Modelación PTARi en Industria de Snacks: Dinámica de Sistemas

1
Modelación de la eficiencia operativa de una planta de tratamiento de aguas residuales industriales
(PTARi) en una industria de snacks mediante dinámica de sistemas
Yoanna Beltrán Alvarado
ID:790594
Ever Antonio Pereira Manotas
ID: 815554
Corporación Universitaria Minuto de Dios
Rectoría Sur Occidente
Sede Cali (Valle del Cauca)
Programa Ingeniería Industrial
Junio de 2025
2
Modelación de la eficiencia operativa de una planta de tratamiento de aguas residuales industriales
(PTARi) en una industria de snacks mediante dinámica de sistemas
Yohanna Beltrán Alvarado
Ever Pereira Manotas
Trabajo de grado presentado como
Requisito para optar por el título de
Ingeniero Industrial
ING JORGE ARLEVIS ROJAS
Director
Corporación Universitaria Minuto de Dios
Rectoría Sur Occidente
Sede Cali (Valle del Cauca)
Programa Ingeniería Industrial
enero de 2025
3
Agradecimientos.
Quiero dedicar este trabajo a Dios, por darme salud, sabiduría y fuerza para culminar esta etapa.
A mi familia, en especial a mi madre Edilma Alvarado, quien me ha guiado con amor, valores y esfuerzo.
A mi esposo e hijo por acompañarme durante este arduo camino que si su acompañamiento, dedicación
y amor no hubiese sido posible este logro.
Y a mi compañero de trabajo de grado Ever Pereira por el compromiso, la paciencia, dedicación y el
trabajo en equipo que supimos construir hasta el final.
Yoanna Beltran.
4
Agradecimientos.
Primeramente, deseo dedicar este trabajo a Dios, porque solo Él sabe cuántas veces elevé mis oraciones
pidiendo fortaleza, sabiduría y constancia para culminar satisfactoriamente esta etapa académica. Sin su
guía, nada de esto habría sido posible.
A mi madre, Sonia Manotas y a mi abuela Sonia Rodríguez, pilares inquebrantables en mi vida. Su amor
incondicional, su dulzura y su ejemplo de resiliencia me han enseñado que cada sacrificio vale la pena
cuando se hace por quienes uno ama. Gracias por ser mi refugio y mi fuerza.
A mis hermanas y a mis sobrinos, quienes alimentan constantemente en mí el deseo de superarme. Mi
anhelo es que siempre se sientan orgullosos de mí y que se den cuenta que todo lo que nos
propongamos lo podemos cumplir.
A mi futura esposa, Ilse Bolívar, eslabón fundamental en mi crecimiento profesional y personal. Sus
consejos, su apoyo incondicional y su motivación diaria han sido faros que me impulsaron a ser una
mejor versión de mí en todos los ámbitos.
A mi colega y compañera de este proyecto, Yoanna Beltrán, gracias por tu compromiso, dedicación y
entrega constante. Compartir este camino contigo fue una experiencia enriquecedora que sin duda
potenció los resultados obtenidos.
A todos ustedes, gracias. Este logro no es solo mío, es el reflejo del amor, la fe y el acompañamiento que
me han brindado en cada paso de este proceso.
Ever Pereira Manotas
5
Contenido
Introducción .................................................................................................................................................. 9
Antecedentes .............................................................................................................................................. 10
1
Planteamiento del problema .............................................................................................................. 12
1.1
Pregunta de investigación ............................................................................................................... 13
2
Justificación ......................................................................................................................................... 14
3
Objetivos ............................................................................................................................................. 16
3.1
Objetivo general.............................................................................................................................. 16
3.2
Objetivos específicos ...................................................................................................................... 16
4
Marco teórico...................................................................................................................................... 17
4.1
Aguas residuales Industriales: ¿Qué son y cómo se generan?: ...................................................... 17
4.1.1
Aguas residuales orgánicas: ........................................................................................................ 17
4.1.2
Que es una PTARi y cuál es su función:....................................................................................... 17
4.1.3
Normativa ambiental para el tratamiento de aguas residuales industriales en Colombia ........ 18
5
Metodología ........................................................................................................................................ 20
5.1
Caracterización del Vertimiento ..................................................................................................... 20
5.2
Modelado y simulación en Vensim® ............................................................................................... 21
5.3
Análisis de resultados ..................................................................................................................... 21
5.4
Formulación de alternativas ........................................................................................................... 22
6
Diagrama de Gantt .............................................................................................................................. 23
7
Caracterización del desempeño actual de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales Industriales
(PTARi)......................................................................................................................................................... 24
7.1
Métodos de muestreo .................................................................................................................... 24
7.3
Parámetros Analizados y definiciones ............................................................................................ 25
7.3.1
Demanda Bioquímica de Oxigeno (D.B.O) .................................................................................. 25
7.3.2
Demanda Química de Oxigeno (D.Q.O) ...................................................................................... 25
7.3.3
Solidos Suspendidos Totales (SST) .............................................................................................. 26
7.3.4
Grasas/Aceites ............................................................................................................................ 26
7.4
Preservación, transporte y almacenamiento de muestras ............................................................. 26
8
Resultado de las mediciones ............................................................................................................... 27
6
9
Resultados de la caracterización ......................................................................................................... 28
9.1
Proyecciones: Producción vs Parámetros críticos .......................................................................... 28
9.2
Tasa de crecimiento de producción y parámetros Críticos ............................................................ 29
9.3
Parámetros promedios y máximos de entrada a la PTARi .............................................................. 30
10 Modelación de la capacidad de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales industriales (PTARi)
bajo condiciones actuales de operación ..................................................................................................... 32
10.1
Modelamiento dinámico ................................................................................................................. 32
