2013 ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL EDISON ANDRES DOMINGUEZ GARZON UNIVERSIDAD DEL VALLE ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE LAS ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL EDISON ANDRES DOMINGUEZ GARZON Trabajo de grado presentado como requisito parcial para optar por el título: Ingeniero Sanitario y Ambiental Director: Ing. Luis Dario Sánchez T. MSc. UNIVERSIDAD DEL VALLE FACULTAD DE INGENIERIA PROGRAMA DE INGENIERIA SANITARIA Y AMBIENTAL SANTIAGO DE CALI Mayo de 2013 NOTA DE ACEPTACION La tesis titulada ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE LAS ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL, presentada por Edison Andres Dominguez Garzón, en cumplimiento parcial de los requisitos para optar por el título de Ingeniero Sanitario y Ambiental, fue aprobada por el jurado el día _____________ ______________________________ Jurado ______________________________ Jurado ______________________________ Director AGRADECIMIENTOS El autor expresa sus agradecimientos al Ingeniero Luis Dario Sánchez T. por su confianza, orientación y colaboración en el desarrollo del trabajo de grado. Al ingeniero Christian Arial Viáfara V. por su colaboración en montaje y desarrollo del proyecto. Al instituto Cinara, especialmente a Noel Muñoz, y a los operarios Segundo y Mariano por la colaboración y amabilidad prestada durante el desarrollo del proyecto Al ingeniero Alexander Aponte por sus recomendaciones en la fase experimental y consejos para enriquecer el contenido de este documento. Al Dr. Luis Fernando Marmolejo R. por su orientación académica, colaboración y valiosos consejos. RESUMEN La filtración en gravas de flujo ascendente (FGAC), hace parte de la tecnología de la filtración en múltiples etapas. La complejidad del proceso de filtración radica en que muchos de los fenómenos que se dan ahí, tienen relación con procesos físicos, fisicoquímicos y actividad biológica en las capas del material filtrante. El uso de mantas sobre la superficie del lecho filtrante permite el desarrollo de algas y otros organismos, haciendo que al momento de realizar la limpieza de la unidad este material sea fácilmente removible. Teniendo en cuenta la importancia de la actividad biológica dentro del proceso de filtración en grava y que ha sido poco estudiada la manera como ocurre en el proceso de filtración de los FGAC, este trabajo analiza el comportamiento de las algas y cómo influyen en el proceso de tratamiento y eficiencia de los FGAC aplicando simulación computacional, por medio del software AQUASIM. Adicionalmente se determinaron las eficiencias de remoción en un FGAC con manta sintética y las variables asociadas a la operación. Para el estudio se acondicionó una unidad piloto de filtración en gravas de flujo ascendente con un espesor de 0,90 m de grava y una capa de tres mantas ubicadas en la superficie con un espesor de 0,56 cm. El sistema se alimentó con agua del río Cauca. Los resultados del trabajo indicaron que el modelo AQUASIM facilita la simulación de la biopelícula como reactor. Se estimó que la tasa de crecimiento de la biopelícula fué de 0,0182 mm/día en la primera carrera de filtración, obteniéndose un grosor de 1,2 mm en 66 días y de 0,031 mm/día en la segunda carrera de filtración alcanzando 1,35 mm en 43 días. La clorofila a fue un buen parámetro para determinar el crecimiento biológico. En el FGAC - manta la biopelícula logró su estado de equilibrio para una concentración de clorofila a de 3,8 g/m3 en la primera carrera de filtración y de 4,2 g/m3 en la segunda. Las eficiencias medias de remoción para la segunda carrera de filtración con un lecho maduro fueron las siguientes: sólidos totales 43%, sólidos volátiles y turbiedad 55%, sólidos suspendidos totales 58%, coliformes totales 92% y para E.coli de 93%. El sistema piloto FGAC manta operando con una velocidad de filtración de 0,5 m/h generó una pérdida entre 4,5-5,0 cm para una duración de carrera entre 43 y 66 días. Al instalar mantas sintéticas en la superficie del lecho de grava es necesario revisar el comportamiento hidráulico de la unidad para evitar la entrada de aire y así evitar líneas de flujo preferenciales y el desprendimiento de la capa biológica. El trabajo muestra que puede ser factible el reemplazo de una capa de grava de 0,25-0,30 m de espesor en filtros gruesos de flujo ascendente, por una capa de manta de 0,56 cm para reducir el espesor del lecho filtrante en el FGAC. TABLA DE CONTENIDO 1. INTRODUCCION…………………………………………………………………………………………………………..……… 1 1.1 Antecedentes……………………………………………………………………………………………………. 1 1.2 Objetivo general……………………………………………………………………………………………….. 4 1.2.1 Objetivos Específicos………………………………………………………………………………………... 4 2. REVISION DE LITERATURA……………………………..……………………………………………………………..……. 5 2.1 Filtración gruesa ascendente y la filtración en múltiples etapas (FiME)…………….. 5 2.2 Filtración gruesa ascendente en capas (FGAC)………………………………………………….. 5 2.2.1 Generalidades……………………………………………………………………………………………………5 2.2.2 Criterios de diseño………………………………………………………………………………………..…..7 2.3 Algas……………………………………………………………………………………………………………….… 9 2.3.1 Clorofila………………………………………………………………………………………………………….… 9 2.3.2 Algas en unidades de filtración…………………………………………………………………………. 11 2.3.3 Nutrientes………………………………………………………………………………………………………... 12 2.4 Mantas sintéticas……………………………………………………………………………………………… 13 2.4.1 2.5 Mantas en unidades de filtración gruesa……………………………………………………………14 Simulación del crecimiento de algas……………………………………………………………….… 15 3. METODOLOGIA…………………………………………………………………………………………………………………… 17 3.1 Descripción del experimento…………………………………………………………………………..…19 3.2 Procedimientos……………………………………………………………………………………………..…. 22 3.3 Simulación………………………………………………………………………………………………………… 22 3.4 Muestreo…………………………………………………………………………………………………..……… 25 3.5 Procedimiento de limpieza……………………………………………………………………………..… 25 3.6 Medición de caudal……………………………………………………………………….…………………..25 3.7 Preparación del medio filtrante………………………………………………………………………… 26 3.8 Preparación de mantas………………………………………………………………………………………26 3.9 Justificación y descripción de parámetros experimentales…………………………………27 3.9.1 Turbiedad………………………………………………………………………………………………….……… 27 3.9.2 Solidos Totales, Solidos Suspendidos Totales y Solidos Volátiles…………………….…28 3.9.3 Coliformes Totales y E.coli…………………………………………………………………………….….. 28 3.9.4 Nitratos y Fosfatos……………………………………………………………………………………………. 28 3.9.5 Clorofila a, b y c………………………………………………………………………………………………… 28 4. RESULTADOS…………………………………………………………………………………………………………….………… 29 4.1 Comportamiento de las algas a diferentes profundidades del material filtrante..29 4.2 Evaluación de calidad del afluente y eficiencias de remoción del sistema……….… 37 4.3 Variables de operación del sistema…………………………………………………………………… 39 4.3.1 Caudal y velocidad de filtración………………………………………………………………………… 40 4.3.2 Comportamiento de la pérdida de carga…………………………………………………………… 41 5. ANALISIS DE RESULTADOS……………………………………………………………………………………………..…… 42 5.1 Comportamiento de las algas a diferentes profundidades del material filtrante..42 5.2 Evaluación de calidad del afluente y eficiencias de remoción del sistema…….….. 45 5.3 Variables de operación del sistema………………………………………………..…………………. 48 5.3.1 Caudal y velocidad de filtración………………………………………………………………………… 48 5.3.2 Comportamiento de la pérdida de carga……………………………………………………..…… 48 6. CONCLUSIONES………………………………………………………………………………………………………………….. 51 7. RECOMENDACIONES……………………………………………………………………………………………………….… 53 8. REFERENCIAS……………………………………………………………………………………………………………………… 54 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Configuración del tratamiento de agua cruda por tecnología FiME (Galvis, 2000)…….. 5 Figura 2 Esquema isométrico de un filtro ascendente en capas (Galvis, 1999)…………………. 6 Figura 3 Espectros de absorción de clorofila a, b y c. (Rodríguez, 2013)………………………. 10 Figura 4 Interfaz de AQUASIM para Windows………………………………………………….. 15 Figura 5 Interfaz de AQUASIM – compartimiento tipo Reactor Biofilm………………………... 16 Figura 6 Estación de investigación y transferencia de tecnología – Cinara………………………. 17 Figura 7 FGAC piloto……………………………………………………………………………...17 Figura 8 Unidad piloto de experimentación y puntos de muestreo……………………………….. 19 Figura 9 Acondicionamiento de unidades piloto. (a) Filtro dinámico. (b) Canaletas de aforo volumétrico. (c) Limpieza del FGAC. (d) Sistema de drenaje del FGAC. (e) Llenado del FGAC con grava limpia. (f) Instalación de piezómetros. (g) limpieza de la grava con agua potable antes de dar inicio a la carrera de filtración. (h) acondicionamiento de las mantas sintéticas………………………………………………………………………………..… 21 Figura 10 Proceso de adecuación e instalación de mantas. (a) Adecuación a la geometría de la unidad. (b) Instalación del conjunto de muestreadores…………………………………………… 27 Figura 11 Comportamiento de la clorofila, capas 1, 2 y 3 durante la primera carrera de filtración.29 Figura 12 Comportamiento de la clorofila en la capa 4 y salida durante la primera carrera de filtración……………………………………………………………………………….…. 30 Figura 13 Comportamiento de la clorofila en superficie. (a) Manta sintética (b) 10 cm capa 4 (c) 15 cm capa 4…………………………………………………………………………………. 31 Figura 14 Comportamiento de la clorofila en superficie (a) Clorofila a (b) Clorofila b (c) Clorofila c……………………………………………………………………………………………32 Figura 15 Alga predominante en la carrera de filtración 1……………………………………….. 34 Figura 16 Alga predominante en la carrera de filtración 2……………………………………….. 34 Figura 17 Spirogyra. (a) Muestra de la masa de algas. (b) vista al microscopio 1 (c) vista al microscopio 2…………………………………………………………………………..… 35 Figura 18 Desarrollo de la biopelícula simulado para la carrera de filtración 1 y 2………...……. 36 Figura 19 Eficiencias de remoción. (a) Turbiedad. (b) SST. (c) Coliformes totales. (d) E.coli….. 38 Figura 20 Control de caudal de operación y velocidad de filtración………………………………40 Figura 21 Pérdida de carga neta del filtro y perdida de la manta para ambas carreras de filtración.41 Figura 22 Comparación del crecimiento simulado de la biopelícula para ambas carreras……….. 42 Figura 23 Comportamiento (concentración clorofila - crecimiento del biopelícula simulado)...… 43 Figura 24 Correlación concentración clorofila a - crecimiento de biopelícula simulado (a) carrera de filtración 1. (b) carrera de filtración 2…………………………………………………... 44 Figura 25 Efecto del tratamiento para la primera carrera de filtración en la reducción de: (a) Solidos totales. (b) Solidos volátiles. (c) Solidos suspendidos totales. (d) Turbiedad. ………….. 45 Figura 26 Efecto del tratamiento para la segunda carrera de filtración en la reducción de: (a) Solidos totales. (b) Solidos volátiles. (c) Solidos suspendidos totales. (d) Turbiedad.…... 46 Figura 27 Eficiencias de remoción, Coliformes totales y E.coli. (a) Carrera de filtración 1. (b) Carrera de filtración 2……………………………………………………………………………. 47 Figura 28 Percentiles para caudal y velocidad de filtración durante las carreras de filtración 1 y 2.48 Figura 29 Comportamiento de la perdida de carga en la manta frente al crecimiento de biopelícula simulado en la superficie - carreras de filtración 1 y 2……………………………………… 49 Figura 30 Comportamiento de la perdida de carga en la manta frente a la concentración de clorofila a en la superficie - carreras de filtración 1 y 2…………………………………………… 49 Figura 31 Correlación concentración de clorofila a – pérdida de carga en la manta……………... 50 LISTA DE TABLAS Tabla 1 Criterios de Diseño para FGAC (Galvis et al, 1999)……………………………………. 7 Tabla 2 Eficiencias típicas de tratamiento de filtros gruesos ascendentes. (Cinara-IRC 1999 y Galvis y Latorre 1991)…………………………………………………………………………………… 8 Tabla 3 Presencia de clorofila a, b y c de acuerdo a diferentes grupos de algas (Hoek et al, 2002) 10 Tabla 4 Grupos y especies de algas que comúnmente causan obstrucción en los filtros lentos (Dibernado, 1995)……………………………………………………………………….. 12 Tabla 5 Parámetros y Variables de la Investigación……………………………………………… 18 Tabla 6 Puntos de muestreo y frecuencias para los parámetros de evaluación en el filtro piloto.... 18 Tabla 7 Características del filtro piloto…………………………………………………………… 20 Tabla 8 Variables utilizadas en AQUASIM para la simulación del crecimiento del biofilm…….. 23 Tabla 9 Procesos utilizados en AQUASIM para la simulación del crecimiento del biofilm…..…. 24 Tabla 10 Compartimientos utilizados en AQUASIM………………………………………….…. 24 Tabla 11 Criterios utilizados en el experimento para la selección de mantas (Di Bernardo, 1999 y Paterniani, 1991)………………………………………………………………….……… 26 Tabla 12 Resultados del análisis de sensibilidad AQUASIM……………………………………. 25 Tabla 13 Calidad del agua afluente al FGAC en la carrera de filtración 1 y 2……………...……. 