Futu

rEn

viro

| E

ner

o-F

ebre

ro J

anu

ary-

Feb

ruar

y 20

17

www.futurenviro.es 83

Ges

tió

n y

tra

tam

ien

to d

e ag

ua

| Wat

er m

anag

emen

t an

d t

reat

men

t

La planta depuradora está diseñada y dimensionada para tratar la carga que recibe en la actualidad, por lo que un estudio mediante un simulador de operación puede determinar el origen del pro-blema. Se ha generado un modelo matemático de la EDAR, siendo calibrado con datos experimentales y validado con más datos ana-líticos gracias a una campaña experimental intensa. Con el modelo generado de la EDAR, ha sido posible reproducir diferentes estrate-gias de operación que logran la calidad exigida en el efluente de un máximo de 10 mg/L de nitrógeno total. Los costes relacionados a los diferentes elementos y requerimientos del proceso han permiti-do, además, estimar costes de operación a cada uno de los escena-rios y encontrar por tanto la solución de garantía del vertido con el mínimo coste asociado, es decir, la estrategia óptima de operación.

Introducción

La eutrofización es un proceso biológico que se produce de mane-ra natural en el medio y que se puede definir como el incremento progresivo de productores primarios (cianobacterias y algas prin-cipalmente) debido a alteraciones en los factores que limitan su crecimiento: temperatura, luz y nutrientes. El vertido del agua re-sidual en ecosistemas acuáticos con alto contenido en nutrientes, principalmente nitrógeno en forma de nitrato, nitrito o amonio y fósforo, en forma de ortofosfato, provoca una aceleración de este proceso, originando una serie de cambios perjudiciales en los cau-ces receptores.

La EDAR objeto de estudio presenta en el momento del inicio de la experiencia piloto bajos rendimientos de eliminación del nitrógeno, a pesar de las numerosas estrategias de operación adoptadas en el pasado. Por ello, el objetivo principal del estudio que se presenta fue el modelado y la simulación de una EDAR urbana con aportes puntuales de vertidos industriales, como herramienta de soporte para establecer las principales líneas de actuación que optimizan el proceso de eliminación del nitrógeno. Para alcanzar dicho objetivo fueron propuestas distintas fases, desarrolladas durante los diecio-cho meses de duración de la experiencia piloto. Los resultados han permitido determinar las estrategias necesarias para obtener una concentración del nitrógeno total del efluente inferior a 10 mg/L, garantizando unos costes de explotación mínimos.

Materiales y métodos

Descripción de la instalación

La EDAR dispone de un proceso biológico convencional de carga media (proceso Ludzack-Ettinger modificado) con dos sistemas de tratamiento secundario en paralelo (1+2 y 3+4), cada uno de ellos formados por dos líneas que tratan aguas residuales urbanas con cierto aporte de vertido industrial. Ambos sistemas operan de for-ma independiente con un caudal medio registrado en el año 2013 de 5.048 m3/día en las líneas (1+2) y de 7.523 m3/día en las líneas (3+4). La población total servida es de 178.080 habitantes equiva-lentes. El volumen total del reactor de las dos líneas originales (1+2) es de 5.026 m3 (20,1 % de zona anóxica), mientras que el correspon-

The WWTP is designed and sized to treat the load currently received and, therefore, the study, which implements an operating simulator, is capable of determining the origin of the problem. A mathematical model of the WWTP was generated and this model was calibrated with experimental data and validated with further analytical data following an intensive period of experimentation. With the WWTP model generated, it was possible to reproduce different operating strategies that enabled the required effluent quality of a maximum of 10 mg/L of total nitrogen to be achieved. The costs associated with the different process elements and requirements also enabled operating costs to be estimated for each of the scenarios, thereby enabling the lowest cost solution (i.e., the optimum operating strategy) to be identified.

Introduction

Eutrophication is a biological process that occurs naturally in the environment. It can be defined as the progressive increase of primary producers (mainly cyanobacteria and algae) due to alterations in the factors that limit their growth: temperature, light and nutrients. Discharging wastewater with a high nutrient concentration (mainly nitrogen in the form of nitrate, nitrite or ammonia and phosphorus) in the form of orthophosphate, causes an acceleration of this process, thus giving rise to a number of harmful changes in the receiving waters.

