modelamiento de la planta de tratamiento de aguas

Modelamiento de la planta de tratamiento de aguas residuales Salitre mediante el software WEST®

A.M. Delgado Castellano, J.N Sánchez Sandoval Departamento de Ingeniería Química,

Universidad de los Andes Bogotá, Colombia

Abstract- Water management and treatment are increas-ingly becoming big issues. For wastewater treatment, leg-islations are getting more restrictive. Therefore, plant op-erators have to optimize their processes. The use of mod-eling to optimize plant operation is more and more com-mon because it is reliable and fast, besides allowing eval-uate several alternative to improve quality of water with-out incurring many expenses. Besides reaching the limit fixed by legislation, waste water treatment plant (WWTP) operators, try to minimize operational costs as much as possible.

This work presents results of the implementation of a modeling of WWTP Salitre on WEST® in which parame-ters as sludge inner recirculation, non-settleable fraction of suspended solids and dissolved oxygen on the aerobic re-actors are varied in order to see the effect over the effluent quality.

Key words: WWTP, modelling, WEST®

1. INTRODUCCIÓN os problemas debido a la calidad del agua han in-crementado significativamente durante las últimas

décadas. En el campo del tratamiento de aguas residuales, los operadores tienen que lidiar con las legislaciones que son cada vez más y más restrictiva, por lo que constante-mente tienen que mejorar sus plantas. Sin embargo, podría ser peligroso cambiar los ajustes de control o configura-ciones de operación de una planta, ya que podría resultar en la pérdida de control del proceso [1]. También, debido al tiempo de reacción de algunos parámetros de funciona-miento, por ejemplo, tiempo de digestión de lodos, podría tomar días o incluso semanas para que estos se estabiliza-ran y poder observar los efectos del cambio de la configu-ración.

Para evitar los problemas mencionados anteriormente, las plantas de tratamiento a menudo se utilizan plantas pi-loto que básicamente representan la planta completa en una escala pequeña. En estas plantas piloto, los experimentos pueden llevarse a cabo sin perturbar la planta real, sin em-bargo son costosas de operar (equipo, mano de obra) y el problema de tiempo de estabilización permanece [1].

Es por ello que el modelamiento es cada vez más utili-zado para la optimización de la planta de tratamiento de aguas residuales. Aunque podría tomar mucho tiempo construir un modelo, tan pronto como se hace, correr simu-laciones es barato, rápido y los resultados son fiables, y es posible hacer análisis de escenarios de los sistemas com-plejos [1].

El presente trabajo, desarrolla la modelación del siste-ma de tratamiento de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales (PTAR) El salitre actual y la ampliación. Adi-cionalmente hace un análisis de sensibilidad para mirar como mejora la calidad del agua. Según la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAAB), la PTAR El Salitre recibe en promedio mensual 10,35 millones de metros cúbicos de aguas resi-duales de la capital.

Figura 1 Historial agua residual tratada PTAR sali-tre [2].

Esta planta trata los vertimientos producidos por todo el norte de la ciudad, que se captan de la cuenca del Salitre por medio del sistema de alcantarillado e interceptores que se extiende desde la calle 26 hasta la calle 200, desde los cerros orientales al río Bogotá, abarcando alrededor de 2.200.000 habitantes. [3]

La PTAR El Salitre funciona a través de un sistema de tratamiento primario, con el que se realiza la remoción de sólidos gruesos, finos, arenas, grasas, sólidos suspendidos, y materia orgánica sedimentable, logrando unas eficiencias de remoción del 40% de la materia orgánica (expresada como Demanda Bioquímica de Oxígeno “DBO5”) y 60% de los Sólidos Suspendidos Totales. [3]

La Corporación Autónoma Regional de Cundinamarca espera adjudicar las obras para la optimización y amplia-ción de la PTAR El Salitre, en la que se planea un sistema de tratamiento secundario por medio de reactores aerobios y sedimentadores secundarios que logren concentraciones de DBO y SST de 20 mg/L al final del tratamiento. [4]

1.1. DESCRIPCION DE LA PTAR SALITRE

1.1.1. DESCRIPCIÓN GENERAL PTAR SALITRE La PTAR El Salitre entró en funcionamiento en sep-

tiembre de 2000 y hasta junio de 2004 fue operada bajo la modalidad BOOT por la firma BAS; a partir de esa fecha, la PTAR queda a cargo del Acueducto de Bogotá, en con-

L

formidad con lo dispuesto por la Alcaldía Mayor de Bogo-tá que a través del decreto 043 de Febrero 18 de 2004, asignó a la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bo-gotá, la función de operar, mantener y administrar estas instalaciones [4]. Los principales datos de la PTAR se citan a continuación: • Población atendida: 2.200.000 habitantes • Tipo de tratamiento: Primario avanzado químicamente

asistido • Caudales de operación: Medio: 4.0 m³/s. Máximo: 9.9

m³/s • Eficiencia en remoción (Según Licencia Ambiental)

SST: 60% DBO5: 40% • Estabilización de lodos: Tratamiento anaeróbico • Generación de biogás: 13500 m³/d • Generación de biosólidos: 165 ton/d.

1.1.2. DESCRIPCIÓN POR PROCESO ACTUAL

La Figura 2 a continuación muestra un esquema gene-ral del proceso actual y de la ampliación.

Figura 2 Esquema general de Tratamiento PTAR el Salitre

[4] La Figura 3 muestra un plano general del proceso ac-

tual y de la ampliación.

Figura 3 Plano general de Tratamiento PTAR el Salitre [4]

1.1.2.1. Toma de agua y puesto de bombeo El agua llega a través del canal interceptor Salitre, es-

tructura de conducción sobre la cual confluyen los aportes de aguas servidas de diferentes puntos de la zona norte de la ciudad [4].

El ingreso a tratamiento se logra con la desviación del curso de las aguas en el canal mediante una estructura de compuertas que atraviesa transversalmente el canal inter-ceptor y que puede ser accionada para aliviar caudales de exceso que en temporada invernal transporta el canal. El agua ingresa inicialmente a una cámara tranquilizadora provista de un foso de remoción de sólidos gruesos pesa-dos, para pasar luego por un pre tratamiento de cribado grueso (desbaste grueso) por medio de rejas (espacio libre entre barrotes 10 cm). Para la elevación del agua a casi 10 m se han instalado bombas, tipo tornillo de Arquímedes de 3.10 m de diámetro [4].

Luego de la elevación, se tiene ubicado el punto de to-ma de muestras de agua cruda, que según la programación actual fijada, permite la conformación de dos (2) muestras compuestas día. De acuerdo con los registros de caracteri-zación correspondientes al periodo de operación del Acue-ducto de Bogotá, los valores promedio determinados para el agua cruda se presentan a continuación en la Tabla 1.

Tabla 1 Caracterización Agua Cruda [4].

Parámetro Unid. Valor SST mg/L 226 DBO5 mg/L 264 DQO mg/L 564 pH Unid. 7,33 Alcalinidad mg CaCO3/L 208 SSV mg/L 158 ST mg/L 613 SV mg/L 310 Turbiedad NTU 173 Conductividad mS 677

Para la cuantificación del caudal de agua cruda a tratar,

se cuenta a continuación del bombeo, con canales de medi-ción del afluente tipo “Venturi”, provistos de sensores de ultrasonido y radiofrecuencia [4].

1.1.2.2. Pretratamiento

Después del “pre-desbaste” con las rejas gruesas antes mencionado y paso seguido al bombeo, el agua pasa hacia la línea de pretratamiento. Este pretratamiento consiste en: - Desbaste fino, mediante cuatro rejillas automáticas

(espacio libre entre barrotes 2.50 cm) - Desarenado, permite remover arena y otros materiales

inertes (vidrio, semillas) y desengrasado; esto se logra entre tres canales aireados dobles, cada uno de 8 me-tros de ancho y 30 metros de largo. Adicionalmente al pretratamiento se promueve la clarificación del agua vía coagulación – floculación. En este sentido se apli-ca Cloruro Férrico y polímero aniónico del tipo poli-acrilamida seca, en dosis promedias de 32 mg/L y 0.50 mg/L respectivamente. De aquí el agua es conducida mediante un conducto rectangular (box-culvert) hacia las cámaras de reparto de agua.

En la Tabla 2 se reseñan las cantidades promedio de re-siduos sólidos retirados al agua en pretratamiento (periodo de operación EAAB).

Tabla 2 Residuos sólidos retenidos en Pretrata-miento.

Residuo Unid. Cantidad Gruesos Ton/mes 31,5 Finos Ton/mes 22,5 Arenas m3/mes 8,8 Grasas m3/mes 77,7

1.1.2.3. Cámara de Reparto

Con 10 m de diámetro interior y 5.4 m de altura, estas cámaras (2) están provistas de vertederos calibrados para distribuir uniformemente los caudales de alimentación a los sedimentadores o decantadores primarios (cada cámara reparte a 4 sedimentadores) [4].

