cercetari avansate in domeniul epurarii biologice a apelor uzate

FONDUL SOCIAL EUROPEAN Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013

Axa prioritară nr. 3 „Creşterea adaptabilităţii lucrătorilor şi a întreprinderilor” Domeniul major de intervenţie 3.2. „Formare şi sprijin pentru întreprinderi şi angajaţi pentru promovarea adaptabilităţii” Titlul proiectului: : „COPMED – COMPETENTE PENTRU PROTECTIA MEDIULUI” Contract nr. POSDRU/81/3.2./S/52242

Proiect cofinanţat din Fondul Social European prin Programul Operaţional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013 –„Investeşte în oameni!

Cercetări avansate în domeniul epurării biologice a apelor uzate

Prof.dr.ing. Dan Niculae Robescu1, Prof.dr.ing. Lăcrămioara Diana Robescu,

Prof.dr.ing. Cristina Costache Universitatea POLITEHNICA din Bucureşti

[email protected]

Rezumat

În ultimele decenii biotehnologiile au evoluat ca urmare a progreselor înregistrate în microbiologie şi a

cercetărilor aprofundate din domeniul geneticii. Procesele unitare care folosesc metabolismul celular al

microorganismelor se bazează pe cercetări avansate efectuate cu scopul determinării corelaţiilor optime între

forma şi dimensiunile reactoarelor biologice şi condiţiile biochimice ale activităţii microbiene. Progresele

înregistrate în construcţia calculatoarelor şi a softurilor moderne de calcul permit integrarea numerică a ecuaţiilor

procesului cu obţinerea soluţiilor numerice care conduc la optimizarea exploatării. Modelarea şi simularea

proceselor hidrodinamice şi biochimice utilizate în staţiile de epurare este o nouă metodă de optimizare a

tehnologiei de epurare.

Cuvinte-cheie

reactoare biologice, microorganisme, substrat, modelare, simulare, biotehnologie

Introducere

Tehnologiile de epurare a apelor uzate se bazează pe o succesiune de procese unitare de natură fizică,

chimică şi biologică. Pentru realizarea scopului final, acela de reţinere şi neutralizare a corpurilor minerale şi

organice dispersate în mediul apos, trebuie să se asigure, încă din etapa de concepţie şi proiectare, următoarele

cerinţe:

constituirea unei succesiuni corecte şi normale în tehnologia de epurare în conformitate cu debitele şi

încărcările apei uzate; în acest sens se menţionează faptul că nu se poate stabili o schemă general valabilă –

proiect tip – deoarece fiecare categorie de apă uzată îşi are caracteristicile ei specifice locului de provenienţă;

corelarea formei şi dimensiunile obiectelor din staţia de epurare (separator de grăsimi, deznisipator,

bazine de aerare etc.) cu echipamentele şi cu necesităţile procesului unitar care se desfăşoară în acestea;

proiectarea unor forme şi dimensiuni greşite a obiectului tehnologic fie nu conduce la purificarea apei, fie

implică un consum nejustificat de energie şi reactivi chimici;

corelarea factorilor de natură hidrodinamică cu cei chimici, fizici şi biochimici astfel încât operaţiile să

se desfăşoare în condiţii optime tehnologic şi eficiente energetic.

În tehnologiile biologice se stabilesc expresii care permit calculul tehnic al procesului unitar pe baza

încărcărilor organice exprimate în CBO5. Coeficienţii din aceste relaţii, în special cei de cinetică biochimică, se




stabilesc pe baza experimentărilor efectuate în laborator pe culturi pure de bacterii. În practică apar mai multe

probleme care fac ca rezultatele estimate prin calcule să difere de realitate:

culturile microbiene sunt mixte – populaţii mixte de bacterii până la metazoare a căror coeficienţi

cinetici diferă de cei stabiliţi în laborator pe culturi pure;

întreaga activitate microbiană se desfăşoară în mediul apos şi toate expresiile de calcul nu consideră

factorii hidrodinamici – nu există coeficienţi care să considere regimul de mişcare din mediul polifazat existent

în reactoarele biologice;

actuala metodologie de calcul se bazează pe indicatorul CBO5, care reflectă încărcarea organică din

mediul apos, nu corespunde necesităţilor de programare, control şi conducere automată a staţiilor de epurare care

impun determinarea valorilor parametrilor operaţionali în timp util, real.

