Issuu on Google+

FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

Cercetări avansate în domeniul epurării biologice a apelor uzate Prof.dr.ing. Dan Niculae Robescu1, Prof.dr.ing. Lăcrămioara Diana Robescu, Prof.dr.ing. Cristina Costache Universitatea POLITEHNICA din Bucureşti 1

dan.robescu@upb.ro

Rezumat În ultimele decenii biotehnologiile au evoluat ca urmare a progreselor înregistrate în microbiologie şi a cercetărilor aprofundate din domeniul geneticii. Procesele unitare care folosesc metabolismul celular al microorganismelor se bazează pe cercetări avansate efectuate cu scopul determinării corelaţiilor optime între forma şi dimensiunile reactoarelor biologice şi condiţiile biochimice ale activităţii microbiene. Progresele înregistrate în construcţia calculatoarelor şi a softurilor moderne de calcul permit integrarea numerică a ecuaţiilor procesului cu obţinerea soluţiilor numerice care conduc la optimizarea exploatării. Modelarea şi simularea proceselor hidrodinamice şi biochimice utilizate în staţiile de epurare este o nouă metodă de optimizare a tehnologiei de epurare. Cuvinte-cheie reactoare biologice, microorganisme, substrat, modelare, simulare, biotehnologie Introducere Tehnologiile de epurare a apelor uzate se bazează pe o succesiune de procese unitare de natură fizică, chimică şi biologică. Pentru realizarea scopului final, acela de reţinere şi neutralizare a corpurilor minerale şi organice dispersate în mediul apos, trebuie să se asigure, încă din etapa de concepţie şi proiectare, următoarele cerinţe:  constituirea unei succesiuni corecte şi normale în tehnologia de epurare în conformitate cu debitele şi încărcările apei uzate; în acest sens se menţionează faptul că nu se poate stabili o schemă general valabilă – proiect tip – deoarece fiecare categorie de apă uzată îşi are caracteristicile ei specifice locului de provenienţă;  corelarea formei şi dimensiunile obiectelor din staţia de epurare (separator de grăsimi, deznisipator, bazine de aerare etc.) cu echipamentele şi cu necesităţile procesului unitar care se desfăşoară în acestea; proiectarea unor forme şi dimensiuni greşite a obiectului tehnologic fie nu conduce la purificarea apei, fie implică un consum nejustificat de energie şi reactivi chimici;  corelarea factorilor de natură hidrodinamică cu cei chimici, fizici şi biochimici astfel încât operaţiile să se desfăşoare în condiţii optime tehnologic şi eficiente energetic. În tehnologiile biologice se stabilesc expresii care permit calculul tehnic al procesului unitar pe baza încărcărilor organice exprimate în CBO5. Coeficienţii din aceste relaţii, în special cei de cinetică biochimică, se