10.2
Carga acumulada 2024.................................................................................................................... 34
10.3
Concentración de salida 2024 ......................................................................................................... 36
10.4
Concentración de salida DBO.......................................................................................................... 36
10.5
Concentración de salida DQO ......................................................................................................... 37
10.6
Concentración de salida GyA .......................................................................................................... 38
10.7
Concentración de salida SST ........................................................................................................... 38
10.8
Simulación carga acumulada 2025.................................................................................................. 39
10.9
Concentración de salida 2025 ......................................................................................................... 40
10.10
Concentración de salida 2030 ..................................................................................................... 42
10.11
Análisis de concentración de salida simulados en los años 2024, 2025 y 2030 ......................... 43
11 Recomendaciones frente a los escenarios obtenidos......................................................................... 45
12 Conclusiones ....................................................................................................................................... 47
13 Referencias.......................................................................................................................................... 48
7
Índice de Tablas
Tabla 1 Resultado de Parámetros caracterizados – Fuente: Microambiental ............................... 27
Tabla 2 parámetros promedios y máximos de entrada a la PTARi – Fuente: Elaboración propia . 31
Tabla 3 Variables Vensim®- Fuente: Elaboración propia ............................................................... 33
Tabla 4 Carga acumulada 2025 - Fuente: Elaboración propia ....................................................... 39
Tabla 5 Desviaciones de concentraciones porcentuales año 2024,2025 y 2030 ........................... 43
8
Índice de Ilustraciones
Ilustración 1 Estructura metodológica – Fuente: Elaboración propia ........................................... 20
Ilustración 2 Diagrama de Gantt- Fuente: Elaboración propia ...................................................... 23
Ilustración 3 Proyecciones vs Para metros críticos- Fuente: Elaboración propia .......................... 29
Ilustración 4 Tasa de Crecimiento de producción y Parámetros Críticos ...................................... 30
Ilustración 5 Diagrama Forrester- Fuente: Elaboración propia ..................................................... 33
Ilustración 6 Carga acumulada DBO- Fuente: Elaboración propia ................................................. 34
Ilustración 7 Carga acumulada DQO- Fuente: Elaboración propia ................................................ 35
Ilustración 8 Carga acumulada G&A- Fuente: Elaboración propia................................................. 35
Ilustración 9 Carga acumulada SST- Fuente: Elaboración propia .................................................. 35
Ilustración 10 Concentración salida DBO 2024- Fuente: Elaboración propia ................................ 36
Ilustración 11 Concentración salida DQO 2024- Fuente: Elaboración propia............................... 37
Ilustración 12 Concentración salida G&A 2024- Fuente: Elaboración propia ............................... 38
Ilustración 13 Concentración salida SST 2024- Fuente: Elaboración propia .................................. 38
Ilustración 14 Concentración salida DBO 2025- Fuente: Elaboración propia ................................ 40
Ilustración 15 Concentración salida DQO 2025- Fuente: Elaboración propia................................ 40
Ilustración 16 Concentración salida GyA 2025- Fuente: Elaboración propia................................. 40
Ilustración 17 Concentración salida SST 2025- Fuente: Elaboración propia .................................. 41
Ilustración 18 Concentración salida DBO 2030- Fuente: Elaboración propia ................................ 42
Ilustración 19 Concentración salida DQO 2030- Fuente: Elaboración propia................................ 42
Ilustración 20 Concentración salida GyA 2030- Fuente: Elaboración propia................................. 43
Ilustración 21 Concentración salida SST 2030- Fuente: Elaboración propia .................................. 43
9
Introducción
Las empresas de productos de consumo masivo reconocen la importancia de minimizar los
impactos ambientales de sus actividades y optimizar el uso de recursos en sus procesos. Con el fin de
asegurar un tratamiento efectivo y sostenible de las aguas residuales generadas. En la actualidad se
tiene como proyecto evaluar el comportamiento de la planta de tratamiento de aguas residuales
industriales (PTARi), con el fin de verificar el funcionamiento actual, identificando oportunidades de
mejora, teniendo en cuenta el crecimiento de la compañía y el cumplimiento de la normativa ambiental.
Actualmente en Colombia, específicamente en Cali, las empresas dedicadas a la fabricación de
Snacks, generan aguas residuales con cargas contaminantes muy altas, tales como, grasas y aceites,
sólidos suspendidos, materia orgánica, entre otro. Estas aguas, deben ser tratadas adecuadamente ya
que el no hacerlo afecta negativamente los cuerpos hídricos de la región como el rio cauca, además de
afectar ecosistemas y generar problemas de salud pública. (CVC, 2020)
Los resultados de este proyecto proporcionarán a la empresa un enfoque más eficiente y
sustentable en el tratamiento de sus aguas residuales, fortaleciendo su compromiso con el medio
ambiente y con la comunidad en general.
10
Antecedentes
El tratamiento adecuado de las aguas residuales industriales (PTARi) constituye un componente
fundamental para la sostenibilidad de las industrias. Esto resulta especialmente relevante dado que los
parámetros evaluados, tales como la concentración de DBO, DQO, grasas y aceites, y sólidos
suspendidos totales (SST), deben cumplirse de manera rigurosa para garantizar el cumplimiento
normativo y la protección del medio ambiente.
Las PTARi juegan un papel crucial en el tratamiento de los efluentes industriales antes de ser
descargados al cuerpo de agua. Estos sistemas deben ser diseñados de manera que puedan tratar
eficazmente aguas residuales industriales. Según (Alférez Rivas, 2019), la correcta operación de las
PTARi en la industria alimentaria requiere no solo de una selección adecuada de tecnologías de
tratamiento, sino también de una gestión eficaz de los recursos y una planificación estratégica para
adaptarse a las variaciones en los efluentes generados. En su estudio sobre la industria de
procesamiento de alimentos, Alférez Rivas, destacan que las plantas deben ser capaces de adaptarse a
fluctuaciones en la carga contaminante para garantizar un tratamiento eficiente para mitigar los
impactos ambientales y garantizar el cumplimiento normativo.
En cuanto a la caracterización del desempeño de una PTARi, (Gil, 2020) indican que la evaluación
continua de parámetros como la carga orgánica, la capacidad de los sistemas biológicos, y la remoción
de contaminantes es esencial para conocer el rendimiento de las plantas de tratamiento. Esta
evaluación se debe realizar bajo diversas condiciones operativas para asegurar que la planta cumpla con
las normativas.
Dinámica de Sistemas en la Modelación de Procesos Industriales
La dinámica de sistemas es una metodología ampliamente utilizada para modelar y simular