37 LISTA DE ANEXOS Anexo 1 Pruebas granulométricas Anexo 2 Valores de las variables CS1_1, CS1_2, CS2_1, CS2_2, RO1S1, RO1S2 Anexo 3 Datos experimentales, caudal y velocidad de filtración Anexo 4 Tendencias de cada tipo de clorofila Anexo 5 Datos experimentales, SST, Turbiedad, Nitratos, Fosfatos Anexo 6 Gráficas comportamiento de remoción 1 1. INTRODUCCION 1.1 Antecedentes La filtración en gravas de flujo ascendente, FGAC, es el pre -tratamiento clave que hace parte de la tecnología de la filtración en múltiples etapas (Sánchez et al., 2007). Estos sistemas son una tecnología de tratamiento natural que opera bajo el concepto de barreras múltiples y el de tratamiento integral. La complejidad del proceso de filtración en múltiples etapas (FiME), radica en que muchos de los fenómenos que se dan ahí, tienen relación con procesos físicos, fisicoquímicos y la actividad biológica en las capas del material filtrante (Sánchez et al., 2007). De acuerdo con Di Bernardo y Sabogal (2009) los factores que influyen en el desempeño de la FiME pueden ser agrupados en: características del agua cruda, el tipo de pre tratamiento que antecede la filtración y el uso de mantas sintéticas o tejidas. La eficiencia de la filtración en los sistemas FiME, no solo depende del tamaño del medio filtrante en particular en la unidades de pre filtración en gravas de flujo ascendente, sino también de las partículas a filtrar, la tasa de filtración y la actividad biológica (Galvis, 2000). Cuando las unidades que conforman la FiME específicamente FGAC y FLA se encuentran limpias, la eficiencia de remoción es relativamente baja siendo necesario un tiempo de filtración para la formación de una capa biológica (Di Bernardo y Sabogal, 2009). La actividad biológica ha sido estudiada con mayor profundidad en las unidades filtración lenta en arena FLA; al respecto Bellamy et al., (1985), indican que la adición de nutrientes en aguas con bajos contenidos de nitrógeno y fósforo, permitió aumentar la actividad biológica en lechos experimentales de arena de unidades FLA y mejorar las eficiencias de remoción de turbiedad y de indicadores de contaminación microbiológica. Sin embargo en unidades de filtración en grava de flujo ascendente FGAC son escasos los estudios al respecto. De acuerdo con Di Bernardo y Sabogal (2009) la actividad biológica en sistemas de filtración lenta es considerada como la más importante en el tratamiento del agua, de ahí que resulta interesante conocer qué ocurre con la actividad biológica bajo ciertas condiciones de funcionamiento en las unidades FGAC y qué tanto los factores que intervienen en la eficiencia del proceso de filtración ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 2 afectan la formación, desarrollo y comportamiento la biopelícula, en el lecho filtrante y sobre la superficie del mismo. En particular las algas pueden indicar cómo gradualmente se desarrolla tal actividad biológica en el filtro, porque ellas hacen parte de la biopelícula que se forma durante el paso de agua a través del medio filtrante, la biopelícula está constituida fundamentalmente por partículas inertes, materia orgánica, y una variedad de microorganismos (bacterias, algas, protozoarios, etc) (Di Bernardo y Sabogal, 2009), este crecimiento biológico se da especialmente sobre la superficie del lecho; los microorganismos que se sostienen en la biopelícula son alimentados por las impurezas adheridas, las cuales sirven de fuente de energía al tener gran contenido de materia orgánica y nutrientes inorgánicos, principalmente nitrógeno y fósforo (Sánchez, 1996). Las algas normalmente están presentes en el agua cruda y se desarrollan si existen condiciones favorables de nutrientes, pH, oxígeno disuelto y radicación solar como principales factores limitantes de su desarrollo (Di Bernardo, 1995). El florecimiento de las algas se relaciona con el aumento de la concentración de los nutrientes y permiten el desarrollo de fitoplancton; zooplancton, bacterias, protozoos y hongos (Di Bernardo, 1995). Las algas junto con bacterias protozoarios y otras formas de vida pueden colonizar el lecho filtrante y pueden tener un papel importante en la eficiencia de los FGAC. Durante el día debido a la presencia de luz solar las algas utilizan dióxido de carbono, nitratos y fósforo y otros nutrientes presentes en el agua produciendo una masa celular y oxígeno lo cual puede oxidar compuestos orgánicos resultando en otros más fácilmente asimilables por bacterias y otros organismos (Di Bernardo y Sabogal, 2009). Por lo cual es de gran importancia conocer el efecto de esta actividad biológica en las unidades FGAC. También se debe tener en cuenta que concentraciones excesivas de algas pueden tener una influencia negativa en el proceso de filtración causando obstrucción del medio filtrante y contribuyendo a la pérdida de carga y consecuente disminución de la carrera de filtración, este proceso de obstrucción por crecimiento de algas puede darse más fácilmente en unidades de flujo ascendente debido a que en la superficie resulta el sobrenadante clarificado permitiendo la penetración de la luz solar en la columna de agua por encima de la parte superior del medio granular (Di Bernardo y Sabogal, 2009). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 3 El uso de materiales en forma de capa sobre la superficie del lecho filtrante permite el desarrollo de algas y otros organismos sobre éste, haciendo que al momento de realizar la limpieza de la unidad este material (partículas inertes, materia orgánica y microorganismos) sea fácilmente removible, ya que solo debe quitarse el material (Sánchez, 1996). Teniendo en cuenta la importancia de la actividad biológica dentro del proceso de filtración en grava y que ha sido poco estudiada la manera como ocurre en el proceso de filtración de los FGAC, este trabajo analiza el comportamiento de las algas y cómo influyen en el proceso de tratamiento y eficiencia de los FGAC aplicando simulación computacional. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 4 1.2 Objetivo general Contribuir al entendimiento del proceso de filtración en gravas de flujo ascendente, profundizando en el conocimiento de algunos aspectos de la formación, crecimiento de las algas por medio de herramientas computacionales y su relación con la remoción microbiológica teniendo en cuenta las variables operacionales del filtro. 1.2.1 Objetivos Específicos Analizar el comportamiento de las algas en el FGAC en el material filtrante. Identificar las eficiencias de remoción en un FGAC con manta sintética. Revisar las variables asociadas a la operación del FGAC con manta sintética. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 5 2. REVISION DE LITERATURA 2.1 Filtración gruesa ascendente y la filtración en múltiples etapas (FiME) La FGAC hace parte de la tecnología de tratamiento de filtración en múltiples etapas (FiME), donde se combina con la filtración lenta en arena (FLA) y la filtración gruesa dinámica, FGDi, es decir FGDi + (FGAC) + (FLA), dando como resultado mejores niveles de tratamiento del agua cruda al poner más barreras de tratamiento y combinar el potencial de cada una de ellas. Figura 1 Configuración del tratamiento de agua cruda por tecnología FiME (Galvis, 2000). 2.2 Filtración gruesa ascendente en capas (FGAC) 2.2.1 Generalidades La unidad de FGAC está conformada por lechos de grava de diferente tamaño en el rango de gruesa en el fondo, a fina en la superficie (Figura 2). Este tipo de filtración tiene la ventaja de favorecer la acumulación de sólidos en el fondo de las unidades (IRC-Cinara, 1999), donde se localiza un distribuidor de caudal, el cual también sirve como sistema de drenaje en el momento del lavado del filtro, lo que facilita el mantenimiento del mismo. Esta limpieza se hace cuando la pérdida de carga está entre los 15 y 20 cm, realizando descargas sucesivas de fondo, sin embargo se ha demostrado ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 6 que descargas intermedias con 10 cm de pérdida de carga proporcionan un aumento en la duración de la carrera de filtración (Di Bernardo y Sabogal, 2009). La altura total de un FGAC está en el rango de 1,1 a 1,5 m, un incremento en la longitud del lecho filtrante implica mayor tiempo de retención y mayor volumen para acumulación de lodo, microorganismos, materia orgánica, etc., esto implica una mayor eficiencia en el proceso de remoción (Galvis, 2000). Adicionalmente, la dirección vertical del flujo reduce interferencias generadas por temperatura o diferencias de densidad del fluido, mejorando el comportamiento hidráulico de la unidad, evitando zonas muertas y produciendo tiempos de retención más homogéneos (IRC-Cinara, 1999). Un FGAC está compuesto principalmente por: Cámaras de filtración (compartimientos) Accesorios de regulación y control Estructura de entrada y salida Sistema de drenaje Lecho filtrante Rebose Figura 2 Esquema isométrico de un FGAC (Galvis, 2000) ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 7 2.2.2 Criterios de diseño Lecho filtrante El lecho filtrante normalmente consiste de 4 a 5 capas de grava de diferentes tamaños, variando entre 25 y 1,6 mm en la dirección de flujo (ver Tabla 1). Las características de las capas de grava (tamaño del material y espesor del lecho) deben ser seleccionadas cuidadosamente con el fin de optimizar tanto el funcionamiento hidráulico como el mantenimiento de las unidades (Galvis y Latorre, 1999). A mayor contaminación del agua afluente, menor debe ser la tasa de filtración con la que se debe operar el filtro. Tabla 1 Criterios de Diseño para FGAC (Galvis y Latorre, 1999) Parámetro Tasa de filtración (m/h) FGAC 0,30 – 10 Longitud (m) y tamaño de grava (mm) 0,15 – 0,30 (25 – 35) Longitud (m) y tamaño de grava (mm) 0,20 – 0,30 (25 – 19) Longitud (m) y tamaño de grava (mm) 0,20 – 0,30 (19 – 13) Longitud (m) y tamaño de grava (mm) 0,20 – 0,30 (13 – 6) Altura del agua sobrenadante (m) 0,20 Velocidad inicial para limpieza (m/h) >10 Periodo de operación (h/d) 24 Sistema de drenaje El drenaje de los FGAC se puede llevar a cabo a través de tuberías perforadas o sistemas de falso fondo, que son instalados sobre el fondo de las estructuras de filtración. Por la condición de flujo ascendente de los filtros gruesos, el sistema de drenaje se proyecta para cumplir con dos propósitos básicos: distribuir uniformemente el flujo en el área filtrante y recolectar el agua de lavado. La cabeza total entre el nivel de agua superficial en el filtro grueso y el punto de descarga de la tubería de drenaje a la atmósfera, es el parámetro clave para determinar la carga de lavado, cuyo valor mínimo de diseño no debe ser inferior a 20 m3/m2/h (Sánchez et al., 2007). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 8 Velocidad de filtración Los FGAC usualmente son usados a velocidades de filtración entre 0,3 y 10 m/h siendo sensibles a fluctuaciones hidráulicas, especialmente al ser cargadas con altas concentraciones de sólidos. Un incremento en la velocidad de filtración podría re-suspender el material sedimentado, y generar el traspaso de sólidos a través del filtro. Por esta razón se recomienda la operación del filtro a tasa constante (Sánchez et al., 2007). Eficiencia de remoción Los filtros de grava mejoran principalmente la calidad física del agua a medida que remueven los sólidos suspendidos y reducen la turbiedad. Sin embargo también se puede esperar un mejoramiento de la calidad microbiológica del agua, pues las bacterias y los virus también se pueden comportar como sólidos, con tamaños en el rango de 10 a 0,2 μm y de 0,4 a 0,002 μm respectivamente. Estos organismos se adhieren mediante fuerzas electrostáticas a la superficie de otros sólidos suspendidos de agua. Por tanto el mejoramiento de la calidad bacteriológica del agua en los filtros en grava puede llegar más o menos del 60-90% (IRC-Cinara, 1999; Galvis y Latorre, 1999). De acuerdo con IRC-Cinara (1999), Galvis y Latorre (1999) las remociones típicas encontradas en sistemas de filtración gruesa ascendente, tratando aguas superficiales de valle y de ladera, se relacionan en la Tabla 2. Para filtros con las siguientes características: velocidad de filtración, 0,30m/h y 0,75 m/h; lechos filtrantes entre 1,0 y 1,55m de longitud y agua previamente tratada con FGDI con velocidades de filtración iguales o inferiores a 3,0m/h se tienen las siguientes eficiencias. Tabla 2 Eficiencias típicas de tratamiento de filtros gruesos ascendentes. (IRC-Cinara, 1999; Galvis y Latorre 1999) Parámetro Reducción Típica Solidos Suspendidos Hasta 95 % Turbiedad Entre 50 – 80 % Color real Entre 20 – 50 % Coliformes Fecales Entre 0.65 – 2.5 Und.log ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 9 Operación y Mantenimiento Las actividades de operación y mantenimiento de un FGAC permiten tener control sobre el funcionamiento de la unidad frente al comportamiento de la calidad de agua afluente, las actividades de operación y mantenimiento básicamente consisten en: 2.3 Medición de turbiedad Medición de color Medición de pérdida de carga Medición y control de caudal Retiro de material flotante Algas Estas constituyen un grupo diverso de organismos eucarióticos que contienen clorofila y llevan a cabo la fotosíntesis oxigénica, aunque la mayoría de las algas son de tamaño microscópico, algunas son macroscópicas, e incluso pueden llegar a medir 30 m de longitud (Madigan et al, 2003). 2.3.1 Clorofila La clorofila es un complejo constituido de un ion Mg2+ enlazado con un macrociclo que tiene el esqueleto de la porfirina. Las clorofilas catalizan la transformación de dióxido de carbono gaseoso y agua durante la fotosíntesis (Angenault, 1999). Además de ser un pigmento característico de las plantas imprescindible para realizar la fotosíntesis, son sustancias orgánicas (Quevedo, 1992), que proporciona color, con otros pigmentos, entre ellos antofila y el caroteno (Restrepo, 2008). Existen varios tipos de clorofila las cuales se identifican según su espectro de absorción entre las más comunes se encuentran la clorofila a y b. La clorofila a, es la principal en las plantas superiores y algas, es de color verde porque absorbe con preferencia la luz roja (absorción máxima a 680 nm) y azul (absorción máxima a 430 nm) y transmite la luz verde (Madigan et al., 2003). En la Figura 3 se ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 10 presenta el espectro de adsorción de diferentes tipos de clorofila y sus respectivas longitudes de absorción. Figura 3 Espectros de absorción de clorofila a, b y c. (Rodríguez, 2013) En la Tabla 3 se presentan algunas divisiones de algas identificando el contenido de pigmentos (Clorofila a, b y c) Tabla 3 Presencia de clorofila a, b y c de acuerdo a diferentes grupos de algas (Hoek et al., 2002) Division Clorofila a Clorofila b Clorofila c Chlorophyta X X X Chlorarachniophyta X X Cyanophyta X Cryptophyta X X Dinophyta X X Euglenophyta X Glaucophyta X Haptophyta X X X Heterokontophyta X X X Prochlorophyta X X Rhodophyta X X : Divisiones más comunes en agua dulce ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 11 Las divisiones de algas más comunes en agua dulce de acuerdo con Di Bernardo (1995), Di Bernardo y Sabogal (2009) y GAIA (2011) son: Cyanophyta, Glaucophyta, Cryptophyta, Dinophyta, Euglenophyta, Chlorophyta. La estimación de la biomasa de algas planctónicas puede realizarse por dos métodos, la cuantificación del biovolumen geométrico y la concentración de clorofila a, ya que es el principal pigmento fotosintético presente en los diferentes grupos de algas, ambas variables representan efectivamente las diferencias de biomasa en el espacio y en el tiempo, registrando además un alto grado de correlación. Mediante un adecuado protocolo de extracción de la clorofila a se obtiene una rápida y efectiva estimación de la biomasa de algas (GAIA, 2011). Investigaciones realizadas por Di Bernardo y Sabogal, (2009) para la determinación de biomasa algal demuestran que la clorofila a presenta correlaciones con la biomasa superiores al 90%, lo que convierte a este pigmento en un excelente indicador del crecimiento biológico. 