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

stabilesc pe baza experimentărilor efectuate în laborator pe culturi pure de bacterii. În practică apar mai multe probleme care fac ca rezultatele estimate prin calcule să difere de realitate: culturile microbiene sunt mixte – populaţii mixte de bacterii până la metazoare a căror coeficienţi cinetici diferă de cei stabiliţi în laborator pe culturi pure; întreaga activitate microbiană se desfăşoară în mediul apos şi toate expresiile de calcul nu consideră factorii hidrodinamici – nu există coeficienţi care să considere regimul de mişcare din mediul polifazat existent în reactoarele biologice; actuala metodologie de calcul se bazează pe indicatorul CBO5, care reflectă încărcarea organică din mediul apos, nu corespunde necesităţilor de programare, control şi conducere automată a staţiilor de epurare care impun determinarea valorilor parametrilor operaţionali în timp util, real. În ultimele două decenii cercetările efectuate de colective mixte de ingineri şi biologi au abordat probleme diferite de natură hidrodinamică şi biochimică. În aceste cercetări teoretice, efectuate prin modelarea şi simularea proceselor unitare şi experimentale, se caută să se dea un răspuns la modalităţile de corelare optimă a acestor factori în scopul optimizării şi eficientizării tehnologiei. Cercetarea teoretică permite stabilirea unor corelaţii optime între factorii geometrici, hidrodinamici, chimici şi biochimici deoarece prin simulări se pot studia cazuri mult diferite de realitate. În acest mod se vor obţine evoluţii ale proceselor care, în mod sigur, vor conduce la zone de optim. Progresele înregistrate în construcţia calculatoarelor, creşterea vitezei de lucru şi a memoriei, precum şi dezvoltarea unor programe specializate au permis abordarea unor probleme din ce în ce mai complexe. Modelarea şi simularea proceselor biologice Modelarea proceselor este una dintre metodele cele mai folosite pentru precizarea influenţei factorilor care intervin şi determină un proces sau o tehnologie. Procesele biologice pot fi studiate cu costuri reduse şi cu suficientă precizie prin modelare matematică. Astfel, au fost dezvoltate şi proiectate procese biologice exclusiv prin modelare şi simulare, cum ar fi procesul BABE (Bio Augmentation Batch Enhanced). O descriere exactă a proceselor biologice, din toate punctele de vedere, poate conduce la un sistem de ecuaţii foarte complicat şi deci dificil de rezolvat. De aceea, se apelează la simplificări, în limite rezonabile, astfel încât să nu fie alterate structura şi evoluţia procesului studiat. Nu trebuie să se se uite faptul că modelul matematic reprezintă de fapt o simplificare a realităţii. Astfel, el poate fi îndepărtat de realitatea naturală, datorită multitudinii parametrilor de natură diferită din care numai o parte poate fi cuprinsă în relaţiile matematice, dar el trebuie să descrie procesul cu o anumită acurateţe astfel încât rezultatele să poată fi utilizate practic. Autoepurarea apelor Autoepurarea apelor este un proces complex fizico-chimic, biologic şi bacteriologic prin care încărcarea unei ape în suspensii minerale şi organice se reduce în aval de sursa de impurificare. În analiza procesului biochimic de degradare a substanţelor organice este important să se pună în evidenţă regimul oxigenului dizolvat, deoarece acesta, indirect, va pune în evidenţă starea de impurificare cu materii organice. În modul cum se tratează acest bilanţ al oxigenului se poate face echilibrul pentru orice impurificator ţinând cont de procesele specifice acestuia. Concentraţia oxigenului dizolvat în masa de apă este rezultatul a două reacţii antagoniste: a) Reacţia de consum a oxigenului necesar microorganismelor pentru oxidarea biochimică a compuşilor organici b) Reacţia de reaerare – proces de transfer de masă a oxigenului din aer în apă sub influenţa forţei motoare – deficitul faţă de saturaţie:


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

Prin integrarea celor două ecuaţii diferenţiale care descriu aceste reacţii se obţin soluţiile generale pentru încărcarea organică şi deficitul de oxigen faţă de saturaţie, între limitele punctelor de deversare a poluantului şi în aval punctul de control. Cele două puncte sunt corelate prin lungimea de parcurs a râului sau prin timpul necesar de curgere a râului pentru realizarea unei stări de salubritate corespunzătoare condiţiilor impuse de lege. Importanţa practică a unui astfel de studiu este faptul că se poate determina distanţa până la care nu se poate dispune de apă calitativ corespunzătoare pentru o nouă captare. Dacă pe sectorul de râu menţionat apar noi descărcări de apă uzată atunci acesta se va prelungi în aval ca o zonă degradată. Fiecare curs natural are o anumită limită a posibilităţilor de autocurăţire. La depăşirea acesteia pot apărea pe cursul natural modificări bruşte, ireversibile şi râul poate deveni un râu mort. Situaţia se poate redresa numai după ani de reaerare artificială a cursului natural fără a mai deversa în acesta ape uzate. Cursul natural poate să preia o mică cantitate de poluanţi fără ca prin aceasta să apară modificări ale florei şi faunei. Astfel se poate armoniza staţia de epurare cu emisarul. Un grad de epurare de 100 % nu este posibil de realizat tehnic şi ar costa imens. Aşadar, se acceptă grade de epurare între 70…98 %, în funcţie de categoria de calitate a emisarului şi de posibilităţile tehnice ale staţiei de epurare concepute, urmând ca râul să preia restul şi să finiseze procesul. În fig. 1 şi 2 se prezintă o parte din rezultatele obţinute prin rularea unui program realizat în Matlab, pentru diverse debite ale râului şi diverse debite de efluent şi concentraţii de compuşi organici deversaţi exprimate în CBO5. Variatia concentratiei oxigenului dizolvat in rau in functie de timp, pentru diferite valori ale debitului raului 12

