CUANTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE ALTERNATIVAS PARA LA ...
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CUANTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE ALTERNATIVAS PARA LA
REDUCCIÓN DE LA HUELLA DE CARBONO EN LA PLANTA DE
TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DEL CAMPUS NUEVA GRANADA
DE LA UNIVERSIDAD MILITAR
NESTOR JULIAN LOZANO FIGUEROA
Código 1102196
LAURA MARÍA CEDEÑO CHAVEZ
Código 1102110
Trabajo de grado presentado como requisito para optar por el título de:
INGENIERO CIVIL
Director:
GUSTAVO ANDRÉS BAQUERO RODRIGUEZ, PhD
Universidad Militar Nueva Granada
Facultad de Ingeniería
Programa de Ingeniería Civil
Bogotá DC, Julio 2019
AUTORIDADES UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA
Brigadier General HUGO RODRÍGUEZ DURÁN
Rector
Mayor General JAIRO ALFONSO APONTE PRIETO
Vicerrector general
Dra. OLGA LUCIA ILLERAS CORREAL
Vicerrector académico
Capitán de Navío RAFAEL ANTONIO TOVAR MONDRAGÓN
Vicerrector administrativo
Ing. JORGE ALEXANDER APONTE RODRÍGUEZ, PhD
Decano facultad de ingeniería Sede Bogotá
Ing. HEBERT GONZALO RIVERA, PhD
Director programa ingeniería civil Sede Bogotá
AGRADECIMIENTOS
En esta oportunidad queremos expresar nuestro más sincero agradecimiento a Dios
principalmente, a nuestros padres por su incondicional apoyo, comprensión y paciencia. A
el ingeniero Gustavo Andrés Baquero Rodríguez, excelente profesional y persona que con
su gran conocimiento, experiencia y colaboración fomentó la mayor calidad posible del
documento. Por último, al personal de la institución por brindarnos su tiempo y conocimiento
para fortalecer el aprendizaje y realizar a cabalidad este trabajo.
CUANTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE
ALTERNATIVAS PARA LA REDUCCIÓN DE LA
HUELLA DE CARBONO EN LA PLANTA DE
TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DEL
CAMPUS NUEVA GRANADA DE LA UNIVERSIDAD
MILITAR
TABLA DE CONTENIDO
LISTA DE TABLAS ................................................................................................................ 9
LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................10
LISTA DE ANEXOS .............................................................................................................13
SIGLAS ..............................................................................................................................14
1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................16
2. OBJETIVOS ................................................................................................................17
2.1 Objetivo General .......................................................................................................... 17
2.2 Objetivos Específicos .................................................................................................... 17
3. ANTECEDENTES .........................................................................................................18
3.1 Tren de tratamiento ..................................................................................................... 18
3.1.1 Captación 19
3.1.2 Entrada 19
3.1.3 Medición de caudal .................................................................................................. 20
3.1.4 Tratamiento secundario ........................................................................................... 21
3.1.5 Salida 22
4. MARCO TEÓRICO ......................................................................................................23
4.1 Tratamiento en aguas residuales ................................................................................. 23
4.2 Selector anóxico ........................................................................................................... 23
4.3 Sistemas de aireación................................................................................................... 24
4.4 Metanol 27
4.5 Paneles solares............................................................................................................. 27
4.6 Gases de efecto invernadero ........................................................................................ 28
4.7 Metano 28
4.8 Dióxido de carbono ...................................................................................................... 28
4.9 Óxido nitroso ............................................................................................................... 29
4.10 Estimación de la huella de carbono .............................................................................. 29
4.11 Plantas de tratamiento de aguas residuales ................................................................. 29
4.12 Iniciativas para mitigar el cambio climático ................................................................. 30
Acuerdo de París ..................................................................................................................... 30
Acuerdo Kioto ......................................................................................................................... 30
4.13 Normativa .................................................................................................................... 31
5. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................................................ 32
6. METODOLOGÍA ......................................................................................................... 33
6.1 Reconocimiento del tren de tratamiento actual .......................................................... 33
6.2 Verificar condiciones actuales de operación de la PTAR ............................................... 33
6.3 Identificar la fuente de emisión de los gases de efecto invernadero emitidos por la
PTAR 34
6.4 Cuantificar los GEI ........................................................................................................ 35
6.5 Estimar el estado actual de la huella de carbono ......................................................... 35
6.6 Evaluar y comparar huella de carbono de los escenarios ............................................. 35
6.7 Escoger la propuesta más optima ................................................................................ 36
7. RESULTADOS Y ANÁLISIS .......................................................................................... 37
7.1 Caudal 37
7.2 Población 38
7.3 Simulación en BioWin .................................................................................................. 38
7.4 Calidad del agua ........................................................................................................... 40
7.5 Consumo típico de agua ............................................................................................... 68
7.6 Huella de carbono ........................................................................................................ 69
7.7 Energía 71
8. RECOMENDACIONES ................................................................................................. 74
9. CONCLUSIONES ......................................................................................................... 76
10. BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................... 77
ANEXOS ........................................................................................................................... 80
LISTA DE TABLAS
Tabla 1. Escenarios para evaluar huella de carbono
Tabla 2. Consumo de agua diario por persona en el año 2018
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Tren de tratamiento (Actual) Fuente: Propia (BioWin)
Figura 2. Cribado fino y grueso Fuente: Propia
Figura 3. Desarenador
Figura 4. Canaleta Parshall
Figura 5. Tanque de aireación
Figura 6. Diagrama de flujo
Figura 7. Caudal 2018
Figura 8. Ingreso al campus en 2018
Figura 9. Datos de afluente vs efluente en el escenario actual de la PTAR
Figura10. Datos del reactor aeróbico en el escenario actual de la PTAR
Figura 11. Datos de afluente vs efluente en el escenario A1
Figura 12. Datos de afluente vs efluente en el escenario A2
Figura 13. Datos de afluente vs efluente en el escenario A3
Figura 14. Datos del reactor aeróbico en el escenario A1
Figura 15. Datos del reactor aeróbico en el escenario A2
Figura 16. Datos del reactor aeróbico en el escenario A3
Figura 17. Datos de afluente vs efluente en el escenario A4
Figura 18. Datos de afluente vs efluente en el escenario A5
Figura 19. Datos del reactor aeróbico en el escenario A4
Figura 20. Datos del reactor aeróbico en el escenario A5
Figura 21. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN1
Figura 22. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN2
Figura 23. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN3
Figura 24. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN1
Figura 25. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN2
Figura 26. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN3
Figura 27. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN4
Figura 28. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN5
Figura 29. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN6
Figura 30. Datos del reactor aeróbico en el escenario
Figura 31. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN5
Figura 32. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN6
Figura 33. Datos de afluente vs efluente en el escenario S1
Figura 34. Datos de afluente vs efluente en el escenario S2
Figura 35. Datos de afluente vs efluente en el escenario S3
Figura 36. Datos del reactor aeróbico en el escenario S1
Figura 37. Datos del reactor aeróbico en el escenario S2
Figura 38. Datos del reactor aeróbico en el escenario S3
Figura 39. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM1
Figura 40. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM2
Figura 41. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM3
Figura 42. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM1
Figura 43. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM2
Figura 44. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM3
Figura 45. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN1
Figura 46. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN2
Figura 47. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN3
Figura 48. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN1
Figura 49. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN2
Figura 50. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN3
Figura 51. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM1
Figura 52. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM2
Figura 53. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM3
Figura 54. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM1
Figura 55. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM2
Figura 56. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM3
Figura 57. Huella de carbono
LISTA DE ANEXOS
Anexo 1. Caudales 2018 con regleta, periodo “clase”
Anexo 2. Caudales 2018 con regleta, periodo “no clase”
Anexo 3. Caudales 2018 con sensor
Anexo 4. Modelación en BioWin – Selector anóxico y metanol en la PTAR
Anexo 5. Modelación en BioWin - Estado actual de la PTAR
Anexo 6. Modelación en BioWin - Datos de entrada
Anexo 7. Modelación en BioWin – Gráficas
Anexo 8. Modelación en BioWin – Gráficas
SIGLAS
CH4 (Gas metano)
CMNUCC (Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático)
CO2 (Dióxido de Carbono)
CONPES (Consejo Nacional de Política Económica y Social)
DBO (Demanda Biológica de Oxigeno)
DNP (Departamento Nacional de Planeación)
DQO (Demanda Química de Oxigeno)
ECDBC (Estrategia Colombiana de Desarrollo Bajo en Carbono)
GEI (Gases de Efecto Invernadero)
HFC (Hidrofluorcarbonos)
IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales)
IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático)
LPS (Litros por segundo)
MADS (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible)
N2 (Di nitrógeno)
N2O (Óxido de nitrógeno)
O3 (Ozono)
PCG (Potenciales globales de calentamiento)
PFC (Perfluorcarbonos)
PTAR (Planta de Tratamiento de Aguas Residuales)
SF6 (hexafluoruro de azufre)
TAR (Tratamiento de Aguas Residuales)
UMNG (Universidad Militar Nueva Granada)
1. INTRODUCCIÓN
A lo largo del tiempo, la preocupación por el calentamiento global ha ido aumentando cada
vez más, lo que a su vez se atribuye a los GEI, que, aunque se presentan en una fracción muy
pequeña en la atmosfera, estos aumentan su temperatura. Para la mitigación y el control del
cambio climático es necesario evaluar dichas emisiones, las cuales reciben el nombre de
huella de carbono, que es el conjunto de todas las emisiones de GEI que son liberadas a la
atmosfera. (IDEAM, PNUD, MADS, DNP, & CANCILLERÍA, 2015)
Desde hace unos años las actividades humanas han incrementado las concentraciones
atmosféricas de los GEI, ya que cuando estas están por encima de los niveles normales causan
el aumento del efecto invernadero, lo que conlleva al cambio climático por atrapamiento de
radiación infrarroja en la atmosfera.(IDEAM et al., 2015)
Los procesos en una planta de tratamiento de agua residual generan gases de efecto
invernadero en diversas maneras, un ejemplo puede ser mediante los procesos asociados o a
partir de la energía requerida para dicha operación. (IDEAM et al., 2015)
En el presente trabajo se plantean alternativas para optimizar la operación actual de la planta
de tratamiento de agua residual del campus nueva granada de la universidad militar, teniendo
como prioridad la mitigación del impacto al medio ambiente, y a su vez reducir la huella de
carbono que se genera actualmente, no obstante, dichas alternativas se pensaron en aras de
garantizar la calidad del agua para ser vertida al río Bogotá, dando cumplimiento con la
normativa vigente.
