Geri Dön

Optimization of wastewater and sludge treatment plants regarding efficiency, flexibility and reduction of CO2 emissions

Atıksu ve çamur arıtma tesı̇slerı̇nı̇n verı̇mlı̇lı̇k, esneklı̇k ve CO2 salımlarının azaltılması yönünden optı̇mı̇zasyonu

PDF İndir

  1. Tez No: 872651
  2. Yazar: NİLÜFER TOPUZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. HASAN CAN OKUTAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Enerji, Kimya Mühendisliği, Energy, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 137

Özet

2015 Paris Anlaşması'ndan sonra ülkelerin çoğu sera gazı salımlarını azaltmak için harekete geçmiştir. Hatta Avrupa Birliği gibi bazıları 2050 yılına kadar iklim-nötr olmayı hedeflemiştir. Bu sonuçlara ulaşabilmek için yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik üretimindeki payı arttırılmaya başlanmıştır. Ancak bu artış, yenilenebilir enerji kaynaklarının niteliğine bağlı olarak şebekede dalgalanmalara neden olabilmektedir. Bu nedenle bu durum akıllıca ele alınmalıdır. Atıksu arıtma tesisleri (AAT), su sektöründeki sera gazı salımlarında %56'lık bir paya sahiptir. AAT'lerin doğrudan karbondioksit (CO2) salımları biyojenik olarak kabul edilir ve sera gazı hesaplamasına dahil edilmez. Ancak, elektrik kullanımından kaynaklanan dolaylı CO2 salımları, sera gazı salımlarına katkıda bulunur. AAT'lerin çalışması için küresel elektriğin %3-5'ine ihtiyaç duyulmaktadır ve bu oranın yakın gelecekte artacağı tahmin edilmektedir. Talep tarafı yönetimi, yenilenebilir enerji kaynaklarının payının yüksek olduğu gelecekteki elektrik şebekesini yönetebilmek için uygun bir yöntemdir. AAT'ler bu yaklaşımda yer almak için iyi adaylardır. Enerji üretmek ve/veya tüketmek için esnek proseslere ve ayrıca depolama seçeneklerine sahiptirler. Şebeke CO2 salım faktörüne bağlı olarak esnek bir şekilde işletilebilirlerse, yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik üretimindeki payı artırılabilir ve böylelikle CO2 salımları azaltılabilir. Bu tezde, Almanya'daki Krefeld şehrine ait AAT için bir optimizasyon modeli oluşturulmuş ve esnek çalışma ile dolaylı CO2 salımlarının azaltılması araştırılmıştır. Krefeld AAT'de, atık suya A-B prosesi olarak adlandırılan iki aşamalı bir biyolojik arıtma yöntemi uygulanmaktadır. Bu işlem sonucunda A ve B çamurları üretilmektedir. Bu çamur akımları bir miktar susuzlaştırıldıktan sonra biyogaz üretmek için çürütücülere beslenir. Genelde hayvansal ya da gıdasal atıklardan oluşan yardımcı substratlar da bu çürütücülere verimi arttırmak üzere ilave edilir. Çürütücülerden çıkan biyogaz, kirleticilerden arındırılıp basınçlandırılarak AAT ile aynı sahada bulunan çöp yakma tesisine gönderilir. Çürütücülerden çıkan çamur ise santrifüjlerde ve kurutucularda susuzlaştırılır. Elde edilen kuru çamur da çöp yakma tesisine çöple birlikte yakılmak üzere gönderilir. Çöp yakma tesisinde elde edilen buhar ve sıcak su da ihtiyaç dahilinde AAT'ye gönderilir. Modelleme çalışmalarına başlamadan önce AAT'nin ısı ve/veya elektrik ihtiyacı olan üniteleri belirlenmiştir. Optimizasyon modeline yalnızca 30 kW'tan fazla talebi olan üniteler dahil edilmiştir. Ünitelerin detaylı analizinden