analisis del crecimiento de algas en un fgac aplicando simulacion

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
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Other Substances. Vol. 2. Slow Sand Filtration. EPA-600/2-85/026. Water Engineering
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en arena en ambientes tropicales. Universidad del Valle.

Di Bernardo, L. (1995). “Algas e Suas Influencias na Qualidade das Águas e nas
Tecnologias de Tratamento”. Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental,
ABES. Rio de Janeiro, Brasil. Septiembre.

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Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental, ABES. Rio de Janeiro, Brasil.
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ANALISIS DEL CRECIMIENTO DE ALGAS EN UN FGAC APLICANDO SIMULACION COMPUTACIONAL
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
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
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
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tratamiento de agua”.Cali, Colombia. Septiembre.
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Areia de Ãguas de Abastecimento. Tesis Doctoral bajo la asesoría de Luiz Di Bernardo.
Escuela de Ingeniería de Sao Carlos, Universidad de Sao Paulo, Brasil.
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comunidades rurales. Escuela de Ingeniería de São Carlos-Brasil.
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Facio, San José, Costa Rica. Pp 64
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Enviromental Science and Technology, EAWAG. Dubendorf, Switzerland. Septiembre.
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Restrepo, F. (2008) “ ABC ilustrado de ecología y medio ambiente”, Bogota, Colombia pp
139

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
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filtración en múltiples etapas (FIME).Universidad del Valle Colombia.

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Colombia.
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sobre cuatro emisores de riego” Tesis. Universidad del Valle. Cali, Colombia. Agosto.
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