At the beginning of the pilot experiment, the WWTP analysed in this study presented low nitrogen removal efficiency, despite the implementation of numerous operating strategies to overcome this problem in the past. Therefore, the main goal of the study was the modelling and simulation of an urban WWTP, which occasionally treats industrial wastewater, as a support tool in order to establish the main lines of action required to optimise the nitrogen removal process. A number of different stages were proposed to achieve this objective and these stages were undertaken over the 18-month duration of the pilot experiment. The results have enabled the identification of the strategies required to obtain a total nitrogen content in the effluent of less than 10 mg/L, whilst achieving the lowest possible operating costs.

Materials and methods

Description of the facility

The WWTP implements a conventional medium organic loading biological process (modified Ludzack-Ettinger process) with two secondary treatment systems in parallel (1+2 and 3+4). Each of these is made up of two lines that treat urban wastewater along with a certain volume of industrial effluent. The two systems operate independently with an average flow, recorded in 2013, of 5,048 m3/day in lines (1+2) and 7,523 m3/day in lines (3+4). The plant serves a total population equivalent of 178,080. The total volume of the reactor of the two original lines (1+2) is 5,026 m3 (20.1 % anoxic zone), while the reactor volume of the lines introduced in the 2008 extension (3+4) is 10,198 m3 (28.5 % anoxic zone).

EXPERIENCIA PILOTO DE SIMULACIÓN PARA LA MEJORA DEL RENDIMIENTO DE ELIMINACIÓN DEL NITRÓGENO EN EDAR El presente artículo analiza el estudio de modelado y simu-lación del proceso biológico de una estación depuradora de aguas residuales (EDAR) con una problemática persistente de incumplimiento del nitrógeno total en el efluente, con valo-res medios habituales en torno a los 25 mg/L.

PILOT SIMULATION EXPERIMENT TO IMPROVE NITROGEN REMOVAL EFFICIENCY AT A WWTP This article outlines a modelling and simulation study of the biological treatment process at a wastewater treatment plant (WWTP) with a persistent problem of non-compliance with total nitrogen concentration in the effluent, with typical average values of around 25 mg/L.

Ges

tió

n y

tra

tam

ien

to d

e ag

ua

| Wat

er m

anag

emen

t an

d t

reat

men

t

FuturEnviro | Enero-Febrero January-February 2017

ww

w.fu

ture

nvi

ro.e

s

84

diente a las ampliadas en el 2008 (3+4) es de 10.198 m3 (28,5 % de zona anóxica).

La línea de fangos se encuentra compuesta de un espesador por gravedad para los fangos primarios y de un espesador por flotación para los fangos secundarios. Además, dispone de digestión anaero-bia, depósito tampón y sistema de deshidratación de fangos digeri-dos mediante centrífugas.

Fases del estudio de simulación

Fase I. Diseño del estudio, recopilación de la información existente

Las variables fisicoquímicas analizadas en el afluente, licor mezcla y efluente, con una periodicidad de recogida y análisis de mues-tras de cinco veces a la semana durante dos meses, fueron las si-guientes:

• En afluente y efluente: sólidos en suspensión totales (SST), de-manda química de oxígeno (DQO), demanda química de oxíge-no soluble (DQOS), demanda biológica de oxígeno a los cinco días (DBOS), nitrógeno total (NT), nitrógeno amoniacal (N-NH4

+), nitró-geno nítrico (N-NO3

-), nitrógeno total kjeldahl (NTK), pH y conduc-tividad.

• En licor mezcla: SST, sólidos en suspensión volátiles (SSV) y tem-peratura (Tª).

Por otro lado, se realiza una caracterización exhaustiva del caudal afluente para obtener el perfil diario de la DQO y N-NH4+, ensa-yos de biodegradabilidad y de caracterización específica. Además, para determinar el rendimiento de los espesadores de la línea de fangos, así como el balance de materia, se realizan los siguientes ensayos:

• En el espesador por gravedad y por flotación un único ensayo pun-tal de los siguientes parámetros: SST y SSV en la entrada, materia seca total (MST) y materia seca volátil (MSV) en la purga y SST en el clarificado.

Todas las variables fisicoquímicas se determinaron mediante pro-cedimientos normalizados (APHA, 2005). La fracción soluble se ob-tuvo a través de un filtro de 0,45 μm (Grady, 1989).

