobacteria 4 OTUs / 7.0%
Planctomycetes 5 OTUs / 8.8%
Deferribacteres 2 OTUs / 3.5%
Proteobacteria 4 OTUs / 7.0%
Not assignable 15 OTUs / 26.3%
Methanobacteriales 2 OTUs / 3.5%
ARCHAEA
Methanosarcinales 2 OTUs / 3.5%
Clostridia 14 OTUs / 24.6%
Acidobacteria 1 OTU / 1.8%
Verrucomicrobia 1 OTU / 1.8%
Chloroflexi 7 OTUs / 12.3%
Microbial Flora, Maize Silage, Thermophiler Reaktor, H. Arab
Domain Bacteria:94.7% of 57 detected OTUs
Domain Archaea (methanogenic):5.3% of 57 detected OTUs
Not assignable 8 OTUs / 14.0%
Proteobacteria 10 OTUs / 17.5%
unknown Firmicutes 1 OTUs / 1.8%
Clostridia 10 OTUs / 17.5%
Bacilli 8 OTUs / 14.0%
Methanosarcinales 1 OTUs / 1.8%
Methanobacteriales 2 OTUs / 3.5%
ARCHAEA
Planctomycetes 2 OTUs / 3.5%
Actinobacteria 12 OTUs / 21.1%
Thermomicrobia 2 OTUs / 3.5%
Thermotogae 1 OTUs / 1.8%
Microbial Flora, Rübensilage, Thermophiler Reaktor, Day 924d
Domain Bacteria:84.1% of 44 detected OTUs;Range: 72 – 85.7%
Domain Archaea (methanogenic):15.9% of 44 detected OTUs;Range: 14.3 - 28%
ARCHAEAARCHAEA
Methanobacteriales 7 OTUs / 16%
Not assignable 5 OTUs / 11%
Proteobacteria 12 OTUs / 27%
Firmicutes (only Clostridia)
6 OTUs / 14%
Bacteroidetes 6 OTUs / 14%
Thermotogae 1 OTU / 2%Gemmatimonadetes
1 OTU / 2%
Deinococcus-Thermus
2 OTUs / 5%
Spirochaetes 1 OTU / 2%
Chloroflexi 3 OTUs / 7%
Rikenellaceae (1/6 OTUs)Bacteroidales (O) (3/6 OTUs)Bacteroidetes (P) (2/6 OTUs)
Anaerolineae (C) (3 OTUs)
Trueperaceae (2 OTUs)
Clostridiaceae (1/6 OTUs)Thermodesulfobiaceae (1/6 OTUs)Familia Incertae Sedis XV (4/6 OTUs)
Gemmatimonadaceae (1 OTU)
Thermotogaceae (1 OTU)
Spirochaetaceae (1 OTU)
Alcaligenaceae (3/12 OTUs)Caulobacteraceae (1/12 OTUs)Comamonadaceae (1/12 OTUs)Hydrogenophilaceae (2/12 OTUs)Phyllobacteriaceae (1/12 OTUs)Rhodocyclaceae (1/12 OTUs)Sphingomonadaceae (2/12 OTUs)Xanthomonadaceae (1/12 OTUs)
(α, β, γ)
SpirochaetesClostridiales
Methanobacteriales
Bacteroidales
Anaerober Celluloseabbau. Aus H. Bick: Grundzüge der Ökologie (3. Aufl. 1998), ergänzt um Befunde von N. Krakat u. P. Scherer, HAW Hamburg (2008)
Ergebnisse: Verteilung der Methanbildner Mesophilic Fermenter
Dominance of Hydrogenotrophic Archaea (blau). Reactor disturbanceon 877d and short HRT on 1600d favoured acetotrophic archaea(hell).
