Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat · aerotanc-decantor secundar. Horea Olosutean...
Transcript of Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat · aerotanc-decantor secundar. Horea Olosutean...
UNIVERSITATEA DE ŞTIINŢE AGRICOLE ŞI MEDICINA VETERINARĂ
CLUJ-NAPOCA
ŞCOALA DOCTORALĂ
FACULTATEA DE ZOOTEHNIE ŞI BIOTEHNOLOGII
Horea George OLOSUTEAN
REZUMAT AL TEZEI DE DOCTORAT
MODELAREA ŞI OPTIMIZAREA PROCESELOR DE
EPURARE A APELOR UZATE MENAJERE
PRIN PROCEDEUL CU NĂMOL ACTIV
CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC
Prof. Univ. Dr. Letiţia OPREAN
Cluj-Napoca, 2011
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
II
CUPRINSINTRODUCERE III
CAPITOLUL 1: IMPORTANŢA MODELĂRII ŞI OPTIMIZĂRIIPROCESELOR DE EPURARE A APELOR UZATE MENAJERE IV
CAPITOLUL 2: RESURSE BIBLIOGRAFICE REFERITOARE LAEPURAREA APELOR UZATE CU NĂMOL ACTIV ŞI LAMODELAREA PROCESELOR IMPLICATE
IV
CAPITOLUL 3: REEVALUAREA MODELELOR MATEMATICEALE EPURĂRII VI
3.1. MODELELE DIFERENŢIALE (CLASICE) VI
3.1.1. Baza teoretică VI
3.1.2. Discuţii VII
3.2. MODELELE MATRICIALE (STATE-OF-ART) XII
3.2.1. Baza teoretică XII
3.2.1. Discuţii XII
3.3. MODELELE BAZATE PE INTELIGENŢĂ ARTIFICIALĂ (AI) XIV
CAPITOLUL 4: CONSTRUCŢIA UNUI MODEL MATEMATICCARE DESCRIE COMPONENTELE BIOLOGICE ALESISTEMULUI DE EPURARE
XIV
4.1. BAZA TEORETICĂ XIV
4.2. REZULTATE ŞI DISCUŢII XVI
4.2.1. Definirea componentelor şi codificarea elementelor XVI
4.2.2. Designul experimental al modelului XVIII
CAPITOLUL 5: CERCETĂRI REFERITOARE LA OPTIMIZAREAPROCESULUIDE EPURARE CU NĂMOL ACTIV
XXI
5.1. MATERIAL ŞI METODĂ XXI
5.2. REZULTATE ŞI DISCUŢII XXII
CAPITOLUL 6: INTEGRAREA DATELOR DE OPTIMIZARE ÎNMODELUL MATEMATIC XXVI
CAPITOLUL 7: CONCLUZII XXIX
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ XXXI
ANEXA 1: PROPUNERE DE NOTAŢIE COERENTĂ PENTRUMODELELE DIFERENŢIALE XXXIV
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
III
INTRODUCERE
Epurarea apelor uzate reprezintă o preocupare curentă a societăţii actuale,datorită creşterii continue a necesarului de apă potabilă în contextul creşterii populaţieila nivel mondial şi a creşterii necesarului de resurse agricole.
Pionierii epurării apar la începutul secolului al XX-lea, în ţările aflate în vârfulofensivei industriale (Germania, S.U.A., Marea Britanie), folosind conceptul conformcăruia comunităţile de microorganisme existente deja în apele uzate pot fi controlate cuscopul de a elimina materia organică. Cercetările lor conduc la sintetizarea procedeuluide epurare biologică de către ARDEN şi LOCKETT în 1914 (care propun termenul de„nămol activ”), procedeu care a început să fie folosit pe scară largă în instalaţii din ceîn ce mai sofisticate apărute în ţările dezvoltate. Procedeul a funcţionat empiric vremede 50 de ani.
La mijlocul anilor ’50, specialiştii din domeniul epurării au considerat căfuncţionarea empirică nu este eficientă şi că este nevoie de o abordare matematicăpentru creşterea eficienţei procesului. Primul model al sistemului de epurare dateazădin 1962 şi îi aparţine lui ROSS McKINNEY, şi, odată începută direcţia, cel puţin zecealte modele au fost concepute.
În paralel, cercetările legate de eficienţa de epurare s-au axat pe generarea şiconstrucţia unor sisteme din ce în ce mai performante de epurare (modificare amodului de construcţie cu ajutorul modelelor matematice, brevetarea unor noimodalităţi de poziţionare a comunităţii epuratoare şi a restului instalaţiilor în cadrulsistemului).
Anii ’80 aduc înfiinţarea Task Group on Mathematical Modelling for Designand Operation of Biological Wastewater Treatment Processes de către InternationalAssociation on Water Pollution Research and Control, cu scopul de a uniformiza şiperfecţiona modelele matematice ale epurării. Modelele rezultate de-a lungul celorpeste 15 de ani de existenţă a grupului sunt considerate cele mai performante la oraactuală.
Cu toate că începutul secolului actual înregistrează o creştere a numărului decercetători în domeniul eficientizării epurării, cercetări referitoare la creşterea eficienţeiprocesului prin adăugare de catalizatori sunt puţine la număr şi, în majoritate, rămasenefinalizate din varii motive, deşi realizarea unei epurări mai bună sau mai rapidă cuaceeaşi instalaţie printr-un simplu adaos în mediul de reacţie este de preferatmodificării sau extinderii sistemului de epurare.
Modelele matematice ale epurării, deşi numeroase şi recunoscute ca fiindextrem de performante, nu acoperă toate aspectele procesului de epurare şi suntperfectibile, conţinând informaţii incomplet exploatate sau chiar greşit abordate.
Mai mult, dat fiind că majoritatea relaţiilor din cadrul lor definesc aspecteinginereşti ale sistemului, aspectele legate de modul de funcţionare a comunităţiibiologice sunt complet sau aproape complet ignorate. Un model nou sau aspecte noilegate de modelare axate pe această direcţie ar completa cunoştinţele actuale legate decomplexa comunitate care realizează epurarea biologică, şi ar deschide noi direcţii înacest atât de important domeniu practic, ecologic şi de cercetare.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
IV
CAPITOLUL 1IMPORTANŢA MODELĂRII ŞI OPTIMIZĂRII PROCESELOR DE
EPURARE A APELOR UZATE MENAJERE
Epurarea apelor ca procedeu tehnologic a fost gândit pentru a redaecosistemului în stare cât mai bună un element folosit de societatea umană, ea fiind,teoretic, o tehnologie ecologică sau de mediu. O calitatea cât mai bună a efluentuluieste scopul principal al epurării, şi aceasta poate fi obţinută prin operarea instalaţiilor înconformitate cu un model matematic corespunzător, la fel ca şi prin catalizareareacţiilor cu ajutorul unor adaosuri de substanţe.
Latura economică a modelării şi optimizării procesului derivă din capacitateasporită de epurare a unei instalaţii corect evaluate în urma modelării şi din creştereaeficienţei acesteia prin intermediu adaosurilor de reactivi, operaţii care ar necesitainvestiţii mult inferioare retehnologizării sau redimensionării instalaţiilor.
Nu în ultimul rând, epurarea cât mai bună, obţinută atât prin intermediulmodelării, cât şi al creşterii eficienţei prin adaosuri de substanţe, are o puternicăvalenţă socială (calitate a apei potabile, structuri hidrografice curate şi fără mirosurineplăcute). Modelarea proceselor din punct de vedere biologic poate avea ca efectcunoaşterea superioară a relaţiilor dintre microorganismele implicate, iar un nou modelmatematic al epurării poate fi considerat o bază metodologică pentru viitoare cercetăriîn domeniu.
