Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10201/100164

Título: Metodología para la optimización energética en plantas de tratamiento de aguas residuales
Fecha de publicación: 21-dic-2020
Fecha de defensa / creación: 17-dic-2020
Editorial: Universidad de Murcia
Materias relacionadas: CDU::5 - Ciencias puras y naturales::54 - Química::542 - Química práctica de laboratorio. Química preparativa y experimental
Palabras clave: Ingeniería química
Aguas residuales
Estaciones de tratamiento
Resumen: La presente tesis doctoral recopila los estudios y ensayos realizados en la Estación Depuradora de Aguas Residuales de San Pedro del Pinatar (Murcia, España) para reducir la demanda energética en la etapa de aireación biológica de los fangos activados, disminuir los costes de explotación y mejorar su economía, garantizando el funcionamiento y la estabilidad del proceso. La organización de estos procedimientos da lugar a una metodología para la optimización energética de cualquier instalación de tratamiento de aguas residuales, que se concreta en tres fases diferenciadas:  La primera fase consistió en modificar los criterios de funcionamiento del sistema de tratamiento biológico de fangos activos y membranas de ultrafiltración para minimizar en origen los requerimientos de oxígeno por parte de los microorganismos en el reactor biológico. Los resultados obtenidos permitieron establecer unas condiciones óptimas de trabajo marcadas por la mínima concentración de sólidos en suspensión en el licor mezcla que admita el sistema, en función de la carga contaminante recibida, y una edad de fango función de la temperatura, adaptada a los rendimientos previstos.  La segunda fase, se centró en seleccionar las condiciones óptimas de trabajo de los equipos de generación e inyección de aire, eliminar las pérdidas de carga en las líneas de aire y reducir las perturbaciones en la distribución del flujo dentro del reactor biológico, llegando a rediseñar la instalación de aireación biológica con una propuesta modular. Ello permite adaptar en cada momento la instalación a las necesidades reales de operación y, por tanto, minimizar los requerimientos de energía al reducirse las necesidades de aireación y los sobreconsumos. Ello se consigue mediante la gestión de la eficiencia en la transferencia de oxígeno desde la fase gaseosa a la fase líquida utilizando el método de medida por campana extractora off-gas y el empleo de herramientas de modelización y simulación basadas en la dinámica de fluidos computacional (CFD) utilizando el Ansys v13.0.  La tercera fase consistió en definir e implantar una nueva estrategia de control de aireación biológica con la que minimizar las desviaciones entre los valores fijados como objetivo y los valores reales de los parámetros a controlar. Se trata de un sistema de regulación adaptativo predictivo experto apoyado en el registro de medidas realizadas por sensores estratégicamente instalados y algoritmos matemáticos basados en modelos. Que consiste en: - Establecer ciclos de aireación fundamentados en la medida de la concentración de iones amonio (N-NH4+) y nitrato (N-NO3-) contenido en el agua. - Fijar los criterios de ajuste de la concentración de oxígeno disuelto óptima demandada por los microorganismos en las zonas óxicas, para conseguir los niveles de calidad en el agua requerida en cuanto a concentración de amonio (N-NH4+) y nitrato (N-NO3-) fijados. - Implantar los criterios de ajuste de la presión de trabajo en la línea de aire, para conseguir los niveles de oxígeno disuelto requerido en cada cámara de aireación biológica mediante la regulación automática de válvulas de regulación instaladas en la línea de aire. - Regular el caudal de aire inyectado al biorreactor de membrana en función del flujo de agua demandado para tratamiento. El desarrollo completo de la metodología para la optimización propuesta ha permitido lograr una reducción de más del 40% en el consumo total de energía de la instalación, lo que supone un ahorro en los costes de explotación de 118.041 €/año y una reducción de las emisiones de CO2 de 1.078 kg/año, lo que contribuye ampliamente con la estrategias europea de desarrollo sostenible que promueven, entre otras cosas, el consumo y la producción sostenibles.
This doctoral thesis compiles the studies and tests carried out at the San Pedro del Pinatar Wastewater Treatment Plant (Murcia, Spain) to reduce the energy demand in the biological aeration stage of the activated sludge, reduce operating costs and improve its economy, guaranteeing the operation and stability of the process. The organization of these procedures gives rise to a methodology for the energy optimization of any wastewater treatment facility, which is specified in three different phases:  The first phase consisted of modifying the operating criteria of the biological treatment system for activated sludge and ultrafiltration membranes to minimize the oxygen requirements of the micro-organisms in the biological reactor at source. The results obtained allowed the establishment of optimum working conditions marked by the minimum concentration of suspended solids in the mixed liquor that the system can accept, depending on the contaminant load received, and a sludge age depending on the temperature, adapted to the expected performance.  The second phase focused on selecting the optimum working conditions for the air generation and injection equipment, eliminating pressure losses in the air lines and reducing disturbances in the distribution of the flow within the biological reactor, even redesigning the biological aeration installation with a modular proposal. This makes it possible to adapt the installation to the real operating needs at any given time and, therefore, to minimize energy requirements by reducing aeration needs and over-consumption. This is achieved by managing the efficiency of oxygen transfer from the gas phase to the liquid phase using the off-gas hood measurement method and the use of modelling and simulation tools based on computational fluid dynamics (CFD) using Ansys v13.0.  The third phase consisted of defining and implementing a new biological aeration control strategy with which to minimize the deviations between the target values and the real values of the parameters to be controlled. This is an adaptive predictive expert regulation system supported by the recording of measurements made by strategically installed sensors and mathematical algorithms based on models. It consists of: - Establish aeration cycles based on the measurement of the concentration of ammonium (N-NH4+) and nitrate (N-NO3-) ions contained in the water. - Establish the criteria for adjusting the optimum dissolved oxygen concentration demanded by the microorganisms in the oxic zones, in order to achieve the required water quality levels in terms of ammonium (N-NH4+) and nitrate (N-NO3-) concentration. - Implement the criteria for adjusting the working pressure in the air line, in order to achieve the required levels of dissolved oxygen in each biological aeration chamber by means of the automatic regulation of control valves installed in the air line. - Regulate the flow of air injected into the membrane bioreactor according to the flow of water required for treatment. The complete development of the methodology for the proposed optimization has made it possible to achieve a reduction of more than 40% in the total energy consumption of the installation, which means a saving in operating costs of 118,041 euros/year and a reduction in CO2 emissions of 1,078 kg/year, which contributes greatly to the European sustainable development strategies which promote, among other things, sustainable consumption and production.
Autor/es principal/es: Lozano Avilés, Ana Belén
Director/es: Cerro Velázquez, Francisco del
Llorens Pascual del Riquelme, Mercedes
Facultad/Departamentos/Servicios: Escuela Internacional de Doctorado
Forma parte de: Proyecto de investigación:
URI: http://hdl.handle.net/10201/100164
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Número páginas / Extensión: 36
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
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Aparece en las colecciones:Ciencias

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