References

alternative

Альтернативная энергетика и экология (ISJAEE)

Alternative Energy and Ecology (ISJAEE)

1608-8298

Международный издательский дом научной периодики "Спейс

10.15518/isjaee.2026.06.069-085

alternative-2829

Research Article

IV. ВОДОРОДНАЯ ЭКОНОМИКА 12. Водородная экономика. 12-5-12-0 Новые способы получения водорода

IV. HYDROGEN ECONOMY 12. Hydrogen economy. 12-5-12-0 Novel hydrogen production methods

Моделирование получения водорода в непрерывном процессе темновой ферментации предобработанного субстрата: эффект кратности подачи

Modeling of hydrogen production in a continuous process of dark fermentation of a pretreated feedstock: effect of the feeding rate

https://orcid.org/0000-0002-1983-3454

Ковалев

А. А.

Kovalev

A. A.

Ковалев Андрей Александрович, главный научный сотрудник лаборатории биоэнергетических технологий, доктор технических наук

109428, Москва, 1-й Институтский проезд, 5

+79263477955

Researcher ID: F-7045-2017

Scopus Author ID: 57205285134 https://www.researchgate.net/profile/Andrey-Kovalev-8

Kovalev Andrey Alexandrovich, chief researcher of the laboratory of bioenergy technologies, doctor of technical sciences

109428, Moscow, 1-y Institutskiy proezd, 5

Researcher ID: F-7045-2017

Scopus Author ID: 57205285134 https://www.researchgate.net/profile/Andrey-Kovalev-8

+79263477955

kovalev_ana@mail.ru

https://orcid.org/0000-0002-3603-3686

Ковалев

Д. А.

Kovalev

D. A.

Ковалев Дмитрий Александрович, заведующий лабораторией биоэнергетических технологий, кандидат технических наук

109428, Москва, 1-й Институтский проезд, 5

Researcher ID: K-4810-2015

Kovalev Dmitry Alexandrovich, head of the laboratory of bioenergy and supercritical technologies, candidate of technical sciences

109428, Moscow, 1-y Institutskiy proezd, 5

Researcher ID: K-4810-2015

Сафонов

А. В.

Safonov

A. V.

Сафонов Александр Владимирович, инженер лаборатории биоэнергетических технологий

109428, Москва, 1-й Институтский проезд, 5

Researcher ID: AAE-1039-2022

Safonov Aleksandr Vladimirovich, engineer of the laboratory of bioenergy and supercritical technologies

109428, Moscow, 1-y Institutskiy proezd, 5

Researcher ID: AAE-1039-2022

https://orcid.org/0000-0002-4689-843X

Панченко

В. А.

Panchenko

V. A.

Панченко Владимир Анатольевич, кандидат технических наук, доцент кафедры, старший научный сотрудник лаборатории Федерального научного агроинженерного центра ВИМ

127994, Москва, ул. Образцова, д. 9

Researcher ID: P-8127-2017 Scopus Author ID: 57201922860 Web of Science Researcher ID: AAE-1758-2019

Panchenko Vladimir Anatolyevich, candidate of technical sciences, associate professor of the Department, senior researcher of the Laboratory of the Federal Scientific Agroengineering Center VIM

127994, Moscow, ul. Obraztsova, d. 9

Researcher ID: P-8127-2017 Scopus Author ID: 57201922860 Web of Science Researcher ID: AAE-1758-2019

https://orcid.org/0000-0002-2511-7526

Юрочка

С. С.

Yurochka

S. S.

Юрочка Сергей Сергеевич, заведующий лабораторией цифрового мониторинга сельскохозяйственных животных, кандидат технических наук

109428, Москва, 1-й Институтский проезд, 5

Researcher ID: AAZ-6669-2020

Yurochka Sergey Sergeevich, head of the laboratory of digital monitoring of agricultural animals

109428, Moscow, 1-y Institutskiy proezd, 5

Researcher ID: AAZ-6669-2020

https://orcid.org/0000-0002-5525-0459

Журавлева

Е. А.

Zhuravleva

E. A.

Журавлева Елена Александровна, мл. науч. сотр. лаборатории микробиологии антропогенных мест обитания, канд. биол. Наук

119071, Москва, Ленинский пр-т, дом 33, строение 2

Researcher ID: JBS-4297-2023

Scopus Author ID: 57216346570

Zhuravleva Elena Alexandrovna, junior researcher Laboratory of Microbiology of Anthropogenic Habitats, postgraduate. PhD

119071, Moscow, Leninsky Prospekt, Moscow, house 33, building 2

Researcher ID: JBS-4297-2023 Scopus Author ID: 57216346570

https://orcid.org/0000-0001-8215-2814

Лайкова

А. А.