CAPITOLUL 2RESURSE BIBLIOGRAFICE REFERITOARE LA EPURAREA
APELOR UZATE CU NĂMOL ACTIV ŞI LA MODELAREAPROCESELOR IMPLICATE (OLOSUTEAN, 2011a)
Tip lucrare Autor(i) Informaţii
Resurse generale ZARNEA, 1970, 1994 microbiologie generală,relaţiile comunităţilor
microbiene, nămolul activ casistem
Resurse generale VAICUM, 1981 procesul de epurare cu nămolactiv
Resurse generale GHERARDI, 2002, 2005 chimismul epurării,taxonomia şi biologia
microorganismelor implicate
Resurse generale BUCUR, 2003 epurarea în staţii de tipaerotanc-decantor secundar
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
V
Tip lucrare Autor(i) Informaţii
Resurse generale McKINNEY, 2004 utilizarea microorganismelorîn controlul poluării,
taxonomie şi ecologie afiecărui grup implicat
Resurse generale JÖRDENING & WINTER(Eds.), 2005
biotehnologii ecologice, cucapitole despre epurareabiologică, nămolul activ,
modelarea proceselorimplicate
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
KIM Y. et al, 2000 pretratament cu ultrasunete
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
SCHMID, 2002 biorezonanţă
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
NAKAMURA & MTUI,2003
lacază extrasă din Trametessp. pentru eliminarea unor
compuşi aparte
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
FERRO-OROZCO et al.,2007
degradarea cromaţilor decătre nămolul activ
eficientizată de prezenţaglucozei
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
GONZÁLEZ et al. , 2008 epurare cu nămol activcombinat cu microalge
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
LI JI. et al. 2008 aerarea intermitentă aamestecului
Optimizare şi creşterea aeficienţei de epurare
LI JU. et al., 2008 coordonarea pornirii fazelorepurării după rezultatele unui
model matematic
Modelarea proceselor MONOD, 1949 cinetica de creştere bacteriană
Modelarea proceselor McKINNEY, 1962 primul model matematiccomplet al epurării
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
VI
Tip lucrare Autor(i) Informaţii
Modelarea proceselor LAWRENCE & McCARTY(1970), ECKENFELDER(1971), GOODMAN &ENGLANDE (1974)
modele bazate pe principiilelui MONOD
Modelarea proceselor CHRISTOULAS &TEBBUT, 1976
modelul creşterii încetinite
Modelarea proceselor OGNEAN & VAICUM,1987
sinteza modelelor anterioare
Modelarea proceselor HENZE et al., 2000 modelele state-of-art,generate în perioada 1986-
1999 de Task Group onMathematical Modelling for
Design and Operation ofBiological WastewaterTreatment Processes
Modelul propriu ODUM and JOHNSON,1955; ODUM, 1957
descrierea şi definireaecosistemului de tip acvariu
Modelul propriu COX, 2002 transpunerea ecosistemuluiacvariu în ecuaţii diferenţiale
Modelul propriu SÎRBU, 2009 realizarea unui algoritminformatic pentru ecuaţiile lui
COX
CAPITOLUL 3REEVALUAREA MODELELOR MATEMATICE ALE EPURĂRII
3.1. MODELELE DIFERENŢIALE (CLASICE)3.1.1. Baza teoreticăSunt structuri matematice relativ simple, generate de diverşi cercetători care au
lucrat disparat în special în anii ’70. Baza acestor modele au constituit-o ecuaţiilecreşterii bacteriene propuse de MONOD (1949), cinetica de ordinul 0, 1 şi 2 derivatădin ecuaţia BRIGGS-HALDANE (OGNEAN şi VAICUM, 1987) şi creşterea încetinită(FAIR, 1968).
Din această categorie fac parte modelele propuse de McKINNEY (1962),LAWRENCE şi McCARTY (1970), ECKENFELDER (1971), GOODMAN şi
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
VII
ENGLANDE (1974), GAUDY (1971-1977), GRAU, DOHANYOS şi CHUDOBA (1975),CHRISTOULAS şi TEBBUT (1976) sau JONES (1978).
Deşi au fost concepute pentru a oferi informaţii despre dimensionareadiferitelor componente ale instalaţiilor (volume, timpi de retenţie, viteze de reacţie),aceste modele pot fi reduse la două ecuaţii diferenţiale de tip bilanţ de materiale, unadefinind circuitul substanţei organice în instalaţie şi o a doua referitoare la masa activă,respectiv nămolul activ, din acest motiv fiind denumite modele diferenţiale(OLOSUTEAN and OPREAN, 2011). Diferenţele dintre ecuaţiile care compun modelelemenţionate sunt relativ minore, reprezentând punctul de vedere al autorului modeluluişi modalitatea teoretică de abordare (cinetică de ordinul 1 sau 2, creştere încetinită,etc.). Bilanţul de materiale al substanţei organice pentru o serie de modele (Tab. 3.1.)este edificator în acest sens.
Tabelul 3.1.Bilanţul de materiale al substanţei organice la modelele diferenţiale
(după OGNEAN şi VAICUM, 1987).
Modelacumularea
desubstanţăorganică
=
substanţeorganiceintroduse
cu efluentul
-
substanţeorganiceevacuate
cuefluentul
-substanţe organice
consumate în procesulde epurare
McKINNEY V*dC/dt = Q*C0 - Q*C - k*X*C*VECKENFELDER V*dC/dt = Q*C0 - Q*C - k*C*VLAWRENCE şiMcCARTY
V*dC/dt = Q*C0 - Q*C - k*V*(C*X/Ks+C)
GRAU,DOHANYOS şiCHUDOBA
V*dC/dt = Q*C0 - Q*C - k*X*(C/C0)
GAUDY V*dC/dt = Q*(C0+r*C) - Q*C*(1+r) - μm*V*(C*X/Ks+C)*(1/Y)(V – volumul instalaţiei, dC/dt – derivata temporală a evoluţiei substanţei organice, Q – debitul instalaţiei,C0 – concentraţia iniţială a substanţei organice din instalaţie, C – concentraţia substanţei organice dininstalaţie, r – raportul de recirculare a nămolului activ, k – constante de stare, X – concentraţia nămoluluiactiv, Ks – constanta de saturaţie a lui MONOD, μm – viteza specifică maximă de creştere amicroorganismelor, Y – coeficient de randament al nămolului activ).
În afara acestor relaţii, marea parte a modelelor cuprinde doar derivări aleacestor ecuaţii diferenţiale cu scopul de a izola relaţii matematice pentru diversecomponente sau parametri în condiţii staţionare, în funcţie de scopul cercetătorului saucercetătorilor respectivi, şi foarte puţină informaţie matematică suplimentară.
3.1.2. DiscuţiiAnumite aspecte ale modelelor nu sunt corect evaluate de către autorii lor, iar
structurile matematice prezintă câteva probleme, clasificabile în: subiectivism îninterpretare, incoerenţă în notare, similitudini şi redundanţe, erori matematice şiderivare incompletă.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
VIII
În ceea ce priveşte subiectivismul în interpretare, el este uşor de observat întabelul 3.1., unde avem, pe ultima coloană, cinci păreri diferite, mai mult sau mai puţinoriginale, referitoare la cantitatea de substanţe organice consumată în cadrul procesuluide epurare. Situaţia este similară şi în cazul ecuaţiilor referitoare la bilanţul nămoluluiactiv, care, deşi conţin termeni referitori la aceleaşi cantităţi de substanţe, aureprezentări matematice diferite.
Incoerenţa în notare derivă din faptul că cei implicaţi în domeniu au activatseparat, fără a schimba informaţii între ei, astfel că fiecare a atribuit unui anumitparametru al instalaţiei notaţia pe care au considerat-o potrivită. Astfel, McKINNEY,LAWRENCE şi McCARTY, dar şi ECKENFELDER au utilizat notaţia M pentrubiomasa bacteriană activă, dar primul şi ultimul i-au adăugat incrementele a, respectivb, în vreme ce în modelul LAWRENCE şi McCARTY ea este notată simplu M, situaţiecare poate crea confuzii în rândul operatorilor staţiilor de epurare. Mai mult Mareprezintă în modelul lui ECKENFELDER masa volatilă activă, situaţie care nu facedecât să adâncească confuzia, motiv pentru care o notaţie uniformă este necesară, dupăcum este propus în Anexa 1.
Dat fiind că cei implicaţi în domeniu au operat separat, uneori fără informaţiireferitoare la munca celorlalţi, rezultatele lor sunt uneori similare, cu menţiunea că,deşi ecuaţiile finale sunt mai mult sau mai puţin identice, calea de ajungere la acesteecuaţii nu este neapărat aceeaşi. Astfel, ecuaţiile finale referitoare la concentraţiasubstanţei organice şi a nămolului activ din bazin ale modelelor McKINNEY,ECKENFELDER şi GOODMAN şi ENGLANDE sunt aproape identice (ecuaţiile [1] –[6]), cu menţiunea celor discutate anterior, referitoare la diferenţele de notare propusede autori.