2. OBJETIVOS
2.1 Objetivo General
Establecer alternativas para reducir la huella de carbono en la planta de tratamiento de agua
residual del campus Nueva Granada de la Universidad Militar.
2.2 Objetivos Específicos
Identificar los tipos de gases de efecto invernadero y sus fuentes asociadas, emitidos en
la planta de tratamiento de agua residual del campus Nueva Granada de la Universidad
Militar.
Aplicar metodologías que permitan cuantificar la cantidad de gases de efecto invernadero
asociados al tratamiento de agua residual en el campus Nueva Granada de la universidad
militar.
Evaluar alternativas para la reducción de la huella de carbono asociada al tratamiento de
agua residual del campus Nueva Granada de la Universidad Militar.
3. ANTECEDENTES
3.1 Tren de tratamiento
“La planta de tratamiento de Aguas Residuales del Campus Nueva Granada, es una planta
diseñada para la depuración biológica de aguas residuales domésticas del campus de la
UMNG. Está construida en concreto reforzado en sus partes externas y PRFV (poliéster
reforzado con fibra de vidrio) en sus partes internas. La tecnología utilizada es conocida
con el nombre de Lodos activados.” (AGUACOL, 2008)
Afluente
Tq Homog
R. Aeróbico Effluente
Purga Pre
Purga Lodo
Figura 1. Tren de tratamiento (Actual) Fuente: Propia (BioWin)
3.1.1 Captación
El agua que es procedente de las descargas del campus (Baños, cocinas, sanitarios, duchas,
entre otros) llegan a un colector principal, posteriormente pasa por un sistema de tratamiento
preliminar donde se eliminan materiales sólidos de gran tamaño (palos, hojas, preservativos,
entre otros). (AGUACOL, 2008)
Figura 2. Cribado fino y grueso Fuente: Propia
3.1.2 Entrada
En el pretratamiento se encuentra inicialmente el cribado grueso y fino, son rejillas que
retienen los sólidos en suspensión, las cuales se emplean para reducir dichos sólidos de
distintos tamaños, su limpieza se hace manualmente. En el caso de la PTAR se recogen
sólidos de diferentes tamaños, gracias a esto se implementaron dos tipos de rejillas. Donde
las rejillas de finos tienen aberturas de 5mm y las de gruesos tienen aberturas de 6 cm, se
pueden apreciar en la Figura 1. (R. S. Ramalho, s. f.)
Posteriormente existe un desarenador que tiene como fin remover los sólidos en suspensión
fácilmente sedimentables, principalmente limos y arcillas. (Gary Amy, George A. Ekama,
Jorge H. Orozco GARCIA, & Diego ROSSO, 2008)
Como último paso del tratamiento primario existe una trampa de grasas que remueve las
grasas saturadas que vienen en el agua residual.
Figura 3. Desarenador Fuente: Gustavo Baquero
3.1.3 Medición de caudal
El agua pasa por una canaleta Parshall donde se mide el caudal de entrada al sistema, las
aguas residuales llegan a un tanque, el cual permite regular el caudal en los momentos en
que se presentan picos máximos y mínimos. El agua pasa al tanque de
aireación.(AGUACOL, 2008)
Desarenador
Figura 4. Canataleta Parshall Fuente: Propia
3.1.4 Tratamiento secundario
Para el tratamiento secundario existe un tratamiento biológico, con lodos activados.
El agua entra a un tanque de aireación, donde se realiza el proceso de tratamiento biológico
de tipo aeróbico - presencia de oxígeno - la cual es aireada por medio de la inyección de aire
del soplador a los difusores (creando una microburbuja fina).
Después de un tiempo de retención en el tanque de aireación (8 horas-cada tanque) el agua
pasa al tanque de Sedimentación, con el fin de separar el agua tratada de los lodos (generados
por el tratamiento aeróbico) (AGUACOL, 2008)
El proceso biológico busca remover materia orgánica (MO), mediante lodos activados que
usan colonias de bacterias para digerir la materia orgánica (la cual está formada
principalmente por compuestos ricos en Carbono, Hidrogeno, Oxigeno, Nitrógeno, Azufre y
Fosforo), Propios del agua residual de la universidad, estos nutrientes sirven para alimentar
las colonias de bacterias, y de esta manera se efectúa la remoción de MO. (C. P. Leslie Grady
& Glen T. Daigger, 2011)
Figura 5. Tanque de aireación Fuente: Propia
3.1.5 Salida
En la salida de la planta existe un tanque de contacto donde se le suministra al agua tratada
una solución de cloro gaseoso que cumple la función de desinfección, eliminando así las
bacterias que permanecen en el agua.
Seguido a esto se bombea el agua tratada a la parte superior de la PTAR donde se encuentra
el lago de disposición final.
4. MARCO TEÓRICO
4.1 Tratamiento en aguas residuales
El propósito del tratamiento en aguas residuales es eliminar la carga contaminante presente
en el ambiente acuático, bien sea doméstico o industrial, para verterlo en un cuerpo de agua
existente y cumplir con las normas de vertimiento vigentes en el país, para lograr ese
cometido se utiliza una planta de tratamiento de agua residual, en este proceso se consumen
diversos recursos que causan alteraciones al medio ambiente por medio del efecto
invernadero, por lo que existen alternativas para mitigarlo, a esto se le denomina gas de efecto
invernadero, a su vez, el total de gases emitidos por algún proceso realizado en el que se
consuman recursos se le llama huella de carbono.(C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger,
2011)
4.2 Selector anóxico
El tratamiento de agua residual pretende disminuir la contaminación que esta posee para
poder verterla en un cuerpo de agua y que sea aceptable para el medio ambiente. Pero para
propósitos de este trabajo se busca disminuir, a su vez, la huella de carbono generada por las
emisiones de GEI a causa de las operaciones del tren de tratamiento utilizado en la PTAR del
campus nueva granada.(C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger, 2011) Para llevar a cabo este
propósito se recomienda un tratamiento biológico, el cual se caracteriza por llevar a cabo
procesos utilizando microorganismos para eliminar componentes solubles en el agua.
El nitrógeno es un componente presente en las aguas residuales que se debe eliminar previo
al vertimiento ya que puede llegar a ser toxico para la salud, por esto las autoridades
ambientales se han vuelto estrictas en cuanto a la presencia de este parámetro en cuerpos de
agua, el estado menos invasiva para el medio ambiente es el nitrógeno gaseoso, que se logra
mediante un proceso de nitrificación acompañado de un selector anóxico que llevará a cabo
el proceso de desnitrificación, los que se llevan a cabo de la siguiente manera:
La nitrificación es un proceso biológico mediante el cual el amonio libre (NH3) se oxida a
nitrito y secuencialmente a nitrato. Esto se lleva a cabo por un grupo de microorganismos o
bacterias autotróficas y que utilizan como fuente de energía al CO2 disuelto. Estos
organismos poseen coeficientes de crecimiento menores con respecto a los heterótrofos,
quienes, por otra parte, utilizan como fuente de energía los compuestos orgánicos. (Gary
Amy et al., 2008)
Para lograr el proceso de nitrificación se necesita la actividad de dos grupos de bacterias
autótrofas, las oxidantes de amonio (AOOs) y las oxidantes de nitrito (NOOs). Sin embargo,
este proceso ocurre después de una secuencia: el amonio se oxida a nitrito gracias a la
actividad de AOOs y el nitrito se oxida a nitrato mediante la actividad de NOOs. Dicho esto,
los organismos utilizan amonio y nitrito básicamente para la generación de energía, y a este
proceso se le conoce como catabolismo. (Gary Amy et al., 2008)
La desnitrificación en sistemas de remoción biológica de nitrógeno se remueve
transfiriéndolo de la fase liquida, tanto a la sólida como a la gaseosa, la mayor parte de
nitrógeno es removido a la fase gaseosa mediante el proceso de nitrificación-desnitrificación.