sonra, AAT'nin toplam enerji tüketiminin sadece %29,5'lik kısmının operasyonel nedenlerden dolayı esnek bir şekilde işletilebileceği tespit edilmiştir. Maalesef yüksek elektrik tüketimine sahip olan hava kompresörlerinin çeşitli nedenlerden dolayı esnek çalışma kapsamında incelenemeyeceğine karar verilmiştir. AAT'nin dijital ikizini oluşturmak ve optimize etmek için karma tam sayılı doğrusal optimizasyon uygulayan TOP-Energy yazılımı kullanılmıştır. Bu yazılımın kütüphanesinde su pompaları, karıştırıcılar vb. gibi bazı genel üniteler bulunmaktadır, ancak geri kalan AAT'ye özgü üniteler/ekipmanlar, özellikle havalandırma/aktivasyon havuzları, ayırma havuzları, filtreler vb. kütüphanede yer almamaktadır. Bu nedenle bunlar yazılımın Şablon Düzenleyici programı kullanılarak bu tez kapsamında oluşturulmuştur. Solver olarak GUROBI kullanılmıştır. AAT modeli, şebekeden elektrik kullanımı sonucu oluşan dolaylı CO2 salımlarını en aza indirecek şekilde optimize edilmiştir. Bunu yapmak için şebekenin CO2 salım faktörü kullanılmıştır. Bu faktör, elektrik üretimi sırasında ortaya çıkan CO2 salımlarının toplam miktarını göstermektedir ve elektrik üretimi için kullanılan kaynağa bağlıdır. Yenilenebilir enerji kaynaklarının elektrik şebekesindeki payı arttıkça, CO2 salım faktörü azalır. Buradaki fikir, AAT'nin işletimini CO2 salım faktörünün nispeten düşük olduğu zaman aralıklarına kaydırmaktır. Optimizasyon modelinde ünitelerin giriş ve çıkış sıcaklık ve basınç değerleri başlangıçta (optimizasyon öncesi) sabitlenmiştir. Çamurun katı kütle oranı ve çamur içindeki toplam katının organik kütle oranı her yakıt (çamur, ek substrat ve biyogaz) akımı için sabit değerler olarak tanımlanmıştır. Ünitelerin minimum ve maksimum kütle debileri ve güç tüketim değerleri sınır koşulları olarak verilmiştir. Tüm bu veriler Krefeld AAT'nin iç belgelerinden alınmıştır. Atıksu ve ek substratın tesise giriş kütlesel debileri, 2017 yılının tamamı için saatlik zaman serileri olarak tanımlanmıştır. Alman elektrik şebekesinin CO2 salım faktörü ve Krefeld'in dış ortam sıcaklık değerleri de yıllık zaman serileri olarak modelde kullanılmıştır. Optimizasyon modeli çok detaylı olduğundan ve optimizasyonun tamamlanması çok uzun zaman alacağından model tüm yıl boyunca çalıştırılamamıştır. Bu nedenle, 2017'nin her mevsimi için o mevsimi temsil eden tipik bir hafta seçilmesine ve modelin sadece bu dört hafta için çalıştırılmasına karar verilmiştir. Daha sonra bunların sonuçları yıllık toplam sonucu öngörmek üzere kullanılacaktır. CO2 salım faktörlerinin hesaplanması ve detaylı analizinden sonra, her mevsimi en iyi temsil edecek haftalar aşağıda belirtildiği gibi seçilmiştir: İlkbahar: 13-19 Mart 2017, Yaz: 12-18 Haziran 2017, Sonbahar: 13-19 Kasım 2017 ve Kış: 25-31 Aralık 2017. Optimizasyon analizinden önce, model ilk olarak atık su ve ek substrat giriş debileri gibi tesisin sabit yıllık ortalama değerlerinde çalıştırılarak 1 zaman adımı için doğrulanmıştır. Bu model, zaman serileri ve depolama birimleri içermediği için serbestlik derecesi yoktur. Her bir ünitenin giriş ve çıkış kütlesel debileri AAT'nin verileriyle karşılaştırılmış ve yeterince yakın