McKINNEY ECKENFELDER GOODMAN şi ENGLANDE
1*5
0
TkCC [1]
1**0
TXkCCv
[2]1*
0
TkCC [3]
7
6
1*
kT
CkM
[4]b
T
CkYM
1**
[5]b
T
CXkYM v
1
*** 1 [6]
Similitudine evidentă există, în urma derivării ecuaţiilor originale, şi întreecuaţiile pentru masa activă propuse de LAWRENCE şi McCARTY şi de GAUDY(ecuaţiile [7] şi [8]), iar relaţii cu diverse grade de similitudine pot fi urmărite în cadrultuturor modelelor.
LAWRENCE şi McCARTY GAUDY
1*)*1(*
max
c
cs
TTbKC
[7]
1*)()*1(*
max
c
cs
TbTbKC
[8]
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
IX
În ceea ce priveşte redundanţa, se poate afirma că, deşi calea de atingere ascopului matematic a fost diferită, modelele matematice propuse de McKINNEY şiECKENFELDER sunt identice, iar demersul lui GOODMAN şi ENGLANDE de a lereuni într-un model unitar este inutil; cele trei modele menţionate sunt de fapt, unulsingur, care ar trebui denumit Modelul McKINNEY-ECKENFELDER pentru exactitateademersului.
Tot pe principiul redundanţei poate fi discutată şi modalitatea aleasă deMcKINNEY de a defini modelul matematic în trei componente, cuprinzând ecuaţiidiferite pentru sisteme fără recirculare, cu recirculare, cu recirculare şi eliminare denămol excedentar. Ecuaţiile referitoare la ultimul dintre acestea sunt universal valabile,celelalte fiind variante particulare ale acestora pentru situaţiile definite (respectivpentru w – fracţiunea de debit îndepărtată ca excedentar – = 0, şi pentru x – fracţiuneade nămol activ îndepărtată cu efluentul – = 1). O situaţie similară se întâlneşte laModelul LAWRENCE şi McCARTY, unde cele două situaţii prezentate pot fi definitede un singur set de formule, ale sistemului cu recirculare, celelalte, ale sistemului fărărecirculare, fiind un caz particular ale primului set.
Dată fiind specializarea celor implicaţi în ştiinţe inginereşti, erorile matematicesunt puţine la număr şi uşor de pierdut ca semnificaţie finală în cadrul modelului.
Pot fi menţionate două astfel de erori: o primă eroare referitoare la ModelulMcKINNEY şi o a doua la Modelul ECKENFELDER. În primul caz, între ecuaţiile caredefinesc bilanţul materiei organice şi bilanţul nămolului activ apare o diferenţă:termenii definind eliminarea de masă activă sunt diferit estimaţi, ei fiind x*Q*M*(1-w), pentru masa bacteriană activă, respectiv x*Q*E*w, pentru nămolul activ. În modcorect şi coerent, termenul referitor la nămolul activ ar fi x*Q*E*(1-w), modificândforma finală a ecuaţiilor referitoare la cantitatea de nămol activ şi la cantitatea totală desuspensii din reactor din forma descrisă de ecuaţiile [9] şi [10], la cea din ecuaţiile [11]şi [12], şi făcând posibile situaţiile particulare descrise la redundanţă.
Forma propusă de McKINNEY
swxTMkE
***8
[9]NmNt
wsxTkMN
*
)*1(* 8
[10]
Forma corectă
swxwxTMkE
****8
[11]NmNt
wsxwxTkMN
**)*1(* 8
[12]
Eroarea din modelul lui ECKENFELDER este una de transcriere: termenul q*C,apărut la un moment dat în derivarea ecuaţiei bilanţului de substanţă organică esteînlocuit cu Q*C (probabil datorită frecvenţei cu care acesta apare în modelelematematice ale epurării, vezi tab. 4.1.). q reprezintă volumul de nămol activ recirculat,spre deosebire de Q, care reprezintă debitul influentului, între ele existând relaţia q =r*Q, care modifică ecuaţia finală a concentraţiei de substanţă organică din instalaţie de
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
X
la forma descrisă de ecuaţia [2], la cea din ecuaţia [13], semnificativ diferită, iareroarea nu a fost identificată nici de ECKENFELDER, nici de GOODMAN şiENGLANDE, în momentul în care au uniformizat modelele McKINNEY şiECKENFELDER.
rTXkCCv
**1
0
[13]
În ceea ce priveşte derivarea insuficientă sau incompletă, ea este cel maievidentă la Modelul McKINNEY, în ecuaţiile referitoare la oxigenul necesar sauechivalenţii de oxigen necesari pentru sinteză şi consum.
McKINNEY a separat energia din sistem în energie consumată în sinteză şienergie consumată în respiraţie, şi a descris două relaţii simple, ca reflexie asistemului:
dtdO
dtdEO
dtdEO ssm
[14]
definind relaţia materie organică metabolizată = protoplasmă sintetizată + energienecesară pentru sinteză, şi
dtdO
dtdEO
dtdEO esp [15]
definind relaţia acumulare de protoplasmă = protoplasmă sintetizată – protoplasmăconsumată prin respiraţie endogenă.
După cum se observă, McKINNEY a definit sistemul prin prisma oxigenului Osau a echivalenţilor de oxigen EO necesari în reacţie, cărora le-a adăugat indici pentrufiecare component (m pentru metabolizarea substanţei organice, s pentru sinteza deprotoplasmă, e pentru respiraţia endogenă şi p pentru acumularea de protoplasmă, dupăterminologia din limba engleză).
Tot McKINNEY a definit şi relaţia directă dintre sinteză şi energie:
dtdEOk
dtdO ss 1
[16]
care, combinată cu relaţia [14], duce la următoarea relaţie, definind raportul dintreenergia necesară pentru metabolizare şi cea necesară pentru sinteza propriu-zisă deprotoplasmă:
dtdEOk
dtdEO sm )1( 1
[17]
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XI
Folosind informaţia din aceste ecuaţii, se pot obţine, prin trecere la derivatăfinită şi eliminarea lui Δt, care e similar, raporturi constante între necesarele şiechivalenţii de oxigen (ecuaţiile [18] – [27], OPREAN and OLOSUTEAN, 2011),definite pe baza a doar trei constante ale sistemului: k1, care defineşte relaţia dintresinteză şi energie, k2, constanta vitezei de respiraţie endogenă, şi k3, care defineşteviteza de creştere bacteriană.
1
1kO
EO
s
s
[18]11 k
EOEO
s
m
[19] 1
11kO
EO
s
m
[20]
3
2
kk
EOO
s
e
[21] 3
2
kk
EOO
s
e
[22] 3
21kk
EOEO
s
p
[23]
12
3
kk
OEO
e
p
[24] 2
31 *k
kkOO
e
s
[25] 31
23
*kkkk
OEO
s
p
[26]
2
321 )(*)1(*k
kkkEOEO pm
[27]
În mod similar, Modelul JONES cuprinde relaţii incomplet investigate, care potconduce la raporturile dintre X şi Xv (concentraţia celulelor viabile din nămolul activ) şiXa (concentraţia celulelor care participă la metabolizarea substratului, dar nu şi lacreştere celulară sau a celulelor neviabile), raporturi definite de ecuaţiile [28] şi [29].
)(**)(*)(** max
CKYVCKCKYV
XX
s
Ms
v
[28]
)(*)(**)(*
max
max
CKCKYVCK
XX
M
sM
a
[29]
O situaţie aparte e cea întâlnită în cazul modelului GAUDY, a cărui ecuaţiefinală a volumului instalaţiei (ecuaţia [30]) este intenţionat nerafinată, pentru aevidenţia anumite elemente dorite de autor. Forma sa derivată complet este mult maipuţin complexă şi este prezentată ca ecuaţia [31].
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XII
bQr
XbQXrCrCQYV r *)1(
***]*)1([** 0
[30]
XbXCYrXrCYQV r
*)]*(*)1(**[* 0
[31]
3.2. MODELELE MATRICIALE (STATE-OF-ART)3.2.1. Baza teoreticăFac parte din categoria menţionată patru modele şi diferite variante ale
acestora, realizate de către o structură denumită Task Group on MathematicalModelling for Design and Operation of Biological Wastewater Treatment Processesînfiinţată la mijlocul anilor ‘80 de către International Water Association, cu scopul de areuni specialişti din toate domeniile apropiate epurării: inginerie, biochimie,biomatematică etc., precum şi de specialişti asociaţi cu grupul de lucru.
