Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe Ein Projektträger des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft

 

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Projektbeschreibung

FÖRDERKENNZEICHEN: 22028911 01.11.2011 bis 31.10.2013
Verbundvorhaben: Prozessmikrobiologie in landwirtschaftlichen Biogasanlagen - Ermittlung der mikrobiellen Diversität sowie von hauptsächlichen verfahrenstechnischen Einflussfaktoren auf die Mikroflora (BIOGAS-BIOCOENOSIS); Teilvorhaben 4
Universität Hohenheim - Institut für Lebensmittelwissenschaften und Biotechnologie - Fachgebiet Prozessanalytik und Getreidetechnologie
Garbenstr. 23
70599 Stuttgart
Prof. Dr. Bernd Hitzmann
Tel: +4971145923286
E-Mail: bernd.hitzmann@uni-hohenheim.de

Aufgabenbeschreibung:
In Biogasanlagen bewirkt eine komplexe und dynamische mikrobielle Lebensgemeinschaft den Aufschluss und Abbau der organischen Biomasse zu methanhaltigem Biogas. Der Großteil der beteiligten Mikroorganismen ist bislang jedoch noch unbekannt, ebenso ihr Einfluss auf die Reaktoreffizienz. Parallel zu dem bereits durch die FNR geförderten Forschungsvorhabens BiogasEnzyme (FKZ 22027707) soll ein begleitendes Monitoring der Prozessmikrobiologie in ausgewählten landwirtschaftlichen Biogasanlagen stattfinden. Da die meisten der "Biogas-Mikroben" mittels konventioneller mikrobiologischer Verfahren nicht zu kultivieren sind, sollen vorrangig molekulargenetische Ansätze zur kulturunabhängigen Erfassung der mikrobiellen Diversität auf Basis der Sequenzierung ausgewählter mikrobieller Gene (16S rRNA Gen, mcrA Gen) angewandt werden. Mittels modernster Hochdurchsatz-Technologien wie der 454-Pyrosequenzierung soll ein umfangreicher Datenbestand erarbeitet werden, welche eine Analyse der Auswirkung verschiedener Betriebsweisen von Biogasanlagen auf die Prozessmikrobiologie erlauben. Weiterhin sollen ebenfalls Zusammenhänge zwischen Prozessmikrobiologie sowie Reaktorleistung ermittelt werden. Es wird erwartet, dass sich aus dem Datenmaterial Aussagen über besonders prozessrelevante Arten oder Organismengruppen ableiten lassen, welche als Grundlage für eine weitere biotechnologische Optimierung der Biogasfermentation genutzt werden können.

Ergebnisdarstellung:
Im Teilvorhaben wurden die Zusammenhänge zwischen der Mikrobiologie der Biogasherstellung und den chemischen und verfahrenstechnischen Prozessgrößen untersucht. Aufgrund der fehlenden mikrobiologischen Messdaten konnten ausschließlich die Zusammenhänge zwischen den Prozessgrößen und der Zielgröße, Biogasausbeute pro Tag, untersucht werden. Es wurde eine biostatistische Auswertestrategie entwickelt, welche die Abhängigkeiten zwischen den untersuchten Messgrößen analysieren sollte. Als erstes wurde eine Untersuchung der Zusammenhänge zwischen den Prozessgrößen anhand der Korrelationsanalyse durchgeführt. Die meisten Biogasanlagen wiesen eine schwache Korrelation zwischen den gemessenen Prozessgrößen auf. Um die Prozessvorgänge weiter zu untersuchen, wurden die multivariaten Analysemethoden implementiert. Hier wurden die Regressionsmodelle, die Principal Component Regression und die Partial Least Squares Regression berechnet. Als Zielgröße wurde die Biogasausbeute pro Tag genommen. Das Gesamtergebnis dieser Auswertung war positiv. Die PLSR Modelle zeigten jedoch bessere Ergebnisse. Um die Messdaten effizienter anzuwenden, wurde eine Kreuzvalidierung durchgeführt. Anhand der berechneten mittleren Fehler der Kreuzvalidierung wurden die Ausreißer bestimmt und anschließend aus den Datensätzen entfernt. Die Regressionsmodelle berechnet mit den Datensätzen ohne Ausreißer hatten eine bessere Modellgüte im Vergleich zu denen mit allen Messdaten, was für eine gute Eignung dieser Methode spricht. Für eine weitere Optimierung der Regressionsmodelle wurde ein Optimierungsalgorithmus, der Ameisenkolonieoptimierungsalgorithmus, implementiert. Dieses Verfahren verbesserte die Modellgüte der PLSR Modelle und identifizierte die prozessrelevanten Größen. Die positiven Ergebnisse der Auswertungen bestätigten eine gute Eignung der verwendeten Methoden zur Auswertung solcher Messdaten.

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