Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas facultativas secundarias

21 Pages·2015·0.89 MB·Spanish

Ingeniería. Investigación y Tecnología
ISSN: 1405-7743
[email protected]
Universidad Nacional Autónoma de México
México
Aponte-Reyes, Alexander
Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas facultativas secundarias
Ingeniería. Investigación y Tecnología, vol. XV, núm. 3, julio-septiembre, 2014, pp. 437-456
Universidad Nacional Autónoma de México
Distrito Federal, México
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Ingeniería Investigación y Tecnología, volumen XV (número 3), julio-septiembre 2014: 437-456
ISSN 1405-7743 FI-UNAM
(artículo arbitrado)
Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas
facultativas secundarias
Developing Ecological Models on Carbon and Nitrogen
in Secondary Facultative Ponds
Aponte-Reyes Alexander
Grupo de Investigación Saneamiento Ambiental
Universidad del Valle, Cali, Colombia
Correo: [email protected]
Información del artículo: recibido: febrero de 2013, reevaluado: abril de 2013, aceptado: julio de 2013
Resumen
El modelo se formuló para COT y CO, y NH+, NO- y NTK, a partir de in-
2 4 3
formación de literatura y lo que se obtuvo en campo durante el seguimiento
Descriptores:
a tres unidades piloto de laguna facultativa secundaria: laguna convencio-
nal, LC, laguna de bafles, LB y laguna de bafles-mallas LBM. Los modelos • ecología
mostraron sensibilidad a las variables caudal de entrada, radiación solar, pH • modelado
y contenido de oxígeno; a nivel de parámetros se encontró que el modelo de • lagunas facultativas
Carbono resultó sensible a: KCOT Ba, umax Ba, umax Al, K1OX, VAl, R1DCH4, YBh. El • biorremediación
modelo de Nitrógeno resultó sensible a los parámetros: K , u , u ,
COT Ba max Ba max Al
V , K , K , r . Las pruebas t pareada realizadas indicaron que el modelo
Al OPH OPA 4An
de Carbono reprodujo de manera confiable el comportamiento del COT en
una laguna facultativa secundaria; mientras que el modelo de Nitrógeno lo
hizo para el caso de NH+. Diferentes topologías afectan la ecología del siste-
4
ma promoviendo distintas rutas de transformación del nitrógeno; la topolo-
gía LBM podría alcanzar transformaciones de C empleando volúmenes
inferiores, sin embargo se requiere una calibración de los modelos propues-
tos. Los modelos podrían ser acoplados a modelos hidrodinámicos para un
modelado eco-hidrodinámico.
Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas facultativas secundarias
Abstract
Ecological models formulated for TOC, CO, NH+, NO- and NTK, based in lit-
2 4 3
erature reviewed and field work were obtained monitoring three facultative sec-
Keywords:
ondary stabilization ponds, FSSP, pilots: conventional pond, CP, baffled pond,
BP, and baffled-meshed pond, BMP. Models were sensitive to flow inlet, solar ra- • ecological modeling
diation, pH and oxygen content; the sensitive parameters in Carbon Model were • facultative ponds
KCOT Ba, umax Ba, umax Al, K1OX, VAl, R1DCH4, YBh. The sensitive parameters in the Ni- • bioremediation
trogen model were K , u , u , V , K , K , r . The test t–paired
COT Ba max Ba max Al Al OPH OPA 4An
showed a good simulating of Carbon model refers to TOC in FSSP; on the other
side, the Nitrogen model showed a good simulating of NH+. Different topological
4
models modify ecosystem ecology forcing different transformation pathways of Ni-
trogen; equal transformations of the Carbon BMP topology could be achieved us-
ing lower volumes, however, a calibration for a new model would be required.
Carbon and Nitrogen models developed could be coupled to hydrodynamics models
for better modeling of FSSP.
Introducción sistemas acuáticos y terrestres, pues posibilitan la exis-
tencia de los productores primarios (Lampert y
Controlar la contaminación hídrica ocasionada por Sommer, 2007). Por otro lado, el modelado de la gene-
aguas residuales municipales tiene justificación en pro- ración de gases efecto invernadero desde LFS podría
blemas ambientales como la generación de gases efecto validar modelos ecológicos que plantean balances de
invernadero, GEI, la presencia de disruptores endocri- compuestos orgánicos y nutrientes (Pepperell et al.,
nos (Janex et al., 2009), la eutrofización de fuentes de 2011). Así mismo, los mecanismos de eliminación de
agua (Zimmo et al., 2004; Wallace y Austin, 2008) y el nitrógeno se siguen estudiando (Zimmo et al., 2004;
deterioro de la calidad de las fuentes de agua. Un enfo- Shen et al., 2012) pues existen divergencias frente a cuá-
que ecológico en el estudio de lagunas facultativas se- les son los más efectivos y cuáles son los predominan-
cundarias, LFS (figura 1), apunta a conocer las relaciones tes en estos reactores (Camargo, 2008). De ahí la
establecidas entre la estructura de este ecosistema y las importancia de desarrollar modelos ecológicos en LFS
funciones que cumple. Un proceso de simulación–mo- para C y N. Este documento aborda una propuesta de
delación puede explicar dichas relaciones, haciéndolo modelado ecológico en LFS para ambos elementos.
