Konstrukcja bioreaktorów w kontekście zagadnienia modelowania procesu kompostowania

Kompostowanie materii organicznej jest złożonym procesem, który charakteryzuje wiele parametrów chemiczno-fizycznych. Badanie procesu kompostowania w pryzmach w skali rzeczywistej wymaga nakładu środków i pracy. Doświadczenia tego typu w warunkach terenowych są trudne do kontrolowania i brak jest pewności co do powtarzalności warunków pomiarowych. Wykorzystanie rozbudowanej aparatury pomiarowej w badaniach polowych jest bardzo utrudnione m.in. ze względu na wpływ zmiennej pogody, ograniczenia czasowe (częstotliwość wykonywania pomiarów) itp. Modelowanie procesu rozkładu substancji organicznych w laboratoriach umożliwia jego dokładniejsze poznanie i kontrolę nad czynnikami mającymi wpływ na jego przebieg. W pracy przedstawiono przegląd bioreaktorów wykorzystywanych do modelowania procesu kompostowania. Zastosowanie różnych rozwiązań konstrukcyjnych, sprzętu pomiarowego i rejestracyjnego ma istotny wpływ na odwzorowanie warunków terenowych w doświadczeniach laboratoryjnych. Przedstawiono również przykłady wykorzystania sztucznych sieci neuronowych podczas doświadczeń z użyciem bioreaktorów, jako narzędzia do modelowania zjawisk związanych z procesami przemiany materii w aspekcie biologicznym, chemicznym i fizycznym.

Composting of organic matter is a complex process characterized by many physical and chemical parameters. The studies investigated in a real scale need lots of labour and financial sources. The experiments infield conditions are difficult to control and their repeatability is low. The usage of scientific set-up is limited because of heap dimensions, weather conditions and work time limitations. The modeling of organic matter decomposition in laboratories makes easier better control and survey of parameters which influence on a process. The paper presents review of bioreactors used for modeling of composting process. The application of different constructions, techniques of measurement and data registration has an important impact on projection of field conditions in a laboratory scale. The examples of usage of the artificial neural networks during experiments with bioreactors were also presented.