În ultimele două decenii cercetările efectuate de colective mixte de ingineri şi biologi au abordat

probleme diferite de natură hidrodinamică şi biochimică. În aceste cercetări teoretice, efectuate prin modelarea şi

simularea proceselor unitare şi experimentale, se caută să se dea un răspuns la modalităţile de corelare optimă a

acestor factori în scopul optimizării şi eficientizării tehnologiei. Cercetarea teoretică permite stabilirea unor

corelaţii optime între factorii geometrici, hidrodinamici, chimici şi biochimici deoarece prin simulări se pot

studia cazuri mult diferite de realitate. În acest mod se vor obţine evoluţii ale proceselor care, în mod sigur, vor

conduce la zone de optim.

Progresele înregistrate în construcţia calculatoarelor, creşterea vitezei de lucru şi a memoriei, precum şi

dezvoltarea unor programe specializate au permis abordarea unor probleme din ce în ce mai complexe.

Modelarea şi simularea proceselor biologice

Modelarea proceselor este una dintre metodele cele mai folosite pentru precizarea influenţei factorilor

care intervin şi determină un proces sau o tehnologie. Procesele biologice pot fi studiate cu costuri reduse şi cu

suficientă precizie prin modelare matematică. Astfel, au fost dezvoltate şi proiectate procese biologice exclusiv

prin modelare şi simulare, cum ar fi procesul BABE (Bio Augmentation Batch Enhanced). O descriere exactă a

proceselor biologice, din toate punctele de vedere, poate conduce la un sistem de ecuaţii foarte complicat şi deci

dificil de rezolvat. De aceea, se apelează la simplificări, în limite rezonabile, astfel încât să nu fie alterate

structura şi evoluţia procesului studiat. Nu trebuie să se se uite faptul că modelul matematic reprezintă de fapt o

simplificare a realităţii. Astfel, el poate fi îndepărtat de realitatea naturală, datorită multitudinii parametrilor de

natură diferită din care numai o parte poate fi cuprinsă în relaţiile matematice, dar el trebuie să descrie procesul cu o

anumită acurateţe astfel încât rezultatele să poată fi utilizate practic.

Autoepurarea apelor

Autoepurarea apelor este un proces complex fizico-chimic, biologic şi bacteriologic prin care încărcarea

unei ape în suspensii minerale şi organice se reduce în aval de sursa de impurificare. În analiza procesului

biochimic de degradare a substanţelor organice este important să se pună în evidenţă regimul oxigenului

dizolvat, deoarece acesta, indirect, va pune în evidenţă starea de impurificare cu materii organice. În modul cum

se tratează acest bilanţ al oxigenului se poate face echilibrul pentru orice impurificator ţinând cont de procesele

specifice acestuia. Concentraţia oxigenului dizolvat în masa de apă este rezultatul a două reacţii antagoniste:

a) Reacţia de consum a oxigenului necesar microorganismelor pentru oxidarea biochimică a compuşilor

organici

b) Reacţia de reaerare – proces de transfer de masă a oxigenului din aer în apă sub influenţa forţei

motoare – deficitul faţă de saturaţie:




Prin integrarea celor două ecuaţii diferenţiale care descriu aceste reacţii se obţin soluţiile generale

pentru încărcarea organică şi deficitul de oxigen faţă de saturaţie, între limitele punctelor de deversare a

poluantului şi în aval punctul de control. Cele două puncte sunt corelate prin lungimea de parcurs a râului sau

prin timpul necesar de curgere a râului pentru realizarea unei stări de salubritate corespunzătoare condiţiilor

impuse de lege. Importanţa practică a unui astfel de studiu este faptul că se poate determina distanţa până la care

nu se poate dispune de apă calitativ corespunzătoare pentru o nouă captare. Dacă pe sectorul de râu menţionat

apar noi descărcări de apă uzată atunci acesta se va prelungi în aval ca o zonă degradată.