una herramienta útil para su análisis (Jamu y Piedrahi-
ta, 2002). Para analizar una LFS es posible apelar a pro-
Desarrollo
cedimientos matemáticos que analicen los fenómenos
multidimensionales (Legendre y Legendre, 2004) que La investigación fue ejecutada en la Estación de Investi-
suceden en estos complejos ecosistemas; el modelado gación de Aguas residuales y reúso de Ginebra, EIG,
puede integrar variables hidrodinámicas y cinéticas y localizada en el Valle del Cauca, Colombia, a 3° 43’ 50’’
es una herramienta con amplias posibilidades en el latitud norte y 76° 16’ 20’’ longitud este, a 1040 ms.n.m.
campo del tratamiento de las aguas residuales (Zima et La temperatura promedio es 23°C y la precipitación
al., 2009; Alvarado et al., 2012; Sah, 2009; Beran y Kargi, promedio es 1280 mm. Se hizo seguimiento a tres LFS
2005; Houweling et al., 2008; Abbas et al., 2006). Dispo- con distintas configuraciones físicas (tabla 1). El diseño
ner de modelos de LFS que conjuguen su ecología, in- de las unidades piloto se realizó empleando la metodo-
corporen sus propiedades dinámicas, componentes y logía de carga orgánica superficial (Mara, 2001) apli-
variables (Jamu y Piedrahita, 2002) posibilitará la bús- cando un análisis de incertidumbre (Von Sperling,
queda de un ambiente sano con criterios de justicia am- 1996) con base en la propuesta de Banda (2003).
biental (Rees, 2008). La figura 2 ilustra los pilotos y los puntos de mues-
La abundancia y disponibilidad del carbono, C, y treo. En P1 y P2 se tomaron muestras puntuales a dos
nitrógeno, N, en la biósfera como constituyentes de la profundidades, 0.05 m y 0.75 m, a las 10:00, 13:00, 17:00
materia orgánica, dependen de transformaciones bio- y 22:00 horas teniendo en cuenta las variaciones meteo-
geoquímicas (Jenkins y Zehr, 2008) como las existentes rológicas; también se tomaron muestras puntuales y
en un LFS, además regulan la productividad de los eco- compuestas a la entrada y la salida de cada unidad. Se
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Figura 1. Ecosistema en una LFS. Fuente:
Metcalf y Eddy (1995)
Tabla 1. Características de las unidades piloto
Características de diseño Piloto 1. Bafles Mallas, LBM Piloto 2. Convencional, LC Piloto 3. Bafles, LB
Construcción bafles e instalación Construcción de dos bafles
Modificación de mallas a L/3 y 2/L3 a L/3 y 2/L3
Caudal (L/s) 0.275 0.275 0.275
Relación L/B 3.01 3.10 3.15
Altura (m) 1.39 1.31 1.32
Talud X:Y 0.99 0.91 0.91
Ancho espejo de agua (m)* 5.81 5.64 5.58
Largo espejo de agua (m)* 17.46 17.49 17.57
Volumen (m3)* 99.01 92.01 94.64
TRH (días)** 4.17 3.99 3.98
Área (m2) 45.08 49.25 48.16
Carga aplicada (kg DBO/Ha) 271.23 278.92 280.64
* Las diferencias responden a condiciones constructivas. Se admitieron diferencias menores a 5% en las variables TRH, Área y Carga aplicada
** Corresponde al TRH teórico o nominal
midieron caudales en forma volumétrica a la entrada y 3). El diagrama conceptual se desarrolló con el software
a la salida y se realizaron pruebas físico-químicas de las Structural Thinking Experimental Learning Labora-
variables de interés a todas las muestras recolectadas tory with Animation, Stella, de ISEE Systems Inc.
(tabla 2). Con esta información de seguimiento se obtu- Este software se ha utilizado para simular modelos eco-
vo información para la validación y calibración de los lógicos y ofrece ventajas desde el punto de vista gráfi-
modelos ecológicos propuestos. co y de cuantificación (Jamu y Piedrahita, 2002). Las
La formulación de los modelos fue guiada por la expresiones de balance de materia para cada especie
propuesta de Jorgensen y Bendoricchio (2001) (figura fueron la base para la formulación matemática de los
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Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas facultativas secundarias
Tabla 2. Variables medidas en las unidades piloto
Parámetro Unidades Método de medición Lugar de medición Ref. Standard methods
pH Unidades Potenciómetro In situ 4500-H+B
Temperatura °C Térmico In situ 2550 B
Oxígeno disuelto mg/L Potenciómetro In situ 4500-0 G
Potencial Redox mV Potenciómetro In situ 2580B
Clorofila a µg/L Fluorometria Laboratorio 10200H
DQO* mg/L Digestión Laboratorio 5220D
DBO*,** mg/L Winlker Laboratorio 5210B
5
SST mg/L Gravimétrico Laboratorio 2540D
N/NH+ mg/L Potenciómetro Laboratorio 4500-NHA
4 3
NTK mg/L Kjeldahl Laboratorio 4500 B
-org
N/NO- mg/L Laboratorio 4500-NOD
3 Potenciómetro 3
Alcalinidad mg/L
COT mg/L Combustión–infrarrojo Laboratorio 5310A
Fuente: APHA-AWWA-WEF (2005)
* Total y filtrada para las muestras compuestas
** Solo se midió en muestras compuestas
modelos ecológicos (ecuación 1). Los modelos consi-
Entrada 0.33 B P 2 deraron condiciones no estacionarias, lo que definió
L/3 una variación con respecto al tiempo de las especies
B químicas estudiadas.
Salida
dM
2L/3 P 1 dt = Qi* Ci−Q e*Ce±Rc (1)
donde:
L
Rc = r * V(MT–1)
M
P 1
r = transformación de la especie de interés en la LFS
L/3 M
(aparición o desaparición) (ML-3t-1)
Entrada
2L/3 V = volumen de la laguna. (L3)
Q = caudal (L3t-1)