En base a la revisión de la totalidad de las analíticas disponibles durante el periodo 2011-2012, registros de temperaturas y estrate-gias de explotación llevadas a cabo, se decide adoptar el periodo de tiempo correspondiente a julio, agosto y septiembre de 2012 como el más adecuado para la primera simulación estacionaria que per-mita realizar una primera calibración del modelo.

A partir del plan de análisis propuesto, así como de la informa-ción disponible hasta el momento de la EDAR, se genera el mo-delo de la planta a partir del software WEST (World-wide Engine for Simulation, Training and Automation), versión 2014 de la firma comercial DHI, implementando la totalidad de los elementos que componen la línea de tratamiento de aguas y fangos producidos, así como sus posibles recirculaciones y controladores de caudales y aireación.

Fase II. Generación del modelo matemático integral de la EDAR

Se ha utilizado el modelo matemático de fangos activados ASM1 (Activated Sludge Model 1) (Henze et al., 2000) adecuado para los objetivos de este estudio, ya que contiene las principales transfor-maciones de eliminación del nitrógeno y además permite conec-tarse al modelo de digestión ADM1 (Anaerobic Digestion Model 1) (Batstone et al., 2002). De esta forma, es posible generar un modelo integral de EDAR y reproducir el efecto de los retornos a cabecera de

The sludge line is composed of a gravity thickener for primary sludge and a floatation thickener for secondary sludge. It also includes anaerobic digestion, a buffer tank and a digested sludge dewatering system that implements centrifuges.

Simulation study stages

Stage I. Design of study, collection of existing information

The physicochemical variables analysed in the influent, mixed liquor and effluent (samples were collected and analysed five days a week over two months) were as follows:

• In the influent and effluent: total suspended solids(TSS), chemical oxygen demand (COD), soluble chemical oxygen demand (CODS), 5-day biological oxygen demand (BODS), total nitrogen (TN), ammoniacal nitrogen (N-NH4

+), nitric nitrogen (N-NO3-), total kjeldahl nitorgen (TKN), pH and conductivity.

• In the mixed liquor: TSS, volatile suspended solids (VSS) and temperature (T).

Moreover, an exhaustive characterisation of the inflow was carried out to obtain the daily COD and N-NH4+ profile, and biodegradability tests and specific characterisation tests were undertaken. In addition, the following tests were carried out to determine the efficiency of the thickeners in the sludge line and the material balance:

• In the gravity thickener and the floatation thickener: a single support test of the following parameters: TSS and VSS at the inlet, total dry matter (TDM) and volatile dry matter (VDM) of the drained sludge and TSS of the clarified wastewater.

All physicochemical variables were determined by means of standardised procedures (APHA, 2005). The soluble fraction was obtained by means of a filter of 0.45 μm (Grady, 1989).

Based on a review of all available analytical data, recorded temperatures and operating strategies for the period 2011-2012, it was decided that the period of July, August and September of 2012 was the most suitable for the first stationary simulation, which would enable an initial calibration of the model.

Based on the analysis plan proposed and the information available on the WWTP up to that time, a model of the plant was generated using the 2014 version of the WEST (World-wide Engine for Simulation, Training and Automation) software, developed by DHI. All the elements making up the line for the treatment of water and sludge, as well as possible recirculation systems, and flow and aeration controllers were used to generate this model.

Stage II. Generation of the global mathematical model of the WWTP

Because it contains the main nitrogen removal transformations and it also enables connection with the ADM1 (Anaerobic Digestion Model 1) model (Batstone et al., 2002), the ASM1 (Activated Sludge Model 1) (Henze et al., 2000) model was used and adapted to the objectives of this study. In this way, it was possible to generate an overall WWTP model and reproduce the effect of return flows to the plant headworks, which is of vital importance in terms of studying nitrogen removal in a global manner.

Stage III. Calibration and validation of the model

a) Specific characterisation tests

Between April 1 and June 14 of 2013, three types of analyses and tests were carried out to characterise the wastewater in

planta, fundamentales para estudiar la eliminación del nitrógeno de una forma global.

