Análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo Pro-Alga para la simulación del crecimiento de Chlorella vulgaris Translated title: Sensitivity analysis of the PRO-ALGA model parameters for the growth simulation of Chlorella vulgaris

Abstract

RESUMEN • El análisis de sensibilidad de un modelo matemático permite determinar cómo la incertidumbre de las salidas del modelo puede ser asignada a sus variables de entrada. En este trabajo se utiliza el método de Morris o de efectos elementales para realizar el análisis de sensibilidad global al modelo PRO-ALGA, para simulación del crecimiento de la microalga Chlorella vulgaris. Se siguieron los pasos siguientes: especificación de objetivos, selección de los factores a analizar, selección de las funciones de densidad de probabilidad para cada factor, generación de la muestra de entrada y evaluación del modelo. Los resultados permitieron identificar que los parámetros de entrada velocidad máxima de crecimiento de las microalgas (µa), constante de saturación media para el pH (KpH), constante de saturación media para la concentración de algas (KCA), coeficiente de transferencia de masa para el oxígeno a 25oC durante el día (KLAD) y coeficiente de transferencia de masa para el oxígeno a 25oC durante la noche (KLAN) son los que mayor influencia tienen sobre los parámetros de salida del modelo. El modelo es muy sensible a las variaciones de KCA; los parámetros de entrada µa, KLAD y KLAN tienen efectos no lineales o de interacción sobre los parámetros de salida del modelo. Los parámetros de entrada KpH y KCA no tienen efectos significativos sobre las variables de salida.

Translated abstract

• ABSTRACT • The sensitivity analysis of a mathematical model allows to determine how the uncertainty of the model's outputs can be assigned to its input variables. In this work, the Morris or elemental effects method is used to perform the global sensitivity analysis to the PRO-ALGA model, to simulate the growth of the microalgae Chlorella vulgaris. The following steps were followed: specification of objectives, selection of the factors to be analyzed, selection of the probability density functions for each factor, generation of the input sample and evaluation of the model. The results allowed to identify that the input parameters maximum growth rate of microalgae (µa), mean saturation constant for pH (KpH), mean saturation constant for algae concentration (KCA), mass transfer coefficient for oxygen at 25 ºC during the day (KLAD) and mass transfer coefficient for oxygen at 25 ºC at night (KLAN) have the greatest influence on the output parameters of the model. The model is very sensitive to variations in KCA; the input parameters µa, KLAD and KLAN have non-linear or interaction effects on the output parameters of the model. The input parameters kpH and KCA have no significant effect on the output variables.