Modelele poartă denumirea generică ASM (Activated Sludge Model) şi unnumăr aferent poziţiei lor cronologice: ASM No. 1 (HENZE et al., 1986; 1987), ASMNo. 2 (GUJER et al., 1995), modificat şi îmbunătăţit ca ASM No. 2d (HENZE et al.,1999), şi ASM No. 3 (GUJER et al., 1999), reunite într-o singură lucrare la sfârşitulsecolului trecut (HENZE et al., 2000).
Caracteristica lor principală este structurarea informaţiei sub forma unui tabelsau matrice (de unde denumirea de modele matriciale – OLOSUTEAN and OPREAN,2011) cuprinzând componentele sistemului pe o axă şi procesele implicate pe o alta,elementele propriu-zise ale matricelor fiind reprezentate de ecuaţii care descriu relaţiiledintre acestea, acolo unde există interacţiune (Tab. 3.2.). În plus, fiecare ecuaţie estedependentă de o aşa-numită rată de proces, cuprinzând funcţii de schimb (elementematematice care iau valoare 1 sau 0, în funcţie de momentul din cadrul ciclului deepurare, activând sau dezactivând elemente ale modelului).
3.2.1. DiscuţiiModelele matriciale au o complexitate evident superioară modelelor
diferenţiale, cuprinzând informaţii mult mai detaliate şi mult mai amănunţitereferitoare la sistemul de epurare. Autorii lor le-au acordat supranumele de state-of-art(capodoperă), în mare parte justificat.
Cu toate acestea, mai multe probleme pot fi discutate în paralel cu modelelematriciale. În primul rând, ele nu sunt o structură matematică radical diferită demodelele diferenţiale, fiecare dintre procese putând fi descompus şi sintetizat subforma unei ecuaţii diferenţiale, e drept, mult mai complexă decât cele întâlnite lamodelele anterioare. Mai mult, deşi membrii Task Group au definit patru astfel demodele, ele nu sunt decât variaţiuni ale primului model, ASM No. 1, cu modificareanumărului de elemente ale sistemului, uneori prin adăugare, alteori prin scindare unuiadin procesele sau componentele iniţiale (OLOSUTEAN and OPREAN, 2011).
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XIII
Tabelul 3.2.Matricea aferentă modelului ASM No. 1 – cinetica şi stoichiometria oxidării
carbonului, nitrificării şi denitrificării (după HENZE et al., 2000).
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XIV
Apoi, numărul extrem de mare de informaţii cuprinse în model (ASM No. 2 şiASM No. 2d au fiecare câte 20 de componente şi 21 de procese în matrice), precum şiordonarea bidimensională a acestora pot constitui o piedică în aplicabilitatea luipractică, şi necesită personal având cunoştinţe avansate de matematică sau softurispecializate care să descifreze informaţiile furnizate de model, ambele determinândcosturi suplimentare de exploatare şi nefiind la îndemâna operatorilor unor staţii dedimensiuni şi bugete reduse.
Chiar şi calibrarea modelelor pe date specifice provenite din staţiile constituieun proces anevoios cu mai multe faze şi mai mult de zece etape, datorită variaţieirelativ mari a compoziţiei şi structurii influentului de la o regiune geografică la alta, iarmodelul final este viabil doar în anumite condiţii restrictive de mediu (referitoare deregulă la un anumit interval de pH, temperatură sau prezenţa anumitor ioni).
Toate aceste elemente explică necesitatea aplicării acestor sisteme de modelarela staţii de dimensiuni mari, cu personal numeros şi bine pregătit şi cu potenţialfinanciar ridicat, pentru a nu se ajunge la situaţii de funcţionare eronată, din cauzaincapacităţii de relaţionare a staţiei cu modelul ales. De altfel, datele din literatura despecialitate referitoare la aplicarea ASM-urilor în practică arată că ele au fost calibrateşi aplicate doar pe instalaţii mari, de peste 50,000 de locuitori echivalenţi.
3.3. MODELELE BAZATE PE INTELIGENŢĂ ARTIFICIALĂ (AI)Deşi sunt relativ frecvente în literatura de specialitate, ele nu pot fi discutate în
mod similar celor prezentate anterior, datorită specificului aparte. Elemente AI(sisteme fuzzy sau expert şi reţele neuronale artificiale) sunt folosite în practicaepurării, dar ele doar asigură controlul funcţionării sistemului pe baza unor intrări şiieşiri, nu furnizează informaţii despre funcţionarea sistemului sau despre elementele luicomponente.
În mare parte structurile AI folosesc informaţiile provenite din aplicarea unuimodel diferenţial sau matricial pentru a controla limitele de variaţie ale acestorinformaţii, fiind un mod de aplicare practic mai degrabă decât o structură teoretică, aşacum sunt primele două categorii de modele. În practica actuală a statelor dezvoltate, totmai multe instalaţii de epurare mari folosesc modele din clasa ASM pentru calibrareainstalaţiei şi pentru obţinerea valorilor optime de operare, pentru a insera apoi acesteinformaţii în cadrul unei structuri AI, care să asigure funcţionarea cât mai apropiată deliniar a sistemului.
CAPITOLUL 4CONSTRUCŢIA UNUI MODEL MATEMATIC CARE DESCRIE
COMPONENTELE BIOLOGICE ALE SISTEMULUI DE EPURARE
4.1. BAZA TEORETICĂModelul propus este bazat pe modelul ecosistemului de tip acvariu de la Silver
Springs, Florida (ODUM and JOHNSON, 1955; ODUM, 1957), ecosistem caracterizatde faptul că aportul de materie organică din exterior este suficient pentru funcţionareasistemului, iar ieşirile compensează intrările, de unde şi relativ uşoara analogie cusistemul de epurare. Ecosistemul descris în figura 4.1. a fost transpus în formămatematică de COX (2002), cu ajutorul programului Stella, dar, deşi forma matematică
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XV
era corectă, algoritmul informatic era greoi şi sofisticat. Transpunerea realizată cuajutorul softului informatic MathCAD (SÎRBU, 2009) este mai aproape de realitate şiva servi ca bază de referinţă pentru modelul propriu.
Fig. 4.1: Diagrama modelului ecosistemului Silver Springs (după SÎRBU, 2009): X –variabile de stare (exprimate în kcal/m2); Z – variabile de proces (ratele de flux, în
kcal/m2/an).
Modelul ODUM-COX-SÎRBU defineşte cu Xi componentele sistemului şi cu Zijcircuitul materiei şi energiei între aceste componente. Rezolvarea modelului serealizează prin intermediul unor ecuaţii diferenţiale care definesc modificăriletemporale ale componentelor. Sistemul de ecuaţii rezultat (cinci astfel de ecuaţii, câteuna pentru fiecare component) se rezolvă în formă grafică, folosindu-se o procedurăRUNGE-KUTTA cu pas fix, care oferă rezultatele sub forma unor grafice ale evoluţieitemporale a efectivelor compartimentelor. În varianta oferită de SÎRBU (2009),rezolvarea sistemului pentru două compartimente este oferită în figura 4.2., pentru oevoluţie comparativă, iar mica variaţie temporală a unui compartiment este oferită defigura 4.3., sub forma unui grafic de fază.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XVI
Fig. 4.2: Evoluţia temporară a prădătorilor P şi erbivorelor E.
Fig. 4.3: Graficul de fază al consumatorilor de vârf CV faţă de unitatea de timp t.
4.2. REZULTATE ŞI DISCUŢIIModelul propus va conţine informaţia furnizată de ASM No. 1 (Tab. 3.2.),
transpusă sub formă codificată într-o structură asemănătoare cu cea denumită anteriorModelul ODUM-COX-SÎRBU.
4.2.1. Definirea componentelor şi codificarea elementelorComponentele noului model nu sunt similare celor din ASM No. 1, datorită
diferenţei de scop a modelului. Dată fiind abordarea axată pe componentele biologiceale epurării, componentele modelului vor fi Autotrofele A şi Heterotrofele H, careprezentante ale biologicului, şi două serii de procese biochimice anexe acestora:Hidroliza O şi Amonificarea N. Componentele ASM No. 1 sunt cele care furnizeazăintrări şi ieşiri acestor patru componente.
Pentru a putea realiza bilanţurile fiecărui component (şi de a obţine ecuaţiilediferenţiale corespunzătoare), o serie de codificări sunt necesare. În primul rând, estenecesară codificarea funcţiilor de schimb (ecuaţiile [32] – [38]), apoi a ratelor deproces (ecuaţiile [39] – [46]).