Fase III. Calibración y validación del modelo

a) Ensayos de caracterización específica

Durante el periodo del 1 de abril al 14 de junio de 2013 se realizaron tres tipos de analíticas y ensayos para caracterizar el agua residual de forma más detallada: (1) analíticas de parámetros contaminan-tes que pudieran inhibir el rendimiento del proceso biológico (me-tales, compuestos inorgánicos, etc.), (2) ensayos de biodegradabi-lidad para determinar la velocidad de degradación y la fracción inerte del afluente, y (3) ensayo del proceso de desnitrificación, determinando la tasa de consumo de nitrato (NUR, nitrate uptake rate) enfocado a tratar de orientar el valor de hg (factor de reduc-ción de crecimiento de las bacterias heterótrofas en condiciones anóxicas), así como ensayos respirométricos de nitrificación a par-tir de la tasa de consumo de oxígeno (OUR, oxygen uptake rate) para determinar el valor de la tasa de consumo de amonio (AUR, ammonia uptake rate).

b) Calibración del modelo en base a los resultados experimentales y de simulación

A partir de las analíticas recopiladas durante el periodo de análisis intensivo se realizó una calibración estacionaria con los datos del periodo 1 (del 01/04/2013 al 31/05/2013), determinando las siguien-tes fracciones de la DQO y del nitrógeno:

• DQO: SI (soluble inerte), SS (soluble biodegradable), XI (particu-lada inerte), XBH (biomasa heterótrofa) y XS (particulada biode-gradable).

• Nitrógeno: i(NSI), i(NSS), i(NXI), i(NXBH), i(NXS), siendo todas ellas frac-ciones del nitrógeno asociadas a las correspondientes fracciones de la DQO.

c) Criterios para la determinación de los márgenes de error

Para poder evaluar el grado de ajuste entre los valores simulados y experimentales, de forma que se adopte un margen de error lí-mite aceptable como para dar por válida la coherencia entre am-bos, se ha desarrollado una doble metodología para cada uno de los parámetros evaluados (SSLM, N-NH4+, N-NO3-,NT y DQO), que consiste en:

• Estudio de la dispersión existente en los propios valores experi-mentales, determinados por duplicado en dos laboratorios dis-tintos, y valoración del grado de ajuste. Se compara el grado de dispersión entre los valores experimentales y simulados, y se com-prueba si dicha dispersión es menor que la experimental.

• Atendiendo a recomendaciones de la bibliografía especializada de la IWA (International Water Association) (Rieger et al., 2012), don-de se proponen márgenes de error aceptables para la validación del proceso de calibrado.

d) Verificación y validación

Se realizaron dos simulaciones dinámicas con los datos analíticos y de operación recopilados durante el periodo de toma de datos intensivo: periodo 1 (del 01/04/2013 al 31/05/2013) y periodo 2 (del 01/06/2013 al 14/06/2013).

Fase IV. Optimización de la operación

Una vez calibrado y validado el modelo se procede a la simulación de diferentes escenarios, estableciendo aquellas estrategias de ex-plotación orientadas a mejorar el rendimiento de eliminación del

greater detail: (1) analysis of contaminant parameters that might inhibit the efficiency of the biological process (metals, inorganic compounds, etc.), (2) biodegradability tests to determine the speed of degradation and the inert fraction of the influent, and (3) test of the denitrification process to determine the nitrate uptake rate (NUR), with a view to orienting the hg (growth reduction factor of heterotrophic bacteria under anoxic conditions), as well as nitrification respirometry tests based on the oxygen uptake rate (OUR) in order to determine the ammonia uptake rate (AUR).

b) Calibration of the model based on experimental results and simulation

Based on the analytical data collected during the intensive analysis period, a stationary calibration was carried out with data from Period 1 (from 01/04/2013 to 31/05/2013), and the following COD and nitrogen fractions were determined:

• CO: SI (inert soluble), SS (biodegradable soluble), XI (inert particulate), XBH (heterotrophic biomass) y XS (biodegradable particulate).

• Nitrogen: i(NSI), i(NSS), i(NXI), i(NXBH), i(NXS), all these being nitrogen fractions associated with the corresponding COD fractions.

c) Criteria for determination of margins of error

To be in a position to evaluate the degree of adjustment between the simulated and experimental values in such a way as to adopt a margin of error limit that would be acceptable for validation of the coherence between the two, a dual methodology was developed for each of the parameters evaluated (MLSS, N-NH4+, N-NO3-, TN and COD). This dual methodology consisted of:

• Study of the dispersion in the experimental values themselves, determined in duplicate at two different laboratories and evaluation of the degree of adjustment. The degree of dispersion between experimental and simulated values was compared and it was verified that this dispersion was less than the dispersion of the experimental values.