Concentratia critica a oxigenului dizolvat in rau [mg/l]

Variatia concentratiei critice a oxigenului dizolvat in rau in functie de debitul raului

Concentratia oxigenului dizolvat [mg/l]

10

8

Qrau

6

4

2

0

0

1

2

3

4

5 timp [zile]

6

7

8

9

10

Fig. 1. Variaţia concentraţiei oxigenului dizolvat in lungul râului în funcţie de timp (0...10 zile) pentru debitele râului de 10, 20, 30, 40, 50, 100 m3/s

5.5

5

4.5

4 10

20

30

40

50 60 70 Debitul raului [m3/s]

80

90

100

Fig. 2. Variaţia concentraţiei oxigenului dizolvat în masa de apă a râului funcţie de debitul acestuia.

În urma epurării clasice a apei se poate elimina circa 53…58% azot total şi 20…40% fosfor total. Compuşii de azot şi fosfor au efecte directe şi indirecte asupra râului. Aceşti compuşi accelerează procesul de eutrofizare, iar o concentraţie mare a azotului este toxică pentru peşti. În ţara noastră majoritatea staţiilor de epurare a apelor uzate nu dispun de treaptă pentru îndepărtarea nutrienţilor. În plus, există companii care deversează apele uzate direct în râu, fără o tratare a acestora. Se poate studia prin modelare distribuţia concentraţiei azotului în lungul râului, ţinând seama de apa deversată de staţia de epurare (Qseau), de scurgerile de apă de pe terenurile agricole din apropierea râului (Qagric) şi de deversările de apă uzată de la un poluator (Qindustrial), fig.3. Se presupune că nu există azot redus în curentul de apă din amonte, iar în punctul A amestecarea este perfectă. De asemenea, se presupune că nu apare o reducere a azotului înaintea punctului A, sistemul este staţionar şi efectul volatilizării este neglijabil.


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

Se calculează azotul redus în punctul A şi distribuţia concentraţiei de azot în lungul râului în ipoteza în care Qagric nitrificarea începe din punctul A şi viteza de degradare urmează o ecuaţie de ordinul întâi. Qseau Acest studiu, deşi este realizat în anumite ipoteze Punctul A astfel încât să fie foarte simplu, ilustrează foarte bine Fig. 3. Amplasarea punctelor de calcul pentru studiul impactul pe care îl are poluarea compuşilor de azot asupra impactului. mediului. Calculele şi trasarea grafică a profilelor concentraţiei s-au realizat printr-un program în Matlab. O parte din rezultatele obţinute se prezintă în fig. 4 şi 5. Qamonte

QIndustrial

Distribuţia concentraţiei azotului redus în lungul râului Qaval=2:2:22 m3/s, Qseau=0.1:0.1:1.1 m3/s for Nseau=0.1 mg/l

Distribuţia concentraţiei azotului redus pentru Qamonte=2:2:22 m3/s, Qseau=0.1:0.1:1.1 m3/s, Nseau=90.0 mg/l 6.5

2.5

Concentraţia azotului redus [mg/l]

Concentraţia a azotului redus [mg/l]

6

2

1.5

1

5.5 5 4.5 4 3.5 3

0.5

2.5

0

1.5

2

0

1

Punctul A

2

3

4

5

6

7

8

9

10

timp [zi]

Fig. 4. Variaţia concentraţiei azotului redus în masa de apă a râului la diferite de bite ale efluentului staţiei de epurare şi o concentraţie de 0,1 mg/l N.