0 10 20 30 40 500
1 103
2 103
3 103
4 103
Pi
Ei
ti
10 20 30 407
7.0001
7.0002
7.0003
CVi
ti
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XVII
Funcţiile de schimb
SS
S
SKSs
1
[32] OHO
O
SKSs
,
2
[33] OHO
HO
SKK
s
,
,3
[34]
ONON
ON
SKS
s,,
,4
[35] HNHN
HN
SKS
s,,
,5
[36] OAO
O
SKSs
,
6
[37]
XAB
s
AB
s
KXX
XX
s
,
,7
[38]
Ratele de proces
HBH Xssp ,211 ***[39] HBH Xssp ,211 ***
[40]
ABA Xssp ,653 ***[41] HBH Xbp ,4 *
[42] HBH Xbp ,4 *[43]
HBNDa XSkp ,6 **[44] HBhn Xsssskp ,43477 *)**(**
[45]
S
ND
XXpp *78
[46]
În accepţiunea ASM No. 1 (HENZE et al., 2000), SS reprezintă substratulsolubil, KS reprezintă constanta de schimb a substratului solubil, SO reprezintă oxigenulsolubil, KO,H, constanta de schimb a proceselor aerobe ale heterotrofelor, SN,O reprezintăazotul solubil provenit din nitraţi, KN,O reprezintă constanta de schimb a acestuia, SN,Hreprezintă azotul amoniacal solubil, KN,H reprezintă constanta de schimb a acestuia,KO,A reprezintă constanta de schimb a proceselor aerobe ale autotrofelor, XS reprezintăsubstratul particulat, KX, constanta de schimb a hidrolizei substratului greubiodegradabil, μH şi μA reprezintă ratele specifice maxime de creştere ale heterotrofelor,respectiv autotrofelor, XB,H reprezintă biomasa heterotrofelor, şi XB,A pe cea aautotrofelor, ηg şi ηh reprezintă factorii de corecţie pentru creşterea anaerobă aheterotrofelor, respectiv pentru hidroliza anaerobă, SND şi XND reprezintă cantitatea deazot organic solubil, respectiv de azot organic particulat biodegradabil, iar ka şi knreprezintă ratele de amonificare, respectiv hidroliză.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XVIII
4.2.2. Designul experimental al modeluluiAvând astfel definite ratele de proces, putem realiza structura modelului şi
începe definirea relaţiilor dintre elemente (Fig. 4.4.).
Fig. 4.4: Structura modelului şi relaţiile între elemente(explicaţiile elementelor în text).
În afara celor menţionate anterior, SALK reprezintă alcalinitatea mediului dereacţie, iar XP reprezintă produsele particulate rezultate din declinul biomasei. Săgeţileindică relaţiile celor patru compartimente cu intrările şi ieşirile, iar direcţia săgeţiiexplică modul de circulaţie a materiei în cadrul interacţiunilor.
Ratele de flux ale modelului (a – w) sunt definite de ecuaţiile [47] – [70] şiconţin, pe lângă ratele de proces, şi câţiva parametri ai sistemului: YH şi YA,randamentele de creştere ale heterotrofelor, respectiv autotrofelor, fp, reprezentândfracţiunea de biomasă responsabilă cu producerea de substanţe particulate, şi iXB şi iXP,masele azotului corespunzătoare cantităţii de CCO din biomasă, respectiv din produseprovenite din biomasă. Pe baza acestor rate de proces se vor realiza ecuaţiilediferenţiale ale modelului.
1*1 pYYa H
[47]
3*57,4 pY
YbA
A
[48])(*1
21 ppY
cH
[49]
7pd [50] 5*)1( pfe p[51] 4*)1( pff p
[52] 7pg [53]
8ph [54] 6pi [55]3*)
*71
14( p
Yij
A
XB [56]
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XIX
)(14
**86,2*14
1212 ppip
YYk XB
H
H
[57]
6*141 pl
[58]
5*pfm p[59] 4*pfn p
[60]3*)1( p
Yio
AXB
[61]
6pp [62] )(* 21 ppiq XB [63]
3*1 pY
rA
[64]
2**86,2
1 pY
YsH
H
[65]
421 pppt [66] 4*)*( pifix XPpXB[67]
8py [68] 5*)*( pifiz XPpXB[69] 53 ppw [70]
Ecuaţiile diferenţiale ale componentelor se obţin prin adunarea intrărilor şiscăderea ieşirilor fiecărui component. Dacă elementele se grupează în funcţie de ratelede proces, se obţin forme simplificate, reprezentate de ecuaţiile [71] – [74].
)*(*
)*86.2*14
04.53*04.53**9.42(*)*14
28*28**15(*
4
21
XBXPp
H
HXBH
H
HHXB
iifpY
YiYpY
YYipdt
dH
[71]
)*(*)*14
98.33*28**13(* 53 XBXPpA
AXBA iifpY
YiYpdtdA
[72]
08877 ppppdtdO
[73]
141466
66pppp
dtdN
[74]
Trei dintre aceste ecuaţii, exceptând-o pe cea a Hidrolizei O, vor constituiecuaţiile sistemului care va fi rezolvat de algoritmul informatic propus în MathCAD.Pentru rezolvare, se definesc punctele de intrare ale sistemului, reprezentate debiomasele celor două compartimente biologice, XBA, respectiv XBH, şi de o valoare
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XX
estimată, XBN, inexistentă în modelul lui echipei lui HENZE, reprezentândcomponentele implicate în amonificare.
Odată realizat sistemul de ecuaţii, se interoghează procedura RUNGE-KUTTAcu pas fix, şi se stabilesc notaţiile t, pentru unitatea de timp, Aut, pentru autotrofe, Het,pentru heterotrofe, şi Amo, pentru amonificare:
Rezultatele pot fi uşor reprezentate grafic fie ca evoluţie temporală acomponentelor pentru nişte valori date (Fig. 4.5.), fie ca grafice de fază ale relaţiilordintre componente (Fig. 4.6.).
Fig. 4.5: Evoluţia temporară a compartimentelor modelului matematic.
X
XBH
XBA
XBN
D t X( )
p115 iXB YH 28YH 28( )
14YH p2
42.9 iXB YH 53.04YH 53( )40.04YH
p4 fp iXP iXB( )
p313 iXB YA 28YA 33.98
14YA p5 fp iXP iXB( )
p614
St rkfixedX 1 240 10000 D( )
t St 1
Het XBH St( ) 2
Amo XBN St( ) 4
Aut XBA St( ) 3i 1 last t( )
0 60 120 180 2403.24 104
1.491 105
3.306 105
5.122 105
6.937 105
8.752 105
1.057 106
1.238 106
1.42 106
1.601 106
1.783 106
Heti
Aut i
Amoi
ti
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXI
a b
Fig. 4.8: Graficele de fază ale modelului, la scară similară:a) Autotrofe faţă de Heterotrofe; b) Autotrofe faţă de Amonificare.
Modelul prezintă o flexibilitate foarte mare la nivelul structurii (componentelemodelului pot fi modificate, multiplicate sau reduse în funcţie de scopul operatorului)şi la nivelul operării (modificarea valorilor parametrilor modelului are ca efectmodificarea reprezentării grafice a rezultatului, oferind noua prognoză a evoluţieicomponentelor).
CAPITOLUL 5CERCETĂRI REFERITOARE LA OPTIMIZAREA PROCESULUI
DE EPURARE CU NĂMOL ACTIV
5.1. MATERIAL ŞI METODĂCercetările au fost întreprinse pe amestecuri de apă uzată şi nămol activ
(proporţie 1:1) provenite de la Staţia de Epurare Sibiu (Mohu). Câte doi litri deamestec au fost introduşi în bioreactoare şi oxigenaţi cu ajutorul unei pompe de aerareHaylea ACO 9610, la un volum de 75 l/oră/bioreactor.