1.1.2.4. Sedimentadores o Decantadores Pri-marios

Son 8 unidades de 43 metros de diámetro cada una y al-tura lateral de 3.5 m. El agua residual proveniente de las cámaras de reparto ingresa a cada decantador por un con-ducto central vertical. Una pantalla difusora instalada alre-dedor de este conducto, obliga al agua a descender para luego ascender hacia las canaletas recolectoras perimetra-les. En este descenso y posterior ascenso, se produce el desprendimiento de los sólidos sedimentables que van al fondo del tanque para formar el lodo primario. Los sedi-mentadores están dotados de puentes barre lodos para ras-par el lodo que cae al fondo y concentrarlo en una tolva o bolsillo central. Este lodo es transportado por medio de las estaciones de bombeo de lodos primarios hasta los espesa-dores de lodos, donde se inicia su tratamiento [4].

1.1.2.5. Edificios de Bombeo de Lodos Prima-rios

Por cada dos decantadores primarios se ha dispuesto una estación con bombas que envían el lodo hacia la etapa de espesamiento gravimétrico. La extracción de lodos desde los decantadores se hace automáticamente gracias a válvu-las neumáticas. Las concentraciones del lodo primario fluctúan alrededor de 10.000 mg/L [4].

1.1.2.6. Canales de medición de Agua Tratada El agua decantada que se recoge en las canaletas peri-

metrales es transportada a lo largo de los conductos colec-tores hasta la estructura de medición, para su posterior des-carga en el río Bogotá, terminando así el tratamiento en lo correspondiente a la línea de aguas [4].

La condición promedio del agua tratada tomada en este punto y caracterizada en el periodo de operación del Acue-ducto de Bogotá, se presenta en la Tabla 3.

Tabla 3 Caracterización agua tratada [4].

Parámetro Unid. Valor SST mg/L 86 DBO5 mg/L 149 DQO mg/L 302 pH Unid. 7,24 Alcalinidad mg CaCO3/L 189 SSV mg/L 63 ST mg/L 436 SV mg/L 181

Turbiedad NTU 75 Conductividad mS 686 Coniformes fecales NMP 1,2 X 107

1.1.2.7. Espesores de Lodos primarios

La PTAR cuenta con dos unidades de 29 m de diámetro y 4.0 m de altura lateral, dispuestas para aumentar la con-centración de lodos antes de enviarlos a digestión. El agua que se ha retirado a los lodos fluyendo a través de vertede-ros perimetrales, es retornada al inicio del tratamiento (ca-beza de proceso) con una concentración promedio de 300 mg/L de SST. Los espesadores están equipados con siste-mas barre lodos que dirigen los lodos espesados hacia la salida central ubicada al fondo de cada tanque [4].

1.1.2.8. Edificio de bombeo Los lodos espesados, con una concentración de sólidos

del orden de 40 g/L aproximadamente, son extraídos y en-viados hacia un pozo de recolección, desde donde son bombeados a razón de 1300 m³/día [4].

1.1.2.9. Digestores de lodos En tres digestores de 8500 m³ de capacidad, se produce

la estabilización biológica de los lodos al cabo de ~22 días, a una temperatura de 35ºC y con una mezcla homogénea de los lodos, lograda mediante agitación por gas. El biogás producido es entonces recirculado e inyectado en el centro de cada digestor, asegurando un contacto íntimo entre el lodo digerido y el lodo crudo [4].

1.1.2.10. Local de calentamiento Utilizando la energía propia de la planta por combus-

tión de biogás, los lodos son calentados en intercambiado-res tubulares de contracorriente agua – lodos para mante-ner su temperatura al interior de los digestores sobre los 35ºC [4].

1.1.2.11. Almacenamiento de los lodos digeridos Los lodos digeridos son almacenados en un tanque

equipado con agitadores sumergibles desde donde son ex-traídos hacia el proceso de deshidratación. Para esto se ha construido una estructura circular abierta de 2.700 m3 de volumen útil [4].

1.1.2.12. Deshidratación de lodos Por medio de filtros de banda los lodos digeridos son

procesados a fin de reducir su volumen y facilitar su trans-porte y disposición. En cinco unidades, en las que tiene lu-gar filtración y presión entre telas, se realiza la separación sólido líquido del lodo hasta lograr un material de consis-tencia semisólida (torta de lodos) con una concentración de sólidos de aproximadamente 30%. Diariamente se produ-cen 165 toneladas de biosólidos con una humedad prome-dia de 70%. La dosificación media de polímero catiónico empleada en esta operación ha sido de 4,78 kg de polímero por tonelada de material seco [4].

1.1.2.13. Puesto de elevación de todas las aguas Las aguas provenientes del espesamiento de lodos y de

su deshidratación son recirculadas hacia la cabeza de pro-ceso una vez recogidas en este puesto de bombeo [4].

1.1.2.14. Puesto de elevación de agua industrial Para propósitos de lavado y post dilución de polímero,

agua tratada es suministrada al edificio de deshidratación a partir de este puesto de bombeo [4].

1.1.2.15. Gasómetro Diariamente y en condiciones normales, se producen

13500 m³ de biogás como promedio histórico, este biogás es reutilizado para la agitación de los digestores y la ali-mentación de las calderas que hacen parte del sistema de calentamiento. Se cuenta para su almacenamiento de un gasómetro de 1030 m3, de tipo inflable [4].

1.1.2.16. Tea El gas en exceso que no puede ser utilizado, es quema-

do mediante una tea [4].

1.1.3. AMPLIACIÓN Todavía no hay certeza de los diseños de la segunda

etapa, pero se espera que esta conste de [4]: • 2 Edificios de deshidratación de lodos • 2 Gasómetro • 4 Reactores aeróbicos • 16 Decantadores secundarios • 4 cámaras de reparto • 3 Digestores de lodos • Flotador de lodos • Canales de medición de agua tratada • 2 Cámaras de bombeo de recirculación de lodos • Bombeo de lodos secundarios

1.2. MODELACIÓN

Como se mencionó con anterioridad, el desarrollo e implementación de software que facilite el estudio, viabili-dad y optimización de plantas tratamiento de aguas permi-te obtener una visión más clara de las dificultades presen-tes en esta tecnología. WEST® es un software que permite al usuario tener acceso a modelos pre establecidos de dise-ño, integración energética y optimización mediante una in-terfaz practica y simple [5].

WEST cuenta con tres ambientes con los cuales el usuario puede interactuar: Modelación, experimentación y el Model Base. El ambiente de modelación permite al usuario realizar una representación de la planta con cada una de las unidades del proceso. De igual manera en este ambiente se lleva a cabo la declaración de parámetros ope-racionales y definición de unidades. Cada uno de los de los equipos ingresados por el usuario en el ambiente de mode-lación tiene preestablecidos los modelos que permiten su simulación. El conjunto de modelos hacen referencia al se-gundo ambiente, Model Base, donde el usuario puede se-leccionar que tipo de modelo desea implementar e incluso permite crear nuevos modelos y acoplarlos a las represen-taciones graficas puestas en el ambiente de modelación.

1.2.1. MODELACIÓN MATEMÁTICA

Los primeros modelos matemáticos en el tratamiento de aguas residuales surgieron en los años 50 con el objeti-vo de describir el sistema de lodos activados de elimina-ción de materia orgánica, y desde entonces, han sufrido una larga evolución [7].

Los primeros modelos dinámicos en los que se descri-bían la oxidación de materia orgánica del agua residual, se consideraba que la eliminación de materia orgánica podía reproducirse dinámicamente únicamente mediante dos va-

riables de estado (sustrato y biomasa) y con cinéticas de primer orden. Posteriormente, la saturación de la capacidad de degradación del sustrato por parte de las bacterias fue incluida considerando un comportamiento de tipo Monod (Lawrence and McCarty, 1970) y a partir de ese momento, empezaron a surgir propuestas de modelado algo más es-tructuradas (McKinney and Ooten, 1969). Un factor impor-tante en el desarrollo de estos modelos dinámicos fue el in-cremento de las posibilidades computacionales a partir de 1970. Esto permitió la resolución numérica de sistemas de ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales y por tanto la verificación y posterior validación de los modelos pro-puestos [7].

En 1983 la IAWPRC (Internacional Association on Water Pollution Research and Control), estableció un gru-po de trabajo para promover el desarrollo y facilitar la aplicación de modelos matemáticos en el diseño y opera-ción de PTAR. El objetivo principal consistía en una revi-sión de los modelos existentes hasta la fecha y el segundo, en la construcción de un modelo que, de la manera más simplificada posible, fuera capaz de reproducir los proce-sos de oxidación de materia orgánica en condiciones aero-bias, nitrificación y denitrificación. El resultado de este trabajo fue publicado en 1987 (Henze et al., 1987) como Activated Sludge Model no1 (ASM1) [7].

El formato matricial propuesto en el modelo ASM1 ex-

presa de manera compacta las reacciones bioquímicas que tienen lugar en el sistema descrito utilizando una matriz de estequiometría y un vector de cinéticas, que facilitan la comprensión del modelo y el seguimiento de las interac-ciones entre los componentes. Este modelo incorpora todas las transformaciones y componentes necesarios para des-cribir la hidrólisis, la biodegradación de la materia orgáni-ca en condiciones aerobias y anóxicas (denitrificación) y el proceso de nitrificación en el que nitrógeno amoniacal es oxidado a nitratos [7]. En la Figura 4 se muestra un es-quema de los componentes y transformaciones que se con-sideran en el modelo ASM1.

Figura 4 Componentes y transformaciones del mo-delo ASM1 [7].