2.3.2 Algas en unidades de filtración La presencia de algas en cantidades moderadas son usualmente benéficas para el funcionamiento de unidades de filtración lenta en arena (IRC-Cinara, 1999), por lo cual es de gran importancia conocer el papel que juegan estos organismos no solo en unidades FLA sino también en unidades FGAC en las cuales es más fácil conseguir su crecimiento debido a la disponibilidad de nutrientes pero es más complicado mantenerlas por la variabilidad en calidad del agua que se puede presentar ya que esta unidad admite mayor cantidad de sólidos que un FLA. Las algas son generalmente retenidas en la parte superior de los lechos, donde se desarrolla la biopelícula, la cual con un crecimiento significativo puede ocasionar pérdidas aceleradas de energía hidráulica y la consecuente disminución de la carrera de filtración (IRC-Cinara, 1999). Este proceso de obstrucción por crecimiento de algas puede darse más fácilmente en unidades de flujo ascendente debido a que en la superficie resulta el sobrenadante clarificado permitiendo la penetración de la luz solar en la columna de agua por encima de la parte superior del medio granular (Di Bernardo y Sabogal, 2009). En la Tabla 4 se muestran algunos grupos y especies de algas que comúnmente causan obstrucción en los filtros lentos y que podrían desarrollarse en la superficie de los FGAC. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 12 Tabla 4 Grupos y especies de algas que comúnmente causan obstrucción en los filtros lentos (Di Bernardo, 1995). Grupo Especie Anabaena flos-aquae, Anacystis dimidata, Oscillatoria Cyanophyta (cianobacterias) amphibia, Oscillatoria chalibea, Oscillatoria ornata, Oscillatoria princips, Oscillatoria pseudogeminata. Chorellapyreidonosa, Chlorophyta (algas verdes) Closterium moniferum, Spyrogira porticalis, Tibonema bombycinum, Palmela mucosa. Cyclotella Chrysophyta (diatomeas) meneghiniana, Cymbela ventricosa, Diatoma vulgare, Dynobryon sertularia, Fragilaria, crotonensis, Melosira granulata, Melosira itálica, Navicula graciloides, Navicula lanceolata. Pirrophyta (dinoflagelados) Euglenophyta Peridinium wisconsinense Trachelomonas aebea. 2.3.3 Nutrientes De acuerdo con Sánchez (1996) los organismos fotosintéticos (productores primarios), se benefician de los nutrientes transportados, por el agua afluente en forma de nitratos y fosfatos. Estos nutrientes contribuyen al desarrollo de las algas que a su vez son fuente de alimento de los protozoos. Los detritus transportados por el agua afluente y generados por la muerte y descomposición de los productores primarios (algas), son utilizados por las bacterias (especialmente bacterias saprófitas) para su crecimiento, las bacterias a su vez son fuente de alimento de los protozoos y rotíferos, principales consumidores primarios de la cadena alimenticia. Los microorganismos en la biopelícula necesitan de fuentes de carbono, nitrógeno, fósforo y azufre para su crecimiento. El nitrógeno (en forma de nitratos) esta generalmente en trazas muy pequeñas en aguas naturales, este es un nutriente esencial para muchos autótrofos fotosintéticos, el fósforo (en forma de fosfatos) está presente en agua naturales y residuales y es considerado esencial para el crecimiento de los organismos (Sánchez, 1996). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 13 2.4 Mantas sintéticas Las mantas sintéticas son generalmente hechas de fibras de polipropileno, poliamida y poliéster y tienen alta porosidad (alrededor del 80 al 90%). Están fabricadas de tal forma que presentan resistencia a la tensión, abrasión, calor, radiación ultravioleta, al ataque de compuestos como ácidos, alcalinizantes y agentes oxidantes, poseen alta elongación, lo que permite un mejor acomodamiento en cualquier superficie, manteniendo su resistencia bajo las deformaciones iniciales que presente el lugar o el dispositivo donde se estén empleando (Cinara, 2001). Las características y propiedades físicas de las mantas sintéticas sugieren, que son adecuadas para la filtración de agua con sólidos en suspensión ya que no se deterioran en el agua y son fáciles de limpiar. Paterniani (1991) afirma que la combinación de los parámetros: conductividad hidráulica, superficie específica y espesor de las mantas, ayudan a determinar la manta que mejor se adapta a las condiciones de filtrado, así como a la tasa de filtración, a la calidad del agua y al sistema de filtración utilizado. Mbwette y Graham (1987) investigaron ampliamente las propiedades y características de diferentes tipos de mantas sintéticas. Como resultados presentan que las mantas se dividen en dos grandes grupos: tejidas y no tejidas, además se afirma que las tejidas no son las más apropiadas para la filtración en arena debido a que poseen un espesor muy fino, una porosidad y un área superficial especifica muy baja, por lo cual la probabilidad de remover partículas y almacenarlas es muy baja en comparación con las mantas no tejidas, que presentan unas mejores características en este sentido. Por lo tanto, si se tiene en cuenta que la filtración en grava necesita una tasa de filtración más alta en relación a la filtración lenta en arena, entonces se requiere, mayor porosidad, mayor área superficial y mayor espesor de la manta, para que no ocurran mayores pérdidas de carga en tiempos cortos de operación, y existan mejores carreras de filtración, por lo tanto, deben emplearse mantas sintéticas no tejidas con características que se ajusten a la filtración en grava (Viáfara, 2012). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 14 2.4.1 Mantas en unidades de filtración gruesa Estudios con mantas sintéticas en filtros gruesos han sido pocos y menos explorados en relación a los trabajos de mantas sobre unidades de filtración lenta en arena Los trabajos más relevantes en el tema se presentan a continuación: Di Bernardo, 1997, en su trabajo “Uso de mantas sintéticas em pré-filtros de pedregulho para pré-tratamento de águas de abastecimento: en el cual desarrolló experimentos comparativos en dos unidades de pre-filtración de flujo vertical ascendente, una de ellas combinada con una manta sintética. En 2001 Rengifo, realizó un estudio sobre del uso de mantas sintéticas no tejidas sobre la superficie del lecho filtrante de los filtros gruesos dinámicos (FGDI) como un método de acondicionamiento de la calidad de agua para los siguientes procesos de tratamiento. Paterniani, en 2004, en su estudio “Eficiência da pré-filtração e filtração lenta no tratamento de água para comunidades rurales” evaluò el desempeño mantas sintéticas en los filtros lentos y gruesos. Autores como Di Bernardo, (1997); Paterniani, (1991) y Graham et al., (1994) , sugieren el uso de mantas sintéticas no tejidas en las unidades de filtración ya que proveen ciertas ventajas debido a las características de las fibras, las cuales permiten una mayor retención de partículas y un mejor comportamiento como medio filtrante. Las mantas sintéticas pueden disminuir la altura del lecho filtrante, aumentar la eficacia de remoción de partículas de menor tamaño y aumentar las carreras de filtración, hecho que prevé una reducción en el tiempo que el operador dedica a las tareas de operación y mantenimiento, estas ventajas se ven reflejadas en una disminución de costos de inversión inicial y mantenimiento (Viáfara, 2012). Sin embargo son pocas las aplicaciones a escala real que indiquen si tales ventajas son realmente observables y se desconoce el impacto sobre los costos de operación y mantenimiento. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 15 2.5 Simulación del crecimiento de algas Existen diferentes programas computacionales que pueden ser empleados para la modelación de procesos y en particular para modelar el comportamiento de las algas. En este trabajó con el modelo AQUASIM que fue desarrollado por el instituto suizo de ciencia y tecnología ambiental EAWAG, para la identificación y simulación de sistemas acuáticos, construidos a escala real y a escala piloto. Las tareas realizadas por el programa son la simulación, el análisis de sensibilidad, estimación de parámetros y análisis de incertidumbre (Reichert, 1998), una de las ventajas de este programa es que es de libre acceso; además soporta varios sistemas operativos entre los cuales se encuentra Windows en el cual se trabaja por medio de una interfaz por “ventanas” que facilita el uso del software, ver figura 4. Figura 4. Interfaz de AQUASIM para Windows En cuanto a requerimientos AQUASIM requiere como mínimo 16 MB de RAM, 10 MB de espacio en el disco duro y en el caso de Windows se admite desde el sistema MS Windows 95. AQUASIM trabaja mediante la definición de variables, procesos, compartimientos y enlaces para la formulación del sistema a simular (ver Figura 4). Entre los tipos de variables disponibles en AQUASIM se encuentran: Variables de estado: estas describen propiedades del agua o de una superficie en contacto con el agua (por ejemplo, temperatura, masas o concentraciones de sustancias disueltas o en suspensión o de sustancias unidas a una superficie) (Reichert, 1998). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 16 Variables de programa: estas se refieren a cantidades predefinidas del sistema, pueden representar variables independientes como el tiempo y el espacio, también pueden utilizarse para definir condiciones iniciales de los compartimientos que hacen parte de un sistema (Reichert, 1998). Variables de lista real: estas variables se utilizan para proporcionar datos medidos o para formular dependencias en otras variables con la ayuda de pares de datos interpolados, en donde el método de interpolación es definido por el usuario (Reichert, 1998). Variables de fórmula: estas son utilizadas para crear variables dependientes o relaciones funcionales mediante el uso de expresiones algebraicas que contienen otras variables anteriormente definidas, con la limitación de que no son permitidas las referencias cíclicas (Reichert, 1998). Dentro de los compartimientos disponibles en AQUASIM se encuentra un comportamiento específico para la simulación de la biopelícula, que puede ser utilizado para conocer el crecimiento del mismo de acuerdo a concentraciones de nutrientes específicas. En la Figura 5, se muestra la interfaz de AQUASIM para la configuración del compartimiento de simulación de biopelículas. Figura 5. Interfaz de configuración del compartimiento de desarrollo de biopelícula ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 17 3. METODOLOGIA La investigación se realizó en la estación de investigación y transferencia de tecnología de Cinara ubicada en Puerto Mallarino – Santiago de Cali (ver Figura 6). El estudio se desarrolló a escala piloto para lo cual se instaló un FGAC (ver Figura 7), para evaluar el comportamiento de las algas con un grupo de mantas sintéticas; por un período de tres meses y quince días. El FGAC fue alimentado con agua cruda procedente del río Cauca. Figura 6 Estación de investigación y transferencia de tecnología - Cinara. Figura 7 FGAC piloto. Los parámetros y variables de la investigación se presentan en la Tabla 5. La frecuencia para los parámetros y puntos de muestreo se relacionan en la Tabla 6. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 18 Tabla 5 Parámetros y Variables de la Investigación Parámetro Unidad Coliformes Totales UFC/100ml E.coli UFC/100ml Clorofila – a, b y c g/m3 Nitratos g/m3 Fosfatos g/m3 Solidos Totales g/m3 Solidos Volátiles g/m3 Oxígeno disuelto g/m3 Temperatura pH Variables Independientes Valor Velocidad de filtración 0,5 m/h Altura del lecho filtrante 1m Extracción de material °C Tipo de la limpieza flotante y descargas sucesivas de fondo Unidades Turbiedad Caudal UNT Altura de agua l/s sobrenadante 0,07 m Tabla 6 Puntos de muestreo y frecuencias para los parámetros de evaluación en el filtro piloto. Parámetro Puntos de Muestreo Total Afluente Capa 1 Capa 2 Capa 3 Capa 4 Manta Coliformes Totales 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d E.coli 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Clorofila – a 1d 1d 1d 1d 3d 1d 7d Clorofila – b 1d 1d 1d 1d 3d 1d 7d Clorofila – c 1d 1d 1d 1d 3d 1d 7d Nitratos 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Fosfatos 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Solidos Totales 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Solidos Volátiles 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Oxígeno Disuelto 1d 1d 2d pH 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Turbiedad 1d 1d 1d 1d 1d 1d 5d Caudal 2d 2d 4d d: diarias ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 19 3.1 Descripción del experimento Para la evaluación del comportamiento de las algas en un FGAC, una unidad piloto se acondicionó para facilitar la toma de muestras y la medición de la pérdida de carga a lo largo del lecho filtrante, este fue antecedido de una unidad de filtración dinámica (FGDi). En la Figura 8 se presentan las capas de grava que componen el filtro piloto en el orden del sentido de flujo, con sus respectivos puntos de muestreo. AGUA CRUDA RIO CAUCA FGDi FGAC * ° Efluente * Mantas sintéticas * Capa 4 * Capa 3 * Capa 2 * Capa 1 * ° Afluente Figura 8 Unidad piloto de experimentación y puntos de muestreo Puntos de muestro en la columna de agua Puntos de muestreo de clorofila a, b y c ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 20 Nota: los parámetros medidos en cada capa correspondieron a: * Coliformes Totales, E.coli, Nitratos, Fosfatos, Sólidos Totales, Sólidos Volátiles, Sólidos Suspendidos Totales, Color real, pH, Pérdida de Carga, Clorofila a, Clorofila b, Clorofila c. ° Oxígeno Disuelto El FGAC fue cubierto en la superficie por un conjunto de 3 mantas sintéticas las cuales tienen como función retener parte de las impurezas que fluyen por el medio granular, aumentar la duración de la carrera de filtración, disminuir el espesor de la capa de grava sin perjudicar la calidad del efluente y facilitar la limpieza de la unidad (Di Bernardo y Sabogal, 2009; Sánchez, 1996). Las características del filtro piloto se presentan en la Tabla 7 y en la Figura 9 donde se muestra el acondicionamiento del filtro piloto, que incluye las unidades de aforo y FDGi, que facilitó la retención de picos elevados de SST. También se realizaron las pruebas de granulometría y porosidad para identificar los tamaños adecuados de grava y la posterior selección de las mantas a utilizar. Para medir la pérdida de carga fueron instalados en el FGAC una caja de piezómetros y se instaló el sistema de drenaje. Tabla 7 Características del filtro piloto Característica Valor Material del filtro Ferrocemento Forma Circular Diámetro 1,93 m Altura Total 2m Capa 1 Espesor: 0,25 m Tamaño: 3/4 – 1 Porosidad: 52 % Capa 2 Espesor: 0,25 m Tamaño: 1/2 – 3/4 Porosidad: 45 % Capa 3 Espesor: 0,25 m Tamaño: 1/4 – 1/2 Porosidad: 39 % Capa 4 Espesor: 0,16 m Tamaño: 1/4 – 1/8 Porosidad: 34 % Manta 1 - NT-1800 Espesor: 1,6 mm Área superficial: 15563 (m2/m3) 2 3 Porosidad: 87,9 % Manta 2 - NT-2000 Espesor: 1,8 mm Área superficial: 15860 (m /m ) Porosidad: 87,7 % Manta 3 - NT-3000 Espesor: 2,2 mm Área superficial: 26061 (m2/m3) Porosidad: 83,0 % Las pruebas correspondientes a la granulometría de la grava se relacionan en el Anexo 1. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 21 (a) (b) (c) (d) (e) (f) (g) (h) Figura 9 Acondicionamiento de unidades piloto. (a) Filtro dinámico. (b) Canaletas de aforo volumétrico. (c) Limpieza del FGAC. (d) Sistema de drenaje del FGAC. (e) Llenado del FGAC con grava limpia. (f) Instalación de piezómetros. (g) lecho de grava limpia antes de dar inicio a la carrera de filtración (h) acondicionamiento de las mantas sintéticas. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 22 3.2 Procedimientos Las unidades piloto se operaron a una velocidad de 0,5 m/h, durante un periodo de 109 días y se realizó una sola limpieza a los 66 días. Para el cumplimiento de los objetivos se procedió de la siguiente manera: Se controló y midió el caudal afluente Se realizó la limpieza cuando la eficiencia del filtro empezó a estabilizarse Se tomaron muestras diarias a las 10 am, en el afluente, capas de grava, manta y efluente Se realizaron 3 muestreos 24 horas de seguimiento al oxígeno disuelto Con la información obtenida se procedió a realizar el análisis de datos en Excel La información relacionada con el comportamiento de algas se utilizó para alimentar el software AQUASIM y simular el crecimiento de la capa biológica. En la Tabla 8 se presentan las variables consideradas en el software. 3.3 Simulación Los parámetros medidos en la fase experimental se utilizaron con el fin de alimentar el programa AQUASIM, el cual consiste en un sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias y/o parciales y ecuaciones algebraicas, que describen el comportamiento determinista para un conjunto de variables de un sistema acuático. En este caso se analizó el crecimiento de la biopelícula en la superficie de un FGAC, teniendo en cuenta la concentración de Clorofila, Nitratos, y Fosfatos. Los pasos para el análisis fueron los siguientes: 1. Definición de las variables para la simulación: el software ofrece los siguientes tipos de variables, estado, programa, constantes, listas reales, listas de variables. Estas variables representan concentraciones que son medidas de manera experimental. La selección de un tipo de variable u otra está determinada por el proceso que se desea simular. Cuando es necesario modificar la formulación matemática incluida en el programa por defecto, se utilizan las variables de formula y sondeo (iteración), para realizar los ajustes. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 23 Las variables utilizadas se describen en la Tabla 8. Tabla 8 Variables utilizadas en AQUASIM para la simulación del crecimiento de la biopelícula. Variable Descripción Tipo Expresión / Valor Unidad CDS1 coeficiente de difusividad sustrato 1 FV 0,0001 m2/d CDS2 coeficiente de difusividad sustrato 2 FV 0,0001 m2/d CO1 concentración organismo 1 SV - g/m3 CS1_1 concentración sustrato 1 carrera 1 RLV Anexo 2 g/m3 CS1_2 concentración sustrato 1 carrera 2 RLV Anexo 2 g/m3 CS2_1 concentración sustrato 2 carrera 1 RLV Anexo 2 g/m3 CS2_2 concentración sustrato 2 carrera 2 RLV Anexo 2 g/m3 DB Concentración máxima FV 4,6 g/m3 GB grosor biopelícula PV - m Q caudal FV 35.11 m3/d RO1S1 rendimiento de algas - sustrato 1 RLV Anexo 2 - RO1S2 rendimiento de algas - sustrato 2 RLV Anexo 2 - TCE01_1 tasa de crecimiento de algas en carrera 1 FV 0,13 1/d TCE01_2 tasa de crecimiento de algas en carrera 2 FV 0,2 1/d Tiempo días de carrera de filtración PV - d TRO1 tasa de respiración organismo 1 SV - 1/d TSS1 tasa de saturación sustrato 1 FV 2 g/m3 TSS2 tasa de saturación sustrato 2 FV 2 g/m3 FV: Variable de formula SV: Variable de estado RLV: Variable de lista real PV: Variable de programa Las variables de lista real corresponden a mediciones realizadas durante la fase experimental, los valores correspondientes se muestran en el Anexo 2. 2. Selección del tipo de proceso que se llevará acabo, bien sea dinámico o en equilibrio. Al igual que las variables es posible la modificación matemática de los procesos para permitir el ingreso de las constantes de proceso que lo requieran. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 24 Los procesos utilizados se describen en la Tabla 9. Tabla 9 Procesos utilizados en AQUASIM para la simulación del crecimiento de la biopelícula Proceso Descripción Tipo CO1S1_1 crecimiento de algas - sustrato 1 – carrera 1 DP CO1S1_2 crecimiento de algas - sustrato 1 – carrera 2 DP CO1S2_1 crecimiento de algas - sustrato 2 – carrera 1 DP CO1S2_2 crecimiento de algas - sustrato 2 – carrera 2 DP RO1 respiración de algas DP Ecuación TCEO1_1*CS1_1 / (TSS1+CS1_1)*CO1 TCEO1_2*CS1_2 / (TSS1+CS1_2)*CO1 TCEO1_1*CS2_1 / (TSS2+CS2_1)*CO1 TCEO1_2*CS2_2 / (TSS2+CS2_2)*CO1 TRO1*CO1 DP: Proceso dinámico 3. Acorde a lo definido por Reichert (1998), el compartimiento seleccionado para el análisis del comportamiento (crecimiento) de la biopelícula fué el compartimiento de desarrollo de biopelícula, los datos empleados correspondieron a dos carreras de filtración, siendo la primera en condición de lecho limpio, este compartimiento trabajó por medio de un área determinada con variables definidas en el compartimiento, incluyendo condiciones iniciales de variables, número de especies simuladas, concentración de nutrientes disponibles y la eficiencia de los organismos sobre ese sustrato. Los compartimientos empleados se describen en la Tabla 10. Tabla 10 Compartimientos utilizados en AQUASIM Compartimiento MANTA_CA_1 MANTA_CA_2 Descripción Tipo Crecimiento de biopelícula sobre la manta – carrera 1 Crecimiento de biopelícula sobre la manta – carrera 2 BR: Reactor biopelícula ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL BR BR Entradas CS1_1:CS1_1*Q CS2_1:CS2_1*Q CS1_2:CS1_2*Q CS2_2:CS2_2*Q 25 4. Como paso final se definieron las relaciones entre las variables, procesos y compartimientos, para tener un sistema completo e iniciar la simulación, la comparación entre los resultados de la simulación y los datos originales (ver Figuras 23 y 24), permitió comprobar la efectividad de la elección de las variables y los compartimientos. 3.4 Muestreo Para la toma de muestras del afluente se procedió a tomar el agua en las canaletas de aforo el cual era el punto abierto más cercano al FGAC. Para la toma de muestras en las capas 1 a 4 se utilizaron las tuberías de los piezómetros que tenían acceso al agua en el centro de cada capa. Para la toma de muestras en la superficie se procedió a tomar el agua de la tubería efluente. Para el caso de la clorofila se instalaron muestreadores a 10 y 15 cm de profundidad desde la superficie con el fin de facilitar la toma de muestras y trozos de manta adheridos a las mantas sintéticas e identificar el crecimiento de algas. 3.5 Procedimiento de limpieza La limpieza se realizó cuando la eficiencia del filtro empezó a estabilizarse y la concentración de clorofila presentó un comportamiento asintótico. Inicialmente se realizaron descargas sucesivas de fondo hasta drenar totalmente el filtro, esta operación se realizó tres veces consecutivas hasta que los niveles de turbiedad en las descargas comenzaron a estabilizarse. Antes del último llenado para entrar en operación, se retiró el grupo de mantas, las cuales fueron lavadas con agua tratada, retirando el material biológico adherido. Finalmente se instalaron las mantas, se calibró el caudal de entrada y el filtro entró en operación nuevamente; el proceso de limpieza duró 6,5 horas. 3.6 Medición de caudal Se midió el caudal diariamente a la entrada en las canaletas de aforo (Figura 9 (a) y (b)) y salida de la unidad (tubería efluente), el método seguido fue el procedimiento volumétrico, y los valores obtenidos se encuentran en el Anexo 3. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 26 3.7 Preparación del medio filtrante A la arena empleada en la unidad FGAC se le realizaron análisis granulométricos, se le determinó la densidad y se calculó su porosidad. La selección se realizó siguiendo los criterios de diseño mencionados en el ítem 2.2.2, las pruebas correspondientes a la granulometría de la grava se encuentran en el Anexo 1. 3.8 Preparación de mantas De acuerdo a los resultados obtenidos por Di Bernardo (1997) el uso de mantas sintéticas sobre la superficie de un una unidad de filtración en grava, (con áreas superficiales entre 10388 m2/m3 y 20662 m2/m3, porosidades entre 80 y 90% y espesor superior a 5 mm), mejoran la calidad de agua ya que aumentan la eficiencia de filtración o retención de partículas y la duración de la carrera de filtración de la unidad. Por lo tanto se procedió a identificar los valores de las propiedades de las mantas para favorecer carreras de filtración más largas y aumentar la retención de partículas en el filtro, se eligieron las mantas con las áreas superficiales más grandes, mayores espesores, porosidades entre 80-90%. Tabla 11 Criterios utilizados en el experimento para la selección de mantas (Di Bernardo, 1997; Paterniani, 1991) Parámetro Valor Superficie Específica 12000 – 22000 (m2/m3) Conductividad hidráulica > 1,3 mm/s Porosidad > 80 % Espesor > 2 mm Después de seleccionar las mantas y su ubicación se procedió a realizar la adecuación de acuerdo a la geometría del FGAC y a instalarlas en la superficie de la unidad como se muestra en la Figura 10. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 27 (a) (b) Figura 10 Proceso de adecuación e instalación de mantas. (a) Adecuación a la geometría de la unidad. (b) Instalación del conjunto de muestreadores. En la Figura 10 (b) se puede apreciar la instalación de trozos de manta y los flotadores correspondientes a los muestreadores ubicados a 10 y 15 cm de profundidad para facilitar la toma de muestras y la detección de crecimiento de algas sobre la superficie de la manta. 3.9 Justificación y descripción de parámetros experimentales Las variables medidas en esta investigación fueron: turbiedad, coliformes totales, E.coli, nitratos, fosfatos, Solidos Totales, Solidos Suspendidos Totales, Clorofila a, b y c. Una descripción de los métodos seguidos se presenta a continuación: 3.9.1 Turbiedad La turbiedad es una medida gruesa de partículas orgánicas e inorgánicas en el agua. La turbiedad es un parámetro de interés en salud pública porque en este parámetro se puede incluir microorganismos patógenos o sustancias toxicas; altos valores de turbiedad pueden indicar altos riegos para la salud (Sánchez, 1996). La Organización Mundial de la Salud (OMS) recomienda este parámetro para evaluar sistemas de tratamiento. El método de medición seguido es el recomendado por el Standard Methods 2005. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 28 3.9.2 Sólidos Totales, Sólidos Suspendidos Totales y Sólidos Volátiles La determinación de Sólidos Suspendidos Totales (SST), cantidad de partículas flotantes o suspendidas en la columna de agua, que pueden ser separadas del líquidos por medios físicos, Sólidos Volátiles (SV), porción de materia orgánica que puede oxidarse a 550°C, Sólidos Totales (ST), grupo de partículas que incluyen a los sólidos disueltos, suspendidos y sedimentables en agua (Restrepo, 2008), se realizaron por los métodos (2540 B 2-56), (2540 D 2-58), (2540 E 2-59) respectivamente, de acuerdo a lo recomendado por el Standard Methods, 2005 3.9.3 Coliformes totales y E.coli Los principales riesgos de naturaleza aguda para la salud humana asociado con sistemas de abastecimiento de agua son de tipo microbiológico, por lo que estos son importantes indicadores de calidad de agua para consumo humano (Sánchez, 1996). El conteo de coliformes y E.coli se hizo por la técnica de filtración por membrana de acuerdo a lo recomendado por el Standard Methods 2005 (9222 B 9-60); los datos se reportaron como UFC/100ml. 3.9.4 Nitratos y Fosfatos Nutrientes como los nitratos y fosfatos son esenciales para el crecimiento de los microorganismos en el filtro de ahí la importancia de medir estos parámetros por su incidencia en el crecimiento de las poblaciones biológicas y la eficiencia de los filtros (Sánchez, 1996). El método seguido para la determinación de nitratos fue el espectrofotométrico (4500 B 4-120), realizado de acuerdo con el Standard Methods, (2005). La determinación de Fosfatos se hizo por el método de la reducción de cloruro estañoso (4500 D 4-152) de acuerdo con el Standard Methods, (2005). 3.9.5 Clorofila a, b y c La clorofila a, b y c fué medida como indicador de crecimiento biológico y para determinar la biomasa algal ya que de acuerdo con Di Bernardo y Sabogal (2009) la clorofila a presenta correlaciones con la biomasa superiores al 90%, por lo cual los resultados de la simulación se confrontaron con las mediciones de clorofila a, la determinación de los tres tipos de clorofila se hizo por medio de método espectrofotométrico (10200 H 10-18), realizado de acuerdo con el Standard Methods (2005). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 29 4. RESULTADOS 4.1 Comportamiento de las algas a diferentes profundidades del material filtrante El seguimiento de clorofila a, b y c en la columna de agua correspondió a cada capa de grava y mantas sintéticas, con el fin de identificar en cuál de las capas se podría desarrollar actividad biológica relacionada con estos pigmentos. En la Figura 11 se muestra el comportamiento de la clorofila a, b y c en la columna de agua para las capas 1, 2 y 3 del FGAC durante la primera carrera de filtración. Figura 11 Comportamiento de la clorofila, capas 1, 2 y 3 durante la primera carrera de filtración. Como se puede observar en la Figura 11 la actividad biológica relacionada con clorofila en las primeras 3 capas de material filtrante (0,25 m cada una) es muy escasa en los 66 días correspondientes a la primera carrera de filtración, razón por la cual ninguna se estas capas fue seleccionada para el análisis de crecimiento de algas sobre la superficie. Por lo tanto en un FGAC en grava el crecimiento de las algas no se desarrolla en la profundidad del lecho. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 30 En la Figura 12 se muestra el comportamiento de la clorofila a, b y c en la columna de agua para las capa 4 y salida del FGAC durante la primera carrera de filtración. Figura 12 Comportamiento de la clorofila en la capa 4 y salida durante la primera carrera de filtración. Los muestreos en la columna de agua mostraron que la última capa de grava (capa 4) y el conjunto de mantas sintéticas fueron las que presentaron mayor actividad relacionada con los pigmentos (clorofila a, b y c, como se observa en la Figura 12), los muestreos en la columna de agua solo fueron utilizados para la identificación de las zonas con actividad biológica, (los cuales evidencian la presencia del pigmento mas no su comportamiento), debido a que los datos obtenidos por medio de este método de muestreo presentan interferencias relacionadas con la calidad del agua al momento de la toma de muestra, razón por la cual se consideran poco representativos del fenómeno de superficie, se decidió realizar el muestreo de clorofila en la superficie sobre la manta y en la capa de grava 4, para 10 y 15 cm de profundidad. Esos resultados se clasificaron por profundidad (ver Figura 13) y por tipo de clorofila (ver Figura 14), para las dos carreras de filtración. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 31 Lavado Clorofila (g/m3) 5 4 3 2 1 0 0 20 40 60 Dia de operación 80 100 Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 120 (a) Lavado Clorofila (g/m3) 1,6 1,2 0,8 0,4 0 0 20 40 60 Dia de operación 80 100 Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 120 (b) Lavado Clorofila (g/m3) 0,6 0,4 0,2 0 0 20 40 Clorofila a 60 Dia de operación Clorofila b Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) 80 100 Clorofila c Polinómica (Clorofila c) (c) Figura 13 Comportamiento de la clorofila por profundidad. (a) Manta sintética (b) 10 cm (capa 4) (c) 15 cm (capa 4) ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 120 32 Lavado Clorofila a (g/m3) 5 4 3 2 1 0 0 20 40 80 Manta 60 Dia de operación 10 cm 100 Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 120 15 cm (a) Lavado Clorofila b (g/m3) 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0 20 40 60 Dia de operación 80 100 Manta 10 cm 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 120 (b) Lavado Clorofila c (g/m3) 2,5 2 1,5 1 0,5 0 0 20 40 80 Manta 60 Dia de operación 10 cm 100 Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 15 cm (c) Figura 14 Comportamiento por tipo de clorofila. (a) Clorofila a (b) Clorofila b (c) Clorofila c ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 120 33 Como se observa en las Figuras 13 y 14 la colonización (aparición) de algas inició en la capa superior o manta a los 12 días de iniciada la primera carrera de filtración, 7 días después se detectó clorofila a 10 cm de profundidad y 3 días después de detectar clorofila a los 10 cm se encontró a los 15 cm donde las concentraciones eran demasiado bajas coincidiendo con los resultados obtenidos del muestreo en columna de agua. Para la segunda carrera de filtración la colonización (aparición) de algas inició en solo 2 días y las concentraciones de clorofila de la primera carrera de filtración fueron alcanzadas más rápido, esta diferencia se debe a que la primera carrera se realizó bajo lo condición de lecho limpio (grava limpia y manta limpia), razón por la cual fue necesario más tiempo para la adaptación y colonización de organismos, esto acorde con lo reportado por Di Bernardo (1995). También se puede observar que la clorofila a presenta las mayores concentraciones en la superficie a 10 y 15 cm de profundidad lo que la convierte en el pigmento dominante en el FGAC, los tres tipos de clorofila fueron disminuyendo sus concentraciones con la profundidad en la capa 4 del FGAC, pero la clorofila b fue las más afectada ya que disminuyó su concentración en mayor proporción pasando de ser la segunda clorofila con mayor concentración en la superficie a ser la clorofila en menor concentración a los 15 cm de profundidad. En las Figuras 13 y 14, se puede observar que la clorofila a en un FGAC con manta presenta un desarrollo en tres fases: en la fase uno se observó un fenómeno de adaptación en los primeros 20 días, la fase de crecimiento se dió entre el día 20 al 60 y después se tiene una fase de estabilización (o de equilibrio) para la primera carrera de filtración, para la segunda carrera de filtración la fase uno presentó un periodo de adaptación de 4 días, la fase de crecimiento se dió entre el día 71 al 95 y posteriormente se presentó la fase de estabilización. El mejor ajuste para los comportamientos de los diferentes tipos de clorofila corresponden a tendencias polinómicas de tercer grado. Los resultados de las tendencias por cada carrera de filtración se encuentran en el Anexo 4. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 34 Para la primera carrera de filtración se presentó una distribución uniforme de algas en la superficie de la manta y la capa 4 del lecho como se muestra en la Figura 15. Figura 15 Alga predominante en la carrera de filtración 1. Para la segunda carrera de filtración se presentó una distribución no uniforme de algas filamentosas en la superficie como se observa en la Figura 16, estas algas pasaron a ser las de mayor presencia en la superficie del filtro, las algas fueron identificadas como algas verdes pertenecientes a la división Chlorophyta y género Spyrogyra. Figura 16 Alga predominante en la carrera de filtración 2. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 35 En la Figura 17 se prentan las fotos realizadas al microscopio para la identificacion de las algas que presentaron el mayor crecimiento en la superficie del filtro. En la Figura 16c, se aprecia el cloroplasto en forma de espiral, característico de la Spyrogyra. (a) (b) (c) Figura 17 Spirogyra. (a) Muestra de la masa de algas. (b) vista al microscopio 1. (c) vista al microscopio 2. Con la información de los datos experimentales se procedió a alimentar las variables y a definir los diferentes procesos y compartimientos para la simulación del crecimiento de la biopelícula sobre la superficie por medio de AQUASIM, cuyos resultados se muestran en la Figura 18. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 36 1,6 Lavado 1,4 Grosor (mm) 1,2 1 Carrera 1 0,8 Carrera 2 0,6 lavado 0,4 0,2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 Tiempo (d) 80 90 100 110 120 Figura 18 Desarrollo de la biopelícula simulado para la carrera de filtración 1 y 2. La primera carrera de filtración alcanzó un crecimiento máximo de 1,2 mm a los 66 días de operación, para la segunda carrera de filtración este crecimiento fue más rápido ya que se alcanzaron los 1,2 mm de grosor a los 41 días de operación. El máximo grosor de la biopelícula fue de 1,35 mm a los 43 días de operación, en la segunda carrera de filtración. La tasa de crecimiento de la biopelícula fue de 0,0182 mm/día en la primera carrera de filtración y de 0,031 mm/día en la segunda carrera de filtración, lo cual indica que en un FGAC el desarrollo de la biopelícula está influenciado por el tiempo de operación y la maduración del lecho, porque la tasa de desarrollo de la biopelícula fué un 58% mayor en la segunda carrera de filtración. Tras la simulación, el análisis de sensibilidad arrojó los siguientes resultados sobre las variables de lista real no adimensionales: Tabla 12 Resultados del análisis de sensibilidad AQUASIM Simulación Parámetro Sensibilidad 3 Error (g/m ) (g/m3) CS1_1 5,52E-09 2,04E-08 CS2_1 3,10E-10 2,90E-09 CS1_2 4,56E-08 7,24E-08 CS2_2 1,18E-08 7,32E-08 carrera 1 carrera 2 ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 37 4.2 Evaluación de calidad del afluente y eficiencias de remoción del sistema La unidad FGAC estuvo antecedida por un filtro dinámico, por consiguiente el agua afluente al FGAC fue acondicionada previamente. En la Tabla 13 se presentan los valores máximos, mínimos, promedios y desviaciones de los datos de calidad de agua afluente para ambas carreras de filtración, los valores obtenidos para los parámetros mencionados en la Tabla 13 se listan en el Anexo 5. Tabla 13 Calidad del agua afluente al FGAC en la carrera de filtración 1 y 2. Parámetro Máximo Coliformes T. (Log UFC/100ml) 4,52 3,81 4,23 0,16 E.coli (Log UFC/100ml) 3,83 2,85 3,37 0,30 Turbiedad (UNT) 201 21,30 66,36 36,96 Carrera SST(g/m3) 61 4 19,65 11,07 de SV(g/m3) 249 35 86,79 51,28 filtración ST(g/m3) 412 111 188,09 66,02 3,15 0,73 1,38 0,48 8,13 0,10 0,46 1,07 1 Nitratos (g/m3) 3 PO4 (g/m ) Mínimo Promedio Desviación STD. Parámetro Máximo Coliformes T. (Log UFC/100ml) 5,35 4,11 4,88 0,36 E.coli (Log UFC/100ml) 4,49 3,18 3,91 0,32 Turbiedad (UNT) 261 29 116 67 Carrera SST(g/m3) 71 6 30 18 de SV(g/m3) 248 39 95 58 filtración ST(g/m3) 414 114 211 76 Nitratos (g/m3) 1,97 0,92 1,35 0,31 PO4 (g/m3) 0,57 0,10 0,19 0,10 2 Mínimo Promedio Desviación STD. De los datos presentados en la Tabla 13 se puede apreciar que a pesar que en los parámetros medidos se presentó gran variabilidad, se puede observar que en la segunda carrera de filtración se presentó un afluente de menor calidad; para los parámetros coliformes totales y E.coli se presentó un incremento de 0,65 y 0,54 unidades logarítmicas respectivamente. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 38 En las Figura 19 se muestran los porcentajes de remoción de turbiedad, sólidos suspendidos, coliformes totales y E.coli registrados durante todo el período de operación del sistema y el tiempo de adaptación de la unidad, 20 días para la primea carrera y 4 días para la segunda. % eficiencia de remoción de Turbiedad 100 80 60 carrera 1 40 carrera 2 20 0 % eficiencia de remoción de SST 0 10 20 30 40 50 60 70 dias de operación 80 90 100 110 120 (a) 100 80 60 40 carrera 1 20 carrera 2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 dias de operación Remocion coliformes totales (log) (b) 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 carrera 1 carrera 2 0 10 20 30 40 50 60 dias de operación 70 80 90 100 (c) Remocion E.coli (log) 2 1,5 1 carrera 1 carrera 2 0,5 0 0 10 20 30 40 50 60 dias de operacion 70 80 90 100 Figura 19 Eficiencias de remoción. (a) Turbiedad (b) SST (c) Coliformes totales (d) E.coli. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL (d) 39 De acuerdo con la Figura 19 (a), la remoción de turbiedad fué uno de los parámetros más inestables de la investigación especialmente en la primera carrera de filtración, donde se obtuvieron remociones entre el 11% y el 76 % y una remoción promedio del 35%. Para la segunda carrera de filtración se obtuvieron remociones entre el 36% y 65% y una remoción promedio del 53%. Ese cambio puede estar asociado a la maduración del filtro. Al respecto Sánchez (1996), define la maduración como el tiempo requerido para que ocurra una condición de estabilidad en la variable de interés en el efluente del filtro. La biopelícula puede requerir un tiempo considerable para desarrollarse dependiendo de la calidad del afluente, la tasa de filtración, las características del medio filtrante y la forma de limpieza del filtro, cuando esta se ha desarrollado completamente puede ocurrir una máxima remoción de contaminantes (Di Bernardo y Sabogal, 2009; Sánchez, 1996). Se puede apreciar en las Figuras 19 (b), (c) y (d), que se presentó un comportamiento inestable en las eficiencias de remoción durante los primeros 20 días para la primera carrera de filtración, este comportamiento como se mencionó anteriormente corresponde a la fase de maduración de la unidad; para la segunda carrera de filtración, se alcanzó la estabilidad en las eficiencias de remoción en solo 4 días. El periodo de maduración es importante ya que las unidades de filtración necesitan un tiempo cuando están en la condición de lecho limpio para alcanzar condiciones estables en las variables de interés en el agua efluente del sistema (Sánchez, 1996). Después de la finalización de la fase de adaptación es decir en los primeros 20 días para la primera carrera y de 4 días para la segunda carrera; la eficiencia logró estabilizarse en un porcentaje de remoción entre el 50 y 70 % para sólidos suspendidos totales y de 79% a 99% para E.coli. El comportamiento del filtro en cuanto a la remoción de nitratos, fosfatos y sólidos totales se muestra en el Anexo 6. 4.3 Variables de operación del sistema La operación del sistema se analizó a partir del comportamiento del caudal afluente, la velocidad de filtración y la pérdida de carga en el filtro, una descripción del comportamiento de estas variables se presenta a continuación. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 40 4.3.1 Caudal y velocidad de filtración La Figura 20 ilustra el comportamiento de los caudales de operación y la velocidad de filtración durante todo el periodo de investigación. Los datos de caudal reportados son el resultado del promedio de cuatro aforos diarios. 