• The recommendations on acceptable margins of error for validation of the calibration process in the specialised bibliography of the IWA (International Water Association) (Rieger et al., 2012) were followed.

d) Verification and validation

Two dynamic simulations were carried out with the analytical and operating data collected during the intensive data collection periods: period 1 (from 01/04/2013 to 31/05/2013) and period 2 (from 01/06/2013 to 14/06/2013).

Stage IV. Optimisation of the operation

Once the model had been calibrated and validated, the simulation of different scenarios was undertaken, establishing operating strategies aimed at improving nitrogen removal efficiency and evaluating the operating costs associated with each scenario.

Results and discussion

All the processes were represented in the integrated model generated with WEST, including the pumping, drainage and aeration systems at the WWTP under study (Figure 1). Fu

turE

nvi

ro |

En

ero

-Feb

rero

Jan

uar

y-Fe

bru

ary

2017

www.futurenviro.es 85

Ges

tió

n y

tra

tam

ien

to d

e ag

ua

| Wat

er m

anag

emen

t an

d t

reat

men

t

http://futurenviro.es/

nitrógeno y valorando en cada caso los costes de explotación aso-ciados.

Resultados y discusión

En el modelo integral generado en WEST se representa la totalidad de los procesos, bombeos, purgas y sistemas de aireación que com-ponen la EDAR objeto del estudio (figura 1).

Los resultados de análisis de las sustancias inhibidoras (tabla 1) in-dican que se encuentran por encima de los límites recomendados para un correcto rendimiento del proceso de depuración según la EPA (Environmental Protection Agency, 430/9-76-017). Los vertidos industriales puntuales que recibe la EDAR provocan que la concen-tración de algunos componentes sea suficiente como para inhibir en parte el proceso de eliminación del nitrógeno según la EPA. Sin embargo, dicho efecto inhibidor se produce para el proceso de nitri-ficación y no en el de desnitrificación, siendo este último el princi-pal problema de la EDAR estudiada.

La baja velocidad de desnitrificación que tiene lugar en la EDAR puede ser reproducida en el modelo matemático mediante la dis-minución del valor de hg. Dicho parámetro representa además la posible presencia de materia orgánica coloidal lentamente biode-

The results of the analysis of inhibiting substances (Table 1) show that they are above EPA (Environmental Protection Agency, 430/9-76-017) recommended limits for correct purification efficiency. The occasional industrial effluents received by the WWTP means that the concentration of some components is sufficient to partially inhibit the nitrogen removal process, according to the EPA. However, this inhibiting effect occurs in the nitrification and not the denitrification process, the latter being the main problem at the WWTP being studied.

The low denitrification speed at the WWTP can be reproduced in the mathematical model by reducing the value of hg. This parameter also represents the possible presence of slowly biodegradable colloidal organic matter, because ASM1 does not differentiate between readily and slowly biodegradable soluble substrate. Therefore, the low observed concentration of readily biodegradable COD could be the cause of the low hg value. Its only effect on the model is adjustment of the ready or slow biodegradability of the COD (it only affects the value of the readily biodegradable soluble fraction, SS) needed for denitrification.

The different COD fractions (%) and nitrogen i values adopted for the influent, obtained from the corresponding calibration, are shown in Table 2. The value of hg was modified to 0.10, in place of the ASM1 default value of 0.80, and validation was based on two simulations of different periods, and also in the specific test for the determination of the NUR parameter.

The results of the two dynamic simulations, corresponding to the analytical and operating data during two data taking periods, enabled the following numerical estimations of the differences between experimental and simulated values to be

Figura 1. Modelo integral generado en WEST. Figure 1. Integrated model generated by WEST.

Parámetros Unidades Valor EPA(m.o) EPA(nitrógeno)Parameters Units Value EPAvalue(om) EPA(nitrogen)

Cobre | Copper μg/L 58 1*103 50Zinc | Zinc μg/L 120 80 80Sulfatos | Sulphates mg/L 1200 - 500

m. o: materia orgánica | om: organic matter

Tabla 1. Valores de posibles parámetros inhibidores comparados con los indicados por la EPA. | Table 1. Values of potentially inhibiting substances compared to those recommended by the EPA.