Fiecare curs natural are o anumită limită a posibilităţilor de autocurăţire. La depăşirea acesteia pot

apărea pe cursul natural modificări bruşte, ireversibile şi râul poate deveni un râu mort. Situaţia se poate redresa

numai după ani de reaerare artificială a cursului natural fără a mai deversa în acesta ape uzate. Cursul natural

poate să preia o mică cantitate de poluanţi fără ca prin aceasta să apară modificări ale florei şi faunei. Astfel se

poate armoniza staţia de epurare cu emisarul. Un grad de epurare de 100 % nu este posibil de realizat tehnic şi ar

costa imens. Aşadar, se acceptă grade de epurare între 70…98 %, în funcţie de categoria de calitate a emisarului

şi de posibilităţile tehnice ale staţiei de epurare concepute, urmând ca râul să preia restul şi să finiseze procesul.

În fig. 1 şi 2 se prezintă o parte din rezultatele obţinute prin rularea unui program realizat în Matlab,

pentru diverse debite ale râului şi diverse debite de efluent şi concentraţii de compuşi organici deversaţi

exprimate în CBO5.

În urma epurării clasice a apei se poate elimina circa 53…58% azot total şi 20…40% fosfor total.

Compuşii de azot şi fosfor au efecte directe şi indirecte asupra râului. Aceşti compuşi accelerează procesul de

eutrofizare, iar o concentraţie mare a azotului este toxică pentru peşti.

În ţara noastră majoritatea staţiilor de epurare a apelor uzate nu dispun de treaptă pentru îndepărtarea

nutrienţilor. În plus, există companii care deversează apele uzate direct în râu, fără o tratare a acestora. Se poate

studia prin modelare distribuţia concentraţiei azotului în lungul râului, ţinând seama de apa deversată de staţia de

epurare (Qseau), de scurgerile de apă de pe terenurile agricole din apropierea râului (Qagric) şi de deversările de

apă uzată de la un poluator (Qindustrial), fig.3. Se presupune că nu există azot redus în curentul de apă din amonte,

iar în punctul A amestecarea este perfectă. De asemenea, se presupune că nu apare o reducere a azotului înaintea

punctului A, sistemul este staţionar şi efectul volatilizării este neglijabil.

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

4

4.5

5

5.5

Debitul raului [m3/s]

Concentr

atia c

ritica a

oxig

enulu

i diz

olv

at

in r

au [

mg/l]

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

Fig. 2. Variaţia concentraţiei oxigenului dizolvat în masa de

apă a râului funcţie de debitul acestuia.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

2

4

6

8

10

12

timp [zile]

Concentr

atia o

xig

enulu

i diz

olv

at

[mg/l]

Variatia concentratiei oxigenului dizolvat in rau in functie de timp, pentru diferite valori ale debitului raului

Fig. 1. Variaţia concentraţiei oxigenului dizolvat in lungul

râului în funcţie de timp (0...10 zile) pentru debitele râului de 10, 20, 30, 40, 50, 100 m3/s

Qrau




Se calculează azotul redus în punctul A şi distribuţia

concentraţiei de azot în lungul râului în ipoteza în care

nitrificarea începe din punctul A şi viteza de degradare

urmează o ecuaţie de ordinul întâi.

Acest studiu, deşi este realizat în anumite ipoteze

astfel încât să fie foarte simplu, ilustrează foarte bine

impactul pe care îl are poluarea compuşilor de azot asupra

mediului. Calculele şi trasarea grafică a profilelor

concentraţiei s-au realizat printr-un program în Matlab. O parte din rezultatele obţinute se prezintă în fig. 4 şi 5.