Sin embargo, la desnitrificaron no podría llevarse a cabo sin a nitrificación, ya que es un pre-
requisito de suma importancia (C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger, 2011) Para este
proceso se recomienda un selector anóxico, este lo que hace es retirar el oxígeno requerido
del nitrato, efectuando la desnitrificación. (Gary Amy et al., 2008)
Esta es una alternativa muy utilizada ya que varios estudios arrojan que, en la implementación
de un selector, bien sea anóxico o anaerobio, el índice volumétrico de lodos se ve
notablemente disminuido. (Gary Amy et al., 2008)
4.3 Sistemas de aireación
Los sistemas de aireación se basan en la transferencia de oxígeno de la atmósfera a las aguas
residuales que se almacenan en los tanques de tratamiento biológico, por medio de unos
sopladores que distribuyen el oxígeno por tuberías para finalmente salir por unos difusores,
y esto es con el propósito de mantener un nivel de vida estable para las bacterias que están
presentes en el agua y que estas se puedan encargar de degradar la materia orgánica. (Gary
Amy et al., 2008)
La aireación se puede hacer mediante la agitación de la superficie del líquido con un
mezclador o una turbina, o por la liberación de aire a través de orificios macroscópicos o
materiales porosos, y finalmente por el contacto directo del aire con el agua residual. Para el
caso en la universidad se usa un sistema de aireación profunda de burbuja fina.
La aireación es uno de los procesos más esenciales para el correcto tratamiento de las aguas
residuales, sin embargo, constituye entre el 45% y 75% del total de energía utilizada en una
PTAR.(Diego ROSSO, 2005) Por lo que se puede deducir que es uno de los procesos más
importantes en lo que a consumo energético se refiere. Dado esto entonces, lograr la
disminución energética en este proceso de una manera significativa sería el punto más
importante a la hora de optimizar una planta de tratamiento y representaría una disminución
importante en la huella de carbono. (Gary Amy et al., 2008)
Existen unos parámetros de eficiencia que sirven para monitorear la operación en los
sistemas de aireación y así comparar el funcionamiento de las diferentes tecnologías, además
de comparar el mismo proceso con distintos parámetros.
La tasa de oxígeno transferido en agua limpia (OTR), es el parámetro más básico y cuantifica
la cantidad de oxígeno que se puede suministrar al agua por unidad de tiempo. Y se define
como:
𝑂𝑇𝑅 = 𝑘𝑙𝑎(𝐷𝑂 − 𝐷𝑂𝑠𝑎𝑡)𝑉
Donde:
𝑘𝑙𝑎: Coeficiente de transferencia de masa liquido-superficie
DO: Concentración de oxígeno disuelto en agua (kgO2/m3)
DOsat: Concentración de saturación de oxígeno disuelto en agua (kgO2/m3)
V: Volumen de agua (m3)
Con este aparece un parámetro nuevo que permite definir la eficiencia energética que es la
eficiencia de aireación (AE), que se define como:
𝐴𝐸 = 𝑂𝑇𝑅
𝑃
𝑘𝑔𝑂2 ( )
𝑘𝑊ℎ
Sin embargo, para el caso de estudio de la PTAR Cajicá que cuenta con un sistema de
aireación sumergida se debe tener en cuenta la eficiencia de transferencia de oxígeno (OTE),
definida por:
𝑂𝑇𝐸 = (𝑂2𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 − 𝑂2𝑠𝑎𝑙𝑒)
𝑂2𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎
Donde se analizan los flujos de entrada y salida de oxígeno en el proceso, esta operación es
un poco más clara y directa que en otros métodos de aireación ya que se basa exclusivamente
en la eficiencia de la transferencia de oxígeno y deja a un lado el funcionamiento de los
sopladores que en ocasiones alteran los datos debido a formas de operación o
funcionamiento.
Se debe tener un punto en cuenta y es que el análisis en los sistemas de aireación con agua
limpia que es el funcionamiento estándar es muy diferente a cuando se trabaja con el agua
residual debido a los fluctuantes que permanecen en el agua. Para esto existe un Alpha que
define la real eficiencia de transferencia de oxígeno.
𝛼 = 𝛼𝑆𝑂𝑇𝐸
𝑆𝑂𝑇𝐸
Donde:
SOTE: Eficiencia de transferencia de oxígeno bajo condiciones estándar (%)
SOTE: Eficiencia de transferencia de oxígeno en el agua de proceso bajo condiciones
estándar excluyendo el efecto causado por los contaminantes en el coeficiente de
transferencia de masa (%).
Luego también existe un Factor de ensuciamiento de los difusores, donde:
𝐹 = 𝛼𝑆𝑂𝑇𝐸𝑛𝑒𝑤
𝛼𝑆𝑂𝑇𝐸𝑜𝑙𝑑
Respecto a los sopladores utilizados. En la universidad se utilizan dos sopladores de
desplazamiento positivo que consiste en comprimir el aire en sus válvulas e impulsarlo por
medio de émbolos, con estos es un poco limitado el uso regulado en cuanto a su velocidad,
por ejemplo, por lo que es difícil generar un ahorro energético en estos, sin embargo, existen
reguladores de frecuencia que permiten el control de la frecuencia de la corriente alterna.
Esto permite controlar la velocidad a la que funciona el motor, y reducir sus rpm por medio
de la reducción de la frecuencia de servicio. Y regular el flujo de aire dentro de su rango
operativo, sin dejar a un lado los requerimientos para eliminar la carga orgánica del
tratamiento.
Para encender un motor se requiere del 300% de energía para alcanzar la velocidad de
operación por default del motor. Por lo que no solo genera sobrecalentamiento en este, sino
que limita la capacidad de este. Y finalmente se traducirá en consumos de energía a diferencia
de si el motor pudiera trabajar de manera óptima cumpliendo con su trabajo sin alcanzar su
tope de operación.
4.4 Metanol
El Metanol es un líquido incoloro, volátil e inflamable con un ligero olor alcohólico. Es un
líquido altamente venenoso y nocivo para la salud. Es soluble en agua, alcoholes, esteres,
cetonas y muchos otros solventes; sin embargo, es poco soluble en grasas y aceites.
El nitrógeno orgánico como el amoniacal pueden eliminarse utilizando primero bacterias
nitrificantes para oxidar todo el nitrógeno a nitrato. Luego el nitrato se somete a
desnitrificación por medio de bacterias que lo convierten en nitrógeno molecular, el cual
escapa del agua. Es evidente que un agua contaminada con ion nitrato puede ser tratada a
través de este último proceso para eliminarlo. Esta segunda etapa de reducción del nitrato
requiere de una sustancia que se oxide, por lo que, si es necesario, se puede añadir metanol
el cual se convierte a CO2 durante el proceso.
4.5 Paneles solares
Un panel solar es un dispositivo que aprovecha la energía del sol para generar calor o
electricidad. Sin embargo, se puede diferenciar entre colectores solares, que producen agua
caliente utilizando la energía solar térmica, lo cual es muy usado domésticamente, y paneles
fotovoltaicos, que generan electricidad a partir de la radiación solar que incide sobre las
células fotovoltaicas del panel.
Los paneles solares fotovoltaicos constan de múltiples células fotovoltaicas, que convierten
la radiación solar en electricidad. Se genera electricidad debido al 'efecto fotovoltaico' que
provoca la energía solar, generando cargas positivas y negativas, lo que genera un campo
eléctrico que producirá corriente eléctrica, esto es muy usado hoy en día ya que con el
aumento del calentamiento global se buscan alternativas mas amigables con el medio
ambiente.
4.6 Gases de efecto invernadero
Son gases que se albergan en la atmosfera, y emiten o evitan el paso de radiación, los gases
más conocidos y que aportan una mayor carga al calentamiento global son vapor de agua, el
dióxido de carbono, el metano, el óxido de nitrógeno y el ozono. (IDEAM et al., 2015)
4.7 Metano
Es el principal resultado de la descomposición biológica (anaerobia) de la materia orgánica
en aguas residuales, se considera un hidrocarburo combustible altamente inflamable y
energético. Normalmente, no se encuentra en grandes cantidades en el agua residual, puesto
que incluso pequeñas cantidades de oxígeno tienden a ser tóxicas para los organismos
responsables de la producción del metano. Debido a que el metano es sumamente
combustible aumenta el riesgo de explosión, por este motivo, los pozos de registro y
empalmes de alcantarillas o cámaras de conexión que se caracterizan por ser un espacio
cerrado existen riesgos de acumulaciones de gas, así que deberán ser aireados antes y durante
los lapsos de tiempo en los que los operarios trabajen en ellos. (AmitGarg&Tinus Pulles,
2006)
4.8 Dióxido de carbono
El dióxido de carbono es un gas de efecto invernadero, que absorbe y emite radiación
infrarroja. Este proceso hace que el dióxido de carbono caliente la superficie, a lo largo del
tiempo se ha estudiado el aumento en la concentración atmosférica de CO2, y que, a su vez, es
la principal razón del aumento de la temperatura media global. Aunque el principal gas de
efecto invernadero responsable por el calentamiento es el dióxido de carbono, también
contribuyen el metano, el óxido nitroso, el ozono, y otros gases de efecto invernadero de
larga vida, sin embargo, el dióxido de carbono es el más preocupante, ya que ejerce una
mayor influencia de calentamiento total que todos los otros gases combinados. (Mannina et
al., 2016)
4.9 Óxido nitroso
El óxido nitroso es un gas de efecto invernadero, que con el pasar del tiempo tendrá un efecto
de calentamiento global mucho mayor al del dióxido de carbono, sin embargo, en la
actualidad se encuentra en concentraciones muy bajas en la atmosfera, junto con el metano.