P 2 S 3a lida [[CCi]] == ccoonncceennttrraacciióónn ddee llaa eessppeecciiee aa llaa seanltirdaad (aM (ML-3L)-3)
e
(MtCada ecuación de balance de materia para las espe-
Entrada P 2 0.33 B
cies de interés fue implementada en el software Stella®.
L/3 Se construyeron sub modelos (Pereira et al., 2006) para:
2L/3
• Carbono orgánico total
P 1 • Carbono inorgánico total
Salida • Nitrógeno orgánico particulado
• Nitrógeno orgánico disuelto
Figura 2.Esquema de unidades piloto y puntos de muestreo. De • Nitrógeno de nitratos
abajo arriba, LBM, LC y LB • Nitrógeno amoniacal
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Definición del problema
Lluvia de ideas 
Observaciones disponibles 
Observaciones  Matriz de adyacencia
Modelado 
Diagrama conceptual
Recolección de datos 
Gestión y  Formulación matemática  adicionales
del proceso
pronóstico 
Transferencia al 
computador y verificación Análisis de submodelos 
Análisis de sensibilidad
Mediciones con muy alta 
frecuencia 
Calibración y validación
Aplicación del modelo en 
pronósticos
Validación del pronóstico Figura 3. Esquema para construcción de
los modelos ecológ icos