0,53 Lavado Caudal (l/s) 0,44 0,50 0,42 0,48 0,4 0,45 0,38 Velocidad de filtración (m/h) 0,46 Q - carrera 1 Q - carrera 2 Vf - carrera 1 Vf - carrera 2 0,43 0 20 40 60 80 dias de operación 100 120 Figura 20 Control de caudal de operación y velocidad de filtración Los caudales de operación y las velocidades de filtración presentan un porcentaje de variación promedio de 0,64 % frente a los valores de diseño. Los datos de caudal y de velocidad de filtración presenta resultados entre 0,39-0,42 l/s y 0,48-0,51 m/h respectivamente. Las pocas variaciones indican un adecuado control operacional y buena confiabilidad del proceso por los pequeños cambios de velocidad de filtración. 4.3.2 Comportamiento de la pérdida de carga En la Figura 21 se muestra la pérdida progresiva de carga en el filtro. Se aprecia que la pérdida de carga total alcanzada por el sistema FGAC-MANTA en la primera carrera de filtración de 66 días fue de 4,5 cm y en la segunda carrera de filtración de 43 días de operación fué de 4,9 cm. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 41 Lavado H (cm) 5,0 4,0 Perdida de la manta carrera 1 3,0 Perdida del sistema carrera 1 2,0 Perdida del sistema carrera 2 1,0 Perdida de la manta carrera 2 0,0 0 20 40 60 80 dias de operación 100 120 Figura 21 Pérdida de carga neta del filtro y pérdida de la manta para ambas carreras de filtración La pérdida de carga en la manta registró un valor máximo de 1 cm para la primera carrera que representa el 22,2% de la carga neta alcanzada en el filtro y 1,3 cm para la segunda carrera siendo el 26,5% de la carga neta alcanzada por el filtro. El filtro fué lavado teniendo como criterio la disminución en la eficiencia de remoción de sólidos y turbiedad, independiente de los resultados de la pérdida de carga. En el Anexo 3 se encuentran los valores de caudales, velocidades de filtración y pérdidas de carga obtenidos para ambas carreras de filtración. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 42 5. ANALISIS DE RESULTADOS 5.1 Comportamiento de las algas a diferentes profundidades del material filtrante El comportamiento observado de la clorofila b y c en las Figuras 13 y 14 de los diferentes tipos de clorofila, es un indicador de que a mayor profundidad del lecho filtrante predominan diferentes tipos de algas debido al cambio de las condiciones como mayor disponibilidad de nutrientes y menor cantidad de radiación solar. Teniendo en cuenta los grupos de algas más comunes en la unidades de filtración (ver Tabla 14), una disminución de algas pertenecientes a la división Euglenophyta y un aumento de algas pertenecientes a la división Cryptophyta se ha presentado, explicando así el cambio en las concentraciones de clorofila b y c, lo cual está en concordancia con los reportes de Di Bernardo (1995). La especie Spirogyra (Chlorophyta) predominó en la superficie del FGAC con manta, coincidiendo con los grupos de algas más conocidos y detectados en unidades de filtración por Di Bernardo, (1995) en sus investigaciones. En la Figura 22, se presenta la comparación del crecimiento de la biopelícula en la primera carrera de filtración frente a la segunda carrera de filtración en una misma escala de tiempo (asumiendo ambas como carreras iniciales). 1,6 Carrera 1 Carrera 2 Exponencial (Carrera 1) Exponencial (Carrera 2) 1,4 Grosor (mm) 1,2 1 0,8 y = 0,0592e0,0467x R² = 0,9983 0,6 0,4 0,2 y = 0,1002e0,0616x R² = 0,9895 0 0 10 20 30 40 Tiempo (d) 50 60 70 Figura 22 Comparación del crecimiento simulado de la biopelícula para ambas carrera de filtración. En la Figura 22 se observa que para la carrera 1 se tiene un mayor tiempo de adaptación para dar inicio a la colonización y actividad biológica en el lecho y la manta (20 días para la carrera 1 y 4 ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 43 días para la carrera 2). Ambos crecimientos presentan tendencias de tipo exponencial aunque para la segunda carrera la velocidad de crecimiento fue mayor debido a la diferencia en las condiciones iniciales que propiciaron un menor tiempo de maduración lo que a su vez contribuyó a un eficiente trabajo de filtro. Adicionalmente los tiempos de recuperación después del lavado se hacen más cortos que si se trabajara con la unidad totalmente limpia. Este resultado indica que, la evaluación y control del tiempo de crecimiento de la biopelícula es importante ya que este influye en la calidad del tratamiento y posiblemente en el desarrollo de la pérdida de carga de la unidad. El comportamiento del grosor simulado de la biopelícula en la superficie del FGAC-manta frente a 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1,6 Lavado 1,4 1,2 1 0,8 0,6 Grosor (mm) Clorofila a (g/m3) la clorofila a, a través del tiempo se presenta en la Figura 23. Clorofila a Grosor biofilm 0,4 0,2 0 0 20 40 60 Tiempo (d) 80 100 120 Figura 23 Comportamiento (concentración clorofila - crecimiento de biopelícula simulado) Los resultados indican que a mayor concentración de clorofila a mayor grosor de la biopelícula mostrando una correlación directa. El nivel de correlación entre ambos se presenta en la Figura 24, indicando que hay un buen nivel de correlación entre la concentración de clorofila a medida en la primera carrera de filtración, frente al grosor de la biopelícula arrojado por software para esta misma carrera, (r2 = 0,93). Para la segunda carrera también se presentó un buen nivel de correlación entre la concentración de clorofila a medida y el grosor de la biopelícula arrojado por software para esta carrera, (r2 = 0,90). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL Clorofila a (g/m3) 44 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 Concentracion - Crecimiento (carrera 1) Logarítmica (Concentracion Crecimiento (carrera 1)) y = 1,7222ln(x) + 3,4505 R² = 0,937 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 grosor de biopelícula (mm) 1,2 1,4 (a) carrera de filtración 1. 6 Clorofila a (g/m3) 5 Concentracion - Crecimiento (Carrera 2 - logaritmica) 4 Logarítmica (Concentracion Crecimiento (Carrera 2 logaritmica)) 3 2 y = 1,9547ln(x) + 4,5404 R² = 0,9029 1 0 0 0,5 1 grosor de biopelícula (mm) 1,5 (b) carrera de filtración 2. Figura 24 Correlación concentración clorofila a - crecimiento de biopelícula simulado En consecuencia se puede afirmar que en la medida que el FGAC madura, se presenta un desarrollo de la biopelícula presentando un crecimiento progresivo y posteriormente la estabilización que se explica por el modelo logarítmico en el que la biopelícula llegan a un estado de equilibrio y grosor de (1,2 – 1,35) mm para una concentración de clorofila a de 3,8 g/m3 en la carrera 1 y de 4,2 g/m3 en la segunda carrera. El equilibrio puede ser explicado en términos de disponibilidad de espacio y competencia por nutrientes, esto está acorde a lo reportado por Di Bernardo (1995). ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 45 5.2 Evaluación de calidad del afluente y eficiencias de remoción del sistema El efecto del sistema FGAC + Manta sobre el tratamiento del agua se puede apreciar en las Figuras 25 y 26 donde se muestra los percentiles para la reducción de solidos (solidos totales, solidos volátiles, solidos suspendidos totales) y turbiedad que genera el sistema. Manta / Salida 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 100 200 300 ST (g/m3) Entrada 400 0 Manta / Salida 25 50 100 (a) 50 150 200 SV (g/m3) Entrada 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 Manta / Salida 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 500 Percentil Percentil Entrada Percentil Percentil Entrada 300 (b) Manta / Salida 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 75 SST (g/m3) 250 0 50 (c) 100 150 Turbiedad (unt) 200 250 (d) Figura 25 Efecto del tratamiento para la primera carrera de filtración en la reducción de: (a) Solidos totales. (b) Solidos volátiles. (c) Solidos suspendidos totales. (d) Turbiedad. En la Figura 26 se muestra el efecto neto de la unidad para la segunda carrera de filtración. Manta / Salida Entrada Percentil Percentil Entrada 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 100 200 300 ST (g/m3) 400 500 Manta / Salida 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 50 100 150 200 SV (g/m3) (a) ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 250 300 (b) 46 Manta / Salida Entrada Percentil Percentil Entrada 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 10 20 30 40 50 SST (g/m3) 60 70 0 80 Manta / Salida 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 50 100 150 200 Turbiedad (unt) 250 300 (c) (d) Figura 26 Efecto del tratamiento para la segunda carrera de filtración en la reducción de: (a) Solidos totales. (b) Solidos volátiles. (c) Solidos suspendidos totales. (d) Turbiedad. El desempeño de la unidad en cuanto a la eficiencia de remoción de solidos suspendidos se puede comparar con las eficiencias de remoción alcanzadas en unidades de filtración empleadas en otros trabajos, al respecto Sánchez et al., (2009) reportó eficiencias entre 50-90% en filtros gruesos con lechos de grava de 1,2 m. Sin embargo en este estudio el lecho de grava empleado presentó un menor espesor de 0,92 m es decir que con menor espesor por el uso de la manta se presentaron resultados similares que en los estudios mencionados. La eficiencia de remoción de turbiedad alcanzó valores hasta del 60 % y está en armonía con los reportes de Galvis y Latorre (1999). En la segunda carrera de filtración (Figura 26) la eficiencia del sistema fue mayor debido a una mejor maduración de la unidad, las eficiencias medias (p50%) fueron: Solidos Totales 43%, Solidos volátiles 55%, Solidos suspendidos totales 58% y turbiedad 55 %. A continuación en la Figura 27 se presenta el comportamiento de la remoción de coliformes y E.coli durante ambas carreras de filtración: ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL Percentil 47 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Coliformes Totales E.coli 0 10 20 30 40 50 60 70 80 % eficiencia de remocion 90 100 Percentil (a) 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Coliformes Totales E.coli 0 10 20 30 40 50 60 70 % eficiencia de remocion 80 90 100 (b) Figura 27 Eficiencias de remoción, Coliformes totales y E.coli. (a) Carrera de filtración 1 (b) Carrera de filtración 2 Un análisis de las eficiencias de remoción para coliformes totales y E.coli registradas durante todo el periodo de operación del sistema, se presentan en la Figura 27. Se puede observar un mejor comportamiento en términos de remoción coliformes totales y E.coli entre la primera y segunda carrera de filtración, ya que se pasó de tener el 50 % del tiempo eficiencias mayores al 65% para coliformes totales y del 82% para E.coli (Fig 27 a) a tener el 70 % del tiempo eficiencias mayores al 90 % para ambos (Fig 27 b), mientras las eficiencias mínimas para la primera carrera de filtración fueron del 20 %, las eficiencias mínimas para la segunda carrera fueron del 60 %, esto indica que el inicio de operación debe ser controlado antes de suministrar el agua a la etapa siguiente de tratamiento. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 48 5.3 Variables de operación del sistema 5.3.1 Caudal y velocidad de filtración En las Figura 28 se presentan los percentiles del control de caudal y velocidad de filtración en el Percentil sistema FGFAC-Manta. 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0,35 Caudal Velocidad de filtracion 0,4 Caudal (l/s) 0,45 0,5 0,55 Velocidad de filtracion (m/h) Figura 28 Percentiles para caudal y velocidad de filtración durante las carreras de filtración 1 y 2 Para el caudal se observa que el 90% de los datos reporta valores entre 0,39 l/s y 0,41 l/s solo un 10% de los datos reporta velocidades superiores de 0,41 l/s. Respecto a la velocidad de filtración se observa que el 90% de los datos reporta velocidades entre 0,48 m/s y 0,51 m/s solo un 10% de los datos tuvieron velocidades superiores de 0,51 m/s. La mínima variación de caudal indica un adecuado control de caudales entrantes al sistema FGFAC-MANTA, lo que garantizó una buena operación y confiabilidad de los datos registrados en la unidad. 5.3.2 Comportamiento de la pérdida de carga Teniendo en cuenta que el filtro trabajó con un total de 5 capas y tomando como base el comportamiento mostrado por la manta, la cual reportó valores hasta del 26,5% de la pérdida neta en el filtro, se puede decir que la capa conformada por el grupo de mantas sinteticas puede representar una capa de grava convencional de 25-30 cm de espesor. En la Figura 29 se presenta el comportamiento de la pérdida de carga en la manta y su relación con el crecimiento de la poblacion ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 49 de algas representada por el grosor progresivo de la biopelicula. Mientras que, la figura 30 muestra 1,4 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Dias de operacion Perdida de carga 90 100 110 120 Crecimiento de biopelícula (mm) Pérdida de carga - manta (cm) el comportamiento de la pérdida de carga respecto a la clorofila a. Grosor biofilm Figura 29 Comportamiento de la pérdida de carga en la manta frente al crecimiento de la 1,4 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Dias de operacion Perdida de carga 90 Clorofila a (g/m3) Pérdida de carga - manta (cm) biopelícula simulado en la superficie - carreras de filtración 1 y 2 100 110 120 Clorofila a Figura 30 Comportamiento de la pérdida de carga en la manta frente a la concentración de clorofila a en la superficie - carreras de filtración 1 y 2 Como se observa en las figuras 29 y 30 el crecimiento biológico en la superficie está relacionado con el aumento de la pérdida de carga en la manta sintética, por lo que el conocer el desarrollo de la biopelícula se convierte en un parámetro a tener en cuenta para controlar la pérdida de carga en la unidad y su eficiencia. La figura 31 corrobora tal afirmación, al mostrar la correlación correspondiente (r2 = 0,80) entre la concentración de clorofila a medida en ambas carreras de filtración frente a la pérdida de carga en la manta. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 50 pérdida de carga - manta (mm) 1,4 y = 0,2012x + 0,1734 R² = 0,8061 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 0 0 1 2 3 clorofila a (g/m3) Perdida de carga - Clorofila a 4 5 Lineal (Perdida de carga - Clorofila a) Figura 31 Correlación concentración de clorofila a y la pérdida de carga en la manta ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 51 6. CONCLUSIONES Comportamiento de las algas en el FGAC El desarrollo de las algas en un FGAC-manta es un fenómeno superficial, primero aparecieron en la manta a los 12 días de iniciada la primera carrera de filtración; posteriormente en la grava a los 10 cm en 19 días y por ultimo a los 15 cm en un periodo de 22 días, pero las concentraciones fueron más bajas en relación a la superficie (manta). Para la segunda carrera de filtración aparecieron en mucho menos tiempo, solo a los 2 días en la superficie de la manta. De los tres tipos de clorofila analizados se encontró que la clorofila a presenta las mayores concentraciones tanto a nivel superficial como a la profundidad de 10 y 15 cm. Los tres tipos de clorofila fueron disminuyendo sus concentraciones con la profundidad en la capa 4 del FGACmanta. El modelo AQUASIM facilitó la simulación de la biopelicula como reactor. Se estimó que la tasa de crecimiento de la biopelícula fue de 0,0182 mm/día en la primera carrera de filtración, obteniéndose un grosor de 1,2 mm en 66 días y de 0,031 mm/día en la segunda carrera de filtración alcanzando 1,35 mm en 43 días, lo cual indica que en un FGAC-manta el desarrollo de la biopelícula está influenciado por el tiempo de operación y la maduración del lecho, dado que la tasa de desarrollo de la biopelícula fue un 58% mayor en la segunda carrera de filtración. El desarrollo de la clorofila a en el FGAC manta se puede representar por el modelo logarítmico (r2 = 0,93 para la primera carrera y r2 = 0,90 en la segunda), siendo la clorofila a un buen parámetro para determinar el crecimiento biológico. En el FGAC manta la biopelícula logró su estado de equilibrio a un grosor de (1,2 – 1,35) mm para una concentración de clorofila a de 3,8 g/m3 en la carrera 1 y de 4,2 g/m3 en la segunda carrera. En la medida que el sistema FGAC – manta madura, se presenta un desarrollo de la biopelícula presentando un crecimiento progresivo hasta que la biopelícula llega a un estado de equilibrio que puede ser explicado en términos de disponibilidad de espacio y competencia por nutrientes. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 52 Eficiencias de remoción en un FGAC con manta sintética. Durante los primeros 20 días de la primera carrera de filtración se presentó un comportamiento inestable en las eficiencias de remoción, este comportamiento corresponde a la fase de maduración de la unidad; para la segunda carrera de filtración, se alcanzó la estabilidad en las eficiencias de remoción en solo 4 días, indicando que es más eficiente trabajar con un filtro maduro y así aprovechar todo el potencial de remoción hacia las etapas siguientes de tratamiento. Las eficiencias medias de remoción para la segunda carrera de filtración cuando el sistema estaba estabilizado fueron las siguientes: Solidos totales 43%, Solidos volátiles y Turbiedad 55%, Solidos suspendidos totales 58%, coliformes totales 92% y para E.coli de 93%, evidenciando las mejores eficiencias de remoción del sistema frente a las alcanzadas en la primera carrera de filtración. Operación del FGAC con manta sintética Un sistema FGAC manta operando con una vf de 0,5 m/h y una altura de lecho de 0,90 m de grava y 0,56 cm de manta generó una pérdida entre 4,5-5,0 cm para una duración de carrera entre 43 y 66 días. El lavado de la unidad se decidió en función del deterioro de la calidad del efluente por SST. La manta sintetica registro pérdidas de carga 1,3 cm que representó el 26.5% de la pérdida neta en el filtro para un espesor de 0.56 cm de espesor con las siguientes características: Manta 1 (espesor: 1,6 mm, área superficial: 15563 (m2/m3), porosidad: 87,9%) Manta 2 (espesor: 1,8 mm, área superficial: 15860 (m2/m3), porosidad: 87,7%) Manta 3 (espesor: 2,2 mm, área superficial: 26061 (m2/m3), porosidad: 83,0%) Tamaño de fibra: 33 micras La capa conformada por el grupo de mantas sintéticas puede representar una capa de grava convencional con un espesor entre 25-30 cm sin desmejorar la eficiencia de remoción de la unidad. Durante todo el periodo de operación del sistema existe una tendencia lineal (r = 0,80) que la concentración de clorofila a (como indicadora de desarrollo biológico) influye directamente en la pérdida de carga de la manta. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 53 7. RECOMENDACIONES De acuerdo al uso del efluente en el pre tratamiento FGAC – Manta es importante permitir que la unidad cuente con al menos una carrera de filtración para poder utilizar todo el potencial de remoción que puede ofrecer el sistema, y así facilitar su maduración. En un FGAC – Manta es importante controlar la pérdida de carga en la capa de manta sintética porque se ve afectada por el crecimiento biológico debido a la capacidad de estos organismos para formar biocapas y la capacidad que tienen para adherirse al medio filtrante. Al instalar mantas sintéticas en un pre tratamiento como el FGAC es necesario revisar el sistema de alimentación y el comportamiento hidráulico de la unidad para evitar la entrada de aire y el levantamiento de las mantas, porque puede ocasionar líneas de flujo preferenciales y el desprendimiento de la capa biológica. Puede ser factible el reemplazo de una capa de grava de 25-30 cm de espesor en filtros gruesos de flujo ascendente, consiguiendo reducir el espesor del lecho filtrante y disminuir los costos de implementación al reducir el tamaño de la unidad, sin desmejorar la eficiencia de remoción de la unidad en parámetros como, turbiedad, sólidos suspendidos y coliformes totales. ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL 54 8. REFERENCIAS Angenault, J. (1999) “Diccionario enciclopédico de química” San Juan Tlihuaca, Mexico. pp 101 Apha, AWWA, WPCF, (2205). “Standard Methods. For the Examination of Water and Wastewater”. 21 Edition. Baltimore, USA. Bellamy, W.D., Silverman, G.P. y Hendricks, D.W. (1985). Filtration of Giardia Cysts and Other Substances. Vol. 2. Slow Sand Filtration. EPA-600/2-85/026. Water Engineering Research Laboratory. Cincinnati, OHIO. pp 304. 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ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL ANEXOS ANEXO 1. Pruebas granulométricas PRUEBAS DE POROSIDAD A LA GRAVA EXISTENTE EN EL FILTRO Numero de Malla Apertura (mm) 1 1/2 “ 1” 3/4” 1/2” 1/4” 1/8” Base 38,10 25,40 19,1 12,7 6,4 3,2 Peso retenido (g) 0 0 0 0 576,6 352,3 71,1 1000 % de acumulado % que pasa 0 0 0 0 57,66 35,23 7,11 0 0 0 0 57,66 92,89 100 100 100 100 100 42,34 7,11 0 % que pasa 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1,00 % de retenido Numero de Malla 1 1/2 “ 1” 3/4” 1/2” 1/4” Base 10,00 Apertura (mm) 38,10 25,40 19,1 12,7 6,4 Peso retenido 0 0 0 22,3 925,2 52,5 1000 % de retenido 0 0 0 2,23 92,52 5,25 Abertura mm % de acumulado 0 0 0 2,23 94,75 100 100,00 % que pasa 100 100 100 97,77 5,25 0 % que pasa 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1,00 Abertura mm 10,00 100,00 Numero de Malla Apertura (mm) Peso retenido % de retenido % de acumulado % que pasa 1 1/2 “ 38,10 0 0 0 100 1” 25,40 0 0 0 100 3/4” 19,1 196,3 19,63 19,63 80,37 1/2” 1/4” Base 12,7 6,4 736,3 67,4 0 73,63 6,74 0 93,26 100 100 6,74 0 0 % que pasa 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1,00 Numero de Malla 1 1/2 “ 1” 3/4” 1/2” 1/4” Base 10,00 Apertura (mm) 38,10 25,40 19,1 12,7 6,4 Peso retenido 0 84 715 201 0 0 1000 % de retenido 0 8,4 71,5 20,1 0 0 Abertura mm % de acumulado 0 8,4 79,9 100 0 100 100,00 % que pasa 100 91,6 20,1 0 0 0 % que pasa 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1,00 Numero de Malla 1 1/2 “ 1” 3/4” 1/2” 1/4” 1/8” Base Apertura (mm) 38,10 25,40 19,1 12,7 6,4 3,2 Peso retenido 0 0 0 0 23 323 654 1000 % de retenido 0 0 0 0 2,3 32,3 65,4 Abertura mm % de acumulado 0 0 0 0 2,3 34,6 100 100,00 % que pasa 100 100 100 100 97,7 65,4 0 % que pasa 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1,00 10,00 10,00 Abertura mm 100,00 GRAVA SELECCIONADA Materiales Vol Recipiente grava Probeta agua 1000 1000 ml ml grava agua grava agua grava agua grava 1000 340 1000 390 1000 455 1000 ml ml ml ml ml ml ml agua 520 ml Capa 4 Capa 3 Capa 2 Capa 1 TAMAÑO DE LA GRAVA Und POROSIDAD % 34 4 39 3 45,5 2 52 1 PREDOMINA Capa 4 1/8” - 1/4” un octavo Capa 3 1/4” - 1/2” un cuarto Capa 2 1/2” - 3/4” un medio Capa 1 3/4” - 1” tres cuartos ANEXO 2. Valores CS1_1, CS1_2, CS2_1, CS2_2, RO1S1_1, RO1S1_2, RO1S2_1, RO1S2_2. Tiempo [d] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 CS1_1 [g/m^3] 0,93 0,61 0,72 0,75 1037,00 0,72 1011,00 0,98 0,90 1,33 1,25 1224,00 1144,00 1303,00 0,75 1,18 1,28 1,16 1,07 0,82 0,82 0,72 0,64 0,54 0,45 0,79 0,98 0,77 0,94 0,59 1,06 0,85 1,15 0,44 0,71 0,64 0,47 CS2_1 [g/m^3] 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,15 0,12 0,11 0,12 0,19 0,21 0,23 0,20 0,18 0,32 0,36 0,43 0,47 0,22 0,41 0,25 0,36 0,37 0,23 0,26 0,34 0,24 0,12 0,11 0,15 0,12 0,11 0,12 0,17 0,12 0,11 0,22 RO1S1_1 RO1S2_1 [adimensional] [adimensional] 0,06 0,02 0,26 0,04 0,19 0,10 0,11 0,08 0,05 0,11 0,04 0,08 0,03 0,03 0,05 0,00 0,00 0,10 0,04 0,10 0,02 0,04 0,09 0,02 0,02 0,13 0,06 0,02 0,11 0,22 0,06 0,09 0,11 0,07 0,12 0,06 0,11 0,07 0,06 0,45 0,10 0,12 0,17 0,33 0,19 0,28 0,39 0,29 0,34 0,22 0,22 0,25 0,28 0,19 0,27 0,07 0,17 0,08 0,17 0,11 0,08 0,17 0,15 0,08 0,22 0,15 0,05 0,42 0,15 0,15 0,15 0,05 0,24 0,08 40 41 42 43 44 45 46 47 53 58 59 60 61 63 64 65 66 0,43 1092,00 1,51 2089,00 1,43 1952,00 1365,00 1044,00 0,88 0,76 0,67 0,42 0,52 0,68 0,56 0,42 0,55 0,20 0,15 0,23 0,24 0,23 0,36 0,27 0,11 0,23 0,24 0,16 0,11 0,12 0,00 0,25 0,00 0,00 Tiempo [d] 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 85 86 87 88 95 100 109 CS1_2 [g/m^3] 0,83 0,89 1,00 0,95 1173,00 1237,00 1132,00 0,68 0,71 0,69 0,69 0,73 0,77 1663,00 0,76 0,67 0,44 0,44 0,66 0,63 0,55 CS2_2 [g/m^3] 0,12 0,11 0,10 0,10 0,15 0,12 0,11 0,12 0,11 0,00 0,00 0,14 0,00 0,11 0,12 0,16 0,23 0,00 0,15 0,23 0,15 0,22 0,11 0,08 0,21 0,18 0,09 0,13 0,24 0,36 0,14 0,25 0,19 0,11 0,35 0,06 0,33 0,25 0,10 0,08 0,09 0,19 0,02 0,35 0,24 0,08 0,10 0,10 0,35 0,12 0,16 0,00 0,20 0,00 0,00 RO1S1_2 RO1S2_2 [adimensional] [adimensional] 0,27 0,04 0,26 0,01 0,12 0,01 0,09 0,04 0,16 0,06 0,17 0,07 0,23 0,06 0,29 0,10 0,09 0,12 0,27 0,00 0,21 0,00 0,29 0,21 0,36 0,00 0,04 0,00 0,10 0,07 0,07 0,35 0,11 0,29 0,38 0,00 0,29 0,08 0,25 0,10 0,12 0,08 ANEXO 3. Datos experimentales, caudal y velocidad de filtración Tiempo (d) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 Q (l/s) 0,4 0,395 0,4 0,395 0,41 0,41 0,4 0,4 0,4 0,41 0,4 0,41 0,4 0,41 0,42 0,4 0,41 0,41 0,41 0,4 0,395 0,4 0,395 0,41 0,4 0,4 0,41 0,4 0,41 0,41 0,41 0,4 0,42 0,39 0,395 0,41 0,4 Vf (m/h) 0,49 0,49 0,49 0,49 0,50 0,50 0,49 0,49 0,49 0,50 0,49 0,50 0,49 0,50 0,52 0,49 0,50 0,50 0,50 0,49 0,49 0,49 0,49 0,50 0,49 0,49 0,50 0,49 0,50 0,50 0,50 0,49 0,52 0,48 0,49 0,50 0,49 Tiempo (d) 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 Q (l/s) 0,41 0,395 0,41 0,4 0,4 0,4 0,41 0,4 0,41 0,4 0,4 0,41 0,39 0,41 0,395 0,41 0,4 0,4 0,41 0,41 0,4 0,4 0,4 0,41 0,39 0,41 0,41 0,4 0,4 0,41 0,395 0,41 0,4 0,4 0,4 0,41 0,4 Vf (m/h) 0,50 0,49 0,50 0,49 0,49 0,49 0,50 0,49 0,50 0,49 0,49 0,50 0,48 0,50 0,49 0,50 0,49 0,49 0,50 0,50 0,49 0,49 0,49 0,50 0,48 0,50 0,50 0,49 0,49 0,50 0,49 0,50 0,49 0,49 0,49 0,50 0,49 Tiempo (d) 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 95 100 109 Q (l/s) 0,41 0,4 0,4 0,41 0,41 0,4 0,4 0,4 0,41 0,4 0,41 0,4 0,4 0,41 0,41 0,4 0,4 Vf (m/h) 0,50 0,49 0,49 0,50 0,50 0,49 0,49 0,49 0,50 0,49 0,50 0,49 0,49 0,50 0,50 0,49 0,49 ANEXO 4. Tendencias de cada tipo de clorofila Clorofila a carrera 1 4,5 Manta y = -3E-05x3 + 0,0037x2 - 0,066x + 0,2146 R² = 0,9442 4 Clorofila a (mg/L) 3,5 10 cm y = -1E-05x3 + 0,0016x2 - 0,0259x + 0,0753 R² = 0,9515 3 2,5 15 cm y = -8E-06x3 + 0,0008x2 - 0,0144x + 0,043 R² = 0,9739 2 1,5 1 0,5 0 0 10 20 Manta 30 40 Dia de operación 10 cm 50 60 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 70 Clorofila a carrera 2 5 Manta y = -0,0002x3 + 0,0408x2 - 3,1544x + 78,027 R² = 0,879 4,5 4 10 cm y = -0,0001x3 + 0,0343x2 - 2,7974x + 73,984 R² = 0,9507 Clorofila a (mg/L) 3,5 3 15 cm y = -6E-05x3 + 0,0159x2 - 1,2261x + 30,128 R² = 0,9386 2,5 2 1,5 1 0,5 0 65 75 85 95 105 Dia de operación Manta 10 cm 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 115 Clorofila b carrera 1 3 Manta y = -2E-05x3 + 0,0024x2 - 0,0369x + 0,1215 R² = 0,9442 Clorofila b (mg/L) 2,5 10 cm y = -1E-05x3 + 0,001x2 - 0,0168x + 0,0507 R² = 0,9504 2 15 cm y = -6E-07x3 + 7E-05x2 - 0,0009x + 0,0011 R² = 0,8659 1,5 1 0,5 0 0 10 20 30 40 Dia de operación 50 60 Manta 10 cm 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 70 Clorofila b carrera 2 5 Manta y = -0,0002x3 + 0,0408x2 - 3,1544x + 78,027 R² = 0,879 4,5 4 10 cm y = -0,0001x3 + 0,0343x2 - 2,7974x + 73,984 R² = 0,9507 Clorofila b (mg/L) 3,5 3 15 cm y = -6E-05x3 + 0,0159x2 - 1,2261x + 30,128 R² = 0,9386 2,5 2 1,5 1 0,5 0 65 75 85 95 105 Dia de operación Manta 10 cm 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 115 Clorofila c carrera 1 2,5 Manta y = -2E-05x3 + 0,0018x2 - 0,024x + 0,0756 R² = 0,9112 Clorofila c (mg/L) 2 10 cm y = -6E-06x3 + 0,0008x2 - 0,0132x + 0,0413 R² = 0,9218 1,5 15 cm y = -7E-07x3 + 0,0001x2 - 0,0024x + 0,0069 R² = 0,8805 1 0,5 0 0 10 20 30 40 Dia de operación 50 60 Manta 10 cm 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 70 Clorofila c carrera 2 5 Manta y = -0,0002x3 + 0,0408x2 - 3,1544x + 78,027 R² = 0,879 4,5 4 10 cm y = -0,0001x3 + 0,0343x2 - 2,7974x + 73,984 R² = 0,9507 Clorofila c (mg/L) 3,5 3 15 cm y = -6E-05x3 + 0,0159x2 - 1,2261x + 30,128 R² = 0,9386 2,5 2 1,5 1 0,5 0 65 75 85 95 105 Dia de operación Manta 10 cm 15 cm Polinómica (Manta) Polinómica (10 cm) Polinómica (15 cm) 115 Manta carrera 1 4,5 Clorofila a y = -3E-05x3 + 0,0037x2 - 0,066x + 0,2146 R² = 0,9442 4 3,5 Clorofila b y = -2E-05x3 + 0,0024x2 - 0,0369x + 0,1215 R² = 0,9442 Clorofila (mg/L) 3 2,5 Clorofila c y = -2E-05x3 + 0,0018x2 - 0,024x + 0,0756 R² = 0,9112 2 1,5 1 0,5 0 0 10 20 30 40 Dia de operación 50 60 Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 70 10 cm carrera 1 2 Clorofila a y = -1E-05x3 + 0,0016x2 - 0,0259x + 0,0753 R² = 0,9515 Clorofila (mg/L) 1,5 Clorofila b y = -1E-05x3 + 0,001x2 - 0,0168x + 0,0507 R² = 0,9504 1 Clorofila c y = -6E-06x3 + 0,0008x2 - 0,0132x + 0,0413 R² = 0,9218 0,5 0 0 10 20 Clorofila a 30 40 Dia de operación Clorofila b 50 60 Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 70 15 cm carrera 1 0,7 Clorofila a y = -8E-06x3 + 0,0008x2 - 0,0144x + 0,043 R² = 0,9739 0,6 Clorofila b y = -6E-07x3 + 7E-05x2 - 0,0009x + 0,0011 R² = 0,8659 Clorofila (mg/L) 0,5 Clorofila c y = -7E-07x3 + 0,0001x2 - 0,0024x + 0,0069 R² = 0,8805 0,4 0,3 0,2 0,1 0 0 10 20 30 40 Dia de operación 50 60 Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 70 Manta carrera 2 5 Clorofila a y = -0,0002x3 + 0,0408x2 - 3,1544x + 78,027 R² = 0,879 4,5 4 Clorofila b y = -0,0001x3 + 0,0343x2 - 2,7974x + 73,984 R² = 0,9507 Clorofila (mg/L) 3,5 3 Clorofila c y = -6E-05x3 + 0,0159x2 - 1,2261x + 30,128 R² = 0,9386 2,5 2 1,5 1 0,5 0 65 75 85 95 105 Dia de operación Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 115 10 cm carrera 2 1 Clorofila a y = -4E-05x3 + 0,0089x2 - 0,6895x + 17,046 R² = 0,92 Clorofila (mg/L) 0,8 Clorofila b y = -1E-05x3 + 0,0031x2 - 0,2631x + 7,2896 R² = 0,9615 0,6 Clorofila c y = -2E-05x3 + 0,0047x2 - 0,4061x + 11,326 R² = 0,971 0,4 0,2 0 65 70 75 80 85 90 95 Dia de operación 100 105 110 Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 115 15 cm carrera 2 0,14 Clorofila a y = 1E-06x3 - 0,0004x2 + 0,0451x - 1,5115 R² = 0,9432 0,12 Clorofila b y = -4E-07x3 + 7E-05x2 - 0,0018x - 0,0859 R² = 0,8957 Clorofila (mg/L) 0,1 Clorofila c y = 3E-07x3 - 0,0001x2 + 0,0154x - 0,5957 R² = 0,8221 0,08 0,06 0,04 0,02 0 65 70 75 80 85 90 95 Dia de operación 100 105 110 Clorofila a Clorofila b Clorofila c Polinómica (Clorofila a) Polinómica (Clorofila b) Polinómica (Clorofila c) 115 ANEXO 5. Datos experimentales, ST, Turbiedad, Nitratos, Fosfatos ST (mg/l) Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5 Día 6 Día 7 Día 8 Día 9 Día 11 Día 13 Día 14 Día 15 Día 16 Día 17 Día 18 Día 19 Día 20 Día 21 Día 22 Día 23 Día 24 Día 25 Día 26 Día 27 Día 28 Día 29 Día 30 Día 31 Día 32 Día 33 Día 34 Día 35 Día 36 Día 37 Día 38 Día 39 Día 40 Día 41 Entrada 160 159 153 152 168 173 151 158 213 226 222 305 271 230 229 210 198 205 198 165 158 164 146 155 162 140 142 121 120 132 130 117 116 115 149 223 200 262 249 Capa 1 159 143 150 141 148 153 147 155 207 225 217 284 270 229 215 203 198 197 185 148 148 146 137 141 157 138 136 117 116 128 123 103 101 119 141 193 186 239 229 Capa 2 154 131 137 128 130 152 129 141 182 204 200 252 269 196 186 189 186 194 176 140 142 132 130 126 153 121 140 106 95 122 119 98 100 108 135 173 159 228 213 Capa 3 143 127 127 119 127 143 123 133 179 191 171 247 268 167 174 176 185 178 164 132 132 114 113 116 138 114 116 95 94 114 106 95 93 98 96 168 133 209 189 Capa 4 138 126 117 112 117 124 119 127 164 183 155 226 243 164 163 167 182 163 148 124 128 97 112 98 111 99 109 92 92 108 100 78 74 75 92 151 124 161 156 Manta 126 127 112 81 115 114 116 124 141 166 143 224 239 155 151 166 164 149 137 118 127 88 92 92 93 88 90 81 83 95 88 64 62 72 82 141 109 134 141 Día 42 Día 43 Día 44 Día 45 Día 46 Día 47 Día 59 Día 60 Día 61 Día 62 Día 63 Día 64 Día 65 Día 66 Día 67 Día 68 Día 69 Día 70 Día 71 Día 72 Día 73 Día 74 Día 75 Día 76 Día 77 Día 78 Día 79 Día 80 Día 81 Día 82 Día 83 Día 84 Día 85 Día 86 Día 87 Día 88 Día 95 Día 100 Día 109 272 351 291 412 352 222 169 111 116 153 159 135 112 143 141 140 159 157 220 235 206 180 143 130 114 152 360 266 414 306 280 298 260 223 230 149 164 135 173 266 345 274 380 314 218 157 98 114 145 140 132 105 128 136 136 153 150 188 213 170 153 133 101 115 167 312 259 380 246 275 282 237 214 229 134 149 129 147 247 333 248 346 303 188 138 80 113 142 129 124 104 102 130 132 149 148 171 197 116 121 118 82 107 128 311 253 344 244 257 251 213 188 196 130 139 118 137 232 312 206 306 226 179 119 75 95 134 114 116 87 98 114 110 125 120 135 125 82 120 113 76 98 117 225 228 309 243 239 212 197 177 187 119 135 107 119 208 280 198 263 190 150 103 72 85 129 105 90 72 88 108 106 106 111 115 103 75 105 95 73 76 105 199 227 261 231 217 198 166 174 161 75 102 99 88 193 226 166 241 168 119 82 62 78 116 75 86 55 71 100 83 88 85 106 97 69 80 70 63 72 75 172 219 239 229 200 176 142 148 128 54 78 79 80 Turbiedad (NTU) Día 0 Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5 Día 6 Día 7 Día 8 Día 9 Día 11 Día 13 Día 14 Día 15 Día 16 Día 17 Día 18 Día 19 Día 20 Día 21 Día 22 Día 23 Día 24 Día 25 Día 26 Día 27 Día 28 Día 29 Día 30 Día 31 Día 32 Día 33 Día 34 Día 35 Día 36 Día 37 Día 38 Día 39 Día 40 Día 41 Entrada Capa 1 Capa 2 Capa 3 Capa 4 1,36 53,4 54,1 58,9 55 53,8 57,6 61,3 59,2 45,3 108,1 63,1 39,4 55,7 71,4 31,2 28,3 43,8 22,5 47,8 132 31 47,7 48,6 59,7 75,2 68,9 65,2 100,9 55,2 60,1 66,7 25,9 26,5 52,8 127 44,9 201 54 60,1 1,46 51,2 53,7 57,5 52,7 50,9 54,6 59,4 58 39,2 104,6 64,2 38,2 53,1 68,4 29,6 27,5 43,4 21,8 43,2 115 29,4 43,6 47,9 58,3 69,1 66,7 64,2 97,7 53,5 56,6 60,1 20,7 25,9 51,8 112 43,5 178 51,7 53,8 1,83 50,2 49 54,4 49,4 48,1 53,1 57,8 55,3 37,4 98,5 55,7 33,1 50,2 67,6 27,3 27,2 41,6 21,4 42 109 27,4 42,8 45,2 53,6 66,8 64,9 59,6 92,5 49,8 51,3 46,6 20,3 23,7 46,7 110 25 163 48,3 52,7 1,93 45,7 47,3 51,4 46,5 45,2 50,2 53,8 50,9 32,5 88,2 48,3 26,4 45,8 63,1 26,8 24,4 41,4 21 41,4 108 26,2 41,2 44,9 48,4 65,2 61,6 48,5 74,2 42,6 37,5 34,8 18,3 40,5 27,5 82,5 24,8 150 46,7 52,6 2,21 41,9 41,3 48,9 44,2 43,4 48,5 51,1 48,4 28,1 81,8 29,3 25,9 43,5 60,1 25,4 17,7 41,1 20,1 40 105 25,1 39,7 42,5 41,8 64,6 57,4 48,1 67,3 30,4 32 20,1 16,2 24,7 27,1 76 21,7 146 43,4 51,8 Manta / Salida 3,29 39,2 40,3 46,7 42,7 40 45,7 48 46,4 26,2 79,3 26,7 23,8 38,6 58,7 21,8 17,1 37,7 19,4 37,5 101 17,5 37,8 40,6 40,7 55 54,7 46,7 59,3 22,7 29,1 15,6 12,5 19,3 25 68,7 18,3 122 37,4 51,4 Día 42 Día 43 Día 44 Día 45 Día 46 Día 47 Día 59 Día 60 Día 61 Día 62 Día 63 Día 64 Día 65 Día 66 Día 67 Día 68 Día 69 Día 70 Día 71 Día 72 Día 73 Día 74 Día 75 Día 76 Día 77 Día 78 Día 79 Día 80 Día 81 Día 82 Día 83 Día 84 Día 85 Día 86 Día 87 Día 88 Día 95 Día 100 Día 109 72,5 72,5 82,1 74,2 56,2 114 26,4 25,7 46,4 21,3 128 44,9 68,1 197 63,91 71,65 85,76 79,57 102,61 93,47 70,57 124,57 110,6 73,45 57,25 75,25 249,48 219,24 261,72 226,8 82,45 72,73 212,15 89,33 94,69 80,29 84,29 29,1 82,4 71 67,3 79,8 73,6 52,8 109 20,7 23,4 51,8 20,9 113 43,5 53,2 188 56,17 59,77 77,3 74,89 89,18 82,52 60,85 119,89 103,4 58,69 56,89 68,05 232,92 202,32 243,72 207,72 72,37 64,45 195,19 78,17 87,31 68,41 65,34 24,7 66,8 70,6 66,3 78 70,4 52,2 108 20,3 21,2 50 19,2 110 26 49,2 176 52,25 51,31 63,88 68,41 76,98 69,85 51,13 104,41 91,45 49,37 46,13 57,61 205,92 161,29 212,04 172,08 60,85 56,53 154,27 64,45 71,87 66,97 61,62 23,8 64,5 68,4 64,6 70,1 64,1 51,7 105 18,3 17,4 27,5 15,7 82,5 25,4 39,9 173 46,6 46,53 61,21 58,69 61 56,17 42,24 88,97 83,71 42,57 42,57 57,25 151,21 144,01 158,77 147,97 58,69 50,05 136,84 49,01 64,96 60,85 60,51 13,5 60,1 67,1 59,4 65,6 57,5 49,7 104 16,2 15,8 27,1 14,8 76 21,7 40,1 169 35,4 40,91 52,61 48,61 49,19 43,93 38,75 75,29 75,32 38,21 33,89 44,29 128,89 113,77 136,09 122,05 46,09 42,5 109,13 48,25 58,33 47,53 46,44 10,5 45,3 64,4 53,7 58,8 50 46,2 95,7 12,5 13,4 25 12,5 68,7 18,3 37,5 165 27,34 36,74 47,68 36,63 39,47 34,58 38,18 68,05 70,64 33,5 28,1 31,34 106,57 94,33 125,65 103,69 35,19 34,68 89,15 41,74 51,49 40,7 41,4 10,2 35,1 Nitratos Entrada Capa 1 Capa 2 Capa 3 Capa 4 Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5 Día 6 Día 7 Día 8 Día 9 Día 11 Día 13 Día 14 Día 15 Día 16 Día 17 Día 18 Día 19 Día 20 Día 21 Día 22 Día 23 Día 24 Día 25 Día 26 Día 27 Día 28 Día 29 Día 30 Día 31 Día 32 Día 33 Día 34 Día 35 Día 36 Día 37 Día 38 Día 39 Día 40 Día 41 Día 42 1,12 1,17 1,36 1,38 1,33 1,25 1,36 1,30 1,38 1,65 1,36 1,41 1,62 1,60 1,38 1,57 1,48 1,56 1,32 1,42 1,00 1,23 1,11 0,97 0,92 1,46 1,66 1,37 1,44 1,03 1,62 1,43 1,93 0,79 0,90 0,88 0,78 0,77 1,84 2,02 1,09 1,06 1,20 1,25 1,30 1,22 1,14 1,14 1,38 1,62 1,33 1,28 1,52 1,46 1,25 1,40 1,42 1,43 1,27 1,06 0,94 1,11 0,97 0,87 0,79 1,22 1,43 1,22 1,34 0,98 1,40 1,32 1,77 0,77 0,87 0,83 0,67 0,65 1,68 1,98 1,09 0,72 1,04 1,14 1,09 0,85 1,14 1,01 1,22 1,60 1,30 1,25 1,46 1,36 1,14 1,32 1,34 1,38 1,26 0,99 0,90 0,93 0,89 0,78 0,69 1,08 1,38 1,04 1,20 0,91 1,22 1,11 1,66 0,71 0,82 0,79 0,63 0,64 1,55 1,82 1,04 0,67 0,96 0,96 1,04 0,77 1,09 1,01 1,01 1,36 1,28 1,25 1,14 1,33 0,96 1,26 1,30 1,32 1,18 0,92 0,86 0,84 0,73 0,66 0,56 0,94 1,16 0,85 1,12 0,63 1,18 0,92 1,53 0,63 0,75 0,69 0,60 0,59 1,36 1,70 0,93 0,61 0,72 0,74 1,04 0,72 1,01 0,98 0,90 1,33 1,25 1,22 1,14 1,30 0,74 1,18 1,28 1,16 1,07 0,82 0,82 0,72 0,64 0,54 0,45 0,79 0,98 0,77 0,94 0,59 1,06 0,85 1,15 0,44 0,71 0,64 0,47 0,43 1,09 1,51 Manta / Salida 0,88 0,45 0,59 0,67 0,98 0,69 0,98 0,93 0,90 1,28 1,22 1,12 1,12 1,22 0,67 1,11 1,14 1,02 0,95 0,77 0,74 0,60 0,52 0,33 0,30 0,62 0,71 0,56 0,78 0,49 0,98 0,72 0,90 0,42 0,60 0,55 0,35 0,34 0,97 1,39 Día 43 Día 44 Día 45 Día 46 Día 47 Día 53 Día 58 Día 59 Día 60 Día 61 Día 62 Día 63 Día 64 Día 65 Día 66 Día 66 Día 67 Día 68 Día 69 Día 70 Día 71 Día 72 Día 73 Día 74 Día 75 Día 76 Día 77 Día 78 Día 79 Día 80 Día 85 Día 86 Día 87 Día 88 Día 95 Día 100 Día 109 2,66 2,18 3,15 2,67 1,62 1,46 1,43 1,20 0,73 0,77 1,07 1,12 0,92 0,74 0,99 1,20 1,42 1,44 1,52 1,22 1,93 1,63 1,69 1,29 0,97 0,96 1,12 1,10 1,08 1,98 1,61 1,73 1,49 1,04 1,16 0,92 1,23 2,61 2,04 2,89 2,36 1,59 1,43 1,37 1,10 0,63 0,75 1,00 0,96 0,90 0,68 0,87 1,00 1,35 1,35 1,33 1,20 1,74 1,56 1,68 1,07 0,93 0,93 1,07 1,04 1,02 1,92 1,35 1,55 1,20 0,92 1,04 0,88 1,02 2,51 1,83 2,62 2,27 1,35 1,35 1,01 0,95 0,48 0,75 0,98 0,88 0,84 0,67 0,66 0,82 1,12 1,26 1,15 1,13 1,55 1,35 1,41 0,81 0,88 0,90 1,04 1,03 1,02 1,87 1,21 1,42 0,77 0,88 0,96 0,79 0,94 2,35 1,49 2,30 1,65 1,28 1,15 0,88 0,79 0,44 0,60 0,92 0,75 0,77 0,54 0,63 0,73 0,94 1,12 1,11 1,02 1,42 1,26 1,34 0,80 0,75 0,72 0,84 0,80 0,76 1,67 0,92 0,84 0,50 0,79 0,92 0,70 0,79 2,09 1,43 1,95 1,37 1,04 0,88 0,76 0,67 0,42 0,52 0,88 0,68 0,56 0,42 0,55 0,62 0,83 0,89 1,00 0,95 1,17 1,24 1,13 0,68 0,71 0,69 0,69 0,73 0,77 1,66 0,76 0,67 0,44 0,44 0,66 0,63 0,55 1,65 1,17 1,78 1,19 0,79 0,56 0,66 0,50 0,34 0,47 0,77 0,44 0,53 0,28 0,41 0,56 0,61 0,66 0,88 0,86 0,98 1,03 0,87 0,48 0,64 0,51 0,55 0,52 0,50 1,60 0,69 0,62 0,39 0,27 0,47 0,47 0,48 Fosfatos Entrada Capa 1 Capa 2 Capa 3 Capa 4 Día 1 Día 2 Día 3 Día 4 Día 5 Día 6 Día 7 Día 8 Día 9 Día 11 Día 13 Día 14 Día 15 Día 16 Día 17 Día 18 Día 19 Día 20 Día 21 Día 22 Día 23 Día 24 Día 25 Día 26 Día 27 Día 28 Día 29 Día 30 Día 31 Día 32 Día 33 Día 34 Día 35 Día 36 Día 37 Día 38 Día 39 Día 40 Día 41 Día 42 0,13 0,15 0,14 0,14 0,15 0,19 0,14 0,14 0,16 0,20 0,26 0,30 0,27 0,19 0,51 0,45 0,52 0,54 0,37 0,68 0,80 0,66 0,63 0,57 0,54 0,51 0,50 0,31 0,23 0,27 0,21 0,20 0,16 0,25 0,14 0,19 0,37 0,27 0,27 0,39 0,13 0,12 0,14 0,12 0,14 0,17 0,13 0,13 0,15 0,20 0,26 0,29 0,24 0,18 0,46 0,44 0,50 0,54 0,35 0,57 0,52 0,53 0,60 0,50 0,48 0,45 0,44 0,24 0,22 0,22 0,18 0,15 0,15 0,23 0,14 0,15 0,35 0,25 0,22 0,36 0,13 0,12 0,13 0,12 0,14 0,17 0,13 0,13 0,14 0,20 0,25 0,25 0,24 0,18 0,43 0,42 0,47 0,49 0,31 0,47 0,42 0,48 0,56 0,40 0,42 0,40 0,37 0,19 0,17 0,18 0,16 0,13 0,14 0,23 0,13 0,15 0,32 0,24 0,18 0,34 0,11 0,12 0,12 0,11 0,12 0,15 0,12 0,12 0,14 0,19 0,22 0,24 0,21 0,18 0,37 0,41 0,45 0,47 0,28 0,45 0,37 0,45 0,48 0,24 0,31 0,40 0,28 0,14 0,13 0,16 0,15 0,12 0,12 0,19 0,12 0,11 0,27 0,21 0,16 0,28 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,15 0,12 0,11 0,12 0,19 0,21 0,23 0,20 0,18 0,32 0,36 0,43 0,47 0,22 0,41 0,25 0,36 0,37 0,23 0,26 0,34 0,24 0,12 0,11 0,15 0,12 0,11 0,12 0,17 0,12 0,11 0,22 0,20 0,15 0,23 Manta / Salida 0,11 0,11 0,10 0,10 0,10 0,13 0,11 0,11 0,11 0,17 0,20 0,23 0,17 0,17 0,25 0,33 0,40 0,44 0,20 0,23 0,22 0,24 0,27 0,16 0,20 0,26 0,20 0,11 0,10 0,13 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,20 0,18 0,14 0,21 Día 43 Día 44 Día 45 Día 46 Día 47 Día 53 Día 58 Día 59 Día 60 Día 61 Día 62 Día 63 Día 64 Día 65 Día 66 Día 66 Día 67 Día 68 Día 69 Día 70 Día 71 Día 72 Día 73 Día 74 Día 75 Día 76 Día 77 Día 78 Día 79 Día 80 Día 85 Día 86 Día 87 Día 88 Día 95 Día 100 Día 109 0,50 0,30 0,72 0,48 0,20 0,36 0,36 0,34 0,14 0,14 8,13 0,17 0,42 0,10 0,11 0,13 0,17 0,15 0,13 0,14 0,18 0,13 0,15 0,17 0,21 0,17 0,10 0,19 0,11 0,21 0,31 0,34 0,57 0,20 0,27 0,36 0,19 0,44 0,29 0,61 0,44 0,16 0,35 0,35 0,28 0,13 0,14 7,48 0,13 0,40 0,00 0,00 0,13 0,12 0,12 0,13 0,13 0,17 0,13 0,14 0,15 0,19 0,15 0,00 0,18 0,00 0,16 0,24 0,28 0,50 0,16 0,22 0,35 0,17 0,37 0,24 0,44 0,39 0,14 0,33 0,32 0,22 0,13 0,14 6,61 0,11 0,36 0,00 0,00 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,16 0,12 0,13 0,14 0,17 0,14 0,00 0,17 0,00 0,16 0,19 0,22 0,40 0,14 0,18 0,33 0,17 0,27 0,24 0,34 0,29 0,11 0,27 0,28 0,21 0,12 0,12 5,08 0,10 0,31 0,00 0,00 0,11 0,12 0,12 0,10 0,11 0,15 0,12 0,12 0,13 0,15 0,10 0,00 0,15 0,00 0,14 0,14 0,21 0,24 0,11 0,16 0,27 0,15 0,24 0,23 0,36 0,27 0,11 0,23 0,24 0,16 0,11 0,12 5,30 0,00 0,25 0,00 0,00 0,10 0,12 0,11 0,10 0,10 0,15 0,12 0,11 0,12 0,11 0,00 0,00 0,14 0,00 0,11 0,12 0,16 0,23 0,00 0,15 0,23 0,15 0,20 0,23 0,23 0,20 0,10 0,21 0,22 0,10 0,10 0,10 3,78 0,00 0,20 0,00 0,00 0,10 0,11 0,11 0,10 0,10 0,14 0,11 0,10 0,11 0,10 0,00 0,00 0,11 0,00 0,11 0,11 0,10 0,16 0,00 0,14 0,21 0,13 ANEXO 6. Graficas comportamiento de remoción neta FGAC + Manta Solidos Totales % ST (mg/l)) 80 60 40 Carrera 1 20 Carrera 2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 Tiempo (dia) 80 90 100 110 120 Turbiedad % UNT (mg/l)) 100 80 60 40 Carrera 1 20 Carrera 2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 Tiempo (dia) 80 90 100 110 120 Nitratos % N (mg/l)) 80 60 40 Carrera 1 20 Carrera 2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 Tiempo (dia) 80 90 100 110 120 Fosfatos % F (mg/l)) 100 80 60 40 Carrera 1 20 Carrera 2 0 0 10 20 30 40 50 60 70 Tiempo (dia) 80 90 100 110 120