(Mannina et al., 2016)
4.10 Estimación de la huella de carbono
La huella de carbono es el indicador que permite estimar la cantidad de emisiones de GEI
existentes en la atmosfera, provenientes de cualquier actividad. A partir de la identificación
de las fuentes generadoras de GEI es posible reducir el consumo de energía y a su vez el
impacto que genera dicha huella en el medio ambiente. El desarrollo conceptual realizado
permitió identificar que por medio de modelos numéricos que se han creado por la
comunidad científica se pueden estimar las emisiones de gases de efecto invernadero que se
producen, esto sirve para cuantificar y tener claridad de la magnitud de la contaminación
emitida, para posteriormente tomar las medidas correctivas.(Naciones Unidas, 2017)
4.11 Plantas de tratamiento de aguas residuales
Consiste en una serie de procesos físicos, químicos y biológicos que tienen como fin eliminar
los contaminantes presentes en el agua efluente del uso humano. Estos procesos se realizan
con el fin de tratar el agua que será entregada a los cuerpos de agua y proteger este recurso,
previniendo la contaminación del agua y de los ecosistemas que existen alrededor de este
recurso.(C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger, 2011)
En general, los sistemas de tratamiento o vías de eliminación que constituyen medios
anaeróbicos producen CH4, mientras que los sistemas que ofrecen entornos aeróbicos suelen
producir poco o nada de CH4. Por ejemplo, para las lagunas sin agitación o aeración, el factor
crítico para la producción de CH4 es su profundidad. Las lagunas poco profundas, con menos
de 1 metro de profundidad, suelen ofrecer condiciones aeróbicas y poco o nada de producción
de CH4. Las lagunas de más de 2 ó 3 metros de profundidad ofrecen generalmente medios
anaeróbicos y se puede esperar una significativa producción de CH4. (Amit Garg & Tinus
Pulles, 2006)
4.12 Iniciativas para mitigar el cambio climático
Acuerdo de París
Tiene por objetivo principal, elevar los flujos financieros para caminar hacia una economía
baja en emisiones de gases de efecto invernadero, cuyo crecimiento desenfrenado ha
incrementado el cambio climático. Todo con el gran objetivo de disminuir el calentamiento
global pero más enfocado hacia esfuerzos económicos que se deben hacer. (Manuel
Planelles, 2016). Para dar cumplimiento con este objetivo se creó un nuevo tratado
internacional adoptado en 2015 durante la COP21 de la Convención Marco de las Naciones
Unidas sobre el Cambio Climático. Donde el objetivo es reforzar la respuesta mundial a la
amenaza del cambio climático, en el contexto del desarrollo sostenible y de los esfuerzos por
erradicar la pobreza, y establece medidas para la reducción de las emisiones de Gases de
Efecto Invernadero (GEI) a través de la mitigación, adaptación y resiliencia de los
ecosistemas a efectos del Calentamiento Global (Aun se encuentra en la cámara de
representantes a la espera de convertirse en ley).
Acuerdo Kioto
El objetivo del Protocolo de Kioto es reducir en un 5,2% las emisiones de gases de efecto
invernadero en el mundo, con relación a los niveles de 1990, durante el periodo 2008-2012.
Posteriormente este objetivo se ha seguido alargando en cuanto a su alcance, y fue creado
como el principal instrumento internacional para hacer frente al cambio climático. Contiene
objetivos específicos para que los países industrializados reduzcan las emisiones de los seis
gases de efecto invernadero originados por las actividades humanas: CO2, CH4, N2O,
HFC, PFC y SF6.
4.13 Normativa
Ley 164 de 1994 mediante la cual el “Congreso de la República de Colombia aprobó la
Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático, cuyo objetivo es la
estabilización de concentraciones de gases efecto invernadero – GEI en la atmósfera, a
un nivel que impida interferencias antropógenas peligrosas en el sistema climático”
(MADS)(El congreso de Colombia, 1992)
El Protocolo de Kyoto, aprobado por el Congreso de la República de Colombia mediante
la Ley 629 de 2000, “fija obligaciones cuantificadas de reducción de emisiones de gases
efecto invernadero – GEI. El protocolo establece que estas reducciones deberán ser reales
y alcanzadas dentro del primer periodo de compromiso comprendido entre los años 2008
al 2012”, posteriormente se extendió al 2020.(El congreso de Colombia, 2000)
Resolución 453 de 2004 Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, en la cual se
adoptan los principios, requisitos y criterios y se establece el procedimiento para la
aprobación nacional de proyectos de reducción de emisiones de gases de efecto
invernadero que optan al Mecanismo de Desarrollo Limpio.(MINISTERIO DE
AMBIENTE, VIVIENDA Y DESARROLLO TERRITORIAL, 2004)
Plan de Gobierno “Plan Nacional de Desarrollo (Todos por un Nuevo País)- 2014-2018”
La Estrategia de Desarrollo de Bajo Carbono es una de las Estrategias del Gobierno
Nacional para enfrentar el cambio climático, consignadas en el CONPES 3700 de 2011.
La nación dentro de su plan de Desarrollo ha establecido La Estrategia Colombiana de
Desarrollo Bajo en Carbono (ECDBC) que es un programa de planeación del desarrollo a
corto, mediano y largo plazo liderado por el MADS, a través de la Dirección de Cambio
Climático y con apoyo del DNP.
Para fines de este trabajo se estima la huella de carbono institucional, midiendo las emisiones
de GEI de todas las actividades realizadas específicamente en la PTAR. Frente a la
problemática del cambio climático, la huella de carbono es un factor capaz de identificar los
impactos provocados por el hombre.
Se plantean una serie de alternativas para mitigar la huella de carbono emitida en la PTAR
del campus nueva granada de la universidad militar, disminuyendo los recursos.
5. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El campus Nueva Granada de la Universidad Militar, como institución, reconoce la
generación de gases de efecto invernadero debido al consumo de recursos en sus actividades
diarias, sin embargo, se desconoce el impacto de las emisiones en el medio ambiente, así
como la afectación que reciben los ecosistemas que se encuentran a su alrededor.
El trabajo se llevó a cabo en la planta de tratamiento de aguas residuales de la Universidad
Militar, sede campus Nueva Granada (Cajicá) ubicada en el Kilómetro 2 Vía Cajicá-
Zipaquirá. Se busca determinar el estado actual de la huella de carbono que emite dicha
planta, y según los datos obtenidos recomendar soluciones y alternativas para lograr reducir
este impacto.
La Huella de Carbono es uno de los indicadores por el cual se puede dimensionar en valor la
afectación al medio ambiente de los gases de efecto invernadero emitidos directa o
indirectamente por una persona natural o una industria, y en este caso por las aguas residuales
y la operación de la planta de tratamiento de la Universidad Militar Nueva Granada sede
campus Nueva Granada.
6. METODOLOGÍA
Figura 6. Diagrama de flujo
6.1 Reconocimiento del tren de tratamiento actual
Se realiza una visita para reconocer la operación actual de la PTAR, teniendo como objetivo
identificar de manera preliminar las posibles fuentes generadoras de GEI.
6.2 Verificar condiciones actuales de operación de la PTAR
Para verificar las condiciones actuales de operación en la PTAR se utilizaron datos de caudal
de diferentes fuentes, proporcionados por funcionarios de la universidad. Durante los años
2016 y 2017, de manera manual por parte de los operadores de la planta, y del 2018 a través
de sistemas de monitoreo en tiempo real (sensor y regleta). (Anexos 1, 2 y 3)
En cuanto a los datos de calidad del agua, se obtuvieron recopilando información de estudios
realizados por laboratorios contratados por la universidad (SGS COLOMBIA SAS), los
cuales entregan datos a ciertas horas del día. Teniendo claro lo anterior, se tomó el año 2018
como el periodo de estudio ya que son los datos más completos.
Se analizaron los datos de caudal y se plantearon dos periodos del año teniendo en cuenta la
variación de la demanda que presenta la universidad, diferenciando los periodos de “clase” y
“no clase”. Adicional a eso, a la PTAR se asume un consumo extra que proviene de una
vereda aledaña a la ubicación de la universidad.
Es importante mencionar que para reunir los datos se descartaron los valores que se alejaban
significativamente de la media aritmética, ya que esto altera el resultado, con los cuales se
recrearon los escenarios anteriormente mencionados, los que se explican a continuación:
“Clase”: Periodo académico ordinario febrero a mayo y agosto a noviembre.
“No clase”: Periodo académico extraordinario (intersemestrales) Junio a Julio y diciembre a
enero.
Para los datos de calidad del agua se hizo un ajuste en las horas del día en las que no se
presentaban datos, calculando un promedio entre los valores que sí teníamos y con los datos
procesados se construyó una semana representativa para cada periodo del año, esto permitió
un acercamiento más adecuado a la operación de la PTAR actualmente.
6.3 Identificar la fuente de emisión de los gases de efecto invernadero emitidos por
la PTAR
En el tren de tratamiento se identifica la emisión de CO2 en el gasto de energía eléctrica
puntualmente en el soplador que lleva a cabo el proceso de aireación en la planta, y de N2O
principalmente en el reactor biológico donde se presenta en mayor medida el nitrógeno
gaseoso, se desprecia la emisión de CH4 para tratamiento de agua residual ya que se presenta
en una fracción muy pequeña.
6.4 Cuantificar los GEI
Para cuantificar los GEI se utilizó el software BioWin, el cual da un acercamiento de dichas
emisiones por minuto, se procesaron los datos hasta obtener un valor anual en toneladas,
estas unidades son una medida global, así que se tomaron en consideración para hacerlo
comparable con otras industrias. En el caso del CO2 se estimó teniendo las especificaciones
del soplador, y hallando el consumo de energía eléctrica que esto representa.
6.5 Estimar el estado actual de la huella de carbono
Para estimar la huella de carbono se deben tener todos los gases en un equivalente mundial
que permita comparar y estandarizar parámetros, por lo que las organizaciones mundiales
como el Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC) decidieron establecer como
medida global el CO2 equivalente, teniendo un factor de conversión para cada gas con
horizontes para cada 100 años, por tanto, 1 Kg CH4 equivale a 21 Kg de CO2,1 Kg de N2O
equivale a 310 Kg de CO2.