0

1

Punctul A

2

3

4

5

6

7

8

9

10

timp [zi]

Fig. 5. Repartiţiile de concentraţie a azotului la diferite debite la diferite de bite ale efluentului staţiei de epurare şi o concentraţie de 90 mg/l N

Poluarea lacurilor Poluarea lacurilor reprezintă o problemă globală importantă în cadrul protecţiei mediului şi a dezvoltării durabile a unei regiuni geografice. În România, ca şi în alte ţări, cauza principală a poluării lacurilor o constituie deversările de nutrienţi. Principalele surse de poluanţi sunt scurgerile de pe terenurile agricole şi forestiere, precum şi epurările incomplete ale apelor uzate municipale sau industriale. Astfel, circa 79 % din apele uzate, provenite de la principalele surse de poluare, ajung în receptorii naturali neepurate sau insuficient epurate. În plus, apele lacurilor preiau cantităţi uriaşe de gunoi menajer sau industrial ce se descarcă direct sau pe mal de către cetăţeni sau societăţi comerciale, precum şi ape uzate rezultate de la gospodăriile amplasate pe mal. Poluarea lacurilor a avut ca efect, pe plan ştiinţific, cooperarea internaţională pentru studiul acestui fenomen şi stoparea lui, precum şi prevenirea eutrofizării şi reabilitarea lacurilor afectate. Modelarea poluării lacurilor este o problemă delicată dearece trebuie să ţină seama de o multitudine de factori: mărimea lacului, adâncimea lacului, configuraţia malului, numărul şi mărimea debitelor de apă care intră şi ies din lac etc. Se propune un model simplificat, care ţine seama de: volumul de apă al lacului, debitul de apă încărcată cu poluanţi care intră în lac şi concentraţia la intrare a poluantului. Volumul lacului şi debitul volumic de apă care intră în lac se presupun constante în timp. Considerând ecuaţiile de bilanţ masic în ipoteza amestecării perfecte şi diferite situaţii pentru concentraţia la intrare a poluantului în lac (traptă, impuls, rampă sau sinusoidală), precum şi reacţii de diferite ordine (0, 1 sau 2) s-a realizat un model în Simulink-Matlab pentru determinarea concentraţiei de poluant în lac, fig. 6. În fig.7 se prezintă variaţia concentraţiei de poluant în lac pentru o intrare de tip treaptă şi reac��ie de ordinul 0.


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

Fig.6. Modelul Simulink pentru studiul distribuţiei poluantului în lac

Fig. 7. Variaţia concentraţiei poluantului în lac în cazul variaţiei concentraţiei la intrare de tip treaptă

Modelarea şi simularea cineticii proceselor biologice Sistemele microbiene sunt foarte complexe, iar modelele care le descriu pot deveni foarte complicate. S-a dovedit totuşi că o serie de modele simple pot descrie satisfăcător performanţele proceselor biochimice. Aceste modele se bazează pe ecuaţiile bilanţului masic pentru microorganisme şi pentru substrat, utilizând o serie de ipoteze simplificatoare: se consideră că într-un reactor se găsesc micoorganisme dintr-o singură specie, uniform distribuite în întreg volumul reactorului; se neglijează fenomenele stocastice, deşinumărul mare de celule din procesele biochimice pot determinaţii deviaţii aleatoare; amestecarea este completă. Se consideră un model pentru studiul cineticii proceselor biologice în regim continuu, fără recirculare, adaptabil procedeelor biologice de epurare la care apa uzată intră în reactorul biologic şi-l părăseşte modificată în compoziţie şi concentraţie, cum ar fi: lagune, iazuri aerate, şanţuri de oxidare, unităţi pentru stabilizare aerobă sau anaerobă a nămolurilor. Procedeul fără recirculare va necesita un timp de retenţie hidraulic şi un reactor biologic considerabil mai mari decât sistemele cu recirculare la aceeaşi calitate a efluentului. Se utilizează ecuaţiile de bilanţ masic pentru simularea evoluţiei concentraţiei microorganismelor, respectiv concentraţia substratului în timp cu ajutorul unui program dezvoltat în Matlab-Simulink, fig. 8. Se pot simula diferite situaţii în ceea ce priveşte concentraţia substratului la intrare şi constantele cinetice. În fig. 9 se prezintă variaţia concentraţiei substratului şi microorganismelor la ieşire pentru diferite valori ale vitezei de creştere a microorganismelor. Ks'=0.05 Kd'=0, 0.01 t