Investigated Reactor Days
54.24
94.3180.83
19.64
98.33
70.83
1.67
57.14
3.33
15.25
7.50
19.1729.66
5.69
15.83
20.54
2.68 0.85 2.50
0
20
40
60
80
100K
lon
Verte
ilung
[%]
Not assignable 3Not assignable 2Not assignable 1MethanomicrobialesMethanosarcinalesMethanobacteriales
650d 877d 1017d 1209d 1600d 1755d
Clo
neD
istr
ibut
ion
[%]
Ergebnisse: Verteilung der MethanbildnerThermophiler Fermenter
More Obvious Dominance of Hydrogenotrophic Archaea (schwarz).
The Hydrogen Concentration in a Closed Habitate is Inreased at HigherTemperatures by Thermodynamic Reasons (Lee & Zinder 1988)
100 81.7 98.2 100 96.5
9.15
1.8 3.5
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
Investigated Reactor Days
Clo
ne D
istr
ibut
ion
Methanobacteriales Methanosarcinales Methanomicrobiales
609d 924d727d 745d 1249d
9.15
Fazit:Erstaunlicherweise läuft die Methanbildung, insbesondere die thermophile, offenbar zuerst über eine nahezu komplette Vergasung der Biomasse zu H2/CO2 ab, erst dann wird dieses Gasgemisch (und nicht Essigsäure) durch hydrogenotropheMethanbildner zu CH4/CO2 konvertiert. Dies steht im Gegensatz zu dem gängigen Anaerobmodell AD 1 „Batstone et al. 2006“.Zu ähnlichen Schlüssen muss man aufgrund der Ergebnisse von Klocke und Arab kommen, also zwischen der methanbildenden Mikroflora von Rübe, Mais oder Gras besteht vorerst kein grundsätzlicher Unterschied.
Firmicutes (Clostridia,Bacilli, Lactobacilli etc)BacteriodetesProteobacteriaActinobacteriaPlanctomycetesChloroflexiSpirochaetesThermotogae
Firmicutes (Clostridia,Bacilli etc.)BacteriodetesProteobacteriaActinobacteriaPlanctomycetesChloroflexiSpirochaetesThermotogaeGemmatimonadetesDeinococcus-Thermus
Firmicutes(Syntrophomonadaceae)Synergistetes
Firmicutes(Syntrophomonadaceae)Synergistetes
Clostridia Clostridia
MethanobacterialesMethanomicrobialesMetanosarcinales(Methanosarcinaceae, Methanosaetaceae)
MethanobacterialesMethanomicrobialesMetanosarcinales(Methanosarcinaceae, Methanosaetaceaeabsent
Mesophilic Thermophilic
Detected Bacteria / Archaea (methanogenic)During AnaerobicDigestion of Fodder Beet Silage
Zusammenfassung der molekularbiolog. Ergebnisse zur Biodiversität in Biogasreaktoren mit Rübensilage
25HomogenizatedHomogenizated Reactor MaterialReactor MaterialBacterial AggregatesBacterial Aggregates
Plant FibersPlant Fibers
ÜÜberprberprüüfungfung derder ARDRAARDRA-- mitmit derder FISHFISH--TechnikTechnikUm Um eineeine quantitative quantitative BildanalyseBildanalyse durchzufdurchzufüührenhren, , mmüüssenssen die die beweglichenbeweglichen BakterienBakterien in in einereiner defidefi--niertennierten SchichtebeneSchichtebene liegenliegen und und zwarzwar einzelneinzeln und und nichtnicht von von PflanzenfasernPflanzenfasern verdecktverdeckt. . DieseDiese VereinzeVereinze--lung lung derder BakterienBakterien istist mmüühsamhsam und und erforderterfordert GeschickGeschick..