Seriile experimentale iniţiale au fost constituite din câte opt bioreactoare,conţinând o probă martor (amestec apă uzată – nămol activ) şi amestec apă uzată –nămol activ la care au fost adăugate şapte concentraţii succesive de zaharuri (0.25 g/l,0.50 g/l, 0.75 g/l, 1.00 g/l, 1.25 g/l, 1.50 g/l, 1.75 g/l). Zaharurile utilizate au fostglucoză (C6H12O6 în structura (2R,3S,4R,5R)-2,3,5,4,6-Pentahidroxihexanal, sub formade D(+) Glucoză anhidră), fructoză (C6H12O6 în structura (3S,4R,5R)-1,3,4,5,6-Pentahidroxihexan-2-onă, sub forma de D(-) Fructoză) şi zaharoză (C12H22O11 înstructura β-(2S,3S,4S,5R)-fructofuranozil-α-(1R,2R,3S,4S,5R)-glucopiranozidă). Dinfiecare bioreactor au fost prelevate probe după realizarea amestecului şi din oră în oră,până la finalizarea celor patru ore de aerare stabilite. Probele au fost analizate la unspectrofotometru UV-VIS WTW PhotoLab Spektral, pentru citirea valorilorconsumului chimic de oxigen (CCO), după ce, în prealabil, au fost preparate prinamestecare a 2 ml de probă cu 1 ml de soluţie H2SO4 concentrat 96% - AgSO4 (500 ml: 6 g) şi cu 3 ml soluţie sulfat de mercur (II) - 80 g/l în soluţie de dicromat de potasiu(K2Cr2O7) 0.02 mol/l, acidifiat cu acid sulfuric. Valorile CCO reprezintă evoluţiacantitativă a comunităţii din nămolul activ pe perioada aerării.
26 1.252 104 2.501 104 3.751 104 5 10424
4.4571 105
8.914 105
1.3371 106
1.7828 106
Aut i
Heti
14 1.251 104 2.501 104 3.75 104 5 10424
3.5657 105
7.1312 105
1.0697 106
1.4262 106
1.7828 106
Aut i
Amoi
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXII
Seria finală experimentală a fost constituită din patru bioreactoare, unulconţinând proba martor, iar celelalte trei, concentraţiile cele mai bune selectate în urmaprimei faze experimentale. În afara celor cinci prelevări similare seriilor experimentaleiniţiale, au fost prelevate probe de supernatant (o probă din apa uzată, ca punct depornire şi câte o probă din oră în oră, după oprirea aerării pentru 20 de minute, ca săpermită sedimentarea nămolului), cu scopul de a analiza evoluţie temporală a materieiorganice din apa uzată. Prepararea soluţiilor şi citirea spectrofotometrică s-au realizatsimilar cu seriile iniţiale. La finalul seriei experimentale, au fost analizatecaracteristicile de sedimentare ale celor patru amestecuri, prin observarea sedimentăriiîn cilindri gradaţi de 500 ml, până la stabilizarea nivelului nămolului activ.
5.2. REZULTATE ŞI DISCUŢIIRezultatele primelor trei serii experimentale (Fig. 5.1., 5.2. şi 5.3.) arată că
valorile CCO corespunzătoare probei martor depăşesc, pentru toate cele trei zaharuri,valorile CCO aferente probelor conţinând diverse concentraţii de zaharuri. Concluziacare s-ar putea trage este că adăugarea de zaharuri inhibă activitatea nămolului activ şicreşterea cantităţii acestuia în timpul aerării. Dar se observă că valorile iniţiale aleprobelor martor sunt mult superioare celorlalte probe, astfel că, deşi la nivel absolutvalorile acestor probe sunt cele mai mari, la nivel relativ o parte din probele conţinândzaharuri prezintă creşteri substanţial mai mari ale comunităţii edificate de nămolulactiv.
Fig. 5.1: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa glucozei(CCO echivalent, în mg/l).
Pentru a avea o imagine mai exactă asupra creşterii relative a nămolului activ,valorile CCO obţinute au fost standardizate, prin raportare procentuală (valorile iniţialeau fost considerate 100%, iar celelalte valori au fost reprezentate ca fracţie a acestorvalori iniţiale).
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXIII
Fig. 5.2: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa fructozei(CCO echivalent, în mg/l).
Fig. 5.3: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa zaharozei(CCO echivalent, în mg/l).
Rezultatele abordării standardizate sunt prezentate în figurile 5.4., 5.5. şi 5.6.,arătând că cele mai bune raporturi de creştere a nămolului activ se înregistrează pentruamestecul de apă uzată şi nămol activ îmbunătăţit cu 0.25 g/l fructoză, 0.50 g/l glucozăşi 0.75 g/l zaharoză, acestea fiind concentraţiile luate în calcul pentru a doua fazăexperimentală. Dintre cele trei, glucoza pare să fie cel mai bun candidat, imprimând dedeparte cele mai bune valori de creştere pentru nămolul activ, pe când zaharoza arecele mai slabe valori, apropiate de ale probei martor, dar şi o evoluţie temporalăinconstantă, cu fluctuaţii puternice.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXIV
Fig. 5.4: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa glucozei(CCO echivalent, în procente).
Fig. 5.5: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa fructozei(CCO echivalent, în procente).
Fig. 5.6: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa zaharozei(CCO echivalent, în procente).
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXV
Rezultatele seriei finale experimentale sunt prezentate în figurile 5.7 şi 5.8..
Fig. 5.7: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa concentraţiilor selectatede zaharuri (CCO echivalent, în mg/l).
Seria finală confirmă valori mai bune de creştere a nămolului activ în prezenţaconcentraţiilor alese de glucoză şi fructoză, cu un plus pentru prima, precum şi oscădere a nivelului faţă de proba martor în prezenţa zaharozei. Valorile înregistrate înaceastă serie experimentală sunt inferioare celor din seriile iniţiale comparativ cu probamartor, ca urmare a caracterului extrem de complex al materie prime folosite, pe de oparte, dar şi a întreruperii aerării pentru colectarea probelor de supernatant, pe de altăparte.
Fig. 5.8: Evoluţia comunităţilor din nămolul activ în prezenţa concentraţiilor selectatede zaharuri (CCO echivalent, în procente).
Analiza probelor recoltate din supernatant (Fig. 5.9.) arată o scădere constantă,liniară a nivelului CCO pentru proba martor, şi o creştere a nivelului CCO pentruprobele cu fructoză şi zaharoză, rezultat, cel mai probabil, al unor produşi metabolici ai
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXVI
nămolului activ care cresc necesarul de oxigen al amestecului. Proba conţinândglucoză, deşi înregistrează o creştere a valorilor CCO în prima fază a aerării, prezintămai apoi o scădere accentuată a valorilor acestui indicator pentru restul perioadei, cupantă mult superioară celei prezentate de proba martor (Fig. 5.10.).
Fig. 5.9: Evoluţia consumului de substanţă organică din amestecul apă uzată-nămolactiv în prezenţa concentraţiilor selectate de zaharuri (CCO în mg/l).
Fig. 5.10: Panta evoluţiei consumului de substanţă organică:probă martor contra glucoză 0.50 g/l (CCO în mg/l).
Analiza sedimentării celor patru probe (Fig. 5.11.) arată valori mult mai bunepentru proba martor pentru prima parte a intervalului de sedimentare. Pe finalulperioadei de sedimentare (analiza a fost oprită după 150 de minute, dată fiindstabilizarea nivelelor) cele patru probe înregistrau valori diferite ale sedimentării, cumenţiunea că toate probele conţinând zaharuri aveau nivele superioare probei martor,datorită creşterii superioare a nămolului activ. Singura probă cu viteză de sedimentareapropiată de a probei martor este cea conţinând zaharoză.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXVII
Fig. 5.11: Evoluţia sedimentării nămolului activ din probele aerate în prezenţaconcentraţiilor selectate de zaharuri (în ml masă sedimentată).
CAPITOLUL 6INTEGRAREA DATELOR DE OPTIMIZARE ÎN MODELUL
MATEMATIC
Integrarea datelor în modelul matematic va fi prezentată prin exemplificareainfluenţei uneia dintre substanţele testate pentru optimizarea procedeului asuprarezultatelor finale ale modelului . Datorită caracterului aparte ale datelor obţinute, vomalege glucoza pentru interpretare. Vor fi luate în calcul valorile finale ale creşteriiprocentuale a nămolului activ pentru fiecare dintre cele şapte concentraţii analizate,alături de valoarea finală a probei martor, realizându-se un grafic al modificărilorapărute în creşterea nămolului în prezenţa glucozei. Dat fiind faptul că valorileprocentuale sunt mari comparativ cu valorile parametrilor introduşi în ecuaţiilemodelului, ele nu vor fi folosite ca atare, ci vor fi transformate în echivalenţii lorstandardizaţi (fapt realizat prin raportarea la valoarea de referinţă iniţială, respectiv100%: pentru 135.1%, de exemplu, obţinut ca valoare procentuală a CCO, echivalentulluat în calcul va fi 1.351).
Dat fiind că valorile obţinute sunt parte a unui şir discret, valorile intermediarevor trebui estimate cu ajutorul mecanismului de interpolare cu ajutorul funcţiilor splinecubice pe porţiuni, procedeu realizat cu ajutorului softului informatic MathCAD 14.0.