Futu

rEn

viro

| E

ner

o-F

ebre

ro J

anu

ary-

Feb

ruar

y 20

17

www.futurenviro.es 87

Ges

tió

n y

tra

tam

ien

to d

e ag

ua

| Wat

er m

anag

emen

t an

d t

reat

men

t

Ges

tió

n y

tra

tam

ien

to d

e ag

ua

| Wat

er m

anag

emen

t an

d t

reat

men

t

FuturEnviro | Enero-Febrero January-February 2017

ww

w.fu

ture

nvi

ro.e

s

88

gradable, ya que el modelo de fangos activados Nº1 no diferencia entre sustrato soluble rápidamente biodegradable y el lentamente biodegradable. Por ello, la baja concentración observada de la DQO rápidamente biodegradable podría ser la causa del valor bajo de hg. Su único efecto sobre el modelo es el ajuste de la rápida o lenta biodegradabilidad de la DQO (afecta exclusivamente al valor de la fracción soluble rápidamente biodegradable, SS) necesaria para la desnitrificación.

Las distintas fracciones de la DQO (%) y valores i del nitrógeno adoptados para el agua afluente, obtenidas a partir de la corres-pondiente calibración, se muestran en la tabla 2. El valor de hg se ha modificado a 0,10, en lugar del valor de 0,80 que plantea por defec-to el ASM1, siendo validado a partir de dos simulaciones de periodos diferentes, e incluso en el ensayo específico para la determinación del parámetro NUR.

Los resultados de las dos simulaciones dinámicas, correspondientes a los datos analíticos y de operación durante los dos periodos de toma de datos, han permitido obtener las siguientes estimaciones numéricas de diferencias entre los valores experimentales y simu-lados tanto para la línea de aguas como de fangos. A su vez, dichos resultados han sido capaces de demostrar la adecuada reproduc-ción del modelo respecto a los datos experimentales recopilados en planta, pudiendo afirmar que:

• Se considera el modelo correctamente calibrado y validado.• La modificación adoptada del valor del parámetro hg a 0,10 queda

doblemente justificada, tanto por la propia validación del modelo con dos periodos utilizados, como a partir de los resultados del ensayo NUR para la determinación de dicho parámetro cinético, el cual arrojó un resultado claramente inferior al de 0,80 propuesto por defecto en el ASM1.

Una vez calibrado y validado el modelo han sido simuladas aque-llas estrategias de explotación que han permitido mejorar el rendi-miento de eliminación del nitrógeno y optimizar a su vez los costes de explotación, considerando las siguientes alternativas:

Estrategia A. Cuatro líneas en operación sin decantación primaria, con incremento de volumen anóxico y con adición de metanol

Los resultados que a continuación se muestran se corresponden con la mejor estrategia de explotación alcanzada para una concen-tración máxima de NT de 9,5 mg/L en el periodo de tiempo de bajas temperaturas, la cual ha sido generada a partir de las siguientes actuaciones de operación:

• Adición de metanol en ambos sistemas: 1,2 m3/d en las líneas 1-2 y 2,2 m3/d en las líneas 3-4.

• Utilización de los decantadores primarios correspondientes a las líneas 1-2 como volumen anóxico adicional (464 m3 por cada de-cantador). Para ello se hace necesario adecuar el trazado de las tuberías de recirculación interna procedentes de la cola de los re-actores 1-2 para que pueda llegar hasta dichos decantadores.

• Incremento de la capacidad de recirculación interna del bombeo de los reactores (1-2). Al incrementar el volumen total anóxico de operación resulta necesario incrementar también la capacidad de recirculación interna de las líneas 1-2 desde los 14.000 m3/d por línea instalada hasta los 19.000 m3/d.

Estrategia B. Cuatro líneas en operación sin decantación primaria, con incremento de volumen anóxico, con adición de metanol y sis-tema de tratamiento de retornos

Se consideró de interés simular un escenario en el que, mante-niendo las mismas actuaciones de operación que en la estrategia anterior, se aplicase un sistema de tratamiento de retornos, los

obtained, both for the water line and the sludge line. In turn, these results were able to demonstrate that the reproduction of the model was appropriate with respect to the experimental data collected in the plant. It can be stated that:

• The model is considered to be correctly calibrated and validated.