R37/2 650d
Cellcount:
1.4410 cells/ml
Archaea: 1.8109 cells/ml
Methanobacteriales: 12.54%
Percentage Archaea: 12.54%
R37/2 877d
Cellcount:
1.5810 cells/ml
Archaea: 2.1809 cells/ml
Methanobacteriales : 2.99%
Methanosaetaceae: 10.79%
Percentage Archaea: 13.78%
R37/2 1017d
Cellcount:
1.6110 cells/ml
Archaea: 2.0909 cells/ml
Methanobacteriales : 10.70%
Methanomicrobiales: 2.24%
Percentage Archaea: 12.94%
FISH-Technik: Thermophiler Fermenter, Mono-Input Rübensilage, Bestätigung der ARDRA-Technik
R60 609d
Cell Count:
9.6409 cells/ml
Archaea: 9.508 cells/ml
Methanobacteriales: 9.85%
Percentage Archaea: 9.85%
R60 626d
Cell Count:
1.1310 cells/ml
Archaea: 1.1709 cells/ml
Methanobacteriales : 9,59%
Methanosaetaceae: 0,89%
Percentage Archaea: 10.48%
R60 727d
Cell Count:
1.0810 cells/ml
Archaea: 1.1709 cells/ml
Methanobacteriales : 9,35%
Methanomicrobiales: 1,52%
Percentage Archaea: 10.87%
FISH-Technik: Thermophiler Fermenter, Mono-Input Rübensilage, Bestätigung der ARDRA-Technik
Another Tool: Quantitative Image Analysis of Cha-racteristicMicroscopical Fluorescence Pictures.Mesophilic Fermentor: In Nature only Methanogenic Archaeahave a Green Auto-Fluorescence 420nm
1249d
249d 700d
1035d951 d
918d
Parallel zu den molekularbiologischen Methoden wurden die Biogasfermenter mit Fluoreszenzmikroskopie untersucht. Nur Methanogene besitzen grüne Autofluoreszenz 420nm.Stäbchenförmige (60°C) und kokkoide Methanbildner (55°C).
60°C 632d
55°C 798d 60°C 916d
60°C 249d55°C 99d
• Reaktor-Gesamtbakterien• > 1xExp.11, Sehr gut• 1xExp.10- 11, Normal • < 8xExp. 9, Mangel oder Hemmung
• Methanbildner (% an Gesamtbakterien)• > 15%, Sehr gut (Spitze ca. 25%)• 10-15%, Gut• 5-10%, Mittelmäßig• <5%, Mangel oder Hemmung
Mikrobieller Qualitätsindex für Biogasanlagen,
gebildet über das Verhältnis der methanbildenden Archaea zur bakteriellen
Gesamtpopulation
Ausweitung des mikrobiellen Qualitätsindexes auf Biogas-Großanlagen und Impfsubstanzen
Geesthacht (Faulschlamm) Schwarzenbek (Faulschlamm) Uelzen (Gülle ) Trockener Hühnerkot Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml)
Temperatur mesophil mesophil mesophil mesophilGröße x x x xGesamtzellzahl: 8.60E+09 4.80E+09 1.40E+10 1.02E+10Methanogene: 8.50E+08 3.50E+08 6.20E+08 1.61E+09Prozentualer Anteil der Methanogenen an der Gesamtpopulation:
9.88 % 7.29 % 4.43 % 15.78 %
GM (Rübe) BD Juni/08 (Mais) BD Dez/06 (Mais) Labor HAW RM60 2200d (Rübe)Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml)
Temperatur mesophil mesophil mesophil thermophilGröße industriell industriell industriell laborGesamtzellzahl: 2.40E+10 2.40E+10 2.10E+11 1.29E+10Methanogene: 2.30E+09 4.40E+09 7.50E+09 2.58E+09Prozentualer Anteil der Methanogenen an der Gesamtpopulation:
9.58 % 18.33 % 3.57 % 20.06 %
AM (Mais) L (Mais) PN (Mais) Labor HAW RMres 2031d (Rübe)Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml) Zellzahl (Zellen/ml)
Temperatur mesophil mesophil mesophil mesophilGröße industriell industriell industriell laborGesamtzellzahl: 2.60E+10 3.50E+10 2.30E+10 1.70E+10Methanogene: 8.70E+08 4.00E+09 3.20E+09 3.70E+09Prozentualer Anteil der Methanogenen an der Gesamtpopulation:
3.35 % 11.43 % 13.91 % 21.76 %
Standartabweichung +/- 5-10%
50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190
0,00
0,25
0,50
0,75
1,00
1,25
1,50
H2S
PO4
NH4
specific GPR
OLR AddedVS
spec
ific
GPR
[LST
P/gVS
day]
;
H2S
[mg/
l]
Feeding Kinetics
NH4 →PO4
SO4 →
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
550
600
Sugar beet (pH 3.65). Feeding 4x per day. Sugar beet 6.25% VS since day 133 (24.9% VS diluted 1+3 with water). Temperature: 41°C, +/- 1°C. Mixing 2 min with 250 rpm before sampling. Active reactor volume: 5.47 liter. Specific GPR corrected to humidity, standard temperature (20°C) and Pressure (STP).
