Modelado, simulación y optimización de reactores discontinuos secuenciales (SBR) con barros activados para la eliminación de carbono, nitrógeno y fósforo de aguas residuales

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2024

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Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Córdoba

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En esta tesis se aborda el modelado, la simulación y la optimización de sistemas de reactores discontinuos secuenciales (sequencing batch reactor, SBR) de barros activados, con el fin de eliminar materia carbonosa y nutrientes biológicos (nitrógeno y fósforo) de aguas residuales municipales domiciliarias. Un sistema SBR es un proceso cíclico en el que cada ciclo sigue un patrón de etapas sucesivas inherentemente dinámicas. Las etapas típicas incluyen: llenado con líquido a tratar, reacción (conversión biológica) bajo diferentes condiciones ambientales, sedimentación de sólidos suspendidos, descarga del líquido tratado, purga de sólidos generados en exceso y, eventualmente, espera. Se estudian dos configuraciones de proceso SBR: el sistema convencional, en el que todos los procesos microbiológicos ocurren en un único reactor, y el sistema SBR con nitrificación externa (sistema de dos barros), en el que ciertos procesos microbiológicos ocurren en un reactor y otros ocurren separadamente en un segundo reactor, lo que permite establecer las condiciones ambientales más favorables para el crecimiento de los microorganismos autótrofos, heterótrofos y acumuladores de fósforo que promueven las distintas etapas de conversión. La eliminación biológica simultánea de nitrógeno y fósforo se consigue a través de una secuencia de etapas anaeróbicas, aeróbicas y anóxicas, cuyas duraciones y otras variables, como la edad del lodo, el tiempo total del ciclo y la velocidad de aireación, son críticas para alcanzar los objetivos de tratamiento. La estequiometría y la cinética de reacción de los procesos microbiológicos de barros activados considerados para la eliminación de C y N se describen mediante el Activated Sludge Model N° 3 (ASM3) de IWA, y las correspondientes a la eliminación de P mediante el Bio-P module de EAWAG. Partiendo de los principios de conservación y dadas la naturaleza del proceso investigado y las hipótesis de modelado consideradas, el modelo de sistema SBR que resulta naturalmente consiste en un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias en el tiempo mezcladas con ecuaciones algebraicas (sistema DAE). Se presentan y discuten los resultados de la simulación dinámica del sistema SBR convencional y del sistema SBR con nitrificación externa. Para estos estudios, los modelos dinámicos de ambos procesos SBR se implementaron en el entorno de lenguaje de alto nivel gPROMS/ModelBuider de Process Systems Enterprise, resolviéndose con el código DASOLV, que se basa en la fórmula de diferenciación hacia atrás (BDF) con orden y paso de integración variables. Se presentan y discuten los resultados de la optimización del sistema SBR convencional. Para este estudio, se discretizó el modelo dinámico diferencial algebraico de cada etapa del proceso SBR mediante el método de colocación ortogonal sobre elementos finitos (OCFEM), para su incorporación a problemas de optimización que consisten íntegramente en sistemas algebraicos; es decir, en modelos de programación matemática del tipo no lineal (NLP). De esta manera, se recurre a un enfoque algebraico para resolver problemas diferenciales. Los problemas NLP resultantes se implementaron en el entorno de modelado y optimización GAMS (General Algebraic Modelling System) y se resolvieron con el algoritmo de búsqueda local CONOPT3, que se basa en el método del gradiente reducido generalizado (GRG). Se presentan problemas de optimización simple objetivo (SOO) en los que la función objetivo utilizada es la minimización del tiempo de ciclo, la minimización del tiempo de retención hidráulica y la minimización del costo total anual de tratamiento, para distintos escenarios. En cada caso, se obtiene como parte del resultado el dimensionamiento óptimo del reactor y la condición óptima de operación.

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Tratamiento de efluentes, Reactores secuenciales discontinuos, Simulación de procesos, Optimización de procesos, gPROMS, GAMS

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