Funcţia de interpolare pentru valorile influenţei glucozei asupra creşteriinămolului activ este prezentată în figura 6.1., iar ea va fi folosită pentru a estimavaloarea procentuală a creşterii nămolului activ în prezenţa unei concentraţii netestate aglucozei în mediul de reacţie. De exemplu, concentraţiei de 1.2736 g/l glucozăadăugată în mediul de reacţie îi corespunde o scădere a randamentului de creşterebacterian până la 40% din valoarea probei martor, deci valoarea luată în calcul va fi0.4.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXVIII
Fig. 6.1: Evoluţia procentuală a cantităţii de nămol activîn funcţie de concentraţia de glucoză (valori interpolate).
Pentru a integra valoarea obţinută în model, trebuie modificate valorile iniţialeale intrărilor modelului. Se redefinesc XBH şi XBA prin adăugarea unui parametruprocentual:
În contextul nou creat, XBA1 şi XBH1 reprezintă valorile aferente probelor fărăadaos de zaharuri, adaos care poate fi simulat prin înlocuirea lui 1 din relaţiileanterioare cu valoarea extrasă din graficul de interpolare. Valoarea obţinută este 0.4,respectiv o scădere la 40% din randamentul nămolul activ în absenţa substanţei (sauinhibiţie 60%). Putem presupune, pentru exemplificare, că autotrofele nu sunt decâtparţial influenţate, astfel că scăderea de randament este suportată de două ori maiputernic de heterotrofe, randamentul real al acestora fiind de fapt 26.66%, deci 0.266,iar cel al autotrofelor fiind scăzut în proporţie mai mică: 53.33%, deci 0.534. Noilerelaţii sunt:
Rezolvarea grafică a modelului în noile condiţii este prezentată în figura 6.2.,unde se observă diferenţa de evoluţie a compartimentelor modelului. Avantajulmodelului este că oferă evoluţia unuia din cele două componente influenţate de adaosulde zaharuri şi separat, prin simularea inhibiţiei totale a celuilalt component, după cumse observă în figura 6.3..
0 0.25 0.5 0.75 1 1.25 1.5 1.750
2
4
f con( )
con
XBH 1 XBH1XBA 1 XBA1
XBH 0.266 XBH1XBA 0.534 XBA1
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXIX
a bFig. 6.2: Evoluţia compartimentelor modelului:
a) lipsa inhibiţiei; b) inhibiţie 60% diferenţiată 1:2 (Autotrofe : Heterotrofe).
a bFig. 6.3: Evoluţia Autotrofelor în cadrul modelului:
a) lipsa inhibiţiei; b) inhibiţie 53.33%.
CAPITOLUL 7CONCLUZII
modelele matematice ale epurării prezintă o evoluţie clară în timp, de la unmod disparat de lucru şi cu modele direcţionate pe necesitatea unui cercetător saugrup de cercetare, înspre colective centralizate, multinaţionale şi multidisciplinare,autoare a unor modele complexe, axate pe necesitatea practică concretă; două maridirecţii se pot identifica, relativ unitare: o direcţie iniţială, autoare a modelelordenumite diferenţiale, şi o direcţie mai recentă, centralizată, autoare a modelelordenumite matriciale; centralizarea modelelor, clasificarea lor şi denumirea acordatăcelor două direcţii constituie o contribuţie originală a tezei de doctorat;
modelele diferenţiale au fost realizate în mod independent de către specialiştidiferiţi, având o structură şi notare incoerentă, ambiguă şi cu potenţial de a induceîn eroare pe cei care folosesc aceste modele; uniformizarea notaţiilor şi clarificarearelaţiilor între modele (identificarea elementelor comune şi a celor diferite) au fostrealizate ca parte a tezei de doctorat, constituind o contribuţie originală a acesteia;
0 60 120 180 2403.24 10 4
1.491 10 5
3.306 10 5
5.122 10 5
6.937 10 5
8.752 10 5
1.057 10 6
1.238 10 6
1.42 10 6
1.601 10 6
1.783 10 6
Het i
Aut i
Amo i
t i
0 60 120 180 2403.24 10 4
1.491 10 5
3.307 10 5
5.122 10 5
6.938 10 5
8.753 10 5
1.057 10 6
1.238 10 6
1.42 10 6
1.601 10 6
1.783 10 6
Het i
Aut i
Amo i
t i
0 60 120 180 2403.24 10 4
1.491 10 5
3.306 10 5
5.122 10 5
6.937 10 5
8.752 10 5
1.057 10 6
1.238 10 6
1.42 10 6
1.601 10 6
1.783 10 6
Het i
Aut i
Amo i
t i 0 60 120 180 2403.24 10 4
1.491 10 5
3.307 10 5
5.122 10 5
6.938 10 5
8.753 10 5
1.057 10 6
1.238 10 6
1.42 10 6
1.601 10 6
1.783 10 6
Het i
Aut i
Amo i
t i
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXX
deşi cu un istoric îndelungat în aplicare, modelele existente, în special celedenumite diferenţiale în prezenta teză, au multiple probleme de ordin matematic sauconceptual, iar rezolvarea acestor probleme (rectificarea erorilor de concepţie şiderivarea completă a ecuaţiilor) a constituit unul din scopurile principale ale tezei,fiind un element de originalitate ca atare;
modelele matematice existente sunt axate pe componentele inginereşti alesistemului şi nu oferă informaţii corecte despre partea biologică a acestuia; un noumodel matematic care să descrie aceste componente a fost generat şi testat,folosindu-se o structură matematică utilizată în trecut pentru a descrie relaţiile într-un ecosistem cu intrări şi ieşiri cunoscute, iar informaţia introdusă în noul modeleste preluată din cel mai performant model matematic al epurării, ASM No.1;rezultatele noului model sunt reprezentări grafice ale evoluţiei temporale, care semodifică odată cu modificarea intrărilor sistemului, uşor de interpretat de cătreoperatorii staţiilor de epurare;
optimizarea procesului a fost testată în raport cu catalizarea reacţiilor dinamestecul apă uzată-nămol activ cu zaharuri (glucoză, fructoză şi zaharoză - uşor deprocurat şi relativ ieftine), concluziile fiind:
fiecare din cele trei zaharuri influenţează diferit evoluţia comunităţiidin nămolul activ;
efectul e diferit în funcţie de concentraţia introdusă, putând fi rezumatca o creştere la concentraţii mici a capacităţii de producţie a nămolului,urmată de o scădere şi de inhibiţia procesului la concentraţii mari;
cele mai bune concentraţii au fost testate comparativ, observându-se căglucoza şi fructoza provoacă o creştere semnificativă a capacităţii de producţie anămolului activ, spre deosebire de zaharoză, care provoacă o inhibiţie redusă sau nuinfluenţează procesul la concentraţii mici; în ce priveşte capacitatea de reducere aîncărcării organice a amestecului, doar amestecul cu glucoză are această capacitate,concentraţia de 0.25 g/l fiind cea mai indicată pentru o testare ulterioară;
studiul influenţei unor adaosuri de substanţe pentru creşterea eficienţei deepurare este un domeniu cu preocupări reduse în lume ştiinţifică actuală, centrată pecreşterea eficienţei prin modificarea tehnică a procesului de epurare, iar testareazaharurilor alese este realizată pentru prima dată şi constituie o contribuţie originalăa tezei de doctorat;
datele obţinute pentru optimizare pot fi uşor introduse în noul model prinadăugarea unui parametru procentual care modifică intrările sistemului, rezultatulmodificat fiind observabil prin intermediul soluţiilor grafice ale modelului.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXXI
ANEXA 1
PROPUNERE DE NOTAŢIE COERENTĂ PENTRU MODELELEDIFERENŢIALE
b = coeficientul consumului endogen
C = concentraţia de substanţe în bazinul de aerare
C0 = concentraţia iniţială (în influent) de materie organică
E = masa acumulată în procesul endogen
k = constantă de sistem
M = masa activă a bacteriilor
Q = debitul influentului
q = debitul de nămol activ recirculat
Qw = debitul de evacuare al nămolului activ
r = raportul de recirculare a nămolului activ
t = timpul
V = volumul bazinului
w = raportul de evacuare a nămolului activ excedentar
X = concentraţia de nămol activ din bazinul de aerare
x = fracţiunea nămolului activ care se îndepărtează cu efluentul
X0 = concentraţia iniţială (în influent) a microorganismelor(densitatea bacteriilor)
Xe = concentraţia nămolului activ în efluent
Xr = concentraţia nămolului activ recirculat
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXXII
BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ
1. BUCUR, T., 2003, Tehnologii ecologice de protecţia mediului, Ed. Mira Design, Sibiu.
2. COX, G. W., 2002, General ecology; laboratory manual (Eight Edition), McGraw -
Hill Publ.