Laikova

A. A.

Лайкова Александра Алексеевна, младший научный сотрудник лаборатории микробиологии антропогенных мест обитания, аспирант

119071, Москва, Ленинский пр-т, дом 33, строение 2

Researcher ID: IVU-7977-2023

Scopus Author ID: 58044317600

Laikova Alexandra Alekseevn, junior researcher in Laboratory of Microbiology of Anthropogenic Habitats, PhD student

119071, Moscow, Leninsky Prospekt, Moscow, house 33, building 2

Researcher ID: IVU-7977-2023 Scopus Author ID: 58044317600

https://orcid.org/0000-0002-7458-0031

Шехурдина

С. В.

Shekhurdina

S. V.

Шехурдина Светлана Витальевна, младший научный сотрудник лаборатории микробиологии антропогенных мест обитания, аспирант

119071, Москва, Ленинский пр-т, дом 33, строение 2

Scopus Author ID: 57564192200

Shekhurdina Svetlana Vitalievna, junior researcher of Laboratory of Microbiology of Anthropogenic Habitats, PhD student

119071, Moscow, Leninsky Prospekt, Moscow, house 33, building 2

Scopus Author ID: 57564192200

https://orcid.org/0009-0006-0931-8789

Иваненко

А. А.

Ivanenko

A. A.

Иваненко Артем Александрович, инженер лаборатории микробиологии антропогенных мест обитания, бакалавр

119071, Москва, Ленинский пр-т, дом 33, строение 2

Researcher ID: JAX-4154-2023

Ivanenko Artem Alexandrovich, engineer in Laboratory of Microbiology of Anthropogenic Habitats, bachelor

119071, Moscow, Leninsky Prospekt, Moscow, house 33, building 2

Researcher ID: JAX-4154-2023

https://orcid.org/0000-0002-5457-4603

Литти

Ю. В.

Litti

Yu. V.

Литти Юрий Владимирович, заведующий лабораторией микробиологии антропогенных мест обитания, кандидат биологических наук

119071, Москва, Ленинский пр-т, дом 33, строение 2

Researcher ID: C-4945-2014

Scopus Author ID: 55251689800

Litti Yuri Vladimirovich, Head of Laboratory of Microbiology of Anthropogenic Habitats, Candidate of Biological Sciences

119071, Moscow, Leninsky Prospekt, Moscow, house 33, building 2

Researcher ID: C-4945-2014 Scopus Author ID: 55251689800

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ»РоссияFederal State Budgetary Scientific Institution «Federal Scientific Agroengineering Center VIM»Russian Federation

Российский университет транспортаРоссияRussian University of TransportRussian Federation

Институт микробиологии им. С. Н. Виноградского, Федеральный исследовательский центр «Фундаментальные основы биотехнологии» Российской академии наукРоссияInstitute of Microbiology named after S. N. Vinogradsky, Federal Research Center «Fundamentals of Biotechnology» of the Russian Academy of SciencesRussian Federation

2026

08092026

066985

2026

Международный издательский дом научной периодики "Спейс

https://www.isjaee.com/jour/about/submissions#copyrightNotice

https://www.isjaee.com/jour/article/view/2829

Для кинетического моделирования получения водорода при утилизации пищевых отходов, количество которых увеличивается с каждым годом, была разработана экспериментальная установка для темновой ферментации органических отходов. Данное исследование направлено на оценку влияния кратности подачи предобра ботанного в аппарате вихревого слоя (АВС) субстрата на кинетические и динамические параметры получения биоводорода в процессе темновой ферментации. Согласно полученным данным, кратность подачи предобработанного в АВС субстрата в реактор темновой ферментации имеет существенное влияние как на кинетику, так и на динамику образования биоводорода из органического вещества. При рассмотрении различных моделей (модифицированная Гомпертца, первого порядка, Коши, логистической и Феллера) для определения кинетических параметров было обнаружено, что наиболее точной моделью является модель Коши с коэффициентом детерминации более 0,997 во всем диапазоне рассматриваемых кратностей подачи. Увеличение кратности подачи (уменьшение промежутка времени между загрузками свежего субстрата) приводило к увеличению кинетических параметров более чем в 2 раза: так теоретически максимальный выход биоводорода увеличился в 2,03 раза, а константа гидролиза – в 2,35 раза при увеличении кратности в 3 раза (с однократной до трехкратной загрузки в сутки), в то время как лаг-фаза осталась практически неизменной (разница менее 5 %). Также увеличение кратности до 3 привело к уменьшению амплитуды объемного выхода биоводорода в 2,71 раза. При этом было обнаружено, что объемный выход биоводорода в течение промежутка времени между подачей свежего субстрата изменяется по модели, которую также можно описать тригонометрической функцией – косинусом, а абсцисса зависит от кратности загрузки, а именно – от продолжительности промежутка времени между подачей свежего субстрата, причем эта зависимость обратная. Коэффициент детерминации предложенной модели составил 0,891 для двадцатичетырехчасового промежутка времени между загрузками свежего субстрата со снижением до 0,6135 для восьмичасового, что требует дальнейших исследований, в том числе с использованием искусственного интеллекта для более точного предсказания кинетических и динамических параметров получения биоводорода в процессе темновой ферментации.