Clock

m'=0.5, 1.0, 1.5, 2.0 Ki'=0 - sistemul de ecuaţii 3.36 – 3.37

1.2

t

X1', S1', X1', S1',

X1

T

T

2.0

biomasa f(u)

1

X1

1 s

Kd'=0 Kd'=0 Kd'=0.01 Kd'=0.01 1.5

0.5 0.8

X1,S1

a

1.0

0.6

1.0

0.4

1 Kd

X1',S1'

Mux um

1

1 s

S1

0.5 0.2 2.0

S1 substrat

0 0

0.5

1

1.5 1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

timp t'

Fig. 8. Modelul Simulink pentru studiul comportării sistemului Fig. 9. Variaţia concentraţiei microorganismelor şi substratului la K’s =0.05, de ecuaţii care descriu procesul biologic

K’d =0.01 pentru diferite valori ale vitezei de creştere a microorganismelor

Sistemele biologice cu recircularea nămolului activ pot creşte concentraţia de microorganisme şi pot genera alternative adiţionale. Decantorul secundar are un rol deosebit de important deoarece cantitatea de solide recirculată şi calitatea efluentului depinde de eficienţa


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

separării. În raport cu procedeul fără recirculare acest sistem oferă o mai mare flexibilitate şi adaptabilitate a culturii microbiene la condiţiile de lucru cu substratul organic. Pentru studiul cineticii procesului cu recirculare a fost dezvoltat un model în Simulink – Matlab, fig.10, tot pe baza ecuaţiilor de bilanţ masic pentru microorganisme şi pentru substrat. Ks'=0.05

t Clock

biomasa

1

m'=1.0 Kd'=0.01

3.5

T

X1' S1'

0

0 alfa f(u)

1

1

u Math Function

s X1

Ki'=1.0

X1,S1

Fcn 2.0

0

um

KL

2 1.5

1

0

Ki'=0.5

2.5

Mux

1

Ki'=0

3

X1 ', S1'

beta

=0.3 =0.9 Ki' - variabil - sistemul de ecuaţii 5.77 – 5.78

4

X1

Kd 1

1

s S1

0.5

Ki'=10 Ki'=100

S1 substrat

Fig. 10. Modelul Simulink pentru studiul comportării dinamice a sistemelor de ecuaţii care descriu cinetica procesului biologic cu recirculare

0 0

0.5

1

1.5

2

2.5 timp t'

3

3.5

4

4.5

5

Fig. 11. Variaţia concentraţiei microorganismelor şi substratului la K’s =0.05, K’d =0.01, μ’m= 1.0, β=0.9, =0.3, pentru diferite valori ale coeficientului de inhibare K’i

Modelarea şi simularea proceselor din bazine de sedimentare Pentru realizarea procesului de separare a fazelor trebuie asigurate condiţiile hidrodinamice necesare deplasării particulelor solide care au tendinţa de depunere. În acest scop forma bazinului, structura zonei de admisie a apei încărcate cu suspensii şi respectiv de colectare şi evacuare a apei purificate trebuie bine studiate şi corelate între ele astfel încât să se asigure, pe cât posibil, realizarea unui regim laminar de mişcare a apei. Modelarea procesului de sedimentare într-un decantor radial şi obţinerea curbelor de egală concentraţie pe verticala bazinului este posibilă prin ecuaţia de dispersie adaptată la condiţiile şi geometria bazinului. Acestea permit stabilirea geometriei optime a bazinului de sedimentare, precum şi fixarea zonelor de descărcare a nămolului format pe fundul decantorului. O parte din rezultatele obţinute prin relizarea unui model în FlexPDE pentru rezolvarea ecuaţiei de dispersie se prezintă în fig.12 şi 13, observându-se faptul că decantorul din fig. 13 este supradimensionat. dispersia suspensiilor solide in decantorul radial

21:16:26 5/14/02 FlexPDE 2.21b

dispersia suspensiilor solide in decantorul radial

C

6. b 4.

