Modelarea Proceselor de Epurare BIologica [PDF]

Zitiervorschau

Ecoterra, no. 26, 2011 MODELAREA PROCESELOR DE EPURARE BIOLOGICĂ Ruben CRIŞAN, Ioan NAŞCU, Bogdan MUREŞAN, Silviu FOLEA Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, Catedra de Automatică Abstract: Biological cleaning processes modelling. The paper presents two models of wastewaters biological cleaning processes. First of them is a simplified model which includes an aerobe zone and one clarifying tank for sludge. The second model is based on ASM1 (Activated Sludge Models No. 1) made by IWA (International Water Association) and it comprises one process which takes place in two linked basins (one of them is aerobe and the other is anaerobe) and the clarifying tank for sludge. The results are highlighted through simulations. Key words: wastewater, sludge, aeration, model

Introducere Procesele biologice, indiferent că sunt aerobe sau anaerobe, sunt, probabil, cele mai complexe din ştiinta modernă. Aceasta deoarece apar parametri de natură diferită: chimică, fizică, biologică. Pentru modelare se fac consideraţii fizice, chimice şi biologice care apar în ecuaţiile care descriu procesul. Studiile efectuate nu au reuşit să privească problema reactoarelor biologice în toată complexitatea ei. Astfel, toate reacţiile cinetice de prelucrare a materiilor organice analizează procesul numai pe culturi biologice pure, fără a putea privi totalitatea microorganismelor ce apar şi realizează degradarea biologică. De asemenea, în procesul biologic nu se ţine cont de mediul apos în care se desfăşoară reacţiile biochimice. Regimul de curgere, gradul de dezvoltare al turbulenţei din masa de apă, vitezele şi acceleraţiile mediului lichid nu intervin sub nicio formă în ecuaţiile şi cinetica procesului biochimic, deşi acesta este mediul de bază. Modelarea procesului biologic nu poate fi analizată în toată complexitatea sa. Utilizarea modelului propus impune determinarea şi folosirea parametrilor cinetici ai procesului tehnologic care variază pentru fiecare caz concret al apei supusă procesului de epurare [1]. Procesele biotehnologice ce apar în reactoare biologice sunt deosebit de complicate şi ca atare este extrem de dificil a face o predicţie a evoluţiei acestora. Numărul de parametri, de reacţii care intervin, varietatea speciilor de bacterii este foarte mare şi complică foarte mult problema. Din acest motiv o descriere precisă a acestor sisteme complexe este aproape imposibilă. Ca urmare se apelează la modelarea unor procese simple. Modelele procesului biologic de tip predictiv sau adaptiv sunt potrivite pentru controlul automat al procesului [1]. Ele se elaborează pe baza compoziţiei, concentraţiei şi activităţii biologice a populaţiei bacteriene. Modelele de acest tip sunt relativ simple, robuste, răspund rapid la variaţiile încărcării organice şi ale parametrilor hidraulici. În modelarea proceselor biologice este foarte important să se descrie compoziţia apei uzate. Fiind imposibil să se ia în considerare toţi compuşii detectabili, aceştia sunt grupaţi în funcţie de caracteristicile lor. În general, în modelarea epurării biologice se disting trei grupe: bacterii, materie organică şi compuşi ai azotului. Lucrarea prezintă două modele ale procesului de epurare biologică a apelor uzate. Primul dintre ele este un model simplificat al procesului. Al doilea model prezentat este bazat pe ASM1 (Activated Sludge Models No. 1) elaborat de IWA (International Water Association) şi cuprinde un proces ce se desfăşoară în două bazine înseriate, unul anaerob şi unul aerob. Rezultatele obţinute în urma modelării sunt evidenţiate prin simulări. Descrierea procesului Se consideră procesul convenţional de epurare biologică cu nămol activ şi recircularea acestuia prezentat în figura 1. Pe această instalaţie se au în vedere mărimile ce caracterizează

175

Ecoterra, no. 26, 2011 influentul şi respectiv efluentul, precum şi cele care iau în considerare procesele ce apar în reactorul biologic.