Tal y como se observa en la Figura 4, la materia orgá-nica soluble y particulada está representada por los com-ponentes SS y XS respectivamente. A partir del componente

SS se da el crecimiento de las bacterias heterótrofas (XBH) en condiciones aerobias y anóxicas. El componente XBA representa a las poblaciones de bacterias autótrofas que, de forma simplificada, oxidan completamente y en un solo paso el nitrógeno amoniacal (SNH) a nitratos (SNO). Tanto la desaparición de las bacterias XBH y XBA se describe me-diante el concepto lisis-regeneración propuesto en Dold et al., (1980) en el que los componentes obtenidos en la desa-parición de las bacterias son XS y materia inerte represen-tada por el componente XP. Además, el modelo ASM1 considera los componentes SI y XI que representan a la materia orgánica no biodegradable en el influente del agua residual [7].

La unidad de medida en la que se expresan las concen-traciones de estos componentes en el modelo ASM1 es la Demanda Química de Oxígeno (DQO), ya que ésta es una medida analítica habitual, y proporciona un nexo común entre los equivalentes de electrones en el sustrato orgánico, la cantidad de biomasa generada y en el oxígeno utilizado (Gaudy and Gaudy, 1971) [7]. Además, la utilización de esta unidad permite visualizar la continuidad en DQO, por ejemplo en transformaciones de desaparición de biomasa, o los requerimientos de oxígeno o nitratos en el crecimien-to de éstas [7].

El modelo ASM2 (Henze et al., 1995) surgió como res-puesta a la necesidad de considerar la eliminación biológi-ca del Fosforo (P) en las plantas de Tratamiento. El cambio más significativo del modelo ASM2 con respecto al mode-lo ASM1 es la consideración de la población de bacterias acumuladoras de Fosforo (XPAO) y de su estructura interna, requisito necesario para describir la eliminación biológica del Fosforo (P). Así, el modelo ASM2, además de incluir las transformaciones correspondientes a la biodegradación de materia orgánica en condiciones aerobias y anóxicas (denitrificación), y el proceso de nitrificación, considera el proceso de almacenamiento de fosforo (P) en forma de Po-li-Hidroxi-Fosfatos y liberación en forma de ortofosfatos, que tiene lugar en las bacterias PAO cuando se le somete a distintas condiciones ambientales [7].

Desde el momento de la publicación del modelo ASM2, se observó que este modelo presentaba una caren-cia con respecto a la capacidad que presentan parte de las bacterias XPAO de permanecer activas en condiciones anóxicas (Kerrn- Jspersen and Henze, 1993; Mino et al., 1995). Por este motivo el modelo ASM2 se amplió al mo-delo ASM2d en el cual que se consideraba la actividad de las bacterias XPAO en condiciones anóxicas [7].

En la Figura 5 se muestra un esquema de los compo-nentes y transformaciones que se consideran en el modelo ASM2d. Para mayor información y descripción de esta di-rigirse a la referencia [7].

Figura 5 Componentes y transformaciones del mo-

delo ASM2d [7].

Finalmente el modelo ASM3, al igual que el modelo ASM1 describe el consumo de oxígeno, la producción de lodos, la nitrificación y denitrificación en aguas residuales urbanas. Sin embargo, en el modelo ASM3 se describen de forma más detallada los procesos de almacenamiento del sustrato orgánico por parte de las bacterias y los procesos de respiración endógena de las bacterias, separando com-pletamente la actividad de las poblaciones de bacterias he-terótrofas y nitrificantes.

En la Figura 6 se muestra un esquema de los compo-nentes y transformaciones que se consideran en el modelo ASM3. Para mayor información y descripción de esta diri-girse a la referencia [7].

Figura 6 Componentes y transformaciones del modelo ASM3 [7].

2. ESTADO DEL ARTE Con el fin de poder representar la PTAR Salitre ade-

cuadamente se realizo una revisión bibliográfica enfocada a dos aspectos específicos:

• Información de condiciones operacionales, cali-dad del afluente y efluente y dimensionamiento de equipos

• Modelaciones realizadas en WEST

Tabla 4. Tabla bibliografía información PTAR Autor Categoría Información

/ Proceso Descripción

/Modelo

(Gernaey,)et)al.,)2003)))[8])

Informa-ción para la mode-lación

Pasos para la modela-ción

Puntos clave para la co-rrecta mode-lación de la PTAR.

(Arevalo)Bello,)2007)))[9])

Informa-ción pro-ceso PTAR Salitre

Digestión. Consumo y producción de energía en la PTAR

Caracteriza-ción y pro-ducción de biogás

Caracteriza-ción del bio-gás produci-do por el proceso de digestión de lodos.

(Acueduc-to de Bo-gotá, 2011)


Conceptos técnicos del tratamiento primario y secundario convencional y sistema de alcantarilla-do

)[10])

(OAB,)2014))[3])

Informa-ción ge-neral PTAR Salitre,

Porcentajes de remo-ción.

Información sobre cauda-les tratados y porcentajes de remoción de la planta. Calidad

del agua. Caudales tratados.

))

(OAB,)2015))[2])

Informa-ción ge-neral PTAR Salitre

Caudales Tratados.

Registro his-tórico del vo-lumen de agua tratada por la PTAR Salitre

(Acue@ducto) ,)n,d))[5])


Condiciones de opera- ción y di-mensiona-miento de pretatamien-to, trata-miento pri-mario, tra-tamiento de lodos,

Planteamien-to del proce-so y condi-ciones opera-tivas de la planta como caracteriza-ción de las unidades in-volucradas.

Digestor.

Tabla 5. Bibliografía modelaciones en WEST

Autor Categoría Información / Proceso

Descripción

/Modelo

(Vanhoo@ren) et) al.,)2003))[6])

Modela-ción en WEST®

Procedi-miento para la modela-ción

Identifica-ción de al-gunos mo-delos im-plementa-dos por WEST.

Ecuaciones y desarrollos matemáticos para la mo-delación de reacciones bioquímicas.

(Beaupré,)et) al.,)2008))[1])

Modela-ción en WEST®

Energía Modela-ción de la PTAR Avedore para de-termina-ción de costos ope-racionales

Aireación. Energía Bombeo. Modelo Sedimenta- dor.

3. MATERIALES Y MÉTODOS

3.1. SELECCIÓN DEL MODELO BASE Los modelos ASM han sido concebidos para servir de

punto inicial para el desarrollo de otros modelos para sis-temas particulares. Entre ellos ha de escogerse el más ade-cuado para la presente aplicación.

En primer lugar, por no contar con suficiente informa-ción de planta sobre la evolución de los compuestos fosfo-rados no se considerará ninguna variable relacionada. Esto descarta la utilización del modelo ASM2 o ASM2d.

En segundo lugar, se debe considerar que la PTAR sali-tre habla de remoción en términos de DBO y SST, por lo que la hidrólisis constituye uno de los procesos más impor-tantes a describir. Esto coincide con el enfoque del ASM1. Como en este trabajo se busca modelar los procesos bioló-gicos llevados en los reactores aerobios para remoción de DBO únicamente, el modelo ASM1 resulta mucho más adecuada.

3.2. ENTRADAS AL MODELO WEST 2014 permite realizar simulaciones en estado

estacionario y dinámicas con el fin de poder evidenciar el comportamiento de la planta para diferentes lapsos tempo-rales. De igual forma, se puede evaluar el comportamiento de la planta a condiciones variables de calidad y cantidad de agua que ingresa, esto se puede deber a diversos facto-res como condiciones climáticas, desarrollo industrial ale-daño, manejo de aguas lluvias, entre otras.

Debido que para la modelación de la PTAR Salitre no fue posible obtener información sobre las series de tiempo de parámetros relevantes para la modelación como lo son caudal de ingreso, DBO, DQO, sólidos suspendidos tota-les. Con el fin de poder caracterizar una serie de datos sig-nificativa se tomaron los valores promedios de los paráme-tros mencionados previamente encontrados en la literatura y se realizó una serie de tiempo aleatoria normalmente dis-tribuida de 20 días con escalas temporales de 0.05 días. Las gráficas de entradas al modelo se encuentran en el Anexo II.

3.3. MODELACIÓN El esquema mostrado en el Anexo III ofrece una visión general de la disposición de todo el modelo de planta PTAR El Salitre, que comprende todas las etapas de tratamiento importantes en la planta. Adicionalmente la ta-bla 5 ofrece una visión general de los sub-modelos utiliza-dos. Tabla 6 Información general de las unidades de Proceso

Equipo Nombre Modelo WEST Entrada PTAR

Municipality Influent _municipality

Divisor a dos flujos

Divisor_ RelTowSplitter

Divisor a tres flujos

Divisor_ RelThreeSplitter

Divisor a cua-tro flujos

Divisor_ RelFourSplitter

Sedimentador Primario

SP_ Primary Point Settler

Combinador de dos flujos

Combinador_ TwoCombiner

Combinador de tres flujos

Combinador_ ThreeCombiner

Combinador de cuatro

Flujos

Combinador_ FourCombiner

Reactor Aerobio

Reactor _Aerobio_

FixVolumeASU

Controlador de Oxigeno

Disuelto

Coltrol_OD_ PI Saturation

Sedimentador Secundario

SST_ Takacs_SVI

Espesador Espesador_ Efficiency Thickener

Digestor AD_ Fix Volume ADU Deshidratador Deshidratador_ Efficiency

Beltpress

En el Anexo I se encuentra la tabla con cada una de las inicializaciones para los parámetros descritos en cada mo-delo. WEST manejo unos parámetros de inicialización por default obtenidos a partir de una recopilación bibliográfica de diversas plantas de tratamiento. Algunos de estos valore por default fueron implementados para la simulación de la PTAR Salitre como lo son términos cinéticos de degrada-

ción y producción de especies derivadas de la degradación biológica, constantes de tiempos integrales y ganancias proporcionales en los controles de aireación, entre otros. De igual forma, algunos de los parámetros fueron estima-dos mediante análisis de sensibilidad que se explicara en más detalle en la sección de Análisis de Sensibilidad.

