Digestión anaerobia de aguas residuales industrialesdiseño de un controlador con especificaciones de estabilidad y máxima producción de metano

  1. Alferes Castaño, Janelcy
Dirigée par:
  1. Ion Irizar Picón Directeur

Université de défendre: Universidad de Navarra

Fecha de defensa: 11 mars 2011

Jury:
  1. Eduardo Ayesa Iturrate President
  2. Enrique Aymerich Soler Secrétaire
  3. Joaquin Suescun Cruces Rapporteur
  4. Mónica de Gracia Igelmo Rapporteur
  5. Juan Manuel Lema Rodicio Rapporteur

Type: Thèses

Teseo: 112557 DIALNET

Résumé

La tesis presenta el diseño y la validación por simulación de estrategias de operación y control automático en digestores anaerobios para el tratamiento de aguas residuales industriales. La solución de control desarrollada está orientada a garantizar la estabilidad del digestor, maximizar la producción de metano a medio-largo plazo así como a incrementar la robustez del proceso frente a perturbaciones. La futura aplicabilidad industrial de los resultados obtenidos es un pre-requisito que ha condicionado las decisiones adoptadas en el diseño de la estrategia de control, seleccionándose como escenario de control aquellas configuraciones de planta que incluyen, adicional al propio digestor, tanques de homogenización en cabeza del tratamiento, escenario de operación típico en pequeñas plantas industriales. Las tareas realizadas en la tesis han estado basadas en su totalidad en estudios por simulación, demostrándose la capacidad del modelado matemático como herramienta en el diseño, validación y evaluación de soluciones de control en los procesos anaerobios. Tomando como base las implementaciones de los bien conocidos benchmarks de simulación para fangos activos, se ha desarrollado un protocolo de simulación específico para la digestión anaerobia de aguas residuales, con el propósito de proporcionar una base para el diseño y posterior validación de estrategias de operación y control en este proceso biológico. Como paso previo al diseño de la solución de control se ha definido en su totalidad el caso de estudio, representativo del escenario real a controlar, incorporándose las limitaciones y requerimientos típicamente encontrados en el contexto industrial, especificándose aspectos tales como el agua residual influente, la configuración de planta y la instrumentación online disponible. El problema de control abordado en la tesis ha estado orientado a optimizar la operación de la planta en conjunto, tal que se alcance un compromiso adecuado entre producción de metano y eficiencia, manteniendo por supuesto la estabilidad del proceso de degradación. La solución de control propuesta extiende las potencialidades de los algoritmos extremum-seeking para la maximizar la producción de biogás, con algoritmos adicionales que permiten explotar de forma apropiada la capacidad hidráulica de los tanques de homogenización y así asegurar una operación óptima de la planta como un sistema global. Finalmente la estructura de control incorpora dos capas: una capa inferior, orientada a maximizar la producción de metano y garantizar la estabilidad del digestor; y una capa superior encargada de promover las cargas orgánicas más adecuadas a aplicar al digestor en todo momento, en función del estado hidráulico del tanque de homogenización. La capa superior se ha diseñado usando técnicas fuzzy, las cuales resultan especialmente apropiadas en el control de problemas no lineales como es el caso del problema de optimización a resolver. La validación de la solución de control, en términos del benchmark desarrollado, ha demostrado claramente mejoras significativas en la operación de la planta en conjunto en aspectos tales como: calidad del efluente, producción de metano, eficiencia y disminución de situaciones indeseadas como el desbordamiento o vaciado del tanque de homogenización. Frente a una operación convencional, las prestaciones esperadas en la aplicación de la solución de control propuesta revelan en promedio un incremento en el orden del 20% para la calidad del efluente y del 14% para el rendimiento y producción energética, además de reducir de forma considerable la sensibilidad a la incertidumbre en los parámetros del modelo, con los beneficios que ello supone de cara a una posible implementación de la solución de control en el contexto industrial.