Programa predictor de dosis óptima de Coagulante

Programa predictor de dosis óptima de
coagulante
Planta San Martín - Planta Manuel
Belgrano
Aguas Argentinas
Autores: Walter López – Guillermo Nociari (Desarrollo físico
químico y matemático) – Ariel Barrionuevo (Programación)
Dirección postal: C1426CKA
Teléfonos: (54-11) 6319 5224/5212/5236
Email: Walter_G_LOPEZ@aguasargentinas.com.ar
Ariel_BARRIONUEVO@aguasargentinas.com.ar
Guillermo_NOCIARI@aguasargentinas.com.ar
Palabras claves: Cuerpos de agua, coagulante, algoritmos,
desarrollo de programa, optimización.
Objetivos:
ƒ Caracterización de cuerpos de agua.
ƒ Obtención de Algoritmos.
ƒ Obtención de programa predictor de la dosis óptima de coagulante.
ƒ Optimización de la dosificación de coagulante.
Resumen
Durante la etapa de estudio, se llevó a cabo un tratamiento diferenciado de los
distintos cuerpos de agua según su comportamiento frente a Sulfato de
Aluminio. Dicho tratamiento, fue “la piedra angular”, que nos permitió efectuar
la caracterización de los distintos cuerpos de agua
y agruparlos en
poblaciones (comportamientos estancos), utilizando para ello, criterios de
discriminación apropiados, basados en análisis físico químico, estadístico y
matemático del sistema.
Para cada una de las poblaciones, se llevaron a cabo las correlaciones entre
las variables Turbiedad, Alcalinidad, UV y dosis óptima de Sulfato de Aluminio
(Jar Test), obteniéndose los Algoritmos interpolantes correspondientes. Los
citados algoritmos, se aplicaron en línea, obteniéndose una alta performance
(índice de correlación > a 0.90), para todos los cuerpos de agua involucrados.
Como etapa posterior y fundamental en el proceso de optimización
implementado, se desarrolló un programa predictor de dosis óptima de Sulfato
de Aluminio, con el objeto de sistematizar la dosificación e incrementar el grado
de optimización del sistema. Dicho programa, se ha desarrollado en Delphi 7, y
en la actualidad se está aplicando en línea en los laboratorios de Planta San
Martín y Belgrano, obteniéndose resultados altamente satisfactorios (Diferencia
promedio: 10 ppm).
Caracterización de Cuerpos de agua
Durante la etapa de estudio, se caracterizaron cinco (5) cuerpos de agua, los
cuales difieren principalmente en los tenores y naturaleza del material
particulado y la materia orgánica natural (soluble y coloidal).
De los cinco cuerpos de agua, cuatro de ellos, presentan comportamiento
periódico, mientras que el restante, ha impactado en torre toma en el período
2001, con causa no asignable.
Dadas las dimensiones de la cuenca del río de la Plata y las influencias locales
en torre toma, no se descarta la posibilidad de impacto de nuevos cuerpos de
agua y por ende nuevos procesos de caracterización.
Obtención de Algoritmos
La apropiada descripción físico química del sistema, nos permitió obtener una
alta performance en las correlaciones multivariable para cada población, con
coeficientes de correlación situados en el rango (0.94 – 0.98). Estos
Algoritmos, reproducen las dosis óptimas de Jar Test a tiempo real, permitiendo
de esta manera optimizar la dosificación en línea. Por otra parte, es importante
destacar, que los coeficientes de los algoritmos se actualizan (si es necesario)
conforme se incrementa el número de ensayos de Jar test en la base de datos.
Cuerpo de agua tipo I
Dosis JarTest
Dosis Algoritmo
170
160
Dosis de Sulfato de Al (ppm)
150
140
130
120
110
100
90
80
70
79
76
73
70
67
64
61
58
55
52
49
46
43
40
37
34
31
28
25
22
19
16
13
10
7
4
1
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N° de ensayo
Desarrollo de Programa predictor
El programa incorpora los algoritmos de los distintos cuerpos de agua
caracterizados. En el mismo, se ingresan los valores obtenidos de las variables
Turbiedad, Alcalinidad, UV y Amonio, seleccionándose automáticamente el
algoritmo correspondiente y obteniéndose la dosis óptima de Sulfato de
Aluminio, para el cuerpo de agua tratado (utilizando para ello el criterio de
discriminación establecido). Se describen, a continuación las aplicaciones
destacables del programa:
ƒ Seguimiento de performance en la dosificación del sector.
ƒ Almacenamiento en base de datos.
ƒ Conversión de la base de datos a formato XLS (MS Excel).
ƒ Creación automática de informe de la base de datos, con posibilidad de
exportación al formato PDF para su distribución electrónica.
ƒ Introducción de texto para una grilla de datos, lo cual nos permite
discriminar el impacto de las condiciones operativas en la demanda química
(Jar test), minimizándose el sesgo e incrementándose el grado de
optimización de los sectores involucrados.
ƒ Validación de la dosis sugerida del programa, a través de los resultados de
Jar Test.
Performance de programa de dosificación / aplicación en línea
150
140
Dosis Módulo
Cuerpos de agua tipo I, II y V
Dosis Algoritmo
130
Dosis (ppm)
120
110
100
90
80
70
91
88
85
82
79
76
73
70
67
64
61
58
55
52
49
46
43
40
37
34
31
28
25
22
19
16
13
7
10
4
1
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N° de Ensayo
Conclusiones
•
•
•
•
Durante la etapa de estudio, se ha avanzado exhaustivamente en el
proceso de optimización, obteniéndose una alta performance en la
dosificación de Sulfato de Aluminio para los cuerpos de agua tratados.
La aplicación del programa predictor, ha proporcionado importantes
ventajas en la toma de decisión de dosis aplicada, lo cual ha sido muy
importante, dada la alta velocidad de cambio que presenta las torres toma
inherentes.
Los resultados obtenidos en la dosificación de Sulfato de Aluminio en línea,
ratifican que el criterio físico químico aplicado para estudiar las propiedades
de los distintos cuerpos de agua, ha sido el adecuado.
El programa predictor, nos permite discriminar las causas físico químicas
de las causas operativas en los desvíos obtenidos en dosis, lo cual es de
relevante importancia, para la atenuación de los mismos.