3.3.1. MODELO SEDIMENTADORES PRIMARIOS El modelo ideal o “Primary Point Settler” describe la

sedimentación primaria en una forma extremadamente simplificada. El volumen, y por lo tanto el tiempo de re-tención, no se tiene en cuenta en absoluto. El material par-ticulado se divide de acuerdo con una fracción no sedimen-table. La fracción soluble se divide según los caudales. También se supone que no hay reacciones biológicas.

!!"# != !!!" ! ∙ !!!"!!!!!!!![!". 1]!

Dónde: • !!"# es la concentración de sólidos suspendidos en

el efluente !"! • !!"! es la concentración de sólidos en suspensión

del influente !"! • !!"! es la fracción de sólidos no sedimentables [−].

Dado que no fue posible simular los procesos de coagu-

lación y floculación, por ausencia de un modelo para la aplicación del coagulante y el polímero para la floculación, se interpreta que el resultado de la fracción no sedimenta-ble se deba a la eficiencia de los mismos.

Figura 7 Sedimentador Primario en WEST ®

3.3.2. MODELO REACTORES AEROBIOS El modelo implementado para la simulación de los

reactores aerobios fue el “FixVolumeASU” debido a que la disponibilidad de información permitía describir adecua-damente el proceso con este modelo. Este modelo se basa en la conservación de la masa de agua afluente. La princi-pal suposición implementada en este modelo es la no acu-mulación de agua dentro del reactor

!!"# = !!"!!!!!!![!". 2]

3.3.3. MODELO CONTROL DE OXÍGENO DISUELTO

El modelo “PI_Saturation” fija límites superiores e in-feriores sobre un controlador proporcional-integra. Dentro de los límites el controlador tiene una acción proporcional-

integra. Fuera de estos límites el actuador se fija a un valor máximo o mínimo.

! = !! − !!!!!!!!!!!![!". 3]

! = !0 + !! ∗ ! +!!!!∗ !!!" !!!!!!!!![!". 4]

El esquema del reactor se muestra a continuación.

Figura 8 Reactor aerobio en WEST ®

3.3.4. MODELOS SEDIMENTADORES SECUNDARIOS

Takacs_SVI es una extensión del modelo Takacs en el cual el parámetro de sedimentación es estimado mediante la medición del índice volumétrico de lodos (SVI) por sus siglas en ingles como reporta Daigger y Roper (1985).

!! =0.148 + 0.0021 ∗ !"#

1000 !!!!!!!!![!". 5]

Los sedimentadores son modelados partiendo el sedi-mentador en sub capas donde se realizan balances de sóli-dos teniendo en cuenta las siguientes suposiciones:

• Los sólidos que ingresan a cada subcapa se distri-buyen homogéneamente a lo largo de esta.

• Solamente se considera flujo vertical de partículas.

Mediante pruebas experimentales se ha descubierto que

la velocidad de sedimentación de la cama de lodos es una función no-lineal de la concentración de sólidos presentes en el sistema. Consecuentemente, el flux de sedimentación es debida a la sedimentación por gravedad y el flux del flu-jo de materia tanto ascendente como descendente.

Figura 9 Sedimentador Secundario en WEST ®

3.3.5. MODELOS ESPESADORES El modelo “EfficiencyThickener” es una simplificación

del proceso de deshidratación. Puede ser implementado pa-ra modelar procesos de deshidratación continuos (centrifu-gas) y para ampliar los procesos de deshidratación batch (mangas de filtrado)

El modelo se basa en un balance másico de un proceso d deshidratación en el cual la separación de la fracción par-ticulada de los lodos esta netamente descrita por la eficien-cia de retención de sólidos. La principal suposición imple-mentada es que la concentración de del material soluble no cambia durante el proceso de deshidratación.

Figura 10 Espesador en WEST ®

3.3.6. MODELOS DIGESTORES Los digestores anaerobios se simularon con el modelo

“FixVolumeADU” cuya implementación difiere concep-tualmente de los demás modelos implementados por dos razones:

• Es un modelo bifásico de gas y líquido donde el equilibrio físico-químico juega un rol importante para caracterizar el sistema.

• No hace parte de los modelos biológicos del ASM1, es una compilación de varias categorías, debido, principalmente, a que estos dos modelos se desarrollaron para simular procesos biológicos di-ferentes

Debido a las diferencias entre los dos modelos (ASM1

y ADM1) es necesario realizar transformaciones sobre las variables de estado del modelo ADM1 para acoplarlo a los parámetros que alimentan este modelo.

Figura 11 Digestor en WEST ®

3.3.7. .MODELOS DESHIDRATRATADORES El modelo “EfficiencyBeltpress” es una simplificación

del proceso de deshidratación por bandas.

El modelo se basa en un balance másico de un proceso d deshidratación en el cual la separación de la fracción par-ticulada de los lodos esta netamente descrita por la eficien-cia de retención de sólidos. La principal suposición imple-mentada es que la concentración de del material soluble no cambia durante el proceso de deshidratación.

Figura 12 Deshidratador en WEST ®

3.3.8. MODELOS COMBINADORES Y DIVISORES DE FLUJO

Los combinadores y divisores de flujo se basan en ba-lances de materia donde no se llevan a cabo procesos de acumulación. Para el caso de los combinadores, el modelo no requiere de inicializaciones ya que los flujos de entrada determinan el flujo de salida independientemente del nú-mero de entradas afluentes.

!!"#$%" = !!!

!!!!!!!!!!!![!". 5]

Dónde: !!"#$%": Caudal efluente [m3/d] !: Numero de caudales afluentes al combinador !!: Caudal afluente en la i-esima entrada Para el caso de los divisores, se pueden tener dos opciones:

• División de flujo • Fraccionamiento porcentual de flujo

La inicialización de cada uno de estos equipos está

constituida o por la cantidad de flujo efluente o la fracción del flujo afluente a salir del equipo.

Figura 13 Combinador en WEST ®

Figura 14 Divisor en WEST ®

3.4. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD Una vez realizada la simulación y verificada, se hace

un análisis de sensibilidad con la ayuda de la herramienta “Global Sensitivity Analysis” de WEST. En esta se colo-can los parámetros que se consideran son significativos en términos de calidad del agua, como lo son: La fracción de solidos no sedimentables en los sedimentadores primarios, el oxígeno disuelto en los reactores aerobios, lodos que no se recirculan a los reactores.

A cada uno de estos parámetros, se les determino una banda de variación. Luego se hizo un total de 50 corridas en las el programa hacia una combinación de todos los pa-rámetros escogidos, con los diferentes valores entre las bandas para cada uno.

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1. SIMULACIÓN PTAR Una vez que cada uno de los equipos tiene su modelo,

con los respectivos parámetros, se procede a correr la si-mulación es estado estacionario, con el fin de dar la inicia-lización a la simulación dinámica y finalmente se corre es-ta. Los resultados obtenidos para la calidad del agua en términos de DBO y SST se muestran en la Figura 15 y en la Figura 16 respectivamente.

Figura 15 Resultados simulación PTAR para DBO

En la Figura 15 para DBO se muestra en azul la con-centración a la que entra a la PTAR, en verde la concentra-ción a la que sale después de los sedimentadores primarios y en rojo la concentración a la que se descarga al rio, con-siderando la ampliación (tratamiento secundario). En esta grafica se evidencia las remoción del 40% que se logran para DBO solamente con el tratamiento primario. Adicio-

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

50

100

150

200

250

300

350

400

450

Tiempo [Dias]

DBO

[mg/

m3]

DBO

DBO ENTRADBO OUT SPDBO FINAL

nalmente se muestra la remoción lograda en el tratamiento secundario, que junto con el tratamiento primario logra remociones hasta del 90%. Cabe resaltar sin embargo que estas no siempre cumplen con el objetivo, el cual es llegar a concentraciones inferiores a 20 mg/L.

Figura 16 Resultados simulación PTAR para SST

En la Figura 16, por otro lado se muestran las remo-

ciones para solidos suspendidos totales. La grafica muestra en azul las concentraciones de entrada, en verde las con-centraciones después del sedimentador primario y en rojo las concentraciones al final del tratamiento. Igual que en el caso de DBO la simulación evidencia las remociones que se logran para este, que corresponden a lo reportado por la PTAR que son del 60% después del tratamiento primario. Adicionalmente después del tratamiento secundario se lle-ga hasta concentraciones inferiores a 20 mg/L que es el ob-jetivo.