Poluarea lacurilor

Poluarea lacurilor reprezintă o problemă globală importantă în cadrul protecţiei mediului şi a dezvoltării

durabile a unei regiuni geografice. În România, ca şi în alte ţări, cauza principală a poluării lacurilor o constituie

deversările de nutrienţi. Principalele surse de poluanţi sunt scurgerile de pe terenurile agricole şi forestiere,

precum şi epurările incomplete ale apelor uzate municipale sau industriale. Astfel, circa 79 % din apele uzate,

provenite de la principalele surse de poluare, ajung în receptorii naturali neepurate sau insuficient epurate. În

plus, apele lacurilor preiau cantităţi uriaşe de gunoi menajer sau industrial ce se descarcă direct sau pe mal de

către cetăţeni sau societăţi comerciale, precum şi ape uzate rezultate de la gospodăriile amplasate pe mal.

Poluarea lacurilor a avut ca efect, pe plan ştiinţific, cooperarea internaţională pentru studiul acestui

fenomen şi stoparea lui, precum şi prevenirea eutrofizării şi reabilitarea lacurilor afectate.

Modelarea poluării lacurilor este o problemă delicată dearece trebuie să ţină seama de o multitudine de

factori: mărimea lacului, adâncimea lacului, configuraţia malului, numărul şi mărimea debitelor de apă care intră

şi ies din lac etc. Se propune un model simplificat, care ţine seama de: volumul de apă al lacului, debitul de apă

încărcată cu poluanţi care intră în lac şi concentraţia la intrare a poluantului. Volumul lacului şi debitul volumic

de apă care intră în lac se presupun constante în timp. Considerând ecuaţiile de bilanţ masic în ipoteza

amestecării perfecte şi diferite situaţii pentru concentraţia la intrare a poluantului în lac (traptă, impuls, rampă

sau sinusoidală), precum şi reacţii de diferite ordine (0, 1 sau 2) s-a realizat un model în Simulink-Matlab pentru

determinarea concentraţiei de poluant în lac, fig. 6. În fig.7 se prezintă variaţia concentraţiei de poluant în lac

pentru o intrare de tip treaptă şi reacţie de ordinul 0.

Fig. 3. Amplasarea punctelor de calcul pentru studiul

impactului.

Fig. 4. Variaţia concentraţiei azotului redus în masa de apă a

râului la diferite de bite ale efluentului staţiei de epurare şi o

concentraţie de 0,1 mg/l N.

Fig. 5. Repartiţiile de concentraţie a azotului la diferite debite la

diferite de bite ale efluentului staţiei de epurare şi o concentraţie de

90 mg/l N

Punctul A

Qamonte QIndustrial

Qagric

Qseau

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0

0.5

1

1.5

2

2.5

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

Con

ce

ntr

aţia a

azotu

lui re

du

s [m

g/l]

timp [zi] Punctul A

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

5

5.5

6

6.5

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

Con

centr

aţia a

zo

tulu

i re

du

s [m

g/l]

timp [zi] Punctul A




Modelarea şi simularea cineticii proceselor biologice

Sistemele microbiene sunt foarte complexe, iar modelele care le descriu pot deveni foarte complicate.

S-a dovedit totuşi că o serie de modele simple pot descrie satisfăcător performanţele proceselor biochimice.

Aceste modele se bazează pe ecuaţiile bilanţului masic pentru microorganisme şi pentru substrat, utilizând o

serie de ipoteze simplificatoare: se consideră că într-un reactor se găsesc micoorganisme dintr-o singură specie,

uniform distribuite în întreg volumul reactorului; se neglijează fenomenele stocastice, deşinumărul mare de

celule din procesele biochimice pot determinaţii deviaţii aleatoare; amestecarea este completă.

