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Optimization of a fixed-bed bioreactor used in wastewater treatment is addressed. The objective of the optimization is to maximize the treatment efficiency of the biofilter by manipulating the feed flowrate whilst satisfying operational constraints. Numerical results indicate that the optimal input is characterized as being on the boundary of the admissible region. Thus, the characterized optimal solution is implemented using a simple feedback control law, which provids the optimal input profile despite variations in substrate inlet concentration and biomass growth rate.

A dynamic model incorporating biomass growth and liquid hold-up evolution is developed to describe a fixed bed bioreactor operation with cocurrent upflow of water and air flows.The model permits to predict cycle time and optimal operation conditions for high substrate removal and long cycle times. Simulation results are compared with published experimental results and show good model accuracy.

In Digitalisierungsvorhaben und Industrie-4.0-Projekten werden zur Steigerung der Produktionseffizienz vermehrt mathematische Optimierungsstrategien, KI-Methoden und rigorose oder datenbasierte Modellentwicklungen eingesetzt. Dafür ist es erforderlich, dass Produktionsdaten, die in industriellen Betrieben typischerweise in einer Vielzahl von IT-Systemen vorliegen, in einen gemeinsamen Kontext gebracht werden können. Die Praxis zeigt, dass hierzu essenzielle Anforderungen der Betreiberexistieren, die bis dato noch nicht zufriedenstellend gelöst sind. Dieser Beitrag beschreibt die Anforderungen und Einordnungen in methodische Ansätze des Kontextmanagements und Anwendungsgebiete, in denen heute Lösungen vermisst werden, die eine geeignete Abbildung und Nutzung eines Kontextbezugs in Echtzeit ermöglichen.

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