4.2. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD Una vez realizada la simulación, con las condiciones

reales (estimadas para el tratamiento secundario), se reali-zó un análisis de sensibilidad. En el este análisis se obtu-vieron diferentes resultados, para fines de este trabajo se escogieron las gráficas LCC por sus sigla en inglés (Linear correlation Coefficient), en la que se evidencian los pará-metros que tienen mayor influencia sobre las variables de calidad del agua, en este caso DBO, SST, y DQO y la for-ma en la que se relacionan, ya sea directa o indirectamente.

Los parámetros de interés fueron: Fracción no sedimen-table en los sedimentadores primarios, Oxigeno disuelto en los reactores aerobios y lodos recirculados a los reactores.

Las graficas LCC resultantes para cada una de las va-riables de calidad del agua se muestran a continuación.

Figura 17 Coeficiente de correlación Lineal para SST en el efluente.

La Figura 17 evidencia que el parámetro mas signifi-cativo, relacionado con los SST es la fracción no sedimen-table en los sedimentadores primarios.

Figura 18 Coeficiente de correlación Lineal para DBO en el efluente.

La Figura anterior muestra que el parámetro más signi-ficativo, relacionado con la DBO es la recirculación de lo-dos secundarios al reactor aerobio.

Figura 19 Coeficiente de correlación Lineal para DQO en el efluente.

Para la DQO, igual que como ocurre para DBO, el pa-rámetro más significativo es la recirculación de lodos (ver Figura 19). La Figura 20 muestra el resumen de las correlaciones lineales para cada uno de los parámetros con cada una de las variables, en esta se evidencian las mayores correlacio-nes.

Figura 20 Resumen coeficientes de correlación Li-neal Calidad del agua efluente.

Los resultados obtenidos del análisis de sensibilidad, evidencian que el parámetro más significativo para la va-riable de DQO es la de los lodos que no se recirculan a los reactores, teniendo esta una relación directamente propor-cional (+0,68), es decir entre mas lodos se dispongan di-rectamente (no se recirculen), mayor será la concentración de DQO. Luego sigue el parámetro de la fracción no sedi-mentable en los sedimentadores primarios, que por el con-

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

100

200

300

400

500

600

Tiempo [Dias]

STT

[mg/

m3]

STT

STT ENTRASTT OUT SPSTT FINAL

!1# !0,5# 0# 0,5# 1#

Fraccion#No#Sedimentable#

Oxigeno#Disuelto#

Lodos##

!1# !0,5# 0# 0,5# 1#


Oxigeno#Disuelto#

Lodos##

!1# !0,5# 0# 0,5# 1#


Oxigeno#Disuelto#

Lodos##

!1# !0,5# 0# 0,5# 1#


Oxigeno#Disuelto#

Lodos## DQO#

DBO#

STT#

trario tiene una relación inversamente proporcional (-0,55), es decir que entre menor sea la fracción no sedimentable en los sedimentadores primarios mayor es la concentración de DQO. Finalmente, el oxigeno disuelto tiene una menor correlación y esta es negativa (-0,14). Para la variable de DBO se presentan correlaciones similares, solo que mayo-res. Para lodos se tiene una correlación positiva de (+0,78), para la fracción no sedimentable una correlación negativa de (-0,65) y para el oxigeno disuelto una correlación de (-0,25). Para los sólidos suspendidos totales, se encuentran correlaciones inversas a las anteriores y además no presen-ta gran correlación con los lodos, que es la correlación más fuerte para las anteriores variables, con estas resulta una correlación negativa de (-0,18), con el parámetro de frac-ción sedimentable si maneja una alta correlación positiva de (0,64) y con el Oxigeno disuelto una correlación positi-va de (0,37).

4.3. VARIACIÓN DE PARÁMETROS Las gráficas a continuación, muestran como varia la ca-

lidad del agua con respecto a los parámetros evaluados en el análisis de sensibilidad en la banda asignada para los mismos.

4.3.1. VARIACIÓN DE FRACCIÓN NO SEDIMENTABLE EN LOS SEDIMENTADORES PRIMARIOS

Las figuras a continuación, muestra las variaciones pa-ra las variables de calidad del agua variando la fracción de solidos no sedimentables en los sedimentadores primarios en un rango de 0,1 a 0,9.

Figura 21 Variación DBO variando Fracción No sedimen-table de los sedimentadores primarios

Como se puede observar en la Figura 21, la concentra-ción de DBO tiene un comportamiento directamente pro-porcional con respecto a la fracción sedimentable en los sedimentadores primarios. De igual forma se puede evi-denciar que no existen variaciones significativas con res-pecto a la DBO dentro del sistema para fracciones sedi-mentables superiores a 0.7.

Figura 22 Variación DQO variando Fracción No sedimen-table de los sedimentadores primarios

Con respecto a la Figura 22 se puede observar el mis-mo patrón de comportamiento que con la DBO. Esto se debe a que estos dos parámetros están íntimamente rela-cionados siendo la DBO contenida dentro de la DQO, por lo cual variaciones en la DQO se observaran proporciona-les en la DBO.

Figura 23 Variación SST variando Fracción No sedimen-table de los sedimentadores primarios

Donde más se puede observar la influencia de la frac-ción sedimentable es en la concentración de solidos sus-pendidos totales (SST) ya que este parámetro está directa-mente relacionado con la fracción sedimentable. La frac-ción sedimentable representa el porcentaje de los sólidos que son posibles de remover mediante procesos de coagu-lación y floculación. la fracción restante hace referencia a los sólidos presentes en el agua que no se sedimentan en términos de mg/L.

En la figura 21 y 22 para las variables de demanda bio-lógica de oxígeno y demanda bioquímica de oxígeno ve-mos como se evidencia la correlación negativa o inversa que existe con la fracción no sedimentable, pues en la me-dida que la fracción sedimentable aumenta la calidad me-

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

Tiempo [Dias]

DBO

[mg/

m3]

DBO variando Fns

Fns=0,1Fns=0,2Fns=0,3Fns=0,4Fns=0,5Fns=0,6Fns=0,7Fns=0,8Fns=0,9

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

50

100

150

200

250

300

350

Tiempo [Dias]

DQO

[mg/

m3]

DQO variando Fns


0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 205

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Tiempo [Dias]

SST

[mg/

m3]

STT variando Fns


jor, es decir la concentración para estas variables disminu-ye.

Lo contrario ocurre con la variable de solidos suspen-didos totales en la que se evidencia que en la medida que esta fracción aumenta, también lo hace la concentración de los SST. Considerando que este parámetro es el que define la eficiencia de la floculación y la coagulación, es evidente su correlación con esta variable (SST). Además es impor-tante aclarar que en el tratamiento primario es en el que se presenta la mayor remoción de solidos suspendidos totales, por lo anterior considerar este parámetro era fundamental.

4.3.2. VARIACIÓN DE OXÍGENO DISUELTO Las figuras a continuación, muestra las variaciones pa-

ra las variables de calidad del agua variando el oxígeno di-suelto en el reactor aerobio en un rango de 1,7 a 2,5.

Figura 24 Variación DBO variando concentración de oxí-geno disuelto en reactores aerobios

Al observar la figura 24 se observa el efecto del oxí-geno disuelto sobre la DBO del sistema. Como se puede evidenciar que la DBO no es un parámetro sensible a la va-riación de oxígeno disuelto a excepción de 2.5 donde se observa una disminución drástica en la concentración de DBO.

Figura 25 Variación DQO variando concentración de oxi-geno disuelto en reactores aerobios

Como era de esperarse, el comportamiento de la DQO es similar al de la DBO debido a que, como se explico con

anterioridad, la DQO contiene la DBO, el efecto sobre la concentración de DQO es proporcional a es proporcional a las variaciones sobre la DBO.

Figura 26 Variación SST variando concentración de oxi-geno disuelto en reactores aerobios

En la concentración de solidos suspendidos totales se puede evidenciar que no hay variaciones significativas con respecto al análisis de sensibilidad realizado sobre la con-centración de oxígeno disuelto.

Para el parámetro oxígeno disuelto se evidencia que no hay mayor variación en las diferentes variables que deter-minan la calidad del agua, sin embargo se puede evidenciar las correlaciones encontradas en el análisis de sensibilidad, siento negativas para DBO y DQO y positiva para SST. Dado que este es un parámetro que se varía en el trata-miento secundario, en este caso un reactor aerobio con ac-tividad biología, era necesario tenerlo en cuenta conside-rando su influencia en la actividad de los microorganismos. Como se alcanza a evidenciar en la medida que hay más oxigeno disuelto (2,5 mg/L), la actividad y el crecimiento de los microorganismos incrementa, lo que genera una ma-yo remoción de DBO y DQO (disminución de la concen-tración de estos) y un aumento en la cantidad de SST pro-ducto de la muerte de estos al final de su ciclo.