Se consideră un model pentru studiul cineticii proceselor biologice în regim continuu, fără recirculare,

adaptabil procedeelor biologice de epurare la care apa uzată intră în reactorul biologic şi-l părăseşte modificată

în compoziţie şi concentraţie, cum ar fi: lagune, iazuri aerate, şanţuri de oxidare, unităţi pentru stabilizare aerobă

sau anaerobă a nămolurilor. Procedeul fără recirculare va necesita un timp de retenţie hidraulic şi un reactor

biologic considerabil mai mari decât sistemele cu recirculare la aceeaşi calitate a efluentului. Se utilizează

ecuaţiile de bilanţ masic pentru simularea evoluţiei concentraţiei microorganismelor, respectiv concentraţia

substratului în timp cu ajutorul unui program dezvoltat în Matlab-Simulink, fig. 8. Se pot simula diferite situaţii

în ceea ce priveşte concentraţia substratului la intrare şi constantele cinetice. În fig. 9 se prezintă variaţia

concentraţiei substratului şi microorganismelor la ieşire pentru diferite valori ale vitezei de creştere a

microorganismelor.

Sistemele biologice cu recircularea nămolului

activ pot creşte concentraţia de microorganisme şi pot genera alternative adiţionale. Decantorul secundar are un

rol deosebit de important deoarece cantitatea de solide recirculată şi calitatea efluentului depinde de eficienţa

Fig. 7. Variaţia concentraţiei poluantului în lac în cazul variaţiei

concentraţiei la intrare de tip treaptă

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

Fig. 8. Modelul Simulink pentru studiul comportării sistemului

de ecuaţii care descriu procesul biologic

Fig. 9. Variaţia concentraţiei microorganismelor şi substratului la K’s =0.05,

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

um

S1

substrat

X1

biomasa

X1,S1

s

1X1

tt

TT

s

1S1

Mux

Kd

a

f(u)

Clock

11

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

Ks'=0.05 Kd'=0, 0.01 m'=0.5, 1.0, 1.5, 2.0 Ki'=0 - sistemul de ecuaţii 3.36 – 3.37

X1'

,S1'

timp t'

0.5

0.5

1.0

1.0

1.5

1.5

2.0

2.0

X1', Kd'=0 S1', Kd'=0 X1', Kd'=0.01 S1', Kd'=0.01




separării. În raport cu procedeul fără recirculare acest sistem oferă o mai mare flexibilitate şi adaptabilitate a

culturii microbiene la condiţiile de lucru cu substratul organic. Pentru studiul cineticii procesului cu recirculare a

fost dezvoltat un model în Simulink – Matlab, fig.10, tot pe baza ecuaţiilor de bilanţ masic pentru

microorganisme şi pentru substrat.

Modelarea şi simularea proceselor din bazine de sedimentare

Pentru realizarea procesului de separare a fazelor trebuie asigurate condiţiile hidrodinamice necesare

deplasării particulelor solide care au tendinţa de depunere. În acest scop forma bazinului, structura zonei de

admisie a apei încărcate cu suspensii şi respectiv de colectare şi evacuare a apei purificate trebuie bine studiate şi

corelate între ele astfel încât să se asigure, pe cât posibil, realizarea unui regim laminar de mişcare a apei.

Modelarea procesului de sedimentare într-un decantor radial şi obţinerea curbelor de egală concentraţie

pe verticala bazinului este posibilă prin ecuaţia de dispersie adaptată la condiţiile şi geometria bazinului. Acestea

permit stabilirea geometriei optime a bazinului de sedimentare, precum şi fixarea zonelor de descărcare a

nămolului format pe fundul decantorului. O parte din rezultatele obţinute prin relizarea unui model în FlexPDE

pentru rezolvarea ecuaţiei de dispersie se prezintă în fig.12 şi 13, observându-se faptul că decantorul din fig. 13

este supradimensionat.

Modelarea curgerii în bazinul de aerare

Performanţele de oxigenare şi ale procesului biologic depind de geometria bazinului de aerare.