Para cuantificar los GEI en la PTAR del campus nueva granada se utilizó BioWin 5.3, un
software de simulación dinámica el cual debe ser configurado con las características de la
PTAR que se requiere simular, para propósitos de este trabajo el software permite simular
diferentes configuraciones o formas de trabajar en el proceso para optimizar la eliminación
de nutrientes, entre otros. Este programa tiene implementado conceptos del ASM1 propuesto
por el grupo de trabajo de la IWA, Internacional WaterAssociation.
El primer modelo simulado fue el estado actual de la PTAR para lo que se añadieron datos de
entrada de: Caudal, DBO, Nitrógeno, Fósforo, Nitratos, Ph, Alcalinidad, Calcio, y Magnesio,
con estos datos se consolidó una semana típica para los escenarios “Clase” y “No clase”
respectivamente, de lunes a domingo.
6.6 Evaluar y comparar huella de carbono de los escenarios
Se compararon los escenarios planteados, para esto se construyeron una serie de gráficas que
permitieron evaluar de manera objetiva la calidad del agua después del tratamiento, así como
también se comparó la huella de carbono generada anualmente.
6.7 Escoger la propuesta más optima
Tras evaluar todos los escenarios, se escoge el mejor en cuanto a calidad del agua y huella
de carbono, adicional a esto se tomaron en cuenta los costos que se atribuyen a estas
modificaciones.
7. RESULTADOS Y ANÁLISIS
7.1 Caudal
Los datos de caudal se procesaron tomando un promedio de cada hora del día, sin embargo,
en las horas de la noche (desde las 10:00 pm hasta las 5:00 am) se asume un caudal de 0.5
L/s tomando en consideración que no hay un consumo significativo de agua dentro de la
universidad, esto para los dos periodos del año (clase y no clase), lo cual se evidencia en la
figura 4.
Figura 7. Caudal 2018
En los dos periodos se presentan picos entre las 6:00 am y 10:00 pm ya que es el horario en
el que la universidad está en total operación y así mismo lo hace la PTAR.
Caudal 2018
2.60
2.30
2.00
1.70
1.40
1.10
0.80
0.50
Tiempo [Días]
No clase Clase
Dom
ingo
Sáb
ado
Viern
es
Juev
es
Miérco
les
Martes
Lunes
Cau
dal
[L
/s]
7.2 Población
En la figura 5 se muestran datos de población estimados por mes en la Universidad Militar
sede campus Nueva Granada en el año 2018, teniendo los datos de ingreso del año 2016 y
2017 se ponderaron con un aumento del 10% para cada año.
Figura 8. Ingreso al campus en 2018
7.3 Simulación en BioWin
Teniendo conocimiento de las tres posibles modificaciones que se le pueden realizar a la
PTAR del campus de la Universidad Militar se recrearon en total 24 escenarios en los que se
evalúa tanto la huella de carbono generada, como la calidad con la que el agua sale después
del tratamiento. Los escenarios son:
6000 5000 4000 3000
N° Personas
2000 1000 0
Diciembre
Noviembre
Octubre
Septiembre
Agosto
Julio
Junio
Mayo
Abril
Marzo
Febrero
Enero
Población 2018
Tíe
mp
o [
mes
]
Factor α Metanol E. Lodo Aireación Escenarios
α=0.55 0 A1
α=0.40 0 20 A2
Actual Clase α=0.20 0
Q constante A3
α=0.55 0 A4
α=0.40 0 5.4 A5
α=0.20 0 A6
α=0.70 0 S1
Selector Clase α=0.55 0 15 S2
α=0.40 0 S3
α=0.55 5 - 10 L Sm1 Selector clase +
Metanol α=0.55 15 - 30 L 20 Sm2
α=0.55 30 - 60 L Sm3
α=0.55 0 AN1
α=0.40 0 20 AN2
Actual No Clase α=0.20 0
Control a 2mg/L
AN3
0.55 0 AN4
α=0.40 0 5.4 AN5
α=0.20 0 AN6
α=0.70 0 SN1
Selector No Clase α=0.55 0 20 SN2
α=0.40 0 SN3
α=0.55 5 - 10 L SmN1 Selector no clase +
Metanol α=0.55 15 - 30 L 20 SmN2
α=0.55 30 - 60 L SmN3 Tabla 1. Escenarios para evaluar huella de carbono
Tras revisión de literatura, se plantea un selector anóxico con volumen de 512 m3 (Largo:
12,8 m ancho: 8 m y profundidad: 5 m), cuya función es mitigar la emisión de gases de efecto
invernadero en fase líquida. En este tratamiento biológico el aceptor final son los nitratos,
donde la molécula de nitrógeno es transformada en gas tras proceso de desnitrificación, por
esta razón se tomó en consideración para plantear los 12 escenarios anteriormente descritos.
A6 (Afluente - Efluente)
250
200
150
100
50
0
domingo
12
10
8
6
4
2
0
lunes martes miércoles jueves
Tiempo [Días]
viernes sábado
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
7.4 Calidad del agua
Con ayuda del software se cruzaron datos de entrada y salida de los escenarios mencionados
anteriormente para tomar en consideración a la hora de escoger la alternativa óptima en
cuanto a calidad del agua e impacto ambiental que genere con su huella de carbono.
En la figura 9 se evidencia el escenario actual en el que está operando la planta con el tren
de tratamiento de lodos activado explicado anteriormente, mostrando datos de entrada vs
salida de nitrógeno y fósforo total.
Figura 9. Datos de afluente vs efluente en el escenario actual de la PTAR
Así mismo, en la figura 10 se muestra el comportamiento de solidos suspendidos totales y
oxígeno disuelto en el reactor aeróbico.
Conce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
]
Conce
nra
ción P
tota
l [m
g/L
]
A6 (Reactor)
800
700
600
500
400
300
200
100
0
domingo
2
1.8
1.6
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura10. Datos del reactor aeróbico en el escenario actual de la PTAR
Se iniciaron las variaciones de los escenarios con la edad del lodo en 20 días, evaluando
también variación en el factor α, y manteniendo aireación constante de 250 m3/h, lo que dio
lugar a la creación de los escenarios denominados A1, A2 y A3, los cuales se muestran en
las figuras 11, 12 y 13. También se muestra el comportamiento de los sólidos suspendidos
totales y el oxígeno disuelto en el reactor con las variaciones anteriormente mencionadas en
las figuras 14, 15 y 16.
Entre sí, se muestra disminución en los valores de oxígeno disuelto, ya que el factor α es
directamente proporcional al oxígeno presente en el reactor; se asume que el factor α no es
la variable que hace ver un cambio significativo en los sólidos suspendidos totales entre estos
tres escenarios.
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
]
Co
nce
nra
ció
n O
D [
mg
(L]
Figura 11. Datos de afluente vs efluente en el escenario A1
Figura 12. Datos de afluente vs efluente en el escenario A2
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Tiempo [Días]
sábado viernes jueves miércoles martes lunes
0 0
domingo
2 50
4 100
8 150
6
10 200
12 250
A1 (Afluente vs Efluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Tiempo [Días]
sábado viernes jueves miércoles martes lunes
0 0
domingo
2 50
4 100
8 150
6
12
10
250
200
A2 (Afluente vs Efluente)
Conce
ntr
ació
n N
tota
l (m
g/L
) C
on
cen
trac
ión
N t
ota
l [m
g/L
]
Co
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nra
ció
n P
tota
l [m
g/L
] C
once
ntr
ació
n P
tota
l [m
g/L
]
A1 (Reactor)
2500 6
2000 5
4
1500
1000 2
500 1
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Oxígeno disuelto (Reactor) Solidos suspendidos totales (Reactor)
Figura 13. Datos de afluente vs efluente en el escenario A3
Figura 14. Datos del reactor aeróbico en el escenario A1
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Tiempo [Días]
sábado viernes jueves martes miércoles lunes
0 0
domingo
2 50
4 100
10
8
6
200
150
12 250
A3 (Afluente vs Efluente)
Conce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
ota
l [m
g/L
]
Conce
ntr
ació
n O
D [
mg/L
]
Co
nce
ntr
ació
n P
to
tal
[mg
/L]
A2 (Reactor)
2500 6
2000 5
4 1500
3
1000 2
500 1
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves
Tiempo (Días)
viernes sábado
Oxígeno disuelto (Reactor) Solidos suspendidos totales (Reactor)
A3 (Reactor)
2500
2000
1500
1000
500
0
domingo
0.4
0.35
0.3
0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
lunes martes miércoles jueves
Tiempo [Días]
viernes sábado
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 15. Datos del reactor aeróbico en el escenario A2
Figura 16. Datos del reactor aeróbico en el escenario A3
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
SS
T (
mg
/L)
Co
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trac
ión O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
OD
[m
g/L
]
A4 (Afluente - Efluente)
250 14
200 12
10
150 8
100 6
4
50 2
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Los dos escenarios siguientes (A4 y A5) se presentan ya que la PTAR opera a edad del lodo
de 5,4 días actualmente, así que se varía el factor α, pero de igual forma que en los tres
primeros escenarios no se ve mayor variación en la transferencia de oxígeno disuelto, cabe
destacar que los sólidos suspendidos totales se disminuyen respecto a la operación de edad
del lodo de 20 días, así que se toma en consideración para los escenarios siguientes en aras
de mantener los sólidos más altos, lo que se puede apreciar en las figuras 17, 18, 19 y 20.