3. ECKENFELDER, W. W. JR., 1971, Activated sludge and extended aeration, process
design in water quality engineering - new concepts and developements, Vanderbilt
University, Nashville, Tennessee.
4. FAIR, G. M., C. J. GEYER and D. A. OKUN, 1968, Water and wastewater engineering,
John Willey and Sons, Inc., New York - London – Sidney.
5. FERRO-OROZCO MICHAELA A., E. M. CONTRERAS, NORA C. BERTOLA and NOEMI. E.
ZROTZKY, 2007, Hexavalent chromium removal using arobic activated sludge batch
systems added with powdered activated carbon, Water SA, 33, 239–244.
6. GAUDY, A. F. JR. and D. F. KINCANNON, 1977, Comparing design models for
activated sludge, Water Sew Works, 123.
7. GAUDY, A. F. JR. and R. SRINIVASARAGHAVAN, 1974, Experimental studies on
kinetic model for design and operation of activated sludge processes, Biotech and
Bioeng, 16.
8. GHERARDI, M. H., 2002, Nitrification and denitrification in the activated sludge
process, John Willey and Sons, New York.
9. GHERARDI, M. H. and M. C. ZIMMERMAN, 2005, Wastewater pathogens, John Willey
and Sons, New York.
10. GOODMAN, B. L. and A. J. ENGLANDE, JR., 1974, A unified model of the activated
sludge process, J Water Pollution Control Federation, 46.
11. GRAU, P., M. DOHÁNYOS and J. CHUDOBA, 1975, Kinetics of multicomponent
substrate removal by activated sludge, Water Research 9: 7, 637-642.
12. GUJER, W., M. HENZE, T. MINO, T. MATSUO, M. C. WENTZEL and G. V. R. MARAIS,
1995, The activated sludge model no. 2: Biological phosphorus removal, Water
Science and Technology, 31: 2, 1–11.
13. GUJER, W., M. HENZE, T. MINO and M. VAN LOOSDRECHT, 1999, Activated sludge
model no.3, Water Science and Technology, 39: 1, 183–193.
14. HENZE, M., 2005, Modeling of aerobic wastewater treatment processes, in:
JÖRDENING, H. J. and J. WINTER (Eds.), Environmental biotechnology, Wiley-VCH
Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXXIII
15. HENZE, M., W. GUJER, T. MINO, T. MATSUO, M. C. WENTZEL, G. V. R. MARAIS and
M. VAN LOOSDRECHT, 1999, Activated sludge model no. 2d, ASM 2D, Water Science
and Technology, 39: 1, 165–182.
16. HENZE M., W. GUJER, T. MINO and M. VAN LOOSEDRECHT, 2000, Activated Sludge
Models ASM 1, ASM 2, ASM 2d and ASM 3, IWA Publishing.
17. HENZE, M., C. P. L. GRADY, W. GUJER, G. V. R. MARAIS and T. MATSUO, 1986,
Activated sludge model no. 1., IAWPRC Task Group on Mathematical Modelling for
Design and Operation of Biological Wastewater Treatment Processes, Scientific and
Technical Report 1, IAWPRC, London.
18. HENZE, M., C. P. L. GRADY, W. GUJER, G. V. R. MARAIS and T. MATSUO, 1987, A
general model for single-sludge wastewater treatment systems, Water Research, 21: 5,
505–515.
19. JONES, G. L., 1978, A mathematical model for bacterial growth and substrate
utilisation in the activated sludge process, in: JAMES A. (Ed.), Mathematical models in
water pollution control, John Willey and Sons, New York.
20. KIM, Y.-K., M.-S. KWAK, W. H. LEE and J.-W. CHOI, 2000, Ultrasonic pretreatment
for thermophilic aerobic digestion in industrial waste activated sludge treatment,
Biotechnol Bioprocess Eng, 5, 469-474.
21. LI, J., Y. NI, Y. PENG, G. GU, J. LU, S. WEI, G. CHENG and C. OU, 2008, On-line
controlling system for nitrogen and phosphorus removal of municipal wastewater in a
sequencing batch reactor (SBR), Front Environ Sci Engin China, 2, 99-102.
22. LI, J. P., M. G. HEALY, X. ZHAN, D. NORTON and M. RODGERS, 2008, Effect of
aeration rate on nutrient removal from slaughterhouse wastewater in intermittently
aerated Sequencing Batch Reactors, Water Air Soil Pollut, 192, 251-261.
23. McKINNEY, R. E., 1962, Mathematics of Completely-Mixing Activated Sludge,
Journal of ASCE Proceeding (EE), 88.
24. McKINNEY, R. E., 2004, Environmental Pollution Control Microbiology, Marcel
Dekker, Inc., Bassel.
25. MONOD, J., 1949, The growth of bacterial cultures, Annu Rev Microbiol, 3, 371-393.
26. NAKAMURA, Y. and G. MTUI, 2003, Biodegradation of endocrine disrupting phenolic
compunds using laccase followed by activated sludge treatment, Biotechnol
Bioprocess Eng, 8, 294-298.
27. ODUM, H. T., 1957, Trophic structure and productivity of Silver Springs, Florida, Ecol
Monogr, 27, 55–112.
Horea Olosutean – rezumat al tezei de doctorat
XXXIV
28. ODUM, H. T. and J. JOHNSON, 1955, Silver Springs and the balanced aquarium
controversy, Sci Counsel, 18, 128–130.
29. OGNEAN, T. şi LYDIA-MARIA VAICUM, 1987, Modelarea proceselor de epurare
biologică, Editura Academiei R.S.R., Bucureşti.
30. OLOSUTEAN, H., 2011a, Cercetări recente referitoare la epurarea apelor prin procedeul
cu nămol activ, În: OPREAN LETIŢIA (Ed.), Apa – resursă fundamentală a dezvoltării
durabile. Metode şi tehnici neconvenţionale de epurare şi tratare a apei – vol. 3,
Editura Academiei Române, Bucureşti.
31. OLOSUTEAN, H., 2011b, Evaluarea ecosistemelor antropizate din bazinul Visei, În:
OPREAN LETIŢIA (Ed.), Apa – resursă fundamentală a dezvoltării durabile. Metode şi
tehnici neconvenţionale de epurare şi tratare a apei – vol. 1, Editura Academiei
Române, Bucureşti.
32. OLOSUTEAN, H., 2011c, Rolul microorganismelor în circuitul elementelor naturale, În:
OPREAN LETIŢIA (Ed.), Apa – resursă fundamentală a dezvoltării durabile. Metode şi
tehnici neconvenţionale de epurare şi tratare a apei – vol. 2, Editura Academiei
Române, Bucureşti.
33. OLOSUTEAN, H. and LETIŢIA OPREAN, 2011, Differential or matrix: the activated
sludge modelling dilemma, Management of Sustainable Development, 3: 1 (in print).
34. OPREAN LETIŢIA and H. OLOSUTEAN, 2010, Activated sludge modelling: the current
state of play, Proceedings of the 2nd International Conference on Modern Technologies
and Biotechnologies for Environmental Protection, Sibiu, June 2-5.
35. OPREAN LETIŢIA and H. OLOSUTEAN, 2011, A new perspective on McKINNEY’s
wastewater model, Romanian Journal of Aquatic Ecology, 1: 2.
36. SCHMID, A., 2002, Increasing the microbial activity in activated sludge by the
phenomenon of „biological resonance”, Environ Sci & Pollut Res, 9, 227-229.
37. SÎRBU, I., 2009, Bazele modelării proceselor şi sistemelor ecologice, Editura
Universităţii „Lucian Blaga”, Sibiu.
38. VAICUM LYDIA-MARIA, 1981, Epurarea apelor cu nămol activ. Bazele biochimice,
Editura Academiei R.S.R., Bucureşti.
39. ZARNEA, G., 1970, Microbiologie generală, Editura Didactică şi Pedagogică,
Bucureşti.
40. ZARNEA, G., 1994, Bazele teoretice ale ecologiei microorganismelor.
Microorganismele şi mediile lor naturale, Editura Academiei Române, Bucureşti.