Problema principală în transferul de masă şi în susţinerea în stare de suspensie a flocoanelor de nămol activ este

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

recirculare

Fig. 11. Variaţia concentraţiei microorganismelor şi substratului la

K’s =0.05, K’d =0.01, μ’m= 1.0, β=0.9, =0.3, pentru diferite valori

ale coeficientului de inhibare K’i

dispersia suspensiilor solide in decantorul radial

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

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

X

0. 2. 4. 6. 8. 10. 12.

Y

-2.

0.

2.

4.

6.

8.

a

b

c

d

d

d

e

fg

h

i

jk l m

n

o

C

max 0.76o : 0.75n : 0.70m : 0.65l : 0.60k : 0.55j : 0.50i : 0.45h : 0.40g : 0.35f : 0.30e : 0.25d : 0.20c : 0.15b : 0.10a : 0.05min 0.02

Fig. 12. Repartiţiile de concentraţie în decantorul radial cu diametrul

24 m, adâncime 5.6 m

dispersia suspensiilor solide in decantorul radial

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

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

X

0. 5. 10. 15. 20. 25.

Y

-10.

-5.

0.

5.

10.

15.

ab

c

d

d

ef

gh

ij

kl

m

n op

qr

C

max 0.94r : 0.90q : 0.85p : 0.80o : 0.75n : 0.70m : 0.65l : 0.60k : 0.55j : 0.50i : 0.45h : 0.40g : 0.35f : 0.30e : 0.25d : 0.20c : 0.15b : 0.10a : 0.05min 0.02

Fig. 13. Repartiţiile de concentraţie în decantorul radial cu

diametrul D = 48 m; adâncimea h = 5.6 m

2.0 um

S1 substrat

X1 biomasa

0 beta

0 alfa

X1,S1

s 1

X1

t T

s 1

S1

Mux

1 u

Math Function

0 Kd

0 KL

f(u) Fcn

Clock

1

1

1

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

timp t'

X1

', S

1'

Ks'=0.05 m'=1.0 Kd'=0.01 =0.3 =0.9 Ki' - variabil - sistemul de ecuaţii 5.77 – 5.78

X1' S1' Ki'=0

Ki'=100

Ki'=10

Ki'=1.0

Ki'=0.5




cea a repartiţiei de viteze cu identificarea zonelor de viteză mică şi eventual maximă. În zonele de viteză mică

apar depozite de nămol prin sedimentarea flocoanelor, iar în cele cu viteze mari flocoanele de nămol activ pot fi

fragmentate. Sunt foarte multe cazuri în care echipamentele de aerare nu sunt acordate cu forma şi dimensiunile

bazinului de aerare aferent. Cunoaşterea curgerii în bazinele de aerare este esenţială pentru optimizarea

procesului, pentru identificarea zonelor izolate şi a zonelor stagnante în care substanţa se deplasează foarte încet,

cu respectarea curgerii primare. Dacă aerarea se realizează cu aeratoare mecanice, pentru intensificarea mişcării

apei din bazinul de aerare, generată şi indusă de maşina hidraulică, se introduce un tub de aspiraţie sub rotorul

aeratorului. In acest mod aeratoarele mecanice de suprafaţă se pot utiliza şi în cazul bazinelor cu adâncime mai

mare decât cea recomandată.

Una dintre metodele de modelare a mişcării mediului apos în bazinul de aerareconstă în utilizarea

tehnicilor de modelare CFD. Prin utilizarea programului MixSim – Fluent se pot realiza numeroase variante

pentru studiul condiţiilor şi regimurilor de curgere prin bazine – reactoare. Avantajul metodei este că simularea

se realizează foarte uşor şi rapid dacă se respectă condiţiile necesare acestui proces. În figura 15 se prezintă

simularea procesului de curgere din spaţiul unui reactor biologic aerat în care echipamentul de oxigenare de

suprafaţă funcţionează cu tub de aspiraţie amplasat sub rotor. Se remarcă intensificarea mişcării în comparaţie cu

cazul din figura 14, în care există o zonă moartă sub rotor.