4.3.3. VARIACIÓN DE LODOS Finalmente las figuras a continuación muestran las va-

riaciones para DBO, DQO y SST, variando la cantidad de lodo secundario que no se recircula en un rango de 500 m3/d hasta 8000 m3/d.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

20

40

60

80

100

120

140

Tiempo [Dias]

DBO

[mg/

m3]

DBO variando OD

OD=1,7OD=1,8OD=1,9OD=2,0OD=2,1OD=2,2OD=2,3OD=2,4OD=2,5

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

50

100

150

200

250

300

Tiempo [Dias]

DQO

[mg/

m3]

DQO variando OD


0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 208

9

10

11

12

13

14

15

16

17

Tiempo [Dias]SS

T [m

g/m

3]

STT variando OD


Figura 27 Variación DBO variando cantidad de lodos no recirculados

El reciclo de lodos hace referencia a la cantidad de lo-dos que reingresan al reactor aerobio con el fin de mejorar la calidad de agua. La variación realizada no es directa-mente sobre esta cantidad, sino que hace referencia a la cantidad de lodos dirigidos a los digestores anaerobios para su futura estabilización. Consecuentemente, se puede ob-servar que a medida que se reingresa una mayor cantidad de lodos al reactor aerobio mejora la calidad del efluente, esto se debe a que el reingreso de lodos fomenta actividad bacteriana que degrada la materia orgánica presente en el agua.

Figura 28 Variación DQO variando cantidad de lodos no recirculados

Nuevamente se puede observar que el comportamiento de la concentración de DQO es proporcional al de la DBO. Se puede concluir que para una relación de reciclo de 1500 m3/d se obtiene la remoción más alta de carga de DBO y DQO.

Figura 29 Variación SST variando cantidad de lodos no recirculados

Finalmente la variación del reciclo (o cantidad de lodos que no se recircula) evidencia una correlación lineal pro-porcional o positiva considerable con la DBO y DQO, en la medida que se aumenta la cantidad de lodos que no se recircula, la calidad en términos de DBO y DQO baja, es decir aumenta la concentración de los mismos.

Para los SST se evidencia lo contrario, en la medida que se aumenta la cantidad de lodos que no se recircula, la concentración de los sólidos disminuye.

Teniendo en cuenta los comportamientos para cada una de las variables evaluadas, según los tres parámetros, se grafica nuevamente la calidad del agua. Al comparar esta con los primeros resultados obtenidos en la simulación, se evidencia una mejora en la calidad del agua.

Figura 30 Diferencias iniciales y finales de DBO en la PTAR

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

50

100

150

200

250

Tiempo [Dias]

DBO

[mg/

m3]

DBO variando Lodos 2rios

LODOS=500LODOS=1000LODOS=1500LODOS=2000LODOS=2500LODOS=3000LODOS=4000LODOS=6000LODOS=8000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

50

100

150

200

250

300

350

400

Tiempo [Dias]

DQO

[mg/

m3]

DQO variando Lodos 2rios


0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

20

40

60

80

100

120

Tiempo [Dias]

SST

[mg/

m3]

STT variando Lodos 2rios


0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

50

100

150

200

250

300

350

400

450

Tiempo [Dias]

DBO

[mg/

m3]

DBO

DBO ENTRADBO OUT SP (Fns=0.4, OD=2 mg/L,QLodos= 3000 m3/d)DBO OUT SP (Fns=0.1, OD=2 mg/L, QLodos= 1500 m3/d)DBO FINAL (Fns=0.4, OD=2 mg/L,QLodos= 3000 m3/d)DBO FINAL (Fns=0.1, OD=2 mg/L, QLodos= 1500 m3/d)

Figura 31 Diferencias iniciales y finales de SST en la PTAR

A partir de los análisis de sensibilidad realizados se concluyo que los parámetros de operación que mejoran en mayor proporción la calidad del efluente fueron 0.1, 2 y 1500 para fracción no sedimentables de sólidos, oxigeno disuelto y reciclo de lodos respectivamente. Como primera medida se puede evidenciar la importancia de los procesos de coagulación y floculación ya que, tanto para SST como para DBO, se evidencia una mejor eficiencia de operación de los sedimentadores primarios con forme aumenta la fracción sedimentable.

Con respecto a la recirculación de lodos se puede ob-servar que tiene una mayor incidencia en la DBO ya que se observa una clara mejora en la calidad del agua, mientras que para los SST no hay variaciones significativas al final del tratamiento. Es importante tener en cuenta el efecto de la disminución o aumento de la recirculación de lodos con respecto a otros factores como consumo energético, pro-ducción de metano mediante la estabilización de lodos, vo-lumen muerto de tratamiento dentro de los reactores (me-nos cantidad de agua tratada) entre otros. Debido a esto, es recomendable llevar a cabo una integración energética so-bre la cual tomar decisiones y evaluar la viabilidad de tener un reciclo de lodos de 1500 m3/d en la planta.

5. Conclusiones

La implementación de herramientas computacionales en la modelación de plantas de tratamiento de aguas resi-duales es de gran utilidad ya que permite simular diferentes escenarios para mejorar tanto operativa como económica-mente la operación de la planta horrando tiempo y dinero. WEST 2014 es una herramienta muy completa para llevar a cabo modelaciones de PTAR ya que implementa mode-los simples y prácticos para representar los fenómenos tan-to biológicos como físicos llevados a cabo dentro de las operaciones del proceso.

Mediante la implementación de esta herramienta se lo-gró obtener una aproximación al comportamiento regular de la PTAR Salitre sobre la cual se llevaron análisis de sensibilidad sobre variables manipulables a nivel macro en

la planta. Las variables manipuladas fueron fracción sedi-mentable de sólidos, oxígeno disuelto y recirculación de lodos. Mediante la comparación de todos estos parámetros se puede concluir que la variación de oxígeno disuelto no representa variaciones significativas sobre la calidad del agua efluente, en cambio, por lo que no es apropiado ope-rar la planta a concentraciones de oxígeno disuelto altas ya que se incurriría en gastos innecesarios. Por otra parte, la fracción sedimentable asociada a los procesos de flocula-ción y coagulación y la carga de lodos recirculados son pa-rámetro que mejora la calidad del agua drásticamente.

Finalmente, debido a que no se pudo obtener series de tiempo afluentes y efluentes de la operación actual de la PTAR no se pudo llevar a cabo una calibración del modelo implementado. Consecuentemente, las simulaciones obte-nidas son simples aproximación obtenidas de la implemen-tación de modelos cuantitativos que se acoplaban a la in-formación disponible. Debido a esto, no es apropiada la toma de decisiones a partir de este informe, es recomenda-ble llevar a cabo una calibración antes de esto.

6. Trabajo futuro

Teniendo en cuenta que este informe es la primera

aproximación a la modelación de la PTAR Salitre, que no se contaba con la información detallada del proceso por parte de la EAB (Empresa de acueducto de Bogotá) es re-comendable que a partir de las series de tiempo afluentes y efluentes realizar una calibración sobre el modelo imple-mentado con el fin de poder validar los resultados obteni-dos en este informe.

De igual forma es de interés entender el comportamien-to y los cambios operacionales a realizar sobre el manejo de la PTAR con respecto al cambio de las condiciones del afluente a la planta. Esto se puede deber a diversos (como se mencionó con anterioridad) que afectan directamente las concentraciones y caudales de entrada a la planta.

7. NOMENCLATURA

ASM1 Activated Sludge Model no 1 ASM2 Activated Sludge Model no 2 ASM3 Activated Sludge Model no 3 DBO Demanda Biológica de Oxigeno DQO Demanda Química de Oxigeno PTAR Planta de tratamiento de agua residual SST Solidos suspendidos totales

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200

100

200

300

400

500

600

Tiempo [Dias]

STT

[mg/

m3]

STT

STT ENTRASTT OUT SP (Fns=0.4, OD=2 mg/L,QLodos= 3000 m3/d)STT OUT SP (Fns=0.1, OD=2 mg/L, QLodos= 1500 m3/d)STT FINAL (Fns=0.4, OD=2 mg/L,QLodos= 3000 m3/d)STT FINAL (Fns=0.1, OD=2 mg/L, QLodos= 1500 m3/d)

SSV Solidos suspendidos volátiles

ST Solidos totales

SV Solidos volátiles

SVI Índice volumétrico de lodos

REFERENCIAS

[1] Mathieu Beaupré, Rieger Leiv , Peter A. Vanrolleghem, and Jeppsson Ulf , "Implementation of a dynamic cost calculation module for Avedore WWTP using WEST," Dept. of Industrial Electrical Engineering and Automation Lund University, Québec, 2008. [Online]. https://www.iea.lth.se/publications/Reports/LTH-IEA-7228.pdf

[3] OAB. (2014) Observatorio ambiental de Bogotá. [Online]. http://oab.ambientebogota.gov.co/es/con-la-comunidad/noticias/cuanta-agua-residual-se-trata-en-bogota

[2] OAB. (2015) Observatorio Ambiental de Bogotá. [Online]. http://oab.ambientebogota.gov.co/es/indicadores?id=137

[5] Acueducto. DESCRIPCION DE LA PTAR SALITRE Y RECOPILACION DE LOS PRINCIPALES ASPECTOS OPERATIVOS.

[8] Claudia Patricia Arevalo Bello, "ESTUDIO DE PREFACTIBILIDAD PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE GENERACIÓN DISTRIBUIDA CON CELDA DE COMBUSTIBLE EN LA PLANTA DE TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES EL SALITRE BOGOTA," Bogota, 2007.

[9] Krist Gernaey, Mark Van Loosdrecht, Mogens Henze, Morten Lind, and Sten Jorgensen, "Active sludge wastewater

treatment plant modelling and simulation: state of art," Kongens Lyngby, 2003. [Online]. http://ac.els-cdn.com.ezproxy.uniandes.edu.co:8080/S1364815203002044/1-s2.0-S1364815203002044-main.pdf?_tid=3ba287cc-317e-11e5-93ce-00000aacb362&acdnat=1437685574_a4cea99442a479b1dad11d2d55664828

[10] Acueducto de Bogota, "Guia conceptual sobre la PTAR Salitre," Bogota, 2011.