To kinetically model hydrogen production from the recycling of food waste, the volume of which increases annually, an experimental setup for dark fermentation of organic waste was developed. This study aimed to assess the effect of the feeding rate of pretreated substrate in a vortex layer apparatus (VLA) on the kinetic and dynamic parameters of biohydrogen production during dark fermentation. According to the data obtained, the feeding rate of pretreated substrate in a VLA to the dark fermentation reactor significantly influences both the kinetics and dynamics of biohydrogen formation from organic matter. When considering various models (modified Gompertz, first-order, Cauchy, logistic, and Feller) to determine the kinetic parameters, the most accurate model was found to be the Cauchy model, with a determination coefficient more than 0.997 across the entire range of feeding rates. Increasing the feeding rate (reducing the time interval between feedstock loading) resulted in a more than twofold increase in kinetic parameters: theoretically maximum biohydrogen yield increased by 2.03 times, and the hydrolysis constant by 2.35 times with a threefold increase in the feeding rate (from single to three times per day), while the lag phase remained virtually unchanged (the difference was less than 5 %). Increasing the feeding rate to 3 also resulted in a 2.71-fold decrease in the amplitude of the biohydrogen production rate. Furthermore, it was found that the biohydrogen production rate during the time interval between feedstock loading varies according to a model that can also be described by a trigonometric function – the cosine. The abscissa depends on the feeding rate, namely, on the duration of the time interval between feedstock loading, and this relationship is inverse. The coefficient of determination of the proposed model was 0.891 for a twentyfourhour period between feedstock loadings, decreasing to 0.6135 for an eight-hour period, which requires further research, including the use of artificial intelligence, for a more accurate prediction of the kinetic and dynamic parameters of biohydrogen production in the dark fermentation process.

кинетическое моделированиеанаэробная биоконверсиябиоводородтемновая ферментациякратность подачи субстратааппарат вихревого слояпредобработкапищевые отходыматематические модели

kinetic modelinganaerobic bioconversionbiohydrogendark fermentationsubstrate feed ratevortex layer apparatuspretreatmentfood wastemathematical models

Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки России FGUN-2025-0004.

References1

. Abu Hatab A., Cavinato M. E. R., Lindemer A., Lagerkvist C. -J. Urban Sprawl, Food Security and Agricultural Systems in Developing Countries: A Systematic Review of the Literature // Cities. – 2019; 94:129-142. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.06.001.

. Kovalev A. A., Kovalev D. A., Panchenko V. A., Vivekanand V., Pareek N., Masakapalli Sh. K., Zhuravleva E. A., Laikova A. A., Shekhurdina S. V., Ivanenko A. A., Litti Yu. V. The effect of different feeding rates of substrate pretreated in a vortex layer apparatus on dark fermentative biohydrogen production // Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). – 2025; (3):83-102. (In Russ.) https://doi.org/10.15518/isjaee.2025.03.083-102

. Kovalev, А. A.; Kovalev, D. A.; Panchenko, V. A.; Vivekanand, V.; Pareek, N.; Masakapalli, S. K.; Zhuravleva, E. A.; Laikova, A. A.; Shekhurdina, S. V; Ivanenko, A. A.; Litti, Y. V. The Effect of Different Feeding Intervals of Substrate Pretreated in a Vortex Layer Apparatus on Dark Fermentative Biohydrogen Production // International Journal of Hydrogen Energy. – 2025; 146:149975. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.06.165.

. Sinha S., Tripathi P. Trends and Challenges in Valorization of Food Waste in Developing Economies: A Case Study of India // Case Studies in Chemical and Environmental Engineering. – 2021; 4:100162. https://doi.org/ https://doi.org/10.1016/j.cscee.2021.100162.