Figura 17. Datos de afluente vs efluente en el escenario A4
Conce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
]
Conce
ntr
ació
n P
tota
l [m
g/L
]
A4 (Reactor)
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
domingo
8
7
6
5
4
3
2
1
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 18. Datos de afluente vs efluente en el escenario A5
Figura 19. Datos del reactor aeróbico en el escenario A4
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo Total (Efluente)
Tiempo [Días]
sábado viernes jueves miércoles martes lunes
0 0
domingo
2 50
4 100
6
150
10
8
200
12 250
A5 (Afluente - Efluente)
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
ota
l [m
g/L
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Co
nce
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ació
n O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
A5 (Reactor)
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
domingo
8
7
6
5
4
3
2
1
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 20. Datos del reactor aeróbico en el escenario A5
Pensando en la diferencia de población en el periodo de “no clase” se plantean los siguientes
escenarios AN1, AN2, AN3, AN4, AN5 y AN6, los cuales no presentan mayor cambio en los
valores de calidad del agua; los tres primeros se operan a edad del lodo de 20 días, así que
como se menciona anteriormente, esta es la condición más favorable. Lo que se evidencia en
los sólidos suspendidos totales, el comportamiento descrito se muestra en las figuras 21 a 32.
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
]
Co
nce
ntr
ació
n O
D [
mg
/L]
AN2 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 21. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN1
Figura 22. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN2
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Tiempo [Días]
sábado viernes jueves miércoles martes lunes
0 50
domingo
1 100
2 150
3
200
4
250
AN1 (Afluente-Efluente)
Co
nce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
] C
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cen
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l [m
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ión
P t
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l [m
g/L
]
AN3 (Afluente-Efluente)
230
210
190
170
150
130
110
90
70
50
domingo
5
4
3
2
1
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
AN1 (Reactor)
1400 3
1200 2.5
1000
800 1.5
600
400 1
200 0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 23. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN3
Figura 24. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN1
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
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cen
trac
ión
N t
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l [m
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Co
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ació
n O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
AN2 (Reactor)
1400 2.5
1200 2
1000
800 1.5
600 1
400
0.5 200
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
AN3 (Reactor)
1400 2.5
1200 2
1000
800 1.5
600 1
400
0.5 200
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 25. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN2
Figura 26. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN3
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
SS
T [
mg
/L]
Co
nce
ntr
ació
n O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
OD
[m
g/L
]
AN4 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
AN5 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 27. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN4
Figura 28. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN5
Co
nce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
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l [m
g/L
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Co
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n P
tota
l [m
g/L
] C
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cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
AN6 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
AN4 (Reactor)
400
350
300
2.5
2
250
200
1.5
150
100
50
1
0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 29. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN6
Figura 30. Datos del reactor aeróbico en el escenario
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
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l [m
g/L
]
Co
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n O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
AN5 (Afluente-Efluente)
400
350
2.5
2
300
250 1.5
200
150
100
50
0
domingo
1
0.5
0
-0.5
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
AN6 (Afluente-Efluente)
400
350
300
2.5
2
250
200
1.5
150
100
50
1
0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Oxígeno disuelto (Reactor) Solidos suspendidos totales (Reactor)
Figura 31. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN5
Figura 32. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN6
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
SS
T [
mg
/L]
Co
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ació
n O
D [
mg/L
] C
on
cetr
ació
n O
D [
mg
/L]
S1 (Afluente-Efluente)
250 13
200 11
9
150 7
100 5
3
50 1
0
domingo
-1
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Se plantean los escenarios S1, S2 y S3 con selector anóxico buscando mejorar la calidad del
agua, ya que en los anteriores no se ve mayor variación, en este caso, a diferencia de los
anteriores, el factor α sí se considera una variable importante, ya que se mejora
significativamente el nitrógeno total en el efluente, tomando como mejor opción el α en 0,55,
al igual que en el reactor, los sólidos suspendidos totales se presentan de manera más
favorable en el escenario S2 con α en 0,55. Se muestran en las figuras 33 a 38.
Figura 33. Datos de afluente vs efluente en el escenario S1
Conce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
]
Conce
ntr
ació
n P
tota
l [m
g/L
]
S2 (Afluente-Efluente)
250 14
200 12
10
150 8
100 6
4
50 2
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
S3 (Afluente-Efluente)
250 14
12 200
10
150 8
100 6
4
50 2
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 34. Datos de afluente vs efluente en el escenario S2
Figura 35. Datos de afluente vs efluente en el escenario S3
Co
nce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
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l [m
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Co
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ción P
tota
l [m
g/L
] C
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cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
S1 (Reactor)
1600
1400
1.2
1
1200
1000
800
600
400
0.8
0.6
0.4
200
0
domingo
0.2
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
S2 (Reactor)
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
domingo
4.5
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 36. Datos del reactor aeróbico en el escenario S1
Figura 37. Datos del reactor aeróbico en el escenario S2
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
TS
S [
mg
/L]
Co
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ntr
ació
n O
D [
mg
/L]
Co
nce
ntr
ació
n O
D [
mg/
L]
S3 (reactor)
1600
1400
1.2
1
1200
1000
800
600
400
0.8
0.6
0.4
200
0
domingo
0.2
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 38. Datos del reactor aeróbico en el escenario S3
Después de ver mejora en los escenarios con selector se pensó en añadir una dosis de metanol
buscando optimizar aún más las condiciones de operación creando los escenarios SM1, SM2
y SM3, manteniendo la condición de edad del lodo más favorable, es decir, la de 20 días, se
varía el metanol entre 5 hasta 60L, operando la dosificación menor en las horas de la noche
y la mayor en el día. En este caso a mayor dosis de metanol es más favorable la operación.
Lo que se puede evidenciar en las figuras 39 a 44.
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
]
Co
nce
ntr
ació
n O
D [
mg
/L]
SM1 (Afluente-Efluente)
250 14
200 12
10
150 8
100 6
4
50 2
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
SM2 (Afluente-Efluente)
250 14
200 12
10
150 8
100 6
4
50 2
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 39. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM1
Figura 40. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM2
Co
nce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
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l [m
g/L
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l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
SM3 (Afluente-Efluente)
250 14
12 200
10
150 8
100 6
4
50 2
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
SM1 (Reactor)
2000
1800
1600
1400
1200
1000
800
600
400
200
0
domingo
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 41. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM3
Figura 42. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM1
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
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l [m
g/L
]
Co
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ntr
ació
n O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
Figura 43. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM2
Figura 44. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM3
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
sábado viernes jueves miércoles martes lunes
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
domingo
SM2 (Reactor)
SM3 (Reactor)
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
domingo
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
SS
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mg
/L]
Co
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ació
n O
D [
mg/L
] C
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cen
trac
ión
OD
[m
g/L
]
SN1 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Por último, se aplica a los escenarios anteriores en el periodo de “no clase” los cuales son;
SN1, SN2, SN3, SNM1, SNM2 Y SNM3, sin embargo, se tiene claro que esta sería una
operación que se podría ejecutar los fines de semana, pero no permanentemente. Las
condiciones de operación en estos escenarios se muestran en las figuras 45 a 55.
Figura 45. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN1
Conce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
]
Conce
ntr
ació
n P
tota
l [m
g/L
]
SN2 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
SN3 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 46. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN2
Figura 47. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN3
Co
nce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
N t
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l [m
g/L
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Co
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ntr
ació
n P
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
Figura 48. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN1
Figura 49. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN2
SN1 (Reactor)
1200 2.5
1000 2
800 1.5
600
1 400
200
0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
SN2 (Reactor)
1200 2.5
1000 2
800 1.5
600
1 400
200
0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
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SS
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mg
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Co
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D [
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] C
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cen
trac
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OD
[m
g/L
]
SN3 (Reactor)
1200 2.5
1000 2
800 1.5
600
1 400
200
0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
SNM1 (Afluente-Efluente)
250 5
200 4
3
150
2
100 1
50
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 50. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN3
Figura 51. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM1
Co
nce
ntr
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n N
tota
l [m
g/L
] C
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mg
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l [m
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cen
trac
ión
OD
[m
g/L
]
SNM2 (Afluente-Efluente)
220 5
180 4
140 3
100 2
60 1
20
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
SNM3 (afluente-Efluente)
5
200 4
150 3
100 2
50 1
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Nitrógeno total (Afluente)
Fósforo total (Afluente)
Nitrógeno total (Efluente)
Fósforo Total (Efluente)
Figura 52. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM2
Figura 53. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM3
Co
nce
ntr
ació
n N
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
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l [m
g/L
]
Co
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n P
tota
l [m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
P t
ota
l [m
g/L
]
SNM1 (Reactor)
1600
1400
2.5
1200
1000
800
600
400
2
1.5
1
0.5
200
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
SNM2 (Reactor)
2500
2
2000
1500 1.5
1000 1
500 0.5
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 54. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM1
Figura 55. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM2
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
] C
on
cen
trac
ión
SS
T [
mg
/L]
Co
nce
ntr
ació
n O
D [
mg/L
] C
on
cen
trac
ión
OD
[m
g/L
]
SNM3 (Reactor)
3500
3000 2
2500 1.5
2000
1500 1
1000 0.5
500
0
domingo
0
lunes martes miércoles jueves viernes sábado
Tiempo [Días]
Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)
Figura 56. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM3
El oxígeno disuelto se controla en 2 mg/L, sin embargo, en la mayoría de los escenarios
planteados este valor varía desde 0.1 mg/L hasta 5 mg/L, por lo que no se toma en
consideración para elegir el mejor en cuanto a la operación de la PTAR, los sólidos
suspendidos mejoran de manera significativa operando con edad del lodo de 20 días.