bulunmuştur. Örneğin, yıllık kurutulmuş çamur ve biyogaz üretim oranlarının sırasıyla sadece %1,1 ve %1,7 farklı olduğu hesaplanmıştır. İkinci olarak, AAT modeli seçilen haftayı içeren ay için çalıştırılmıştır. Bunun için zaman serileri ve depolama birimleri modele eklenmiştir. Hesaplanan sonuçlar gerçek tesis verileri ile tekrar karşılaştırılmış ve her mevsim için başarılı bulunmuştur. Modelin doğrulanmasının ardından model, 2017 yılında AAT'ye en çok ve en az atıksu debilerinin geldiği haftalar için çalıştırılmıştır. Model her iki hafta için de başarıyla çalışmış ve kapasite olarak bu aşırı koşulları kaldırabildiğini kanıtlamıştır. Daha sonra model 2017'nin dört temsili haftası için optimize edilmiştir. Genel olarak, optimizasyon sonucu, CO2 salım faktörünün daha yüksek değerlerinde, mevcut bir depolama ünitesi varsa, ünitelerin yükünün azaltıldığı ya da ünitelerin direk kapatıldığı görülmüştür. Bu şekilde, ünitelerin çalışması şebekenin CO2 salım faktörünün daha düşük olduğu zaman dilimlerine doğru kaydırılmıştır. Atıksu depolama havuzları olan EWT ve PWT'nin de doluluk seviyeleri analiz edilmiştir. Her iki havuzun da CO2 salım faktörünün göreceli olarak yüksek olduğu zamanlarda şarj edilerek sonraki proseslerin yükünün azaltıldığı ve böylece CO2 salımlarından tasarruf edildiği görülmüştür. CO2 salım faktörü tekrar düştüğünde ise havuzlar boşaltılmıştır. Krefeld AAT'nin optimize edilmiş model ile ne kadar dolaylı CO2 tasarrufu yaptığı belirlenmek istenmiştir, ancak tesis karşılaştırma için gerekli verilere sahip değildi. Bu nedenle, gerçek AAT davranışını temsil edecek bir referans model geliştirilmiş ve seçilen 4 hafta boyunca çalıştırılmıştır. Referans ve optimizasyon modellerinin sonuçları 4 mevsim için karşılaştırılmıştır. AAT'nin CO2 salımları, CO2 salım faktörüne dayalı esnek işletim sayesinde %4,1-5,9 aralığında azalmıştır, yıllık azalma ise %4,8 olarak hesaplanmıştır. Mevcut AAT'nin CO2 salımlarının daha da azaltılabileceği alternatif senaryo çalışmaları yapılmıştır. Bunun için optimizasyon modeline santrifüj-1 öncesinde yer alacak şekilde sanal bir B-çamur depolama ünitesi eklenmiştir. Sonuç olarak, AAT'nin CO2 salımları sanal B-çamur depolama ünitesinin hacmine bağlı olarak yıllık %6,4-6,9 oranında azalmıştır. Başka bir senaryo çalışmasında ise, fazla atıksu depolama havuzu olan EWT, AAT'nin girişine yerleştirilmiştir. Böylelikle fazla atık suyun tesise gelir gelmez doğrudan depolanabilmesi mümkün kılınmıştır. Normalde ise atıksu, giriş pompalarından ilk arıtma aşaması olan A-kademe aktivasyon havuzlarına beslenmekte ve sonrasında yer alan A-çamuru ayırma havuzlarının çıkış akımından EWT'ye gönderilebilmektedir. Bu değişiklik ile CO2 salımları yıllık %6,2 oranında azaltılmıştır. Bu tezin sonucunda, Krefeld AAT'nin şebekenin CO2 salım faktörüne bağlı olarak esnek bir şekilde işletilebileceği gösterilmiştir. Bu şekilde, tesisin ünitelerinin işletimi, şebekedeki yenilenebilir enerji payının yüksek olduğu (yani CO2 salım faktörünün düşük olduğu) zamanlara kaydırılabilir. Böylece, AAT'nin dolaylı CO2 salımları azaltılabilir. Bu çalışma, gerekli sistem değişiklikleri yapıldıktan sonra diğer AAT'lere de uygulanabilir.