sistemas complejos en distintos campos de la ingeniería, incluidos los procesos industriales. En el
contexto de las PTARi, se ha utilizado para modelar la interacción entre diferentes variables operativas,
11
como el flujo de agua, la carga contaminante y la eficiencia del tratamiento. (Suárez Calderón, 2016), la
dinámica de sistemas permite representar sistemas en los que diversas variables están interconectadas
y tienen efectos de retroalimentación, lo que facilita la comprensión del comportamiento de sistemas
complejos como las PTARi, además el uso de la dinámica de sistemas en la simulación del
comportamiento de los reactores de tratamiento en la industria del curtido permite evaluar de manera
más eficaz la capacidad de estos sistemas para adaptarse a las variaciones de los efluentes generados.
En su trabajo sobre modelado de procesos industriales, (Forrester, 1961) destacó la importancia
de usar simulaciones para predecir cómo los sistemas operacionales reaccionarán ante cambios como
incrementos en la carga contaminante o fluctuaciones en el caudal de agua. Estos modelos permiten
identificar cuellos de botella en el tratamiento de aguas residuales y prever posibles problemas antes de
que ocurran, lo que puede mejorar la eficiencia operativa de la planta.
La agencia japonesa de energía atómica (JAEA) ha llevado a cabo investigaciones sobre la
purificación del agua marina contaminada mediante el uso de membranas de filtración y sistemas de
desionización (Yamamoto, 2015). Estos estudios sugieren que, si bien los métodos de tratamiento son
efectivos para reducir la concentración de radiactividad en las aguas cercanas a la planta, se requieren
soluciones de mayor escala para abordar la vasta cantidad de agua contaminada en las áreas
circundantes. Además, el uso de modelos predictivos para evaluar la propagación de contaminantes y el
comportamiento de los radionucleidos en el agua del mar ha sido crucial para diseñar estrategias de
limpieza y purificación más eficientes.
El software Vensim®®, utilizado en este proyecto, es una herramienta específica que permite
construir modelos de dinámica de sistemas. Según (Robinson, 2004), Vensim® es particularmente útil
para la simulación de sistemas industriales porque permite incorporar múltiples variables y escenarios
operacionales. Esta herramienta ha sido ampliamente empleada en la simulación de PTARi en diversos
sectores industriales.
12
1
Planteamiento del problema
Las empresas de consumo de productos masivos en su proceso productivo generan aguas
residuales industriales que requieren un tratamiento adecuado antes de ser vertidas al cuerpo de agua.
La Planta de Tratamiento de Aguas Residuales Industriales (PTARi) actual de la empresa fue diseñada
para asegurar el cumplimiento de los estándares de calidad ambiental y minimizar el impacto generado.
Sin embargo, en los últimos años el crecimiento de la compañía ha generado desafíos significativos, que
afectan tanto su eficiencia como su sostenibilidad a largo plazo.
La industria alimentaria es uno de los sectores productivos que mayor impacto tiene sobre el
medio ambiente, bien sea por sus procesos productivos o por los diferentes productos que salen al
mercado. Cada sector en particular genera residuos en diferentes porcentajes de acuerdo con los tipos
de productos que fabrican. (Gallego, 2012)
Más adelante, se analizarán los estándares de calidad que deben cumplirse según la normativa
ambiental vigente. Asimismo, mediante una caracterización detallada del proceso de tratamiento de
aguas residuales, se evaluará el estado actual de la planta en relación con su capacidad para cumplir
dichos estándares.
Entre los problemas identificados se encuentran el aumento de la carga de contaminantes en el
agua residual debido a la expansión de la capacidad productiva de la empresa lo que ha puesto presión
adicional sobre la planta, y ha evidenciado aún más sus limitaciones. Estos factores no solo
comprometen la efectividad del tratamiento, sino que también dificultan el cumplimiento de la
normativa ambiental y representan un riesgo para la reputación de la empresa en cuanto a su
responsabilidad ambiental. Si estos problemas no se abordan, la planta podría enfrentar dificultades
para mantener la calidad requerida en el tratamiento de aguas, lo que tendría consecuencias negativas
tanto en términos ambientales como económicos.
13
Por lo tanto, se hace necesario realizar un análisis de los procesos y tecnologías empleados en la
PTARi, con el objetivo de identificar áreas de mejora que permitan optimizar el desempeño de la planta,
reducir el impacto ambiental, y asegurar la viabilidad y sostenibilidad de las operaciones de tratamiento
a futuro. Este proyecto de análisis busca abordar estas problemáticas, proponiendo soluciones efectivas
sustentables que garanticen el cumplimiento de los estándares ambientales y el compromiso de la
empresa de productos de consumo masivo con la protección del medio ambiente.
1.1
Pregunta de investigación
¿Cómo se puede proyectar la capacidad de una Planta de Tratamiento de Aguas Residuales
industriales (PTARi) frente a incrementos en la producción y la generación de aguas residuales, y
predecir en qué momento alcanzará su capacidad máxima de tratamiento?
14
2
Justificación
Es importante resaltar la preocupación por el impacto ambiental de las actividades industriales y
las normativas actuales, lo cual han obligado a las empresas a buscar soluciones más sostenibles y
eficientes en sus procesos productivos. En la actualidad las compañías están comprometidas con el
cuidado al medio ambiente, entiende la importancia de velar por que el tratamiento de aguas residuales
industriales cumpla con la resolución 0631 de 2015 “por la cual se establecen los parámetros y los
valores límites máximos permisibles en los vertimientos puntuales a cuerpos de aguas superficiales y a
los sistemas de alcantarillado público y se dictan otras disposiciones”. Sin embargo, la Planta de
Tratamiento de Aguas Residuales Industriales (PTARi) actualmente tiene un gran desafío y es conocer el
tiempo de prolongación que puede tener un sistema con su crecimiento y capacidad en el tiempo y la
eficiencia operativa factor que afecta la efectividad del tratamiento.
Mejorar la (PTARi) no solo es importante para garantizar el cumplimiento normativo, sino que
también contribuye al cuidado del medio ambiente y demuestra el compromiso con todas las partes
interesadas. Una planta de tratamiento eficiente permite minimizar los impactos ambientales que se
pueden generar en los cuerpos de agua y agotamiento de los recursos hídricos, minimizando el riesgo de
contaminación en los ecosistemas locales y promoviendo prácticas de sostenibilidad.
Este proyecto, al enfocarse en simular la capacidad frente al crecimiento en la producción y
generación de aguas residuales, responde a la necesidad de identificar e implementar mejoras en los
procesos de tratamiento de aguas residuales industriales. Los resultados obtenidos permitirán cumplir
de manera más efectiva no solo con los objetivos de sostenibilidad empresarial, sino también
contribuirán al logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) a nivel mundial, especialmente en
cuanto a agua limpia y saneamiento (ODS 6) y producción y consumo responsables (ODS 12) ((ONU),
s.f.). Asimismo, fortalecerán la responsabilidad social corporativa, mejorando la imagen de la empresa
15
como una organización comprometida con la protección del medio ambiente y la conservación activa de
los recursos hídricos.
16
3
Objetivos
3.1
Objetivo general
Evaluar el desempeño de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales Industriales (PTARi)
mediante la caracterización de su operación actual y la modelación de su capacidad de tratamiento
mediante dinámica de sistemas, garantizando el cumplimiento de la normativa vigente y la eficiencia del
proceso de tratamiento.
3.2
Objetivos específicos