La PTAR presenta condiciones variables en el periodo “clase” se evidencia un consumo alto
para la población presente, sin embargo, los escenarios más favorables son los que se operan
en el periodo “no clase” ya que esto equivale a que la PTAR recibe el consumo de agua de
una menor población, se considera una operación diferente para días entre semana y fines de
semana.
Cabe resaltar que la PTAR del campus recibe cierto caudal de una vereda cercana, lo cual no
se contempló en el momento de diseñarla, sin tener el porcentaje real de esta novedad se le
atribuyen los valores tan altos de consumo de agua por persona por día.
Co
nce
ntr
ació
n S
ST
[m
g/L
]
Co
nce
ntr
ació
n O
D [
mg
/L]
7.5 Consumo típico de agua
INGRESO
[Personas]
CAUDAL [L/d]
CONSUMO
[L/Persona*d]
PERIODO
Enero 1085 139450 129 No clase
Febrero 4491 105731 24 Clase
Marzo 4790 488140 102 Clase
Abril 3980 378100 95 Clase
Mayo 1148 132020 115 Clase
Junio 1246 108402 87 No clase
Julio 1375 349506 254 No clase
Agosto 4068 79206 19 Clase
Septiembre 4151 162370 39 Clase
Octubre 4466 133031 30 Clase
Noviembre 976 81803 84 Clase
Diciembre 763 53903 71 No clase
Tabla 2. Consumo de agua diario por persona en el año 2018
En la tabla 2 se calculó manualmente el consumo de agua diario por persona en las
instalaciones del campus Nueva Granada de la Universidad Militar. Teniendo en cuenta que
los datos proporcionados por la institución son limitados, se tiene el ingreso peatonal de los
meses octubre a diciembre del año 2016 y enero a marzo del año 2017, por lo tanto, se
ponderaron aumentando en un 10% la población para cada año. Por otra parte, se tienen los
datos consolidados de caudal para el año 2018, así que con esta información se obtuvo el
dato para consumo por persona para el último año.
Como primera medida, se plantean dos periodos para dividir el año, el primero es el escenario
“Clase” que es el año lectivo ordinario de los estudiantes (febrero a Mayo/Agosto a
noviembre) y el segundo, es el escenario “No clase” donde no se presentan con tanta
frecuencia estudiantes, sino administrativos y/o profesores (junio a Julio/Diciembre y enero).
Existe una variación significativa en los datos a partir de los dos periodos planteados, se
evidencia que el caudal desciende en el periodo “no clase” lo que es inversamente
proporcional con el consumo, es decir, en este periodo el consumo aumenta, mientras que en
el periodo “clase” el valor de consumo disminuye evidentemente. Es preciso indicar que, en
dicho valor, no se especifica el tiempo de permanencia de las personas en el campus ni del
consumo diario.
Cabe resaltar que en los datos de caudal existe una inconsistencia los fines de semana, ya
que los sábados se toman datos hasta las 12m y los domingos no hay datos, así que se podría
decir que el caudal consolidado por mes es representativo de los días entre semana del año.
La literatura proporciona datos estandarizados para consumo de agua por día, y en este caso,
para el periodo “Clase” los datos estarían en el rango especificado. (Metcalf and Eddy, 2014)
Consumo típico de agua en establecimiento institucionales
Establecimiento Unidad Rango
[L/persona*día]
Escuelas con cafetería, gimnasio y
duchas
Estudiantes
50-100
Escuelas solo con cafetería Estudiantes 40-80
Escuelas sin cafetería y gimnasio Estudiantes 20-60
Tabla 3. Consumo típico de agua en instituciones
Fuente: (Metcalf and Eddy, 2014)
7.6 Huella de carbono
Se halló la huella de carbono de cada escenario, sumando las emisiones de GEI anuales,
tomando la energía eléctrica que se gasta con la operación del soplador, las emisiones del
resto del tren de tratamiento son proporcionadas por el software BioWin. Los valores son los
siguientes:
Escenarios
Consumo de energía
eléctrica [KWh]
Total emisiones CO2
[t CO2eq/año]
Total emisiones de
NO2 [t CO2eq/año]
Huella de
carbono
[t CO2eq/año]
A1 6.98 4.68 1.731 6.410
A2 6.98 4.68 2.339 7.018
A3 6.98 4.68 0.449 5.128
A4 6.98 4.68 1.057 5.736
A5 6.98 4.68 1.138 5.817
A6 6.98 4.68 0.413 5.092
S1 6.98 4.68 0.957 5.636
S2 6.98 4.68 0.802 5.481
S3 6.98 4.68 0.980 5.659
Sm1 6.98 4.68 0.491 5.170
Sm2 6.98 4.68 0.114 4.793
Sm3 6.98 4.68 0.030 4.710
AN1 6.98 4.68 0.638 5.317
AN2 6.98 4.68 0.648 5.327
AN3 6.98 4.68 0.663 5.342
AN4 6.98 4.68 0.424 5.103
AN5 6.98 4.68 0.430 5.109
AN6 6.98 4.68 0.439 5.118
SN1 6.98 4.68 0.681 5.360
SN2 6.98 4.68 0.690 5.369
SN3 6.98 4.68 0.699 5.378
SmN1 6.98 4.68 1.505 6.184
SmN2 6.98 4.68 1.072 5.751
SmN3 6.98 4.68 0.140 4.819
Tabla 4. Valores de huella de carbono en t CO2 año
Figura 57. Huella de carbono
El escenario más favorable es el SM3, en cuanto a el valor de la huella de carbono y la calidad
del agua.
7.7 Energía
7.1.1 Paneles solares
Haciendo un promedio dentro de todos los escenarios analizados para este trabajo se encontró
que las emisiones de CO2 representan más del 85% de las emisiones totales por lo que
desarrollar un proyecto enfocado a la disminución de este sería fundamental. Es por eso que
este punto está dedicado a la implementación de un sistema de paneles solares que permita
[t CO2eq/año]
7.000 6.000 5.000 4.000 3.000 2.000 1.000
SmN3
SmN2
SmN1
SN3
SN2
SN1
AN6
AN5
AN4
AN3
AN2
AN1
Sm3
Sm2
Sm1
S3
S2
S1
A6
A5
A4
A3
A2
A1
0.000
Huella de carbono
Esc
enar
ios
suplir la energía requerida por la planta de tratamiento que incluye bombas, sopladores y la
luz de servicio.
Y ya que la energía solar es renovable y posee un alto potencial de uso debido a la facilidad
para aprovecharla desde cualquier parte del planeta es que se convierte en una solución a la
hora de reducir las emisiones de CO2 producidas por la energía eléctrica, primero porque su
fuente de recurso es inagotable, además de ser una energía limpia que no termina en un
impacto ambiental, los costos de mantenimiento son bajos, y posee alta confiabilidad para
funcionar por largos periodos de tiempo.
A continuación, se presenta un cálculo básico para la implementación de paneles solares en
la planta de tratamiento de la universidad.
𝑁. 𝑃𝐴𝑁𝐸𝐿𝐸𝑆 = 𝐸 𝑋 𝐹𝐷𝑆
𝐻𝑆𝑃 𝑋 𝑊𝑃
Donde:
E: Consumo energía diario en Watts.
FDS: Factor de seguridad
HSP: Hora solar pico.
WP: Potencia del panel.
1. Para el caso de la planta de tratamiento de la UMNG se tiene que el consumo diario
es de 112.4 KW.
2. El factor de seguridad se determina mediante la literatura y será igual a 1.3.
3. La hora solar pico se puede obtener del IDEAM y la más cercana a la que se puede
tener acceso es la de Bogotá por lo que se tomó este valor como un aproximado, el
cual indica un valor entre 4.0𝐾𝑊ℎ – 4.5 𝐾𝑊ℎ 𝑚2 𝑚2
2
4. La potencia de los paneles se determina de acuerdo con las especificaciones del
cliente o sitio, por espacio, dinero o la misma cantidad de paneles que se quiere tener.
Para este caso se tomó un potencial de 325 W.
𝑁. 𝑃𝐴𝑁𝐸𝐿𝐸𝑆 = 112400𝑊𝑋1.3
4200𝑊ℎ
𝑋325𝑊 𝑚
= 107 unidades
Se obtiene un valor total de 107 unidades en paneles de 325 W que en el mercado tienen un
valor de $850.000 COP, para una inversión total de $91.000.000 COP teniendo en cuenta
que esto no incluye datos de instalación y mano de obra, además que se deberá profundizar
en el tema para establecer exactitud.
7.1.2 Controladores de frecuencia
Por otra parte, existen soluciones parciales para la disminución del uso energético en la planta
de tratamiento y es que los sopladores, no están en capacidad de regular su velocidad de
operación, por lo que siempre estarán trabajando a su máxima potencia sin que esto en
ocasiones sea necesario.
Cuando un motor enciende y arranca, gasta un 300% de energía adicional que se usa
exclusivamente para alcanzar la velocidad de operación. Lo que lleva a sobrecalentar el
motor y limita la al mismo a arrancar más de una vez en un cierto periodo de tiempo, entonces
solo se podrá usar sin riesgos en lapsos de 30 minutos al menos.
Permite también tener en operación dos sopladores en paralelo de ser necesario. Los
beneficios de los sistemas con flujo variable son su mayor flexibilidad y una transición más
suave dentro de cierto rango de flujos de aire, facilitando una mejor administración de los
costos de energía.