• The modification of the hg parameter value to 0.10 is doubly justified, both by the validation of the model itself with the two periods utilised, and based on the results of the NUR test for the determination of said kinetic parameter, which provides a result that is clearly lower than the 0.80 defect value proposed in ASM1.

Once the model had been calibrated and validated, the operating strategies that had enabled greater efficiency in nitrogen removal, whilst optimising operating costs were simulated. The following alternatives were considered:

Strategy A. Four lines in operation without primary settling, with an increase in the anoxic volume and methanol dosing

The results shown below correspond to the optimal operating strategy achieved for a maximum TN concentration of 9.5 mg/L in the time period with low temperatures. This strategy was generated based on the following operational initiatives:

• Addition of methanol in the two systems: 1.2 m3/d in lines 1-2 and 2.2 m3/d in lines 3-4.

• Use of line 1-2 primary settling tanks as additional anoxic volume (464 m3 per settling tank). For this purpose, it was necessary to adapt the routing of the internal recirculation pipes from the end of reactors 1-2 to enable them to reach these settling tanks.

• Increase the internal recirculation capacity of the pumping station of the reactors (1-2). Increasing the total anoxic operating volume also makes it necessary to increase the internal recirculation capacity of lines 1-2 from 14,000 m3/d per line to 19,000 m3/d.

Strategy B. Four lines in operation without primary settling, with an increase in the anoxic volume, methanol dosing, and a return flows treatment system

It was considered of interest to simulate a scenario which, implementing the same operating initiatives as the previous strategy, featured a treatment system for return flows, which account for around 14 % of total N-NH4+ in the influent.

With this strategy, an effluent quality very similar to that of the previous strategy was achieved (TN = 9.5 mg/L), making it of interest to compare the operating costs of the two strategies. Table 3 shows the overall estimated cost of each of the strategies. It should be borne in mind that these

FraccionesdelaDQO %DQO FraccionesdelN Valoresi(gN/gDQO) CODfractions %COD Nfractions ivalues(gN/gCOD)

SI 4,0 i(NSI) 0,01 | 0.01 SS 46,0 i(NSS) 0,03 | 0.03 XI 3,0 i(NXI) 0,03 | 0.03 XBH 4,0 i(NXBH) 0,067 | 0.067 XS 43,0 i(NXS) 0,03 | 0.03

Tabla 2. Fracciones de la DQO (%) y valores i del nitrógeno adoptados para el agua afluente. | Table 2. COD fractions (%) and nitrogen i values adopted for the inflow water.

cuales aportan aproximadamente el 14 % del N-NH4+ total del afluente.

Con esta estrategia se ha alcanzado una ca-lidad del efluente muy similar a la anterior (NT = 9,5 mg/L), siendo por ello interesante comparar los costes de explotación de ambas estrategias. En la tabla 3 se muestra el cos-te global estimado en cada una de las estrategias, teniendo en cuenta que dicho coste corresponde a la suma de los costes de aireación, agitación, bombeos de recirculación y gestión de fan-gos. Por otro lado, se muestran los costes debidos a la adición de metanol, mientras que el tratamiento de retornos corresponde a los costes de consumo de reactivos, electricidad y amortización de dicho sistema.

Conclusiones

Se ha modelado la planta depuradora de manera integral, incluyen-do la línea de agua y fangos, teniendo en cuenta los retornos de los sobrenadantes. Para este trabajo se ha utilizado la herramienta de simulación WEST.

Los modelos unitarios asociados tanto a sistemas de decantación y a los procesos biológicos han sido calibrados según datos reales de planta, verificados y validados en periodos diferentes.

El simulador desarrollado y ya validado, ha sido utilizado para explo-rar distintas estrategias de operación de la EDAR. Se ha logrado el principal objetivo del estudio, enfocado a la consecución de un valor de NT < 10,0 mg/L, partiendo de una situación persistente de incum-plimiento del vertido con valores en torno a los 25 mg/L. Entre todas las soluciones viables, la alternativa de operación óptima propuesta consiste en el uso de las cuatro líneas en paralelo, pero tratando el agua bruta, es decir, sin la utilización de la decantación primaria.