Caracterizar el desempeño actual de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales
Industriales (PTARi)

Modelar, a través del sistema Vensim®, la capacidad de la Planta de Tratamiento de
Aguas Residuales Industriales (PTARi) bajo las condiciones actuales de operación, y
posteriormente simular su comportamiento ante escenarios futuros de incremento en la
producción y en la generación de aguas residuales, con el fin de evaluar su capacidad de
tratamiento en ambos contextos.

Formular alternativas frente a los diferentes escenarios obtenidos en el modelo que
permitan garantizar el desempeño de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales
industriales (PTARi) y el cumplimiento la normativo.
17
4
4.1
Marco teórico
Aguas residuales Industriales: ¿Qué son y cómo se generan?:
Las aguas residuales industriales son efluente líquidos generados como resultado de procesos
productivos en instalaciones industriales que contienen contaminantes orgánicos o químicos. Estas
aguas requieren tratamiento específico debido a que contienen sustancias que pueden ser altamente
tóxicas, persistentes o difíciles de degradar, y que, de no ser tratadas adecuadamente, representan un
riesgo significativo para el medio ambiente y la salud humana. Los conceptos utilizados se obtuvieron
según la resolución 0631 de 2015 (Sostenible, 2015).
Las empresas de fabricación de alimentos y bebidas para cumplir con la inocuidad y los
estándares de calidad en los procesos de alimenticios, debe garantizar la limpieza y desinfección en cada
línea que componen el diagrama de flujo de las materias primas y producto final, por lo cual las aguas
residuales industriales se generan de los diferentes procesos. Cada tipo de proceso produce
contaminantes orgánicos específicos en sus afluentes, dependiendo de los insumos y materias primas
utilizadas. Las aguas residuales generadas por estas actividades incluyen azúcar, grasa y sólidos.
4.1.1
Aguas residuales orgánicas:
Contienen compuestos orgánicos que pueden ser biodegradables o persistentes, como residuos
de la industria alimentaria, papelera, textil, entre otras.
4.1.2
Que es una PTARi y cuál es su función:
PTARi (Planta de Tratamiento de Aguas Residuales industriales) es un espacio físico donde se
realizan procesos fisicoquímicos para eliminar los contaminantes del agua residual para que puedan ser
devueltas a los cuerpos de agua de forma segura. (Velez, 2023)
Es importante recordar como dice (Peña, 2019) “El agua, como motor de desarrollo y fuente de
riqueza, ha constituido uno de los pilares fundamentales para el progreso del hombre”. El agua es una
herramienta importante para el impulso económico, pero paradójicamente a medida que va
18
aumentando el desarrollo, también crece la contaminación en los ríos. Esto por la falta de prevención de
las fábricas, entes gubernamentales, comerciantes, entre otros.
4.1.3
Normativa ambiental para el tratamiento de aguas residuales industriales en Colombia
La normativa para el manejo de aguas residuales industriales está regulada por el Ministerio de
Ambiente y Desarrollo Sostenible y otras autoridades ambientales. Las normas principales que
establecen los lineamientos para el tratamiento y disposición de las aguas residuales industriales
incluyen:
1. Decreto 1076 de 2015 Sector Ambiente y Desarrollo Sostenible
Este decreto compila y unifica la normativa ambiental en Colombia. En su parte relacionada con
los recursos hídricos y el control de vertimientos, establece los lineamientos generales para la gestión de
aguas residuales. Incluye los parámetros y las obligaciones para el tratamiento y descarga de aguas
residuales industriales, y exige que se cumplan ciertos límites de calidad en el efluente antes de su
vertimiento en cuerpos de agua o en el alcantarillado.
2. Resolución 0631 de 2015
La Resolución 0631 de 2015 regula los límites máximos permisibles de contaminantes en los
vertimientos de aguas residuales a cuerpos de agua superficial y sistemas de alcantarillado público.
Define parámetros específicos como DBO (Demanda Bioquímica de Oxígeno), DQO (Demanda Química
de Oxígeno), sólidos suspendidos, grasas, aceites y otros contaminantes, para diferentes sectores
industriales. Esta resolución es clave para las empresas que generan vertimientos, ya que establece
límites específicos de cada tipo de industria.
3. Ley 1333 de 2009
Esta ley establece el procedimiento sancionatorio ambiental para quienes incumplan las normas
ambientales, incluyendo las referentes a vertimientos de aguas residuales industriales. Las sanciones
19
pueden incluir multas, suspensión de actividades y otras medidas correctivas, dependiendo de la
gravedad del incumplimiento.
4. Decreto 3930 de 2010
Este decreto establece las disposiciones para el manejo, uso y aprovechamiento de los recursos
hídricos en Colombia. Regula la autorización de vertimientos y el manejo de aguas residuales para
proteger los recursos hídricos y el medio ambiente. Establece los requisitos para obtener permisos de
vertimiento y los estudios técnicos necesarios.
5. Permisos de vertimiento
En Colombia, toda industria que genere vertimientos de aguas residuales debe obtener un
permiso de vertimiento de la autoridad ambiental competente. Este permiso establece las condiciones
específicas bajo las cuales pueden realizarse los vertimientos, y se deben cumplir los límites de calidad
establecidos por la normativa.
20
5
Metodología
La presente investigación fue desarrollada mediante una metodología estructurada en cuatro
fases principales: caracterización del vertimiento, modelado y simulación en Vensim®, análisis de
resultados, y generación de propuestas. Esta metodología permite comprender el comportamiento
dinámico del sistema de vertimientos, simular escenarios y formular recomendaciones respaldadas por
evidencia cuantitativa.
Ilustración 1 Estructura metodológica – Fuente: Elaboración propia
Caracterización
del vertimiento
Modelado y
simulación
(Vensim®)
Generación de
propuestas
Análisis de
resultados
5.1
Caracterización del Vertimiento
En esta primera fase se realizó un análisis detallado de las características del vertimiento
generado por la actividad industrial objeto de estudio. Para ello, se recopilaron datos operativos y
técnicos sobre el sistema de tratamiento y disposición de aguas residuales. Las actividades incluyeron:

Recolección de información técnica sobre la composición del vertimiento (DBO, DQO, SST y
GRASAS Y ACEITES.

Identificación de las fuentes internas generadoras de aguas residuales.

Estudio del funcionamiento actual de la planta de tratamiento (PTAR) y su eficiencia.
21

Revisión de la normativa ambiental vigente aplicable a vertimientos industriales.

Sistematización de la información para ser utilizada como base en el modelado.
Esta etapa permitió definir las variables clave y establecer los límites del sistema a modelar.
5.2
Modelado y simulación en Vensim®
Con base en la información obtenida, se procedió a construir un modelo de dinámica de
sistemas utilizando el software Vensim®. Este modelo representa las relaciones causales y flujos
existentes entre las variables principales del sistema de vertimiento. Las actividades desarrolladas
fueron:

Definición de variables de nivel (stock), flujo y auxiliares, conforme a la lógica de la dinámica de
sistemas.

Implementación del modelo en el entorno de simulación Vensim®, incluyendo parámetros y
condiciones iniciales.

