Control robusto del pH en un fotobiorreactor raceway

Abstract

[EN] This work presents a first approach to the robust control of pH in a raceway photobioreactor for the cultivation of microalgae. In this type of process, pH is the most critical variable to control, having a direct relationship with the productivity of the system. The dynamics of the pH has a strongly non-linear character, being affected by numerous factors such as the contribution of CO2 to the culture medium or the performance of photosynthesis by the microalgae. This non-linearity generates a great source of uncertainty in the process even when the system is controlled around the desired operating point. Therefore, in this article we have proceeded to model the system with parametric uncertainty covering the typical working ranges of pH, and later a robust controller with QFT is designed to achieve certain robust performance and stability requirements. The resulting control algorithm has been evaluated in simulation and in real tests against different working conditions and at different operating points, obtaining satisfactory results.

[ES] Este trabajo presenta una primera aproximación al control robusto del pH en un fotobiorreactor raceway para el cultivo de microalgas. En este tipo de procesos el pH es la variable más crítica a controlar teniendo una relación directa con la productividad del sistema. La dinámica del pH posee un carácter fuertemente no lineal estando afectada por numerosos factores tales como el aporte del CO2 al medio de cultivo o la realización de la fotosíntesis por parte de las microalgas. Esta no linealidad genera una gran fuente de incertidumbre en el proceso incluso cuando el sistema es controlado alrededor del punto de operación deseado. Por tanto, en este artículo se ha procedido a realizar el modelado del sistema con incertidumbre paramétrica cubriendo los rangos de trabajo típicos del pH, y posteriormente se ha realizado el diseño de un controlador robusto con la técnica Quantitative Feedback Theory (QFT) para conseguir unos requisitos de rendimiento y estabilidad robustos determinados. El algoritmo de control resultante se ha evaluado en simulación y mediante ensayos reales frente a distintas condiciones de trabajo y en distintos puntos de operación, obteniéndose resultados satisfactorios.