NH
4[%];
PO4 [
mg/
l]
0
1
2
3
4
5
OLR
Add
ed[g
VS/(l
*d)]
Beispiel für eine mikrobielle Qualitätsanalyse:Fermentation von Zuckerrüben ohne Gülle. Es tritt nach 100d ein eklatanter Mangel an Mineralien auf, die spezif. Biogasbildung hält sich dank Fuzzyregelung noch so gerade, aber das mikroskopische Bild offenbart die Misere: Fadenförmige Bakterien, als langsamwüchsig bekannt. Es wurde stufenweise N, P und S supplementiert, um den Fermenter zu stabilisieren.
Fuzzy 1 Variante 1 78d
Fuzzy 1 Variante 1 105d
Fuzzy 1 Variante 1 163d
Fuzzy 1 Variante 1 128d
Fuzzy 1
Fuzzy 2 Variante 2 78d
Fuzzy 2 Variante 2 105d
Fuzzy 2 Variante 2 163d
Fuzzy 2 Variante 2 128d
Fuzzy 2
Fuzzy 3 Variante 3 78d
Fuzzy 3 Variante 3 105d
Fuzzy 3 Variante 3 163d
Fuzzy 3 Variante 3 128d
Fuzzy 4 Variante 4 78d
Fuzzy 4 Variante 4 105d
Fuzzy 4 Variante 4 163d
Fuzzy 4 Variante 4 128d
Fuzzy 3 Fuzzy 4Weitere Bilder der 4 Simultanreaktoren
A 141d B 160d C 171d
D 141d E 160d F 171d
Das mikroskopische Bild des Reactors Fuzzy 1. steht imEinklang zu den anderen Betriebsdaten. Weniger als 5% Methanbildner, fädige Bakterien
Picture 1 A/F: Material from the reactor Fuzzy1 reactor day A/D: 141d, B/E: 160d and C/F: 171d. Before microscopy the samples were separated for 5 minutes in special tubes and diluted 1/10 with DAPCO. Magnification: 320-times. A-C:fluorescence picture (420 nm stimulation / 500 emission). D-E: Picture in phase contrast. Methanogenic Population: 2.2-4.8%, bad situation, a lot of filamentous bacteria, probably Methanosaeta
Literatur
Scherer, P.A., Dobler, S., Rohardt, S., Loock, R., Büttner, B., Nöldeke, P., Brettschuh, A. (2003) Continuous biogas production from fodder beet silage as sole substrate. Water Science & Technology 48(4): 229-233.
Scherer, P. (2006) Rüben liefern Messdaten: Kombinierte Messtechniken und Softwarelösungen. Biogas Journal 1/06: 12-16.
Scherer, P. (2007) Operational analytics of biogas plants to improve efficiency and to ensure process stability. In: Progress in Biogas Stuttgart-Hohenheim, p. 77-84, ed. by IBBK, Kirchberg, 2007 (ISBN 978-3-940706-00-3)
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