Planejamento e controle da produção de biogás em biodigestores em batelada - Barreto, Arthur Medeiros Figueiredo [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2026)
A utilização de biomassa como fonte de energia em biodigestores resulta na produção de biogás e biofertilizante. O biogás tem sido amplamente estudado por diversos pesquisadores devido à sua relevância e elevado potencial como fonte de energia renovável. Contudo, o planejamento da produção de biogás em uma bateria de biodigestores operando em batelada visando atender uma demanda constante, constitui um problema de bastante complexidade. Para auxiliar esse planejamento, propõe-se, neste trabalho, um modelo matemático e duas abordagens para sua resolução. O modelo matemático tem como objetivo apoiar o planejamento ótimo da produção de biogás a partir de um conjunto de biodigestores operando em batelada, em um horizonte de tempo previamente definido, de modo que a demanda de biogás seja atendida com mínima sobra diária de gás, evitando a emissão de gases de efeito estufa, o desperdício de insumos e os riscos de inflamabilidade. Quanto às abordagens de solução do modelo matemático de otimização, uma baseia-se em resolver o novo modelo matemático através de solver comerciais, enquanto a outra corresponde a uma abordagem metaheurística baseada em algoritmo genético. O algoritmo genético proposto utiliza uma função de aptidão agregada e mecanismos adaptativos para aprimorar o desempenho da busca. Testes computacionais foram conduzidos considerando variações no tamanho do horizonte de planejamento, número de biodigestores, duração do ciclo de produção de cada biodigestor e variação da demanda. Os resultados obtidos utilizando o solver comercial aplicado no modelo matemático e a metaheurística proposta, foram comparados e evidenciaram que o método exato e o algoritmo genético desempenham papéis complementares no planejamento da produção de biogás em biodigestores em batelada. O método exato mostrou-se adequado para instâncias de menor porte, nas quais é possível obter soluções ótimas dentro de tempos computacionais aceitáveis, servindo também como referência de qualidade. Por sua vez, o algoritmo genético destacou-se em instâncias de maior escala, nas quais as limitações computacionais dos métodos exatos se tornaram mais evidentes, sendo capaz de gerar soluções factíveis, estáveis e de boa qualidade em tempos reduzidos. Assim, a combinação dessas abordagens apoia a tomada de decisão em sistemas agroindustriais e permite flexibilidade na escolha do método mais adequado conforme as características do problema.

The use of biomass as an energy source in biodigesters results in the production of biogas and biofertilizer. Biogas has been widely investigated by many researchers due to its relevance and strong potential as a renewable energy source. However, the biogas production planning in a set of biodigesters operating in batch mode aiming to meet a continuous demand constitutes a highly complex problem. To support this planning process, this work proposes a mathematical model and two solution approaches. The mathematical model aims to support the optimal planning of biogas production from a set of batch operated biodigesters over a predefined planning horizon, ensuring that biogas demand is met with minimal daily surplus, thereby avoiding greenhouse gas emissions, waste of feedstock, and flammability risks.Regarding the solution approaches for the optimization model, one is based on classical exact methods, while the other consists of a metaheuristic approach based on a genetic algorithm. The proposed genetic algorithm uses an aggregated fitness function and adaptive mechanisms to improve search performance. Computational experiments were conducted considering variations in planning horizon length, number of biodigesters, production cycle duration of each biodigester, and demand patterns. The results obtained with the commercial solver applied in the mathematical model and the proposed metaheuristic were compared and demonstrated that the exact method and the genetic algorithm play complementary roles in the planning of biogas production in batch-operated biodigesters. The exact method proved suitable for small-scale instances, in which optimal solutions can be obtained within acceptable computational times, also serving as a quality benchmark. In contrast, the genetic algorithm stood out in larger-scale instances, where the computational limitations of exact methods became more evident, being able to generate feasible, stable, and high-quality solutions within reduced computational times. Therefore, the combination of these approaches supports decision-making in agro-industrial systems and provides flexibility in selecting the most appropriate method according to the characteristics of the problem.
Planning and control of biogas production in batch biodigesters
Keywords: Energia verde; Algoritmo genético; Diigestão anaeróbica; Green energy; Genetic algorithm; Anaerobic digestion