[6] Henk Vanhooren et al., "WEST:

Modelling biological wastewater treatment," Gent, 2003.

[4] Congreso Nacional ACODAL , "PLANTA DE TRATAMIENTO EL SALITRE - FASE I ," Congreso Nacional ACODAL , Cartagena de Indias, 2000.

[7] PALOMA GRAU GUMBAU, "NUEVA METODOLOGÍA DE MODELADO MATEMÁTICO INTEGRAL DE LAS EDAR ," UNIVERSIDAD DE NAVARRA SAN SEBASTIAN, Pamplona, 2007.

ANEXOS

Anexo I

A.1. Inicialización de Parámetros

Equipo' Parámetro' Definición' Iniciali6zación' Default' Unidades'

Sedimentador)Primario)

Q_Under) Underflow)Rate) 18000) 10) m3/d)

F_TSS_COD) Fraction)TSS/COD) 0.6) 0.75) @)

F_Energy_FlowRate)

Conversion)Factor)Energy)needed/Pump)Flow)Rate)

0.04) 0.04) kWh/m3)

f_ns) Non@settleable)Fraction)of)suspended)solids) 0.4) 0.6) @)

Reactor)Aerobio)

Kla) Oxygen)Transfer)Coefficient)195.815

55)0) 1/d)

Temp) Temperature)of)the)active)sludge) 15) 15) °C)

OTR_Energy) Oxygen)transfer)rate)per)energy)input) 1800) 1800) g/kWh)

i_X_B) Mass)of)Nitrogen)Per)mass)of)COD)In)Biomass) 0.086) 0.086) gN/gCOD)

i_X_P)Mass)of)nitrogen)Per)Mass)of)COD)In)products)

formed)0.06) 0.06) gN/gCOD)


F_TSS_BOD) Conversion)factor)BOD/COD) 0.65) 0.65) @)

Vol) Volume)of)the)tank) 7000) 1000) m3)

Temp_Reg) Reference)temperature)of)the)active)sludge) 20) 20) °C)

theta_mu_H) Temperature)correction)factor)for)mu_H) 1.072) 1.072) @)

theta_mu_A) Temperature)correction)factor)for)mu_A) 1.103) 1.103) @)

theta_b_H) Temperature)correction)factor)for)b_H) 1.12) 1.12) @)

theta_b_A) Temperature)correction)factor)for)b_A) 1.116) 1.116) @)

theta_k_h) Temperature)correction)factor)for)k_h) 1.116) 1.116) @)

theta_k_a) Temperature)correction)factor)for)k_a) 1.072) 1.072) @)

theta_k_X) Temperature)correction)factor)for)k_X) 1.116) 1.116) @)

mu_H)Maximum)Specific)Growth)rate)For)Hetero@

trophic)Biomass)7) 6) 1/d)

mu_A)Maximum)Specific)Growth)rate)For)Autotrophic)

Biomass)1) 0.8) 1/d)

K_S)Half@Saturation)coefficient)for)Slowly)Biode@

gradable)Biomass)20) 20) gCOD/m3)

K_OH)Oxygen)Half@Saturation)coefficient)for)Hetero@

trophic)Biomass)0.2) 0.2) gO2/m3)

K_X)Half@Saturation)coefficient)for)Hydrolysis)of)

Slowly)Biodegradable)Substrate)0.03) 0.03)

gCOD/gCOD)

b_H) Decay)coefficient)for)Heterotrophic)Biomass) 0.4) 0.62) 1/d)

b_a) Decay)coefficient)for)Autotrophic)Biomass) 0.1) 0.15) 1/d)

n_h) Correction)factor)for)Anoxic)Hydrolysis) 0.4) 0.4) @)

n_g)Correction)factor)for)Anoxic)Growth)of)Hetero@

trophs)0.8) 0.8) @)

k_a) Maximum)Specific)Ammonification)Rate) 0.08) 0.08)m3/(gCOD

*d))

K_h) Maximum)Specific)Hydrolysis)Rate) 3) 3)gCOD/(gCOD*d))

K_NO) Nitrate)Half@Saturation)Coefficient)for)Denitrify@ 0.5) 0.5) gNO3@


ing)Heterotrophic)Biomass) N/m3)

K_NH)Ammonia)Half@Saturation)coefficient)for)Auto@

trophic)Biomass)1) 1)

gNH3@N/m3)

K_NH_H) Saturation)coeff)of)heterotroph)for)ammonium) 0.05) 0.05) g/m3)

K_OA)Oxygen)Half@Saturation)coefficient)for)Auto@

trophic)Biomass)0.4) 0.4) gO2/m3)

ME_unit)Energy)requirement)per)unit)of)volume)for)mix@

ing)in)a)AS)Tank)0.005) 0.055) kWh/m3/d)

kla_Min) Lowest)kLa)that)ensures)adequate)mixing) 20) 20) 1/d)

Mix@ing_When_A

erated)Mixing)activity)during)aeration) 0) 0) kW/d)

Y_H) Yield)for)heterotrophic)Biomass) 0.4) 0.67)gCOD/gCO

D)

Y_A) Yield)for)Autotrophic)Biomass) 0.24) 0.24) gCOD/gN)

f_P) Fraction)of)Biomass)Converted)to)Inert)Matter) 0.08) 0.08) @)

Controlador)de)Oxigeno)Disuel@

to)

y_S) Set)Value)for)controlled)variable) 2) 2) @)

k_P) Factor)of)proportionality) 25) 25) @)

T_I) Integral)Time) 0.1) 0.1) d)

u0) No)error)action) 50) 50) @)

u_Min) Minimum)control)action) 0) 0) @)

u_Max) Maximum)control)action) 1000) 1000) @)

Sedimentador)Secundario)

Q_Under) Underflow)Rate) 900) 200) m3/d)

SVI) Sludge)Volume)Index)in)mg/L) 100) 100) mg/L)


A) Surface)area)of)the)clarifier) 700) 1500) m2)

H) Height)of)the)clarifier) 3) 4) m)

F_Energy_FlowRate)

Conversion)Factor)Energy)needed/Pump)Flow)Rate)

0.04) 0.04) kWh/m3)

v0) Maximum)theorical)settling)velocity) 474) 474) m/d)

v00) Maximum)practical)settling)velocity) 250) 250) m/d)

r_P) Settling)parameter)(Low)concentration)) 0.00286) 0.00286) m3/g)

f_ns) Non@settleable)Fraction)of)suspended)solids) 0.00228) 0.00228) @)

X_Lim) Minimal)concentration)in)sludge)blanket) 900) 900) g/m3)

X_T) Threshold)suspended)solid)concentration) 3000) 3000) g/m3)

Espesadores)

e_X)Separation)efficiency)(Fraction)of)solids)going)to)

sludge))0.96) 0.96) @)

Q_Concentrate)

Desired)flow)rate)of)the)concentrated)sludge) 10000) 10) m3/d)


rho_sludge) Specific)gravity)of)dewatered)sludge)107000

0)107000

0)g/m3)

Digestores)An@aerobios)

T_op) Operating)temperature) 35) 35) °C)

pH_as) pH)of)the)active)sludge) 7) 7))

pH_ac_ll)pH)level)at)which)there)is)full)inhibition)of)ace@

tate)degradation)6) 6) @)


pH_ac_ul)pH)level)at)which)there)is)no)inhibition)of)ace@

tate)degradation)7) 7) @)

pH_bac_ll) pH)level)at)which)there)is)full)inhibition) 4) 4) @)

pH_bac_ul) pH)level)at)which)there)is)no)inhibition) 5.5) 5.5) @)

pH_h2_ll)pH)level)at)which)there)is)full)inhibition)of)hy@

drogen)degrading)organisms)5) 5) @)

pH_h2_ul)pH)level)at)which)there)is)no)inhibition)of)hy@

drogen)degrading)organisms)6) 6) @)

KI_h2_fa)Hydrogen)inhibitory)concentration)for)FA)de@

grading)organisms)5.00E@06)

5.00E@06)

kgCOD/m3)

KI_h2_c4)Hydrogen)inhibitory)concentration)for)C4)de@

grading)organisms)1.00E@05)

1.00E@05)

kgCOD/m3)

KI_h2_pro)Inhibitory)hydrogen)concentration)for)propio@

nate)degrading)organisms)3.50E@06)

3.50E@06)

kgCOD/m3)