8. RECOMENDACIONES
Para operar la PTAR del campus nueva granada de la Universidad Militar se
recomienda instalar un selector anóxico con un área de 40 m2 previo al tanque de
aireación. Otra recomendación es dosificar metanol con 60L en el día (de 5:00 am a
10:00 pm) y 30L en la noche (de 10:00 pm a 5:00 am), adicional a eso, la operación
debe ser distinta los fines de semana teniendo en cuenta que la asistencia de
estudiantes y administrativos disminuye en gran parte, por esto se recomienda agregar
una dosis de 30L de metanol el sábado. En cuanto a el domingo, no se espera mayor
flujo de personas ya que no existe operación en las instalaciones de la universidad, por
lo que se puede operar satisfactoriamente sin agregas dosis de metanol. De esta
manera se estima que la huella de carbono tendría un valor de 4,70 t CO2 eq por lo
que se reduce aproximadamente el 8% el impacto ambiental generado por la UMNG
anualmente respecto a la operación actual.
Para optimizar el consumo de energía de los sistemas de aireación, la mejor estrategia
es suministrar la menor cantidad de aire que requiere el sistema de tratamiento,
siempre y cuando se asegure el cumplimiento de la eficiencia de remoción necesarias.
En este sentido, se sugiere adoptar un sistema en línea de bajo costo para la medición
y monitoreo de los gases generados. Medir los gases de efecto invernadero (dióxido
de carbono) generados por el sistema de tratamiento proporciona información precisa
relacionada con la transferencia de oxígeno, y no simplemente la concentración de
oxígeno disuelto, proporcionando una nueva herramienta para calcular de una manera
más confiable los consumos energéticos. Además, la medición continua de estos
parámetros ofrece una herramienta útil para monitorear una potencial disminución en
la eficiencia de transferencia de oxígeno causada por el taponamiento y fallas de los
difusores.
En cuanto a las condiciones de operación de la planta, se consideran las siguientes
recomendaciones:
- Para tener un acercamiento más acertado a el caudal con el cual opera la PTAR, se
recomienda calibrar los sistemas de monitoreo en tiempo real con ubicación
estratégica en entrada y salida (canaleta parshall), el principal motivo es evitar errores
humanos al hacer este monitoreo manual.
- Para garantizar veracidad en los datos proporcionados por los operadores se debe
hacer muestreo en las horas de la noche, entre 10:00 pm y 5:00 am ya que en estas
horas es donde se encuentra mayor inconsistencia.
- El consumo de agua diario en la Universidad es alto (tabla 2) comparándose con la
literatura, así que debería hacerse este estudio dos veces al mes para mantenerlo
monitoreado, de seguir este comportamiento se recomienda hacer campañas de
ahorro y reutilización de agua en la UMNG tomando iniciativas en aras de ser una
institución amigable con el medio ambiente.
- La edad del lodo representa el tiempo en que una partícula en suspensión permanece
bajo aireación, por tal motivo es un parámetro muy importante en cuanto a diseño se
refiere, se debe tener claro cuánto es este tiempo en días y mantener en constante
monitoreo ya que está relacionado directamente con la remoción de carga orgánica.
- El software BioWin da un acercamiento real y acertado en cuanto a resultados tras la
operación de la PTAR así que es una herramienta viable para que los estudiantes se
den una idea de la realidad en cuanto a procesos de tratamiento de agua desde la
academia.
9. CONCLUSIONES
Los gases de efecto invernadero emitidos por la PTAR del campus Nueva Granada
actualmente son: Dióxido de carbono (CO2) el cual se le atribuye a la energía eléctrica
consumida por la operación del soplador para llevar a cabo el proceso de aireación en el
reactor biológico, siendo este el, siendo este el 90% de las emisiones de GEI totales por la
institución. El 10% restante, pertenece a el óxido nitroso (N2O) emitido por el tratamiento
biológico.
Se plantearon 24 escenarios como estrategias para reducir la huella de carbono, teniendo
como variables principales: edad del lodo, aireación, agregar dosis de metanol antes del
proceso de tratamiento biológico, modificación en el tren de tratamiento construyendo un
selector anóxico, factor α de los difusores y población. Se determinó que el peor escenario
es el A2 operando con edad del lodo de 20 días, con aireación constante a 250 m3/h y α de
0,40 aumentando la huella de carbono un 38% con respecto a la que se emite con la operación actual
de la PTAR.
Se obtuvo el escenario óptimo operando con edad del lodo, instalando un reactor anóxico
con volumen de 40m3 previo a el reactor biológico manteniendo los difusores limpios
garantizando un factor α de 0.55 mínimo, donde se dosifica el metanol con 60L en el día (de
5:00 am a 10:00 pm) y 30L en la noche (de 10:00 pm a 5:00 am). De esta manera se reduce
la huella de carbono emitida por la institución anualmente en un 8%.
10. BIBLIOGRAFÍA
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ANEXOS
CAUDAL 2018 (L/S)
FEBRERO MARZO ABRIL MAYO
Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s)
7 0.53 7 0.68 7 0.82 7 1.21
8 1.58 8 1.53 8 0.68 8 0.42
9 2.86 9 1.99 9 0.82 9 0.14
10 1.50 10 1.99 10 0.21 10 1.21
11 2.36 11 1.00 11 0.14 11 1.21
12 2.86 12 0.07 12 0.61 12 0.42
13 2.86 13 1.99 13 1.21 13 1.42
14 2.36 14 1.46 14 0.28 14 0.42
15 2.36 15 0.60 15 0.42 15 0.14
16 1.93 16 1.53 16 1.71 16 0.14
17 1.50 17 1.53 17 1.71 17 1.25
18 1.50 18 1.74 18 0.28 18 1.23
19 3.35 19 0.60 19 0.61 19 1.68
20 1.93 20 0.28 20 1.21 20 1.54
21 2.36 21 0.46 21 0.86 21 0.42
AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE
Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s)
7 1.70 7 1.56 7 1.29 7 1.10
8 1.73 8 1.76 8 1.61 8 1.58
9 1.84 9 2.06 9 1.72 9 1.28
10 1.75 10 1.95 10 1.73 10 1.45
11 1.91 11 1.84 11 2.06 11 1.32
12 1.95 12 1.86 12 1.92 12 1.34
13 1.65 13 2.84 13 2.24 13 1.69
14 1.74 14 3.88 14 2.07 14 1.53
15 1.66 15 3.74 15 2.11 15 1.48
16 1.76 16 3.22 16 1.89 16 1.62
17 1.57 17 3.53 17 1.89 17 1.75
18 2.05 18 2.79 18 1.86 18 1.92
19 2.01 19 2.06 19 1.77 19 2.09
20 2.01 20 2.14 20 1.90 20 1.64
21 2.14 21 1.87 21 1.89 21 1.55
Anexo 1. Caudales con regleta, periodo “clase”
CAUDAL 2018 (L/S)
ENERO JUNIO JULIO DICIEMBRE
Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s)
7 4.47 7 1.21 7 1.21 7 1.77
8 4.47 8 0.42 8 0.42 8 1.78
9 3.91 9 0.14 9 0.14 9 1.89
10 3.35 10 1.21 10 1.21 10 1.79
11 3.35 11 1.21 11 1.21 11 1.79
12 2.36 12 0.42 12 0.42 12 1.83
13 2.36 13 0 13 0 13 2.16
14 2.36 14 0.42 14 0.42 14 1.82
15 2.86 15 0.14 15 0.14 15 2.12
16 2.36 16 0.14 16 0.14 16 2.00
17 2.36 17 0 17 0 17 2.03
18 1.93 18 1.21 18 1.21 18 2.09
19 1.50 19 1.21 19 1.21 19 2.30
20 1.50 20 1.21 20 1.21 20 1.89
21 1.15 21 0.42 21 0.42 21 2.01
Anexo 2. Caudales con regleta, periodo “no clase”
CAUDAL 2018 (L/S)
Días/Mes ENERO FEBRERO MARZO ABRIL JUNIO JULIO
Promedio
por día
Lunes 0.97 0.71 3.11 3.28 2.63 1.23
Martes 1.41 1.87 2.82 4.15 4.25 5.21
Miércoles 1.20 1.67 0.71 5.62 1.20 3.01
Jueves 1.38 1.70 6.25 2.51 8.54 4.02
Viernes 2.80 0.88 3.97 4.65 4.95 1.06
Sábado 1.54 0.67 3.97 1.58 5.20 5.04
Domingo 1.99 1.06 18.72
Promedio por semana 1.61 1.22 5.65 3.63 4.46 3.26
Días/Mes JULIO AGOSTO SEPT OCT NOV DIC
Promedio
por día
Lunes 1.35 1.21 1.60 1.67 1.13 1.21
Martes 5.77 0.95 2.18 1.64 1.00 0.81
Miércoles 5.00 0.82 2.64 1.34 0.92 0.00
Jueves 3.91 1.07 1.54 1.88 0.56 0.00
Viernes 4.56 0.00 1.44 1.13 1.00 1.10
Sábado 3.69 1.45 1.57 1.07
Domingo
Promedio por semana 4.05 0.92 1.88 1.54 0.95 0.62
Anexo 3. Caudales con sensor
Anexo 4. Modelación en BioWin – Selector anóxico y metanol en la PTAR
Anexo 5. Modelación en BioWin - Estado actual de la PTAR
Anexo 6. Modelación en BioWin - Datos de entrada
Anexo 7. Modelación en BioWin - Gráficas
Anexo 8. Modelación en BioWin - Gráficas