Validación estructural del modelo mediante revisión con expertos y contrastación con datos
históricos.
5.3
Análisis de resultados
Una vez realizado el modelo, se ejecutaron simulaciones en distintos escenarios con el objetivo
de observar el comportamiento del sistema. Para esta fase, se realizaron las siguientes actividades:

Simulación del escenario base (situación actual sin intervención).

Ejecución de escenarios alternativos con cambios en el crecimiento productivo y en las
concentraciones de carga orgánica.

Análisis gráfico y numérico de las variables críticas en cada escenario.

Evaluación del impacto ambiental y operacional según los resultados obtenidos.
22
5.4
Formulación de alternativas
De acuerdo con los resultados obtenidos a partir del análisis realizado, se recomienda
implementar una serie de propuestas orientadas a lograr un desempeño eficiente en la planta de
tratamiento de aguas residuales industriales de una empresa dedicada a la fabricación de snacks. Estas
propuestas se fundamentan en los hallazgos técnicos y permiten mejorar la operatividad del sistema,
asegurar el cumplimiento de la normativa ambiental vigente y minimizar el impacto ambiental asociado
al proceso productivo.
23
6
Diagrama de Gantt
Ilustración 2 Diagrama de Gantt- Fuente: Elaboración propia
24
7
Caracterización del desempeño actual de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales
Industriales (PTARi)
En el marco del presente proyecto, se llevó a cabo una caracterización de vertimientos
generados por producción sin previo tratamiento, lo que permitió visualizar detalladamente las aguas
residuales que proceden de actividades productivas en la elaboración de productos alimenticios
perecederos, así como el lavado de instalaciones y maquinaria, con el objetivo de evaluar la eficiencia
operativa de la planta de tratamiento de aguas residuales industriales (PTARi).
7.1
Métodos de muestreo
Para el punto de caracterización de monitoreo el desecho residual durante 72 horas
consecutivas, con composición de muestra de 8 horas, para un total de 9 muestras. Se realizaron
mediciones de caudal cada 15 minutos. Simultáneamente con la medición anterior, se tomaron
porciones alícuotas del desecho (proporcionales al caudal), con las cuales se compuso un volumen
representativo en cada jornada de 8 horas, para practicar posteriormente los siguientes análisis de
laboratorio:
 Demanda Química de Oxigeno
 Demanda Biológica de Oxigeno a los cinco (5) días
 Grasas/ Aceites
 Solidos Suspendidos totales
Las muestras para análisis de los parámetros fisicoquímicos fueron recolectadas en recipientes
plásticos con capacidad de uno y dos litros, para la muestra puntual del análisis de Grasas/Aceites se
tomó un recipiente de vidrio boca ancha de capacidad de un litro, durante las horas de mayor
producción.
25
Las mediciones de campo fueron realizadas utilizando el siguiente equipo:
 Cronómetro digital
Al termino de las actividades de campo, el encargado de estas verifico las rotulaciones, selló las
muestras y entregó dichas muestras en las instalaciones del laboratorio Microambiental Ingenieria S.A.S,
el cual está acreditado ante el IDEAM con resolución 0457 de mayo de 2024.
7.3
Parámetros Analizados y definiciones
Con el objetivo de brindar claridad a las personas que consulten este documento, a
continuación, se describen los parámetros utilizados para la caracterización de las aguas residuales.
Estos parámetros permiten evaluar la calidad del agua y determinar el tipo y grado de tratamiento
necesario antes de su disposición final. Conceptos tomados de la resolución 0631 de 2015 (Sostenible,
2015)
7.3.1
Demanda Bioquímica de Oxigeno (D.B.O)
Es una medición de las sustancias bioquímicamente degradables en una muestra de agua, esta
medición se obtiene mediante el consumo de oxígeno durante la oxidación microbiológica después de
cinco días de incubación a 20°C, es el parámetro más usado como índice de polución de agua. La DBO se
define como la cantidad de oxígeno requerida por las bacterias en el proceso de estabilización de la
materia descomponible bajo condiciones aérobicas.
7.3.2
Demanda Química de Oxigeno (D.Q.O)
El origen de la DQO se basa en el hecho de que existen agentes químicos oxidantes por medio
de los cuales se puede medir la demanda de oxigeno de las aguas residuales.
26
7.3.3
Solidos Suspendidos Totales (SST)
Son partículas sólidas que permanecen en suspensión en el agua debido a su tamaño, forma o
densidad, y que no se sedimentan fácilmente.
7.3.4
Grasas/Aceites
La grasa animal y los aceites son el tercer componente importante de los alimentos. El termino
grasas, de uso extendido, engloba las grasas animales, aceites, ceras y otros constituyentes presentes en
las aguas residuales.
7.4
Preservación, transporte y almacenamiento de muestras
Una vez recolectadas las muestras, se proceden a preservarlas, transportarlas y analizarlas en el
laboratorio, de acuerdo con los procedimientos establecidos.
27
8
Resultado de las mediciones
Los resultados de los parámetros obtenidos se resumen en la tabla 1.
Tabla 1 Resultado de Parámetros caracterizados – Fuente: Microambiental
Parámetro
Demanda
Bioquímica
de Oxigeno
DBO
Demanda
Química de
Oxigeno
DQO
Grasas y
Aceites
Solidos
Suspendidos
Totales
Unida
d
R/do
J1
R/do J2
R/d
o
J3
R/d
o
J4
R/do J5
R/do
J6
R/do
J7
R/do
J8
R/do
J9
(mg/L)
4.262,5
4.475,83
4.51
8,33
5.67
5
4.730
4.543,33
4.025
4.548,
3
2.640,9
(mg/L)
10.726
11.683
10.2
72
13.8
77
10.227
9.819
8.450
10.199
6.262
(mg/L)
482,9
27,5
281,
7
470,
1
550,2
732,4
346,9
85,4
133,5
(mg/L)
1.810
283,3
585
521
4
1.025
1.817
846,7
3.720
730
28
9
Resultados de la caracterización
Los resultados obtenidos a partir de la caracterización realizada con el objetivo de diagnosticar
el estado actual de la Planta de Tratamiento de Aguas Industriales (PTARi) permiten desarrollar el
siguiente análisis. Esta caracterización ha sido fundamental para identificar las condiciones operativas
reales del sistema, así como para evaluar el comportamiento de los parámetros fisicoquímicos más
relevantes.
9.1
Proyecciones: Producción vs Parámetros críticos
En el gráfico presentado se ilustran las proyecciones de producción en relación con los
parámetros críticos de carga contaminante que ingresan al sistema de vertimiento. Entre estos
parámetros se incluyen la Demanda Química de Oxígeno (DQO), la Demanda Bioquímica de Oxígeno
(DBO), Grasas y Aceites (G&A), y Sólidos Suspendidos Totales (SST), los cuales han sido identificados
como indicadores clave para evaluar el estado actual del sistema.
El análisis revela que, a medida que la producción aumenta progresivamente cada año, también