Özet (Çeviri)

After the 2015 Paris Agreement, most of the countries have taken actions to decrease their greenhouse gas (GHG) emissions. Some of them such as the European Union have even aimed to be climate-neutral by 2050. To achieve these results, the share of renewables in electricity has started to be increased. However, this increase may result in fluctuations in the grid depending on the nature of the renewables. This situation must be handled cleverly. Wastewater treatment plants (WWTPs) have a share of 56% of the GHG emissions in the water industry. Direct carbon dioxide (CO2) emissions of WWTPs are considered to be biogenic and not included in the GHG calculations. However, indirect CO2 emissions, which are produced by usage of electricity, contribute to the GHG emissions. WWTPs need 3-5% of global electricity to operate and this is predicted to increase in the near future. Demand side management is a suitable method to deal with the future electricity grid with a high share of renewables. WWTPs are good candidates to take part within this approach. They have flexible processes to produce and/or consume energy and storage options. If they can be operated flexibly based on the CO2 emission factor of the grid, the share of the renewables in the grid can be increased and the CO2 emissions can be reduced. In this thesis, an optimization model of the WWTP of Krefeld city (in Germany) was built and investigated to decrease its indirect CO2 emissions by flexible operation. This WWTP applies a two-stage biological treatment, named A-B process, to the wastewater. As a result of this process, A- and B-sludge are produced. These sludge streams are dewatered and fed to digesters, which are additionally supplied with co-substrates, to produce biogas. The digested sludge leaving digesters is further treated in centrifuges and dryers to obtain dried sludge. The WWTP is integrated to a waste incineration plant on the same site, which burns the dried sludge and the biogas produced in the WWTP along with the waste, and supplies steam to the WWTP. The units of the WWTP that need power and/or electricity were determined. Only the units with more than 30 kW demand were included in the optimization model. After a detailed analysis of the units, it was found that only 29.5% share of the total energy consumption of the WWTP could be flexibly operated due to operational reasons. A software program called TOP-Energy, which applies mixed integer linear optimization, was used to build and optimize the WWTP. This software has some common units such as water pumps, mixers etc. in its library, but the rest of the units, especially WWTP-specific units such as aeration/activation tanks, sedimentation tanks, filters etc. are missing, so they were created by using the Template Editor of the software within this thesis. GUROBI was used as a solver. The WWTP model was optimized to minimize its indirect CO2 emissions that are generated by usage of electricity from grid. To do this the CO2 emission factor of the grid was used. This factor shows the total amount of the CO2 emissions generated during the production of electricity. It is dependent on the source that is used for the electricity production. As the share of the renewables in the electricity grid increases, the CO2 emission factor decreases. The idea is to shift the operation of the WWTP to the times when the CO2 emission factor is relatively low. Inlet and outlet temperature and pressure values of the units were fixed initially. Solid mass fraction of the sludge and organic mass fraction of the total solid within the sludge were defined for each fuel stream as fixed values (“fuel”represents sludge, co-substrate and biogas.). The minimum and the maximum mass flow rates and power consumption values of the units were given as boundary conditions. All these data were taken from the internal documents of the WWTP. The inlet mass flow rates of the wastewater and the co-substrate into the plant were defined as hourly time series for the whole year 2017. The CO2 emission factor of the German electricity grid and the outside temperature values of Krefeld were also used in the model as hourly time series. The optimization model could not be run for the whole year since the model was very detailed and would take extremely long time to solve. Therefore, it was decided to choose a typical week from each season of 2017 and run the model only for these four weeks. Then their results would be used to generalize the annual result. After calculation and a detailed analysis of the CO2 emission factors, the most representative week of each season was chosen as given:  Spring: 13-19 March 2017,  Summer: 12-18 June 2017,  Fall: 13-19 November 2017,  Winter: 25-31 December 2017. Before the optimization, the model was firstly validated for 1 time step by running it at fixed annual average values of the plant such as inlet flow rates of wastewater and co-substrate etc. This model included neither time series nor storage units, so it had no degree of freedom. Inlet and outlet mass flow rates of each unit were compared with the WWTP's data and found close enough. For example, annual dried sludge and biogas production rates were calculated to be only 1.1% and 1.7% different, respectively. Secondly, the time series and the storage units were added to the WWTP model and it was run for one month that included the chosen week. The calculated results were again compared with the real plant data and found to be successful for each season. After the validation of the model, the model was run for the weeks of 2017 that had the most and the least wastewater income to the WWTP. The model handled both weeks successfully. Then the model was optimized for the four representative weeks of 2017. Generally, the optimizer decreases the load of the units or shuts them down at higher ranges of the CO2 emission factor if a storage unit is available. Therefore, the operation of the units is tried to be shifted towards the time periods when the CO2 emission factor of the grid is lower. The filling levels of the excess water tank (EWT) and the process water tank (PWT), which are wastewater storage tanks, were also analyzed and it was observed that both tanks are charged during higher values of the CO2 emission factor to decrease the load of the following processes to save CO2 emissions. When the CO2 emission factor is low again, they are discharged. The amount of the CO2 savings of the optimized model was wanted to be estimated, but the WWTP did not have the required data for comparison. Therefore, a reference model was developed to represent the real plant behavior and run for the chosen 4 weeks. The results of the reference and the optimization model were compared for 4 seasons. The CO2 emissions of the WWTP was decreased in a range of 4.1-5.9% due to flexibility and the annual reduction was calculated to be 4.8%. As the next step, scenarios in which CO2 savings could be decreased further were formulated and studied. In one of them, a virtual B-sludge storage unit was added to the optimization model to see its effect on the reduction of the CO2 emissions. As a result, the CO2 emissions of the WWTP was decreased annually by 6.4-6.9% based on the volume of the virtual B-sludge storage unit. In another scenario study, the EWT was placed at the inlet of the WWTP so that excess wastewater could be stored directly. This change decreased the CO2 emissions annually by 6.2%. As a result of this thesis, it has been shown that the Krefeld WWTP can be operated flexibly depending on the CO2 emission factor of the grid. In this way, the operation of the units of the plant can be shifted to times when the share of renewable energy in the grid is higher (i.e. when the CO2 emission factor is lower). Thus, the indirect CO2 emissions of the WWTP can be reduced. This study/model can be applied to other WWTPs after the necessary system adaptations are carried out.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    905476