Fig. 1. Schema pentru modelarea procesului biologic de epurare într-o instalaţie clasică Sistemele biologice cu recircularea nămolului activ pot creşte concentraţia de microorganisme şi pot genera alternative adiţionale. Decantorul secundar - unitatea de sedimentare din sistem - are un rol deosebit de important deoarece cantitatea de solide recirculată şi calitatea efluentului depind de eficienţa separării [10]. În raport cu procedeul fără recirculare acest sistem oferă o mai mare flexibilitate şi adaptabilitate a culturii microbiene la condiţiile de lucru cu substratul organic. Bazinul de aerare cu nămol activ este un reactor biologic paralelipipedic în care apare un curent longitudinal - curgere de tip piston. Apa uzată, amestecată cu nămolul activ, parcurge bazinul de aerare de la admisie la evacuare; regimul hidraulic este identic cu cel teoretic. Reactorul biologic are o lungime mare şi o lăţime mică ceea ce face ca dispersia longitudinală să fie minimă. Ipotezele de bază pentru modelare sunt: - amestecarea completă a celor trei faze apă-aer-nămol activ; - procesul de degradare biologică se realizează integral în bazinul de aerare; - regim permanent hidraulic şi staţionar chimic. Nămolul activ este recirculat din decantorul secundar cu debitul QR şi are o concentraţie în biomasă Sd şi de substrat L. În zona de admisie a bazinului de aerare vine în contact cu influentul caracterizat prin concentraţiile SI, LI; rezultă amestecul polifazic cu debitul QT = QI + QR, o concentraţie în biomasă S0 şi de substrat L0. Aceste concentraţii rezultă din ecuaţiile de bilanţ masic: - pentru biomasă: QTS0 = QISI + QRSd; - pentru substrat QTL0 = QILI + QRL. În regimul permanent hidraulic debitul QT se va regăsi la ieşirea din bazinul de aerare fiind caracterizat prin concentraţia în biomasă S  S0 şi de substrat L  L0 ; aceste inegalităţi sunt valabile dacă procesul biologic este amorsat şi corect exploatat. Decantorul secundar, care urmează bazinului de aerare, permite separarea nămolului cu debitul QT, cu   1, la concentraţia Sd şi a apei purificate, care se regăseşte ca efluent la un debit (1-)QT cu concentraţiile Se şi respectiv Le = L. În ipoteza în care în decantorul secundar nu apar procese biologice, concentraţia substratului în nămolul evacuat din decantor şi în cel al efluentului, va fi aceeaşi Le = L. Dacă decantorul secundar a fost corect dimensionat şi în situaţia în care instalaţia de epurare biologică este exploatată raţional, atunci concentraţia Se este foarte mică, practic încărcarea se referă la microorganisme izolate care nu pot fi reţinute prin sedimentare. Funcţionarea corectă a decantorului secundar este o condiţie esenţială pentru exploatarea optimă a 176

Ecoterra, no. 26, 2011 instalaţiei de epurare biologică; pentru buna separare a nămolului activ este deosebit de importantă vârsta nămolului care afectează proprietăţile de sedimentare. Un anumit raport ,  = 0,25…0,40 din debitul de nămol reţinut în decantor este recirculat. Aşadar, debitul de nămol recirculat va fi QR = QT, (cu  maximum de 0,5 pentru recirculare de 100%), iar debitul de nămol în exces care se îndepărtează din instalaţie la gospodăria de nămol va fi Qn ex = (1-)QT. Concentraţiile din nămolul recirculat sunt cele din decantorul secundar Sd, L. Modelul simplificat al procesului de epurare biologică Figura 2 prezintă reprezentarea schematică a părţii biologice a proceseului de tratare a apei uzate fară bazin anoxic. Procesul este constituit în principal din două bazine înseriate, un bazin de aerare şi un decantor. În bazinul de aerare bacteriile şi alte tipuri de microorganisme vin în contact cu materia organică din apă, consumând astfel substanţa organică. Decantorul este un bazin de sedimentare gravitaţională unde nămolul este separat de apa purificată. O parte a nămolului decantat este recirculat către bazinul de aerare astfel încât conţinutul de microorganisme din reactor este menţinut la un nivel care să permită desfăşurarea în condiţii optime a reacţiilor bio-chimice. Nămolul în exces este îndepărtat din sistem. Modelul este bazat pe următoarele presupuneri [2, 7]: conţinutul bazinului de aerare este considerat a fi perfect amestecat; în decantor nu au lor bioreacţii, iar nămolul este singura componentă recirculată spre bazinul de aerare; concentraţiile de oxigen şi substrat sunt neglijate în fluxul recirculat; debitul de ieşire din bazinul de aerare este egal cu suma dintre debitul de ieşire al decantorului şi debitul nămolului recirculat. Influent Sin, DO,D

