Modelo de un sistema para la generación de energía eléctrica a partir de biogas basado en MCFC

Abstract

Usar celdas a combustible para producir energía eléctrica es cada vez más difundido, por tratarse de generación limpia. En las celdas MCFC, oxigeno e hidrógeno extraído del biogas, pasan sobre electrodos a altas temperaturas. Cuando el hidrógeno es ionizado migra hacia el otro electrodo a través de un electrolito. Este proceso genera agua, corriente eléctrica y calor útil. Se modeló un sistema de digestión anaeróbico con el objetivo de evaluar la posibilidad de integrarlo a un ciclo de cogeneración alimentado con celdas a combustible. La simulación del proceso anaeróbico se realizó mediante una red neural. Una herramienta que permite modelar el digestor considerando parámetros de ingreso y de salida como neuronas que en distribución aleatoria generan una función desconocida, por tratarse de una transformación biológica. Una evaluación fuera proyecto resulta indispensable para analizar el comportamiento del sistema en condiciones reales, como también estudios de conservación de masa y transferencia de calor para extraer importantes conclusiones de cuanto fuese oportuno para mejorar su gestión. La simulación, con un 4% de error, demostró que un aumento en el porcentaje de metano en el biogas significa un aumento en el rendimiento total del sistema. La posibilidad de acumular calor con el uso de la celda a combustible es en definitiva una ventaja.

Using fuel cells to produce electricity is becoming more used now on, because it is clean. In the MCFC, oxygen and hydrogen extracted from biogas pass over electrodes at high temperatures. When hydrogen is ionized, migrates to the other electrode through an electrolyte. This process generates water, electricity and useful heat. Is been modelling a system of anaerobic digestion to evaluate the possibility of integrating it into a co-generation cycle based on fuel cells. The anaerobic process simulation was performed using a neural network. A tool for modelling considering parameters in income and output as neurons that generate a random unknown function distribution. That‟s because is a biological transformation. A project evaluation was essential to analyze the system behaviour in real conditions, as well as studies of mass conservation and heat transfer for the improvement management. The simulation, with a 4% error, showed that an increase in the percentage of methane in the biogas is an increase in the efficient system performance. The ability to store heat using a fuel cell is definitely an advantage.