. Filimonau V., Ermolaev V. A. A Sleeping Giant? Food Waste in the Foodservice Sector of Russia // Journal of Cleaner Production. – 2021, 2.

. Scherhaufer S., Moates G., Hartikainen H., Waldron K., Obersteiner G. Environmental Impacts of Food Waste in Europe // Waste Management. – 2018; 77:98-113. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.wasman.2018.04.038.

. Ivanenko A.A., Laikova A.A., Zhuravleva E.A., Shekhurdina S. V., Vishnyakova A. V., Kovalev A. A., Kovalev D. A., Trchounian K. A., Litti Yu. V. Biological production of hydrogen: from basic principles to the latest advances in process improvement // Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). – 2023; (10):103-141. (In Russ.) https://doi.org/10.15518/isjaee.2023.10.103-141

. Ivanenko, A. A.; Laikova, A. A.; Zhuravleva, E. A.; Shekhurdina, S. V; Vishnyakova, A. V; Kovalev, A. A.; Kovalev, D. A.; Trchounian, K. A.; Litti, Y. V. Biological Production of Hydrogen: From Basic Principles to the Latest Advances in Process Improvement // International Journal of Hydrogen Energy. – 2024; 55:740-755. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2023.11.179.

. Ivanenko A. A., Laikova A. A., Zhuravleva E. A., Shekhurdina S. V., Parshina S. N., Potokina V. V., Kovalev A. A., Kovalev D. A., Rybkin I. A., Orlov M. V., Alahmari M., Litti Yu. V. Unlocking biodegradation of major components of produced fluids // Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). – 2025; (4):91-125. (In Russ.) https://doi.org/10.15518/isjaee.2025.04.091-125

. Ivanenko, A. A.; Laikova, A. A.; Zhuravleva, E. A.; Shekhurdina, S. V; Parshina, S. N.; Potokina, V. V; Kovalev, A. A.; Kovalev, D. A.; Rybkin, I. A.; Orlov, M. V; Alahmari, M.; Litti, Y. V. Dark Fermentation as a Potential Method for Biodegradation of Polysaccharide Gels Used in Hydraulic Fracturing // International Journal of Hydrogen Energy. – 2025; 147:149976. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.06.166.

. Kovalev A. A., Kovalev D. A., Panchenko V. A., Zhuravleva E. A., Laikova A. A., Shekhurdina S. V., Vivekanand V., Litti Y. V. Approbation of an Innovative Method of Pretreatment of Dark Fermentation Feedstocks // International Journal of Hydrogen Energy. – 2022; 47 (78):33272-33281. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2022.08.051.

. Kovalev A. A. Energy analysis of a two-stage anaerobic processing system for liquid organic waste to produce hydrogen- and methane-containing biogases // Alternative Energy and Ecology (ISJAEE). – 2020; (25-27):95-106. https://doi.org/10.15518/isjaee.2020.09.009

. Kovalev, A. A.; Kovalev, D. A.; Zhuravleva, E. A.; Laikova, A. A.; Shekhurdina, S. V; Vivekanand, V.; Litti, Y. V. Biochemical Hydrogen Potential Assay for Predicting the Patterns of the Kinetics of Semi-Continuous Dark Fermentation // Bioresource Technology. – 2023; 376:128919. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2023.128919.

. Murphy, L.; He, Q.; Wang, J. A Modified Gompertz Model and Its MATLAB Implementation for Microbial Growth Performance Assessment // MethodsX. – 2025; 15:103642. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.mex.2025.103642.

. Gogoi, U. N.; Saikia, P.; Devi, L.; Khataniar, L.; Mahanta, D. J. Rapid Parameter Estimation of Modified Gompertz and Logistic Model for Analyzing the Growth of Escherichia Coli K2 // International Journal of Thermofluids. – 2024; 24:100851. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijft.2024.100851.

. Salakkam, A.; Phukoetphim, N.; Laopaiboon, P.; Laopaiboon, L. Mathematical Modeling of Bioethanol Production from Sweet Sorghum Juice under High Gravity Fermentation: Applicability of Monod-Based, Logistic, Modified Gompertz and Weibull Models. Electronic Journal of Biotechnology 2023, 64, 18–26. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ejbt.2023.03.004.