KI_nh3_ac)Inhibitory)free)ammonia)concentration)for)ace@

tate)degrading)organisms)0.0018) 0.0018) M)

kdec_xaa) Decay)rate)for)amino)acid)degrading)organisms) 0.02) 0.02) 1/d)

kdec_xac) Decay)rate)for)acetate)degrading)organisms) 0.02) 0.02) 1/d)

kdec_xc4) Decay)rate)for)butyrate)degrading)organisms) 0.02) 0.02) 1/d)

kdec_xfa)Decay)rate)for)long)chain)fatty)acids)degrading)

organisms)0.02) 0.02) 1/d)

kdec_xh2) Decay)rate)for)hydrogen)degrading)organisms) 0.02) 0.02) 1/d)

kdec_xpro) Decay)rate)for)propionate)degrading)organisms) 0.02) 0.02) 1/d)

kdec_xsu)Decay)rate)for)monosaccharide)degrading)or@

ganisms)0.02) 0.02) 1/d)

kdis)Complex)particulate)disintegration)first)order)

rate)constant)0.5) 0.5) 1/d)

khyd_ch)Carbohydrate)hydrolysis)first)order)rate)con@

stant)10) 10) 1/d)

khyd_li) Lipid)hydrolysis)first)order)rate)constant) 10) 10) 1/d)

khyd_pr) Protein)hydrolysis)first)order)rate)constant) 10) 10) 1/d)

km_aa)Maximum)uptake)rate)amino)acid)degrading)or@

ganisms)50) 50) 1/d)

km_ac)Maximum)uptake)rate)for)acetate)degrading)or@

ganisms)8) 8) 1/d)

km_c4)Maximum)uptake)rate)for)c4)degrading)organ@

isms)20) 20) 1/d)

km_fa)Maximum)uptake)rate)for)long)chain)fatty)acids)

degrading)organisms)6) 6) 1/d)

km_h2)Maximum)uptake)rate)for)hydrogen)degrading)

organisms)35) 35) 1/d)

km_pro)Maximum)uptake)rate)for)propionate)degrading)

organisms)13) 13) 1/d)

km_su)Maximum)uptake)rate)for)monosaccharide)de@

grading)organisms)30) 30) 1/d)

ks_aa)Half)saturation)constant)for)amino)acid)degra@

dation)0.3) 0.3) kgCOD/m3)

ks_ac) Half)saturation)constant)for)acetate)degradation) 0.15) 0.15) kgCOD/m3)

ks_c4)Half)saturation)constant)for)butyrate)and)val@

erate)degradation)0.2) 0.2) kgCOD/m3)


ks_fa)Half)saturation)constant)for)long)chain)fatty)ac@

ids)degradation)0.4) 0.4) kgCOD/m3)

ks_h2) Half)saturation)constant)for)uptake)of)hydrogen)7.00E@06)

7.00E@06)

kgCOD/m3)

ks_IN)Inorganic)nitrogen)concentration)at)which)

growth)ceases)0.0001) 0.0001) M)

ks_pro)Half)saturation)constant)for)propionate)degra@

dation)0.1) 0.1) kgCOD/m3)

ks_su)Half)saturation)constant)for)monosaccharide)

degradation)0.5) 0.5) kgCOD/m3)

kla) Gas)liquid)transfer)coefficient) 20) 200) 1/d)

P_atm) Pressure)of)atmosphere) 1.013) 1.013) bar)

T) Temperature) 35) 35) C)

V_gas) Volume)of)gas)in)the)reactor) 900) 300) m3)

V_liq) Volume)of)liquid)in)the)reactor) 6400) 3400) m3)

f_X_Out)Fraction)of)the)anaerobic)particulate)matter)

that)leaves)the)reactor)1) 1) @)

T_ref) Reference)temperature) 25) 25) C)

C_aa) Carbon)content)of)amino)acids) 0.03) 0.03) mol/gCOD)

C_pr) Carbon)content)of)proteins) 0.03) 0.03) mol/gCOD)

C_ac) Carbon)content)of)acetate) 0.0313) 0.0313) mol/gCOD)

C_biom) Carbon)content)of)biomass) 0.0313) 0.0313) mol/gCOD)

C_bu) Carbon)content)of)butyrate) 0.025) 0.025) mol/gCOD)

C_ch4) Carbon)content)of)methane) 0.0156) 0.0156) mol/gCOD)

C_fa) Carbon)content)of)long)chain)fatty)acids) 0.0217) 0.0217) mol/gCOD)

C_li) Carbon)content)of)lipids) 0.022) 0.022) mol/gCOD)

C_pro) Carbon)content)of)amino)acid) 0.0268) 0.0268) mol/gCOD)

C_SI) Carbon)content)of)amino)acids) 0.03) 0.03) mol/gCOD)

C_su) Carbon)content)of)amino)acids) 0.0313) 0.0313) mol/gCOD)

C_ch) Carbon)content)of)amino)acids) 0.0313) 0.0313) mol/gCOD)

C_va) Carbon)content)of)valerate) 0.024) 0.024) mol/gCOD)

C_xc) Carbon)content)of)complex)particulate)COD) 0.02786) 0.02786) mol/gCOD)

C_XI) Carbon)content)of)particulate)inert)COD) 0.03) 0.03) mol/gCOD)

N_aa) Nitrogen)content)of)amino)acids) 0.007) 0.007) mol/gCOD)

N_biom) Nitrogen)content)of)biomass)0.00571242)

0.00571242)

mol/gCOD)

N_SI) Nitrogen)content)of)soluble)inert)COD)0.00428571)

0.00428571)

mol/gCOD)

N_Xc) Nitrogen)content)of)particulate)degradable)COD)0.00268571)

0.00268571)

mol/gCOD)

N_XI) Nitrogen)content)of)particulate)inert)COD)0.00428571)

0.00428571)

mol/gCOD)

f_ac_su) Yield)of)acetate)from)sugar)degradation) 0.41) 0.41)dUn@

it/dUnit)

f_ac_aa) Yield)of)acetate)from)amino)acid)degradation) 0.4) 0.4)dUn@

it/dUnit)


f_bu_aa) Yield)of)butyrate)from)amino)acid)degradation) 0.26) 0.26)dUn@

it/dUnit)

f_ch_xc)Yield)of)carbohydrates)from)disintegration)of)

complex)particulates)0.2) 0.2)

dUn@it/dUnit)

f_fa_li) Yield)of)long)chain)fatty)acids)from)lipids) 0.95) 0.95)dUn@

it/dUnit)

f_h2_aa) Yield)of)hydrogen)from)amino)acid)degradation) 0.06) 0.06)dUn@

it/dUnit)

f_pro_aa)Yield)of)propionate)from)amino)acid)degrada@

tion)0.05) 0.05)

dUn@it/dUnit)

f_pro_su)Yield)of)propionate)from)monosaccharide)deg@

radation)0.27) 0.27)

dUn@it/dUnit)

f_prxc)Yield)of)proteins)from)disintegration)of)complex)

particulates)0.2) 0.2)

dUn@it/dUnit)

f_SI_xc)Yield)of)soluble)inerts)from)disintegration)of)


dUn@it/dUnit)

f_va_aa) Yield)of)valerate)from)amino)acid)degradation) 0.23) 0.23)dUn@

it/dUnit)

f_XI_xc)Yield)of)particulate)inerts)from)disintegration)of)


dUn@it/dUnit)

f_bu_su)Yield)of)butyrates)from)monosaccharide)degra@

dation)0.13) 0.13)

dUn@it/dUnit)

f_h2_su)Yield)of)hydrogen)from)monosaccharide)degra@

dation)0.19) 0.19)

dUn@it/dUnit)

f_li_xc)Yield)of)lipids)from)disintegration)of)complex)

particulates)0.3) 0.3)

dUn@it/dUnit)

Y_aa) Yield)of)biomass)on)uptake)of)amino)acids) 0.08) 0.08)dUn@

it/dUnit)

Y_ac) Yield)of)biomass)on)uptake)of)acetate) 0.05) 0.05)dUn@

it/dUnit)

Y_c4)Yield)of)biomass)on)uptake)of)valerate)or)butyr@

ate)0.06) 0.06)

dUn@it/dUnit)

Y_fa) Yield)of)biomass)on)uptake)of)long)fatty)acids) 0.06) 0.06)dUn@

it/dUnit)

Y_h2)Yield)of)biomass)on)uptake)of)elemental)hydro@

gen)0.06) 0.06)

dUn@it/dUnit)

Y_pro) Yield)of)biomass)on)uptake)of)propionate) 0.04) 0.04)dUn@

it/dUnit)

Y_su) Yield)of)biomass)on)uptake)of)monosaccharides) 0.1) 0.1)dUn@

it/dUnit)

naa) Nitrogen)content)of)amino)acids) 0.098) 0.098) gN/gCOD)

nbac) Nitrogen)content)of)biomass) 0.08) 0.08) gN/gCOD)

nxc) Nitrogen)content)of)composites) 0.0376) 0.0376) gN/gCOD)

nxi) Nitrogen)content)of)XI)and)XP) 0.06) 0.06) gN/gCOD)

nsi) Nitrogen)content)of)XI)and)XP) 0) 0) gN/gCOD)

nsi_adm) Nitrogen)content)of)XI)and)XP) 0.06) 0.06) gN/gCOD)

K_p) Gas)flow)constant) 50000) 50000) @)

Deshidrata@dores)

e_X)Separation)efficiency)(Fraction)of)solids)going)to)

sludge))0.96) 0.96) @)


Q_Concentrate)

Desired)flow)rate)of)the)concentrated)sludge) 6000) 10) m3/d)


rho_sludge) Specific)gravity)of)dewatered)sludge)107000

0)107000

0)g/m3)

Anexo II

A.II Entradas al modelo (Caudal y concentraciones afluentes)

Anexo III

Figura 32. Diagrama de flujo PTAR Salitre

modelamiento de la planta de tratamiento de aguas

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