    Aralıklı havalandırma optimizasyonuyla konvansiyonel aktif çamur sisteminin ileri biyolojik arıtmaya dönüştürülmesi

    Full scale upgrade of conventional activated sludge system to nutrient removal process with intermittent aeration optimization

    ANDAÇ ÖZHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRETTİN GÜÇLÜ İNSEL

  2. Tez No

    389300

    Bir oktilfenol polietoksilatın persülfat ile aktive edilmiş sıfır değerlikli demir nanopartikülleri ile ileri oksidasyonu ve toksik etkisindeki değişim

    Advanced oxidation of an octylphenol polyethoxylate with persulfate activated zero valent iron nanoparticles and changes in its toxic effect

    KÜBRA TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İDİL ARSLAN ALATON

  3. Tez No

    542584

    Aktif çamur sistemleri için dinamik simülasyon programı tasarımı

    Design of a dynamic simulation program for activated sludge systems

    ONUR KİRAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Biyoteknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM KARAHAN ÖZGÜN

  4. Tez No

    212446

    Tam ölçekli kentsel atık su arıtma tesisilerinin bilgisayar programı kullanılarak modellenmesi ve arıtma performanslarının incelenmesi

    Modellig of full scale municipal wastewater treatment plants and investigation of treatment performances using computer program

    DÜNYAMİN GÜÇLÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Çevre MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜ DURSUN

  5. Tez No

    389189

    Aktif çamur sistemlerinde atık çamur azaltımı amacıyla OSA konfigürasyonunun incelenmesi: Tam-ölçekli bir arıtma tesisinin modellemesi

    Examination of the OSA process for the purpose of excess sludge minimization at activated sludge process: Modelling of a full-scale plant

    ŞADİYE KOŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ERDEM GÖRGÜN

Geri Dön