A partir de los resultados para LC se verificó el mo- 2012) los cuales arrojaron como resultado un compor-
delo correspondiente a LBM, ajustando los paráme- tamiento de flujo mixto con tendencia a RCM, corres-

tros respectivos. El software Stella fue utilizado en un pondiente con lo planteado por otros investigadores
equipo Toshiba Tecra, Procesador Intel Core™2 (Mara, 2004), los números de dispersión hallados para

Duo, CPU T8100 @ 2.10 GHz 2.09 GHz 1.99 GB de LBM oscilaron entre 0.31 y 0.43 y para LC entre 0.19 y
RAM. El Apéndice 1 resume las expresiones matemá- 1.5. Las concentraciones de biomasa algal y bacterial

ticas empleadas para la formulación de los modelos; la se hallaron a partir de los contenidos de COT en las
mayoría de ellas respondieron a cinéticas tipo Monod, lagunas piloto.

considerando las condiciones hipertróficas de las LFS. Los valores de nitrógeno asociado a microalgas y
La tabla 3 y 4 presentan los parámetros y valores em- bacterias se estimaron a partir de la literatura

pleados para ambos modelos. La LC se asumió como (Mišurcová et al., 2010; Bradley y Nichols, 1918; Fager-
reactor completamente mezclado, RCM, con base en in- bakke et al., 1996). En la tabla 5 se presentan las inte-

formación de estudios de trazadores realizados en la racciones entre las distintas especies de análisis de los
LC y la LBM (Bravo y Rodriguez, 2010; Fichmann, modelos propuestos para C y N.