. Pilco, E. J.; Cano, N. F.; Ayala-Arenas, J. S.; Suárez-Navarro, J. A.; Benavente, J. F. Numerical Studies to Validate Mathematical Models Based on First-Order and General-Order Kinetic Approaches for Fitting TL Glow Curves // Physics Letters A. – 2025; 553:130674. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.physleta.2025.130674.

. Zhou, S.; Xiang, D.; Wang, G.; Zhang, L.; Lv, Z.; Qi, S.; Li, W. Reevaluating Multi-Pool First-Order Kinetic Models for Fitting Soil Incubation Data // Geoderma. – 2025; 455:117218. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2025.117218.

. Mulargia, L. I.; Lemmens, E.; Reyniers, S.; Gebruers, K.; Wouters, A. G. B.; Warren, F. J.; Goderis, B.; Delcour, J. A. Investigation of the Link between First-Order Kinetic Models of the in Vitro Digestion of Native Starches and the Accompanying Changes in Their Crystallinity and Structure // Carbohydrate Polymers. – 2024; 343:122440. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.carbpol.2024.122440.

. Santos, A. D.; Silva, J. R.; Castro, L. M.; Quinta-Ferreira, R. M. Kinetic Prediction of Biochemical Methane Potential of Pig Slurry // Energy Reports. – 2022; 8:159-165. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.egyr.2022.01.128.

. Pitt, R. E.; Cross, T. L.; Pell, A. N.; Schofield, P.; Doane, P. H. Use of in Vitro Gas Production Models in Ruminal Kinetics // Mathematical Biosciences. – 1999; 159 (2):145-163. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/S0025-5564(99)00020-6.

. Pererva, Y.; Miller, C. D.; Sims, R. C. Existing Empirical Kinetic Models in Biochemical Methane Potential (BMP) Testing, Their Selection and Numerical Solution // Water. – 2020. https://doi.org/10.3390/w12061831.

. Meraz, M.; Castilla, P.; Vernon-Carter, E. J.; Alvarez-Ramirez, J. Biogas Production Modeling: Developing a Logistic Equation Satisfying the Zero Initial Condition // Renewable Energy. – 2024; 237:121816. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.121816.

. Nguyen, D. D.; Jeon, B. -H.; Jeung, J. H.; Rene, E. R.; Banu, J. R.; Ravindran, B.; Vu, C. M.; Ngo, H. H.; Guo, W.; Chang, S. W. Thermophilic Anaerobic Digestion of Model Organic Wastes: Evaluation of Biomethane Production and Multiple Kinetic Models Analysis // Bioresource Technology. – 2019; 280:269-276. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2019.02.033.

. Hosseinzadeh, A.; Zhou, J. L.; Altaee, A.; Li, D. Machine Learning Modeling and Analysis of Biohydrogen Production from Wastewater by Dark Fermentation Process // Bioresource Technology. – 2022; 343:126111. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2021.126111.

. Nascimento, T. R.; Cavalcante, W. A.; de Oliveira, G. H. D.; Zaiat, M.; Ribeiro, R. Modeling Dark Fermentation of Cheese Whey for H2 and N-Butyrate Production Considering the Chain Elongation Perspective // Bioresource Technology Reports. – 2022; 17:100940. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biteb.2021.100940.

. Wang, W.; Liu, S.; Li, Y. Chapter 1 – Modeling of Biohydrogen Production by Dark Fermentation; Zhang, Q., He, C., Ren, J., Goodsite, M. E. B. T. -W. to R. B., Eds. // Academic Press. – 2023; pp. 1-14. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-821675-0.00009-8.

. Kim, B.; Jeong, J.; Kim, J.; Hee Yoon, H.; Khanh Thinh Nguyen, P.; Kim, J. Mathematical Modeling of Dark Fermentation of Macroalgae for Hydrogen and Volatile Fatty Acids Production // Bioresource Technology. – 2022; 354:127193. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.127193.

. Montoya-Rosales, J. de J.; Chango-Cañola, A.; Delgado-Espitia, P. J.; Razo-Flores, E.; Carrillo-Reyes, J. Potential and Trade-Offs of Native versus Sludge-Derived Microbiota in Dark Fermentation of Agro-Industrial Effluents // International Journal of Hydrogen Energy. – 2026; 215:153820. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2026.153820.

. Ripoll, V.; Núñez, R.; Sillero, L.; Solera, R.; Pérez, M. Biohydrogen Production via Dark Fermentation of Brewery Wastewater and Sewage Sludge: Influence of Substrate Mixture on Process Kinetics and Microbial Community // Process Biochemistry. – 2026; 166:73-84. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procbio.2026.04.004.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.