Modelarea proceselor de oxigenare

Procesele de oxigenare pot fi modelate prin

considerarea ecuaţiei de dispersie a oxigenului. Astfel,

se pot obţine profilele de concentraţie ale oxigenului

dizolvat în bazinul de aerare, în scopul determinării

amplasării optime a echipamentului de aerare astfel

încât să existe o concentraţie a oxigenului dizolvat în

întreg bazinul corespunzătoare procesului biologic,

identificării zonelor cu deficit de oxigen şi a zonei în

care să se amplaseze sonda de măsură a oxigenului

dizolvat.

În fig.16 se prezintă profilele de concentraţie a

oxigenului dizolvat pentru o porţiune a bazinului de aerare în care se utilizeză difuzori poroşi pentru insuflarea

aerului.

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

Fig. 15. Liniile de curent generate de echipamentul mecanic care

lucrează cu tub de aspiraţie. Modelare aerare cu difuzori porosi

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

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

X

-1. -0.5 0. 0.5 1. 1.5 2. 2.5 3.

Y

0.

0.5

1.

1.5

2.

2.5

3.

3.5

4.

a

bc

d

e

f

g

hh

h

i

i

i

ii i

j

j

j

k

kk

l

l

l

l

m

mmn o

p p

o

x

C

max 10.0s : 10.0

r : 9.50q : 9.00p : 8.50o : 8.00n : 7.50

m : 7.00l : 6.50k : 6.00j : 5.50i : 5.00

h : 4.50g : 4.00f : 3.50e : 3.00d : 2.50

c : 2.00b : 1.50a : 1.00min 0.63

Fig. 16. Profilele de concentraţie ale oxigenului dizolvat în bazinul

de aerare




Concluzii

Condiţiile din ce în ce mai restrictive privind evacuarea efluenţilor staţiilor de epurare au impus

dezvoltarea metodelor de proiectare şi operare optime care să asigure o epurare eficientă. Datorită progreselor

tehnicii de calcul, procesele care intervin în epurarea biologică pot fi studiate prin modelare şi simulare

numerică. Modelarea proceselor biologice este dificilă din cauza complexităţii microorganismelor implicate, a

poluanţilor prezenţi în diverse concentraţii, a factorilor de natură diferită care influenţează procesul. Există în

literatura de specialitate diverse abordări ale modelării proceselor biologice, apărute pe măsura dezvoltării

cunoştinţelor în domeniu. Modelele prezentate în această lucrare oferă o imagine conceptuală asupra proceselor

biologice, încercând să descrie complexitatea acestora prin termeni simpli, astfel încât ele trebuie utilizate cu

precauţie în diverse cazuri reale, necesitând adaptări pentru diverse situaţii.

Bibliografie

1. Grady, C.P.L., Daigger, G.T., Henry, C.L. Biological Wastewater Treatment, second ed. revised and

expanded, Marcel Dekker Inc., 1999.

2. Henze, M., van Loosdrecht, M., Ekama, G., Brdjanovic, D. Biological Wastewater Treatment:

Principles, Modeling and Design, IWA Publishing, 2008.

3. Jeppsson, Ulf. Modelling aspects of wastewater treatment processes. Lund University, Suedia, 1996.

4. Metcalf&Eddy. Wastewater engineering. Treatment and reuse, fourth edition, McGraw Hill, 2003. 5. Robescu, Dan, Lanyi, Sz., Robescu, Diana, Constantinescu, I., Verestoy, A.. Wastewater treatment.

Technologies, installations and equipment. Editura Tehnică, Bucureşti, 2001. 6. Robescu, Diana. Modelarea proceselor biologice de epurare a apelor uzate, Editura POLITEHNICA

Press, 2009. 7. Robescu, Diana, Lanyi, S., Verestoy, A.., Robescu, Dan. Modelarea şi simularea proceselor de epurare,

Editura Tehnică, Bucureşti, 2004. 8. Schutze, M. R., Butler, D. Modelling, Simulation and Control of Urban Wastewater Systems, Springer

Verlag, 2002.

cercetari avansate in domeniul epurarii biologice a apelor uzate

Documents