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Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas facultativas secundarias
Tabla 3. Parámetros modelos de Carbono
Parámetro Definición Unidades Rango Fuente
Relación sustrato y biomasa (bacterias
Y 0.788 (Mashauri y Kayombo, 2002)
Bha heterotróficas)
X Concentración Biomasa Bacterias g N m-3 Variable Experimental
Ba
u Tasa crecimiento máximo Bacterias d–1 3.8, 2-10 (Kayombo et al., 2003;
max Ba Tchobanoglous et al., 2004)
COT Carbono orgánico Total g C m-3 Variable Experimental
K Constante saturación media para oxidación g C m-3 200, 40-50 (Kayombo et al., 2003;
COT Ba (COT) por Bacterias Tchobanoglous et al., 2004)
K Constante saturación media para O2 por g O m-3 1 (Fritz et al., 1979)
O2Ba Bacterias 2
K Constante saturación media para nitrógeno g N m-3 0.05 (Henzen et al., 1995)
4Ba tomado por Bacterias
T Temperatura óptima crecimiento Bacterias °C 20-50 (Tortora et al., 2007)
opt Ba
Tx Temperatura para crecimiento bacterias °C 0-15 Ídem
Ba
Opt pH óptimo para crecimiento Bacterias 6-11 (Kayombo et al., 2000)
pHBa
K Constante media de velocidad para pH 150-250 Ídem
pHBa
K Coeficiente de extinción de luz m-1 13 (Heaven y Zotova, 2005)
e
I Radiación solar en superficie Langley d-1 0-596.6 Experimental
S
D Profundidad para la intensidad de luz m 0.18 Experimental
I Intensidad óptima Langley d-1 250, 450 (Fritz et al., 1979; Beran and
k Kargi, 2005
X Concentración de biomasa algal g N m-3 Experimental
Al
u Tasa de crecimiento Microalgas d–1 0.5-2, 2 (Asaeda y Van, 1997; Sah,
max Al 2009)
T Temperatura óptima crecimiento microalgas°C 25 (Muñoz y Guieysse, 2006)
opt Al
Tx Temperatura máxima crecimiento Algas °C 40 Ídem
Al
CO Concentración de CO en el día g CO m-3 Calibración Experimental
2d 2 2
K Constante de saturación media CO2 tomado g CO m-3 1, 0.5-0.6 (Fritz et al., 1979; Chen y
CO2 Al por microalgas 2 Orlob, 1975)
K Constante de saturación media para g N m-3 0.025 (Beran y Kargi, 2005)
N Al nitrógeno tomado por microalgas
Opt pH óptimo para crecimiento microalgas 6-11 (Kayombo et al., 2000)
pHAl
K Constante media de velocidad 150-250 Ídem
pHAl
K Tasa de crecimiento d-1 0.1-1.2 (Reed et al., 1998)
1OX
K Constante saturación media para oxígeno g O m-3 0.1-1 (Tchobanoglous et al., 2004)
1O2 disuelto en la respiración aerobia 2
Coeficiente temperatura para respiración
Θ 0.967-1.104 (Mashauri y Kayombo, 2002)
1Ox aerobia
V Velocidad sedimentación Algas m d-1 0.27-0.89 (Jorgensen y Bendoricchio,
Al 2001)
V Velocidad sedimentación Bacterias m d-1 0.005-0. 5 (Mashauri y Kayombo, 2002)
Ba
h Profundidad laguna m 1.31 Experimental
V Volumen laguna m3 92.01 Experimental
K Coeficiente de respiración microalgas 0.08 (Fritz et al., 1979)
al
K Constante de saturación media del CO d-1 0.9664-0.0208*T (Beran y Kargi, 2005)
1D 2
A Área laguna m2 98.64 Experimental
(0.728W · 0.31W +
K Constante de saturación media del O 0.0372WA–L02.)5 (1.0241(AT–L– (Beran y Kargi, 2005)
O2 2 A–L
20))
W Velocidad del viento sobre la laguna m s-1 Variable Experimental
A-L
W Velocidad del viento sobre la superficie de m s-1 Variable Experimental
L-A la laguna
R Tasa difusión del bentos CO g C d-1 0.09
DBe 2
R Tasa difusión del bentos CH g C d-1 Calibración Experimental
CH4Be 4
V Volumen del bentos m3 Calibración Experimental
b
R Tasa volatilización CH4 desde la columna g C d–1 162.756 (Lasso, 2010)
1DCH4 de agua
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Tabla 4. Parámetros modelos de Nitrógeno
Parámetros Definición Unidades Rango Fuente
K Tasa velocidad denitrificación d–1 0.1 (Chao et al., 2007)
Den
θ Coeficiente temperatura 1.045 (Jorgensen y Bendoricchio, 2001)
Den
V Velocidad sedimentación algas m d–1 0.27-0.89 Ídem
Al
V Velocidad sedimentación bacterias m d–1 0.005-0.5 (Mashauri y Kayombo, 2002;
Ba Farrás, 2005)