Biorecator aerat S, X, DO

Nămol recirculat

X, DO, S, (1+r)D

Decantor Xr

Efluent S, (1-β)D

Nămol în exces

Xr, r·D Fig. 2. Schema simplificată al procesului

Xr, β·D

În aceste condiţii modelul procesului este dat de urmatoarele ecuaţii diferenţiale neliniare ale bilanţului masic la nivelul bazinului de aerare şi al decantorului [2, 3, 7]:

în care: X(t) - biomasa; S(t) - substrat; DO(t) - oxigen dizolvat; - cantitatea maximă de oxigen dizolvat; (t) - biomasa recirculată; D(t) - viteza de diluţie (raportul dintre debitul influentului şi volumul bazinul de aerare); - concentraţiile de oxigen dizolvat şi de substrat din masa influentului; Y - coeficient de producţie a biomasei (raportul dintre masa de celule formate şi masa de substrat consumat); α - viteza de transfer a oxigenului; W - viteza de aerare; constanta modelului; r - raportul dintre debitul recirculat şi debitul de influent; β - raportul dintre debitul evacuat şi debitul de influent.

177

Ecoterra, no. 26, 2011 Viteza de creştere a biomasei µ este o funcţie complexă care depinde de factori fizici, chimici şi biologici. Multe legi analitice au fost sugerate pentru modelarea acestui parametru. Cea mai populară este legea Monod, dar în acest caz se presupune că µ depinde de concentraţiile de substrat, concentraţiile de oxigen dizolvat şi câţiva parametri cinetici (modelul Olsson) [1]:

unde: reprezintă valoarea maximă a vitezei specifice de creştere; - constanta de legătură care exprimă dependenţa nivelului de degradare faţa de concentraţia de poluant S; - constanta de saturare. Rezultatele simulărilor sunt obţinute prin folosirea diagramei Simulink a procesului neliniar din figura 3 şi a următoarelor valori pentru parametrii şi intrările procesului: Y = 0.65; β = 0.2; α = 0.018; KDO = 2 [mg/l]; K0 = 0.5; µmax= 0.2 [h-1]; kS = 60 [mg/l]; DOmax =10 [mg/l]; r = 0.8 respectiv DOin = 0.5 [mg/l]; Sin = 200 [mg/l]. Valorile de regim staţionar ale procesului se obţin prin egalarea cu zero a ecuaţiilor diferienţiale ale modelului:

Prin rezolvarea acestor ecuaţii rezultă: Xst=177.6903 [mg/l]; Sst=56.6575 [mg/l]; DOst=5.6141 [mg/l]; Xrst=355.3806 [mg/l].

Fig. 3. Schema Simulink a procesului neliniar 178

Ecoterra, no. 26, 2011 În figurile 4, 5, 6 şi 7 se prezintă ieşirile modelului: biomasa, substratul, oxigenul dizolvat şi nămolul recirculat. 6.6

60

6.5

55

6.4 50 6.3 45 S [mg/l]

DO [mg/l]

6.2 6.1 6

40 35

5.9 30 5.8 25

5.7 5.6

0

100

200

300

400

500 600 Timp [s]

700

800

900

20

1000

0

100

270

540

260

520

250

500

240

480

230

460

220

420

200

400

190

380

180

360

0

100

200

300

400

500 600 Timp [s]