se evidencia un incremento en la carga contaminante asociada al vertimiento. Esta tendencia sugiere
una relación directa y proporcional entre el crecimiento de la producción y el aumento de los
parámetros críticos, indicando que ambos fenómenos ocurren de manera simultánea. Este
comportamiento resalta la necesidad de implementar medidas de control y tratamiento que acompañen
el crecimiento proyectado, con el fin de mitigar el impacto ambiental derivado del proceso productivo.
29
Ilustración 3 Proyecciones vs Para metros críticos- Fuente: Elaboración propia
9.2
Tasa de crecimiento de producción y parámetros Críticos
En el gráfico analizado se observa la evolución de la tasa de crecimiento de producción, junto
con los parámetros críticos caracterizados para cada año proyectado. De acuerdo con los datos, el año
2025 presenta el crecimiento más significativo del periodo, con una tasa del 22%. Este valor representa
el punto más alto en la proyección comprendida entre los años 2025 y 2030. Posteriormente, en 2026,
se identifica un crecimiento del 16%, mientras que los años subsiguientes mantienen un promedio de
crecimiento estimado en un 12% anual hasta el año 2030. Esta tendencia refleja una fase inicial de
aceleración en la producción, seguida por un periodo de estabilización progresiva.
30
Ilustración 4 Tasa de Crecimiento de producción y Parámetros Críticos- Fuente: Elaboración Propia
9.3
Parámetros promedios y máximos de entrada a la PTARi
En la siguiente tabla se presentan los valores promedio y máximos de los vertimientos con carga
contaminante que ingresaron a la Planta de Tratamiento de Aguas Industriales (PTARi) durante el año
2024. Los parámetros considerados incluyen la Demanda Química de Oxígeno (DQO), la Demanda
Bioquímica de Oxígeno (DBO), Grasas y Aceites (G&A), y los Sólidos Suspendidos Totales (SST), los cuales
son indicadores fundamentales para el diseño y operación de sistemas de tratamiento de aguas
residuales industriales.
A partir de estos datos, es posible establecer los parámetros de entrada de diseño que deben
ser considerados para garantizar que la planta cuente con la capacidad suficiente para tratar
eficientemente la carga contaminante. Esto permite asegurar el cumplimiento de los límites
establecidos por la normativa ambiental vigente en cuanto a los parámetros de salida, contribuyendo así
a una gestión adecuada y sostenible del recurso hídrico.
31
Tabla 2 parámetros promedios y máximos de entrada a la PTARi – Fuente: Elaboración propia
DESCRIPCIÓN
DBO (mg/L)
DQO (mg/L)
Promedio
Entrada producción actual
(2024)
4.380
10.168
Grasas y
Aceites
(mg/L)
428
Máximo Entrada
producción actual (2024)
5.675
13.877
732
5.214
Parámetros de Entrada
de Diseño
10.000
22.000
1.600
3.900
Parámetros de salida
Normativos
<400
<600
<20
<200
SST
(mg/L)
1.781
32
10
Modelación de la capacidad de la Planta de Tratamiento de Aguas Residuales industriales
(PTARi) bajo condiciones actuales de operación
10.1
Modelamiento dinámico
La eficiencia operativa de las plantas de tratamiento de aguas residuales industriales depende
de diversos factores dinámicos, entre los que destacan el caudal de entrada, la carga contaminante, la
capacidad de los procesos de remoción. Estos elementos interactúan entre sí a lo largo del tiempo,
generando efectos acumulativos o retardados que dificultan una evaluación precisa si se basa
únicamente en observaciones puntuales o en datos estáticos. (López Vázquez, Buitrón Méndez, Garcia,
& Cervantes Carrillo, 2017)
Ante esta complejidad, la modelación dinámica se presenta como una herramienta eficaz para
comprender el comportamiento integral del sistema. En particular, el uso de Vensim® PLE10.2.2 permite
representar de forma visual, estructurada y cuantitativa las variables clave del proceso y sus
interrelaciones. Esta metodología facilita la simulación de distintos escenarios operativos, permitiendo
anticipar posibles fallos en el sistema, identificar puntos críticos y evaluar alternativas de mejora para
optimizar el desempeño de la planta. (Garcia, 2018)
En la tabla 3 se muestra una representación conceptual del modelo construido en Vensim® para
esta investigación, donde se incluyen las principales variables que influyen en el desempeño de la PTARi.
33
Tabla 3 Variables Vensim®- Fuente: Elaboración propia
El modelo dinámico desarrollado en Vensim® permitió simular el comportamiento de la planta
de tratamiento de aguas residuales industriales, enfocándose en el análisis de la eficiencia en la
remoción de contaminantes clave: Demanda Bioquímica de Oxigeno (DBO), Demanda Química de
Oxígeno (DQO), Grasas y Aceites (GyA) y Solidos Suspendidos Totales (SST).
Ilustración 5 Diagrama Forrester- Fuente: Elaboración propia
34
10.2
Carga acumulada 2024
Uno de los principales indicadores evaluados fue la carga acumulada de contaminantes retenida
por el sistema, es decir, la cantidad de materia orgánica y partículas que fueron eficientemente tratadas
y no vertidas a los cuerpos de agua. Esta carga representa el desempeño de la planta en términos de
cumplimientos normativo y cuidado al medio ambiente.
A continuación, se presentan los resultados obtenidos a través de la simulación para el año 2024:
Ilustración 6 Carga acumulada DBO- Fuente: Elaboración propia
Observa un comportamiento acumulativo creciente a lo largo del año, reflejando la eficiencia
sostenida del sistema en la remoción de carga orgánica. Durante el período analizado, se logró retener un
total de 3.885,52 kg de DBO, evitando así su descarga a los cuerpos de agua.
35
Ilustración 7 Carga acumulada DQO- Fuente: Elaboración propia
Al finalizar el periodo, se observa una capacidad de retención total de 6.620,49 kg de DQO.
Ilustración 8 Carga acumulada G&A- Fuente: Elaboración propia
El sistema de tratamiento logró una acumulada de 193,05 kg de grasas y aceites (GyA)
Ilustración 9 Carga acumulada SST- Fuente: Elaboración propia
36
En el caso de los Solidos Suspendidos Totales (SST), el sistema de tratamiento permitió una
retención acumulada de 1.543,62 kg durante el periodo.
El sistema de retención y filtrado actualmente implementado en la Planta de Tratamiento de
Aguas Residuales Industriales (PTARi) logró una retención total de 12.242,68 kg de carga contaminante a
lo largo del año 2024. Este valor representa la capacidad del sistema para interceptar y remover
compuestos orgánicos e inorgánicos presentes en el agua residual antes de su vertimiento.
No obstante, es fundamental analizar la eficiencia real del sistema, considerando no solo la
carga retenida, sino también la cantidad de contaminantes que continúan siendo descargados a los
cuerpos receptores. A continuación, se presenta una evaluación detallada del desempeño operativo de