De esta forma se aprovecha toda la materia orgánica disponible en el agua residual afluente y se soluciona el principal origen del problema, detectado en este trabajo: la baja concentración de la DQO rápidamente biodegradable para que se produzca el proceso de desnitrificación. Además, se propone la utilización del decanta-dor primario como volumen anóxico, con la posibilidad de adicionar metanol como fuente de carbono externa para aumentar el rendi-miento del proceso de desnitrificación. Por otro lado, se ha anali-zado la incorporación de un sistema de tratamiento del nitrógeno en el caudal de retorno de los escurridos, en este caso el sistema BioNitroX con oxígeno puro. Este sistema trata pequeños caudales de alta carga, reduce hasta un 20 % la carga amoniacal de las líneas de agua y reduce por tanto los costes operacionales globales.

costs correspond to the sum of the costs associated with aeration, mixing, recirculation pumping stations and sludge management. Costs associated with methanol dosing are also shown and return flow treatment costs correspond to the consumption of chemicals, electricity and depreciation of the treatment system.

Conclusions

The wastewater treatment plant was fully modelled, including the water and sludge lines, bearing in mind the supernatant returns. The WEST simulation tool was used for this purpose.

The unitary models associated with settling systems and biological processes were calibrated using real plant data, which was verified and validated in different periods.

The developed and validated simulator was used to explore different WWTP operating strategies. The main objective of the study, which was to achieve a TN value of < 10.0 mg/L, was achieved, starting from a scenario in which there was persistent failure to comply with discharge requirements, with discharge TN values being around 25 mg/L. Of all the feasible solutions, the optimal operating alternative proposed consists of the use of the four lines in parallel, with raw water treatment without primary settling.

In this way, all the organic matter in the inflow of wastewater is availed of and the main origin of the problem is addressed; i.e., the low concentration of readily biodegradable COD in order for the denitrification process to take place. Moreover, it is proposed to use the primary settling tank as an anoxic volume, with the option of adding methanol as an external source of carbon in order to increase the efficiency of the denitrification process. In addition, the incorporation of a system to treat nitrogen in the return flow was analysed. The system implemented for this purpose was the BioNitroX system with pure oxygen. This system treats small flows with high pollutant loads. It reduces the ammonium load of the water lines by up to 20%, thus reducing operating costs.

Héctor Rey Gosálbez, Prointec S.A

Mónica de Gracia Igelmo, Praxair España SLU

Andrés Zornoza Zornoza Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA). Universitat Politècnica de València

Referencias|ReferencesAmerican Public Health Association (APHA) (2005) Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, 20th ed. Washington, DC.Batstone, D.J., Keller, J., Angelidaki, I., Kalyuzhnyi, S.V., Pavlostathis, S.G., Rozzi, A., Sanders, W.T., Siegrist, H., Vavilin, V.A. (2002) The IWA Anaerobic Digestion Model No 1 (ADM1). London, UK: IWA PublishingGrady, C.P. (1989) Dinamic modeling of suspende growth biological wastewater treatment processes. En G. Patry & D. Chapman (eds) Dynamic Moedeling and Expert Systems in Wastewater Engineering (pp. 1-38). Chelsea, Michigan: Lewis Publishers.Henze, M., Gujer, W., Mino, T., van Loosdrecht, M. (2000) Activated Sludge Models ASM1, ASM2, ASM2D and ASM3. London, UK: IWA Publishing.Rieger, L., Gillot, S., Langergraber, G., Ohtsuki, T., Shaw, A., Takács, I., Winkler, S. (2012) Guidelines for Using Activated Sludge Models. London, UK: IWA Publishing.

Costes€/d GlobalEDAR Metanol Tratamientoretornos CostetotalCosts€/d OverallWWTP Methanol Returnsludgetreatment Totalcost

Escenario A | Scenario A 1365 967 No hay | N/A 2332Ecenario B | Scenario B 1308 497 174 1979

Tabla 3. Coste global estimado en cada una de las estrategias. Table 3. Estimated overall cost for each of the two strategies

Futu

rEn

viro

| E

ner

o-F

ebre

ro J

anu

ary-

Feb

ruar

y 20

17

www.futurenviro.es 89

Ges

tió

n y

tra

tam

ien

to d

e ag

ua

| Wat

er m

anag

emen

t an

d t

reat

men

t