Y

e d

g

f

d

2.

i

c

a

j

h

k l m

n o

0.76 0.75 0.70 0.65 0.60 0.55 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.02

max r: q: p: o: n: m: l: k: j: i: h: g: f: e: d: c: b: a: min

10.

5.

b

d g

Y

max o: n: m: l: k: j: i: h: g: f: e: d: c: b: a: min

8.

20:41:41 5/14/02 FlexPDE 2.21b C

15.

e d 0.

f

m q

n

l

j o

a i

p

h k

c

r

d

0.

0.94 0.90 0.85 0.80 0.75 0.70 0.65 0.60 0.55 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.02

-5. -2.

0.

2.

4.

6.

8.

10.

12.

X danila3: Cycle=161 Time= 2.0000 dt= 0.1134 p2 Nodes=401 Cells=186 RMS Err= 2.2e-4 Integral= 12.09659

Fig. 12. Repartiţiile de concentraţie în decantorul radial cu diametrul 24 m, adâncime 5.6 m

-10. 0.

5.

10.

15.

20.

25.

X danila3: Cycle=225 Time= 2.0000 dt= 0.1031 p2 Nodes=402 Cells=183 RMS Err= 0.0012 Integral= 23.30448

Fig. 13. Repartiţiile de concentraţie în decantorul radial cu diametrul D = 48 m; adâncimea h = 5.6 m

Modelarea curgerii în bazinul de aerare Performanţele de oxigenare şi ale procesului biologic depind de geometria bazinului de aerare. Problema principală în transferul de masă şi în susţinerea în stare de suspensie a flocoanelor de nămol activ este


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

cea a repartiţiei de viteze cu identificarea zonelor de viteză mică şi eventual maximă. În zonele de viteză mică apar depozite de nămol prin sedimentarea flocoanelor, iar în cele cu viteze mari flocoanele de nămol activ pot fi fragmentate. Sunt foarte multe cazuri în care echipamentele de aerare nu sunt acordate cu forma şi dimensiunile bazinului de aerare aferent. Cunoaşterea curgerii în bazinele de aerare este esenţială pentru optimizarea procesului, pentru identificarea zonelor izolate şi a zonelor stagnante în care substanţa se deplasează foarte încet, cu respectarea curgerii primare. Dacă aerarea se realizează cu aeratoare mecanice, pentru intensificarea mişcării apei din bazinul de aerare, generată şi indusă de maşina hidraulică, se introduce un tub de aspiraţie sub rotorul aeratorului. In acest mod aeratoarele mecanice de suprafaţă se pot utiliza şi în cazul bazinelor cu adâncime mai mare decât cea recomandată. Una dintre metodele de modelare a mişcării mediului apos în bazinul de aerareconstă în utilizarea tehnicilor de modelare CFD. Prin utilizarea programului MixSim – Fluent se pot realiza numeroase variante pentru studiul condiţiilor şi regimurilor de curgere prin bazine – reactoare. Avantajul metodei este că simularea se realizează foarte uşor şi rapid dacă se respectă condiţiile necesare acestui proces. În figura 15 se prezintă simularea procesului de curgere din spaţiul unui reactor biologic aerat în care echipamentul de oxigenare de suprafaţă funcţionează cu tub de aspiraţie amplasat sub rotor. Se remarcă intensificarea mişcării în comparaţie cu cazul din figura 14, în care există o zonă moartă sub rotor.

Fig. 14. Liniile de curent generate de echipamentul mecanic.

Fig. 15. Liniile de curent generate de echipamentul mecanic care lucrează cu tub de aspiraţie.