la planta, con el fin de verificar el cumplimiento de los límites establecidos por la normativa ambiental
aplicable.
10.3
Concentración de salida 2024
Hace referencia a la concentración de contaminantes presentes en el efluente final, los cuales
son descargados en cuerpos de agua receptores. El análisis de estos valores permite evaluar el grado de
cumplimiento con la normativa ambiental vigente y determinar si el sistema de tratamiento opera
dentro de los límites permisibles establecidos por la norma.
10.4
Concentración de salida DBO
Ilustración 10 Concentración salida DBO 2024- Fuente: Elaboración propia
37
En el caso de la concentración de DBO en el efluente, la normativa ambiental vigente establece
un límite permisible de 400 mg/L. De acuerdo con los resultados obtenidos, se observa que el valor más
alto registrado fue de 396,97 mg/L, mientras que el más bajo fue de 306,97 mg/L. Estos datos reflejan
que, a pesar de las fluctuaciones constantes a lo largo del año, la concentración de DBO se mantuvo
dentro de los parámetros exigidos por la norma, lo que indica un desempeño adecuado del sistema de
tratamiento en términos de remoción de materia orgánica biodegradable.
10.5
Concentración de salida DQO
Ilustración 11 Concentración salida DQO 2024- Fuente: Elaboración propia
Al analizar detenidamente los resultados, se observa que existen fluctuaciones en la
concentración de Demanda Química de Oxígeno (DQO) que superan los límites establecidos por la
normativa vigente, la cual fija un valor máximo permisible de 600 mg/L. En los datos obtenidos, se
registran valores mínimos de 508,757 mg/L y máximos de 693,404 mg/L, siendo este último
aproximadamente un 13% superior al límite permitido para vertimientos en cuerpos de agua.
38
10.6
Concentración de salida GyA
Ilustración 12 Concentración salida G&A 2024- Fuente: Elaboración propia
La concentración de Grasas y Aceites (GyA) presenta un comportamiento generalmente
favorable, aunque se registra un valor máximo de 21,921 mg/L. Este pico representa un desfase del
8,76% por encima del límite máximo permitido por la normativa, que establece un valor de referencia
de 20 mg/L.
10.7
Concentración de salida SST
Ilustración 13 Concentración salida SST 2024- Fuente: Elaboración propia
En el caso del vertimiento de Sólidos Suspendidos Totales (SST), se observa que la concentración
máxima alcanza un pico de 208,24 mg/L, lo que representa un excedente del 3,96% sobre el valor límite
establecido por la normativa. No obstante, también se registran valores mínimos de hasta 71,27 mg/L,
lo que evidencia que es posible ejercer un control efectivo sobre la cantidad de material vertido.
39
Es importante destacar que, tras la simulación realizada, el único parámetro que se mantiene
consistentemente dentro de los límites permitidos es la concentración de Demanda Bioquímica de
Oxígeno (DBO). En contraste, el resto de los parámetros presenta, en algunos momentos del año, ligeros
incumplimientos normativos. Aunque estas desviaciones no son significativamente elevadas, su
persistencia podría derivar en sanciones legales e incluso en riesgos para la salud pública.
Se puede afirmar que tanto el modelo como la simulación reflejan de manera coherente la
situación actual de la planta. Asimismo, los resultados evidencian comportamientos esperados dentro
de los márgenes normales de operación de un sistema de tratamiento de aguas residuales.
10.8
Simulación carga acumulada 2025
Se realiza simulación del proceso durante todo el año 2025 lo cual se obtiene los siguientes
resultados de cada uno de los parámetros evaluados. Importante considerar que los resultados que se
mostrarán a continuación son acumulativos durante todos el año y el valor final es la carga total
acumulada dando referencia a los kilogramos que no se vertieron a los cuerpos de agua.
Tabla 4 Carga acumulada 2025 - Fuente: Elaboración propia
Parámetros
DBO
DQO
GyA
SST
Carga acumulada año (Kg)
3.952,37
6.202,58
230,128
1.815,99
40
10.9
Concentración de salida 2025
Ilustración 14 Concentración salida DBO 2025- Fuente: Elaboración propia
Ilustración 15 Concentración salida DQO 2025- Fuente: Elaboración propia
Ilustración 16 Concentración salida GyA 2025- Fuente: Elaboración propia
41
Ilustración 17 Concentración salida SST 2025- Fuente: Elaboración propia
A continuación, se describe el comportamiento observado durante la simulación
correspondiente al periodo 2025.
En cuanto a la concentración de salida de la Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO), se
evidenció una desviación del 0,25% con respecto a su valor máximo el cual alcanzó los 400,992 mg/L.
Esta variación es considerada marginal, lo que sugiere un comportamiento estable del sistema frente a
este contaminante.
El comportamiento obtenido para la Demanda Química de Oxígeno (DQO) durante la simulación
se evidencia una desviación significativa del 8,17% con respecto al valor máximo permitido de 600 mg/L.
En el análisis se observaron picos de concentración que alcanzaron los 653,363 mg/L, superando
considerablemente el límite normativo, mientras que los valores mínimos registrados descendieron
hasta 479,548 mg/L. Esta variabilidad en los niveles de DQO sugiere la existencia de condiciones
operativas o influencias externas que afectan la eficiencia del tratamiento.
En relación con las Grasas y Aceites (G&A), los resultados de la simulación muestran una
concentración máxima de 25,89 mg/L, lo cual representa una desviación del 22,75% respecto al límite
máximo permitido por la normativa ambiental vigente, que establece un valor de referencia de 20 mg/L
para su vertimiento en cuerpos de agua. Esta superación del umbral normativo indica un posible
42
incumplimiento en el proceso de tratamiento, lo que podría generar impactos negativos en los
ecosistemas acuáticos receptores.
Los Solidos suspendidos totales (SST) también se evidencia una desviación del 16,98% con
respecto límites permitidos por la norma (200 mg/L), alcanzado valores máximos de 240,905 mg/L.
Por lo anterior se hace necesario evaluar las condiciones operativas del sistema y considerar la
implementación de medidas correctivas.
10.10 Concentración de salida 2030
De acuerdo al análisis anterior se realizó la modelación y simulación del comportamiento de las
concentraciones de salida para el 2030, con el fin de revisar diferentes escenarios y periodos de tiempo.
Ilustración 18 Concentración salida DBO 2030- Fuente: Elaboración propia
Ilustración 19 Concentración salida DQO 2030- Fuente: Elaboración propia
43
Ilustración 20 Concentración salida G&A 2030- Fuente: Elaboración propia
Ilustración 21 Concentración salida SST 2030- Fuente: Elaboración propia