700

800

Fig. 6. Evoluţia biomasei

900

400

500 600 Timp [s]

700

800

900

1000

440

210

170

300

Fig. 5. Evoluţia substratului

Xr [mg/l]

X [mg/l]

Fig. 4. Evoluţia oxigenului dizolvat

200

1000

340

0

100

200

300

400

500 600 Timp [s]

700

800

900

1000

Fig. 7. Evoluţia nămolului recirculat

Model al procesului de epurare bazat pe ASM1 În literatura de specialitate [4] sunt prezentate patru modele ale procesului de tratare a apelor uzate folosind nămol activ elaborate de-a lungul timpului de IWA (International Water Association): Activated Sludge Model No. 1 (ASM1), Activated Sludge Model No. 2 (ASM2), Activated Sludge Model No. 2d (ASM2d), Activated Sludge Model No. 3 (ASM3). ASM1 încorporează procesele de oxidare a carbonului, nitrificare şi denitrificare. Acesta permite modelarea procesului de îndepărtare biologică a azotului din aza uzată. ASM2 este o extensie a ASM1. ASM2 este mai complex şi include mai multe componente care sunt necesare pentru modelarea procesului de epurare cu nămol activ. Cea mai semnificativă modificare de la ASM1 la ASM2 este faptul că biomasa are o structură internă de celule, şi deci concentraţia ei nu poate fi simplificat descrisă cu parametrii distribuiţi. Aceasta este o condiţie necesară pentru includerea îndepărtării biologice a fosforului în model. ASM2d reprezintă o mică extensie a ASM2. Include două procese suplimentare care se referă la denitrificarea Organismelor Acumulatoare de Fosfor (Phosphorus Accumulating Organisms - PAOs). ASM3 a fost conceput pentru a fi nucleul a numeroase alte modele. Acesta este un model mai general care poate fi utilizat în activitatea de simulare. În cele ce urmează va fi prezentat în detaliu modelul ASM1 sub formă matriceală (tabelul 1) şi ecuaţiile de bilanţ masic ale unui model al procesului elaborate pe baza lui ASM1.

179

Ecoterra, no. 26, 2011 Tabelul 1 Cinetica şi stoichiometria procesului pentru oxidarea carbonului, nitrificare şi denitrificare Componenta →

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

Rapoartele de proces,

[ML-3T-1]

1

heterotrofelor Creşterea anoxică a

2

1

heterotrofelor Creşterea aerobă a

3

1

autotrofelor ‘Decăderea’

4

-1

heterotrofelor ‘Decăderea’ autotrofelor

-1

Amonificarea azotului

6

7

1

Creşterea anaerobiă a

1

5

i

Proces ↓

j

-1

organic solubil ‘Hidroliza’ organicelor incluse

1

Hidroliza’ azotului

8

1

organic inclus

-1

Rapoartele de conversie

180

Parametrii cinetici: Creşterea şi decăderea heterotrofelor:

Creşterea şi decăderea autotrofelor: Factor de corecţie pentru creşterea anoxică a Alcalinitate – Unităti molare

Azot organic biodegradabil în suspensie [M(N)L-3]

Azot organic biodegradabil solubil [M(N)L-3]

NH4+ + NH3 azot [M(N)L-3]

i nitrit [M(N)L-3]

Azot de nitrat

Oxigen [M(COD)L-3]

produse de la biomasă:

[M(COD)L-3]

Masa N/ Masa COD în

Produse în suspensie apărute datorită mortalită ii biomasei

suspensie:

Biomasă autotrofică activă [M(COD)L-3]

biomasei de produse în

Biomasă heterotrofică activă [M(COD)L-3]

Fracţie din producerea

Substrat încet biodegradabil [M(COD)L-3]

Producerea autotrofelor:

Substrat biodegradabil [M(COD)L-3]

Producerea heterotrofelor:

Materie organică solubilă inertă [M(COD)L-3]

Parametrii stoichiometrici:

Materie organică inertă în suspensie [M(COD)L-3]

observate [ML-3T-1]

heterotrofelor: Amonificarea: Hidroliza: Factor de corecţie pentru hidroliza anoxică:

Ecoterra, no. 26, 2011 Modelul procesului biologic este prezentat în figura 8. Anaerob

Aerob

Decantor qe

q

q

V Qaer

qr

Fig. 8. Schema procesului de epurare biologică Din cele 13 ecuaţii ale modelului ASM1 s-au considerat 9 ecuaţii prin decuplarea a 4 ecuaţii (materie organică inertă solubilă, materie organică inertă în suspensie, produse în suspensie apărute datorită mortalităţii biomasei, alcalinitate), ceea ce nu afectează dinamica sistemului [5, 6, 8, 9]. Ecuaţiile modelului sunt prezentate în cele ce urmează: Substrat biodegradabil:

Substrat încet biodegradabil:

Biomasă heterotrofă activă:

Biomasă autotrofă activă:

181

Ecoterra, no. 26, 2011 Oxigen:

Nitraţi şi nitriţi:

NH4+ + NH3 azot:

Azot organic biodegradabil solubil:

Azot organic biodegradabil în suspensie:

Valorile paramerilor modelului sunt: SS,in=200 [mg/l]; SO,in=2 [mg/l]; SO,max=10 [mg/l]; SNO,in=1 [mg/l]; SNH,in=15 [mg/l]; SND,in=9 [mg/l]; KS=20 [g COD m-3]; KO,H=0.2 [g O2 m-3]; KO,A=0.4 [g O2 m-3]; KNO=0.5 [g NO3-N m-3]; KNH=1 [g NH3-N m-3]; XS,in=100 [mg/l]; XND,in=0 [mg/l]; XB,H,in=0 [mg/l]; XB,A,in=0 [mg/l]; YH=0.67 [g celule COD formate (g N oxidate)-1]; YA=0.24 [g celule COD formate (g N oxidate)-1]; µmax,H= 6 [zi-1]; µmax,A=0.8 [zi-1]; ηg=0.8;ηh=0.4; bH=0.62 [zi-1];bA=0.05 [zi-1]; kH=3.0 [g COD încet biodegradabil (g celule COD · zi)-1]; ka=0.08 [m3 · COD (g · zi)-1]; 182

Ecoterra, no. 26, 2011 KX=0.03 [g COD încet biodegradabil (g celule COD)-1]; iXB=0.086 [g N (g COD)-1 în biomasă]; iXP=0.06 [g N (g COD)-1 în masa endogenă]; fP=0.08; KL,A=4; b=0; În figura 9 se prezintă o parte dintr-o schemă Simulink realizată pentru implementarea ecuaţiilor modelului.

Fig. 9. Schema Simulink pentru implementarea modelului Rezultatele obţinute în urma simulărilor modelului implementat sunt prezentate în figurile următoare (fig. 10-17). Se poate observa din aceste figuri o dependenţă între creşterea nivelului de ozigen dizolvat în bazinul de aerare cu creşterea cantităţii de bionasă şi căderea valorii substratului şi azotului. 4.5

16 15

4

14 13 S nh [mg/l]

S nd [mg/l]

3.5

3

12 11 10 9

2.5

8 2

0

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

10

Fig. 10. Azot organic biodegradabil solubil

7

0

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

10

Fig. 11. NH4+ + NH3 azot

183

Ecoterra, no. 26, 2011 0.6

8

0.55

7

0.5 6 0.45 5 S o [mg/l]

S no [mg/l]

0.4 0.35 0.3

4 3

0.25 2 0.2 1

0.15 0.1

0

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

0

10

0

1

2

Fig. 12. Nitraţi şi nitriţi

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

10

8

9

10

Fig. 13. Oxigen

160

55 50

140 45 40 35

100

Xs [mg/l]

S s [mg/l]

120

80

30 25 20

60

15 40 10 20

0

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

5

10

0

Fig. 14. Substrat biodegradabil

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

Fig. 15. Substrat lent biodegradabil

120

0.4

110 100

0.35

90 0.3 Xnd [mg/l]