Modelarea proceselor de oxigenare Procesele de oxigenare pot fi modelate prin considerarea ecuaţiei de dispersie a oxigenului. Astfel, se pot obţine profilele de concentraţie ale oxigenului dizolvat în bazinul de aerare, în scopul determinării amplasării optime a echipamentului de aerare astfel încât să existe o concentraţie a oxigenului dizolvat în întreg bazinul corespunzătoare procesului biologic, identificării zonelor cu deficit de oxigen şi a zonei în care să se amplaseze sonda de măsură a oxigenului Fig. 16. Profilele de concentraţie ale oxigenului dizolvat în bazinul dizolvat. de aerare În fig.16 se prezintă profilele de concentraţie a oxigenului dizolvat pentru o porţiune a bazinului de aerare în care se utilizeză difuzori poroşi pentru insuflarea aerului. Modelare aerare cu difuzori porosi 4.

20:52:37 1/2/09 FlexPDE 5.0.9

C

o

3.5

max s: r: q: p: o: n: m: l: k: j: i: h: g: f: e: d: c: b: a: min

a

3.

Y

2.5

2.

c

b

d

1.5

f

1.

g

i

j

l kx i

p

m h

0.

-1.

-0.5

0.

i

h

e

0.5

l

0.5

h

m

l k i

10.0 10.0 9.50 9.00 8.50 8.00 7.50 7.00 6.50 6.00 5.50 5.00 4.50 4.00 3.50 3.00 2.50 2.00 1.50 1.00 0.63

j

i

1.

k

n

p

m

l

1.5

o

j

i

2.

2.5

3.

X

bazin aerare cu difuzori porosi: Cycle=80 Time= 0.5737 dt= 0.1186 p2 Nodes=2935 Cells=1395 RMS Err= 3.7e-4 Integral= 20.87889


FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242 Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

Concluzii Condiţiile din ce în ce mai restrictive privind evacuarea efluenţilor staţiilor de epurare au impus dezvoltarea metodelor de proiectare şi operare optime care să asigure o epurare eficientă. Datorită progreselor tehnicii de calcul, procesele care intervin în epurarea biologică pot fi studiate prin modelare şi simulare numerică. Modelarea proceselor biologice este dificilă din cauza complexităţii microorganismelor implicate, a poluanţilor prezenţi în diverse concentraţii, a factorilor de natură diferită care influenţează procesul. Există în literatura de specialitate diverse abordări ale modelării proceselor biologice, apărute pe măsura dezvoltării cunoştinţelor în domeniu. Modelele prezentate în această lucrare oferă o imagine conceptuală asupra proceselor biologice, încercând să descrie complexitatea acestora prin termeni simpli, astfel încât ele trebuie utilizate cu precauţie în diverse cazuri reale, necesitând adaptări pentru diverse situaţii.

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Bibliografie Grady, C.P.L., Daigger, G.T., Henry, C.L. Biological Wastewater Treatment, second ed. revised and expanded, Marcel Dekker Inc., 1999. Henze, M., van Loosdrecht, M., Ekama, G., Brdjanovic, D. Biological Wastewater Treatment: Principles, Modeling and Design, IWA Publishing, 2008. Jeppsson, Ulf. Modelling aspects of wastewater treatment processes. Lund University, Suedia, 1996. Metcalf&Eddy. Wastewater engineering. Treatment and reuse, fourth edition, McGraw Hill, 2003. Robescu, Dan, Lanyi, Sz., Robescu, Diana, Constantinescu, I., Verestoy, A.. Wastewater treatment. Technologies, installations and equipment. Editura Tehnică, Bucureşti, 2001. Robescu, Diana. Modelarea proceselor biologice de epurare a apelor uzate, Editura POLITEHNICA Press, 2009. Robescu, Diana, Lanyi, S., Verestoy, A.., Robescu, Dan. Modelarea şi simularea proceselor de epurare, Editura Tehnică, Bucureşti, 2004. Schutze, M. R., Butler, D. Modelling, Simulation and Control of Urban Wastewater Systems, Springer Verlag, 2002.


CERCET1