| Summary: | Las plantas industriales tienen la responsabilidad de mantener una convivencia armoniosa
con el medio ambiente con el que interactúan a través de los recursos que usan y de los
residuos que vierten. En una planta de celulosa la mayor cantidad de residuos son líquidos,
por lo que, para cuidar el ambiente en que se encuentran, deben realizar esfuerzos para
optimizar la operación de su planta de tratamiento de RILES.
El presente trabajo desarrolla una herramienta para estos propósitos: un modelo
predictivo para el tratamiento biológico de RILES. Una representación del proceso útil para
adquirir conocimientos sobre los principios del proceso y para optimizar su operación.
El modelo propuesto está basado en el Modelo de Lodos Activados número 1, (ASM1
por sus siglas en inglés), incluyendo expresiones para lidiar con la remoción de ion clorato,
un contaminante de gran presencia en un proceso de celulosa con blanqueo ECF (libre de
cloro elemental), donde ClO2 es el agente de blanqueo.
Se propuso una metodología para la caracterización del flujo de entrada. Además,
se determinaron los parámetros y condiciones iniciales del modelo usando antecedentes
bibliográficos, experimentos a escala de laboratorio y optimización matemática. Se diseñó
un montaje experimental para el trabajo de laboratorio, el cual tiene un gran potencial de
aplicación para futuras estimaciones de parámetros o estudios relacionados.
Se implementó una plataforma de simulación, simple y eficiente, basada en GNU
Octave en combinación con código compilado escrito en C++. La eficiencia de la plataforma
fue comprobado comparando con otras alternativas de implementación. La inclusión de
código compilado en C++ disminuyó el tiempo de ejecución de 239 a 11 segundos, es decir,
una reducciíon en un factor superior a 20.
Se obtuvieron las concentraciones de cada variable a lo largo del sistema de reacción.
A partir de ellas es posible hacer una lectura de los principios de operación del sistema,
sin embargo, resulta necesario comprobar su fidelidad realizando una caracterización de
los RILES en cada reactor.
La capacidad de predicción del modelo fue determinada considerando datos históricos
de entrada y salida del tratamiento biológico. Se logró predecir la salida de la DQO con una
eficiencia superior al 93%. A su vez, las predicciónes de los SST y el ion clorato arrojaron
valores en el orden de magnitud de los valores referenciales. En el caso de las predicciones
de las variables nitrogenadas los resultados fueron menos precisos, por lo que se requiere
mayor información sobre el comportamiento de estas variables a lo largo del sistema de
reacción para poder ajustar los parámetros necesarios para describir adecuadamente estas
variables.
Finalmente, se logró desarrollar un modelo matemático para el tratamiento biológico
de RILES. Con el grado de desarrollo alcanzado, constituye una herramienta aplicable para
la optimización del proceso.
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