Xbh [mg/l]

80 70 60

0.25

50 40

0.2

30 20

0

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

Fig. 16. Biomasă heterotrofică activă

10

0

1

2

3

4

5 Timp [s]

6

7

8

9

10

Fig. 17. Azot organic biodegradabil în sus pensie

Concluzii Pentru modelarea procesului de epurare biologică se fac consideraţii de natură fizică, chimică şi biologică ce apar în ecuaţiile care descriu procesul. Numărul de parametrii, de reacţii care intervin, varietatea speciilor de bacterii este foarte mare şi complică foarte mult problema. Din acest motiv o descriere precisă a acestor sisteme complexe este aproape imposibilă. Ca urmare se apelează la modelarea unor procese simple. Scopul modelării proceselor de epurare este acela de ajunge la adoptarea unui model al procesului biologic care să surprindă cât mai bine dinamica acestuia. Însă trebuie ţinut cont de faptul că este necesar să se facă un echilibru între complexitatea modelului obţinut şi modul în care acesta reuşeşte să surprindă dinamica procesului. Deosebirea între cele două modele prezentate în 184

Ecoterra, no. 26, 2011 lucrare este aceea că primul dintre ele, deşi este un model mai simplu, nu conţine partea de eliminare a azotului din apa uzată. Acest lucru se realizează în cel de-al doilea model, care dispune de o zonă anoxică ce permite desfăşurarea reacţiilor de nitrificare-denitrificare. Adoptarea unuia dintre modele depinde de cerinţele unei anumite aplicaţii. Bibliografie 1. Robescu Diana, Verestoy A., Lanyi S., Robescu D. - Modelarea şi simularea proceselor de epurare, Editura Tehnică, Bucureşti, 2004 2. Nejjari F., Dahhou B., Benhammou A., Roux G. - Non-linear multivariable adaptive control of an activated sludge wastewater treatment process, International Journal Of Adaptive Control And Signal Processing, 347-365, 1999 3. Vlad G., Crişan R., Mureşan B., Naşcu I., Dărab C. - Development and application of a predictive adaptive controller to a wastewater treatment process, 2010 IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR 2010) Theta 17th edition, ISBN 978-1-4244-6722-8, Cluj-Napoca, 2010 4. Mogens Henze, Willi Gujer, Takashi Mino, Mark van Loosdrecht - Activated sludge models ASM1, ASM2, ASM2d, ASM3, ISBN-13 978-1900222242, ISBN-10 1900222248, IWA Publishing, 2000 5. Nelson M. I., Sidhu H. S. - Analysis of the activated sludge model (number 1), Applied Mathematics Letters, 22(5):629-635, 2009 6. Seong-Hoon Yoon, Sangho Lee - Critical operational parameters for zero sludge production in biological wastewater treatment processes combined with sludge disintegration, Water Research, 39(15):3738-3754, 2005 7. Caraman S., Sbarciog M., Barbu M. - Predictive control of a wastewater treatment process, International Journal of Computers, Communications & Control, 2(2):132-142, 2007 8. Jeppsson U. - Modelling aspects of wastewater treatment processes, Lund Institute of Technology, Dept. of Industrial Electrical Eng. and Automation, ISBN 91-88934-00-4; CODEN:LUTEDX/(TEIE-1010)/1-444/(1996) 9. Wenhao Shen, Xiaoquan Chen, Pons M. N., Corriou J. P. - Model predictive control for wastewater treatment process with feedforward compensation, Chemical Engineering Journal, 155(1-2):161-174, 2009 10. Yearachmiel Argaman - A steady-state model for the single sludge activated sludge system - I. Model description, Water Research, 29(1):137-145, 1995 Date de contact Ruben CRIŞAN, Ioan NAŞCU, Bogdan MUREŞAN, Silviu FOLEA: Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca, Catedra de Automatică, e-mail: [email protected], [email protected], [email protected], respectiv, [email protected]

185

Ecoterra, no. 26, 2011

186