10.11 Análisis de concentración de salida simulados en los años 2024, 2025 y 2030
Teniendo en cuenta los resultados obtenidos anteriormente, se plantea la siguiente tabla
comparativa de los diferentes porcentajes (%) de desviaciones con respecto a cada uno de los
parámetros normativos exigidos y su comportamiento en los diferentes periodos de tiempo.
Tabla 5 Desviaciones de concentraciones porcentuales año 2024,2025 y 2030
La tabla anterior muestra la evolución porcentual de los parámetros ambientales clave
asociados a la calidad de vertimientos de la planta de tratamientos de aguas residuales (PTARi), en los
años 2024, 2025 y 2030.
44
Se evidencia un aumento significativo en los valores de Demanda Química de Oxígeno (DQO)
para el año 2030, pasando de niveles prácticamente nulos en 2024 (0%) a un 11,32%. Este incremento
puede interpretarse como un indicio de deterioro en la calidad del agua residual, asociado posiblemente
a una mayor presencia de compuestos orgánicos no biodegradables. Tal situación sugiere deficiencias en
los procesos de tratamiento físico-químico o una mayor generación de contaminantes debido a cambios
en los procesos productivos o al incremento de la carga contaminante sin un control adecuado.
Hay un aumento constante y pronunciado de DBO lo cual indica mayor cantidad de materia
orgánica biodegradable en el agua residual. Este crecimiento podría deberse a un aumento en la
producción o a una reducción en la eficiencia de tratamiento biológico.
En cuanto a la concentración de grasas & aceites, se observa un incremento sustancial a lo largo
del período analizado. En el año 2024, este parámetro registró un valor del 8,76%, aumentando a
22,75% en 2025 y alcanzando un 31,18% en 2030.
En relación con los Sólidos Suspendidos Totales (SST), se observa un comportamiento
ascendente significativo entre los años analizados. En 2024, los SST representaban un 3,96%, mientras
que en 2025 se registra un incremento abrupto hasta alcanzar el 16,98%. Para el año 2030 se evidencia
una ligera disminución al 16,05%; sin embargo, este valor continúa siendo considerablemente superior
al registrado en el año base.
Este comportamiento sugiere un aumento sostenido en la presencia de partículas sólidas no
sedimentadas en los vertimientos líquidos, lo cual puede estar asociado a cambios en los procesos
industriales que generan mayor cantidad de residuos sólidos.
45
11
Recomendaciones frente a los escenarios obtenidos
Como resultado del análisis de los datos obtenidos, se proponen las siguientes recomendaciones
preventivas, orientadas a minimizar dichas alteraciones y fortalecer la estabilidad del sistema:
Según el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), la producción más
limpia es “La aplicación continua de una estrategia ambiental preventiva integrada a los procesos,
productos y servicios para aumentar la eficiencia global y reducir los riesgos para los seres humanos y el
medio ambiente” (Gallego, 2012)
Comprendiendo la alta relevancia que representa la implementación de un programa de
Producción Más Limpia (PML) en el contexto industrial, especialmente en las empresas de fabricación de
snacks, se considera fundamental su adopción como estrategia complementaria a los sistemas actuales
de tratamiento de aguas residuales.
Si bien estas industrias suelen contar con plantas de tratamiento que gestionan los vertimientos
generados en sus procesos, es importante reconocer que el enfoque del programa de Producción más
limpia actúa de manera preventiva, abordando los problemas desde la fuente. (Gallego, 2012)
Como primera medida, se recomienda iniciar con programas de capacitación dirigidos al
personal operativo y técnico. Esta formación debe centrarse en:
•
El concepto y beneficios de la Producción Más Limpia.
•
Identificación de puntos críticos en el proceso donde se generan cargas contaminantes.
•
Buenas prácticas de manufactura y manejo eficiente de recursos.
•
Técnicas de reducción en el consumo de agua, insumos y generación de residuos.
La capacitación continua permitirá crear una cultura organizacional orientada a la sostenibilidad,
facilitando la implementación de acciones concretas y medibles que contribuyan tanto al cumplimiento
normativo ambiental como a la eficiencia global de la planta.
46
En secuencia con la implementación de un programa de Producción Más Limpia (PML) en la
industria de fabricación de snacks, es esencial reconocer que el caudal de entrada a la planta de
tratamiento de aguas residuales industriales (PTARI) influye directamente en la eficiencia del proceso de
eliminación. La correlación existente entre el caudal de entrada y la carga orgánica puede afectar
significativamente los parámetros de calidad del efluente final. (López Vázquez, Buitrón Méndez, Garcia,
& Cervantes Carrillo, 2017)
Se ha demostrado que fluctuaciones en el caudal de entrada afectan y alteran los procesos
biológicos de tratamiento, afectando la eliminación de contaminantes como la demanda bioquímica de
oxígeno (DBO) y la demanda química de oxígeno (DQO.
Por lo tanto, se recomienda implementar un sistema de monitoreo continuo del caudal de
entrada, que permita:
1.
Detección temprana de variaciones en el caudal que puedan comprometer el
rendimiento de la planta mediante el seguimiento constante.
2.
Ajustes operativos oportunos para mantener la estabilidad del proceso de tratamiento y
tener bajo control los parámetros.
47
12
Conclusiones
Los modelos desarrollados permitieron analizar distintos escenarios para los sistemas de
tratamiento de aguas residuales en la industria de fabricación de snack, evidenciando su utilidad como
herramienta metodológica en la toma de decisiones. Esta metodología puede replicarse en otros
sistemas de tratamiento, facilitando la identificación de puntos críticos y oportunidades de mejora, sin
necesidad de intervenir físicamente en la infraestructura.
A través del ejercicio de simulación realizado en el software Vensim® PLE10.2.2 fue posible
identificar y analizar las diferentes variaciones que se presentan en los parámetros clave del sistema,
como la eficiencia de remoción de contaminantes y el incremento de la carga orgánica asociada al
aumento en los niveles de producción. Este comportamiento dinámico evidenció la sensibilidad del
sistema ante variaciones en la operación, permitiendo comprender cómo pequeñas modificaciones en la
entrada del proceso pueden generar impactos significativos en el desempeño de la planta. Estos
hallazgos destacan la utilidad de la simulación como herramienta predictiva para la planificación y ajuste
de estrategias operativas en sistemas de tratamiento de aguas residuales industriales.
48
13
Referencias
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