| dc.description.abstract | En la actualidad existen industrias (petroquímicas, farmacéuticas) cuyos residuos líquidos contienen elevadas concentraciones de nitrógeno. Una alternativa altamente utilizada es la Remoción Biológica de Nitrógeno en Sequencing Batch Reactors. Esta técnica ofrece como ventajas alta eficiencia de conversión y consumo reducido de productos químicos. Como desventaja posee los gastos operacionales inherentes del proceso, como por ejemplo: gastos energéticos y costos asociados a la eliminación de biomasa.
Gran parte de las investigaciones que buscan optimizar la eficiencia de la Remoción Biológica de Nitrógeno, se centran en la fase de nitrificación (fase aeróbica), por ser la encargada de la conversión de productos que son utilizados posteriormente en la desnitrificación. Dentro de estas investigaciones se cuentan el uso de modelos fenomenológicos, estimación de estados, estimación del término de fase aeróbica y la estrategia denominada nitrificación parcial, que destaca por sus alcances en reducción de costos y tiempos de operación del reactor.
A pesar de que existe un gran número de investigaciones, todavía existen brechas importantes que acortar, y una de esas representa la falta de una integración de estrategias , en la cual, estrategias tales como estimación del término de fase aeróbica, permitan potenciar y mantener una nitrificación parcial estable en el largo plazo.
En el presente trabajo de Tesis se propone la elaboración de estrategias de estimación y pronóstico del término de la fase aeróbica para el proceso de Remoción Biológica de Nitrógeno en un Sequencing Batch Reactor, con el fin de aumentar la eficiencia del proceso y reducir sus costos.
En primer lugar y mediante simulación, se analiza la influencia de la duración de la fase aeróbica sobre la eficiencia global del proceso de Remoción Biológica de Nitrógeno operado bajo nitrificación parcial. En segundo lugar, se proponen y desarrollan dos tipos de enfoques que aportan con la estimación del término de la fase aeróbica. El primero es un enfoque basado en extracción de características y clasificadores Support Vector Machines. En cambio, el segundo es un enfoque basado en Filtro de Partículas para estimar la concentración de amonio en el reactor y posteriormente pronosticar el término de la fase aeróbica.
Los resultados de simulación refuerzan la idea de incorporar herramientas que estimen el término de la fase aeróbica de manera precisa, para así lograr una reducción de los costos y de los tiempos de operación de manera estable en el largo plazo. En cuanto a los enfoques propuestos, su entrenamiento, verificación y posterior validación fueron realizados utilizando datos experimentales provenientes de un reactor secuencial batch a escala piloto. | |