h Profundidad laguna m 1.31 Experimental
K Constante saturación media para el oxígeno en g O m–3 1.3-0.5 (Fritz et al., 1979 Henzen et al,
O2N la nitrificación 2 1995)
K Constante saturación media para amonio en la g N m–3 0.025
4N nitrificación
u Tasa crecimiento máximo nitrosomonas d–1 0.008 (Fritz et al., 1970)
N
Y Factor crecimiento nitrosomonas 0.15 Ídem
N
Factor inhibición para crecimiento
C (1–0.8333*(7.2-pH)) Ídem
pH nitrosomonas por pH
K Tasa amonificación NOD d–1 0.1 (Qitao y Youngchul, 200)
ODA
(Jorgensen y Bendoricchio,
θ Coeficiente temperatura amonificación NOD 1.02
ODA 2001)
K Tasa velocidad hidrólisis NOP d–1 0.001-0.01 (Qitao y Youngchul, 2009)
OPH
K Tasa amonificación NOP d–1 0.01-0.03 (Jorgensen y Bendoricchio,
OPA 2001)
θ Coeficiente temperatura amonificación NOP 1.02-1.08 Ídem
OPA
X Concentración biomasa bacterias g N/m3 Variable Experimental
Ba
u Tasa crecimiento máximo bacterias d–1 3.8, 2-10 (Kayombo et al., 2003;
max Ba Tchobanoglous et al., 2004)
COT Carbono orgánico total g C m–3 Variable Experimental
K Constante saturación media oxidación (COT) g C m–3 200, 40-50 (Kayombo et al., 2003;
COT Ba por bacterias Tchobanoglous et al., 2004)
K Constante saturación media O por bacterias g O2 m–3 1 (Fritz et al., 1979)
O2Ba 2
K Constante saturación media nitrógeno tomado g N m–3 0.05 (Henzen et al., 1995)
4 Ba por bacterias
T Temperatura óptima crecimiento bacterias °C 20-50 (Tortora et al., 2007)
opt Ba
T Temperatura mínima crecimiento bacterias °C 0-15 Ídem
xBa
Opt pH óptimo crecimiento bacterias 6-11 (Kayombo et al., 2000)
pHBa
K Constante media de velocidad 150-250 Ídem
pHBa
K Coeficiente de extinción de luz m–1 13 (Heaven y Zotova, 2005)
e
I Radiación solar en superficie Langley d–1 0-596.6 Experimental
S
D Profundidad para la intensidad de luz m 0.18 Experimental
I Intensidad óptima Langley d–1 250, 450 (Fritz et al., 1979; Beran y Kargi,
k 2005)
X Concentración biomasa algal g N m–3 Variable Experimental
Al
u Tasa crecimiento para microalgas d–1 0.5-2, 2 (Asaeda y Van, 1997; Sah, 2009)
máx Al
T Temperatura óptima crecimiento microalgas °C 25 (Muñoz y Guieysse, 2006)
opt Al
Tx Temperatura máxima crecimiento microalgas °C 40 Ídem
Al
CO Concentración CO g CO m–3 Variable Experimental
2 2 2
KC Constante saturación media CO2 tomado por g CO m–3 1, 0.5-0.6 (Fritz et al., 1979, Chen y Orlob,
O2 Al microalgas 2 1975)
K Constante saturación media nitrógeno tomado g N m–3 0.025 (Beran y Kargi, 2005)
NAl por microalgas
Opt pH óptimo crecimiento microalgas Un 6-11 (Kayombo et al., 2000)
pHAl
K Constante media de velocidad 150-250 Ídem
pHAl
K Coeficiente transferencia de masa en la fase d–1 (0.0566/h)*(e(0.13*(T-20))) (Zimmo et al., 2003)
4V líquida
NH+ Concentración amonio libre en columna de g N m–3
4 agua
A Porcentaje NH+ presente en columna de agua Variable (Camargo, 2008)
4
pk Constante equilibrio disociación de NH+ 0.09018 Ídem
b 4 + (2729.92/(273.2 + T))
T Tasa amonificación NOP bentos Calibración Experimental
AmoBen
V Volumen laguna m3 90.12 Experimental
r Tasa anammox g N m–3 d–1 0.000802 (Van et al., 2010)
4An
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Desarrollo de modelos ecológicos para carbono y nitrógeno en lagunas facultativas secundarias
Tabla 5. Matriz de adyacencia
Variable Definición COT CO NH+ NO– NOP NOD
2 4 3
R Tasa consumo carbono orgánico por anaerobiosis X X
1Ran
R Tasa consumo carbono orgánico aerobiosis X X
1Rae
R Tasa consumo carbono orgánico asimilación X
1Ras
R Tasa producción carbono orgánico microalgas X X X
1CA
R Tasa producción carbono orgánico aerobiosis X X X X
1CB
R Tasa producción carbono orgánico anaerobiosis X X X
1CBA
RD Tasa transferencia metano bentos X
CH4Be
RV , R Tasa sedimentación biomasa (COP, NOP) X X
1S OPS
RD Tasa volatilización metano X
1CH4
R Fotosíntesis X
Fo
R Liberación desde el bentos CO X
DBe 2
R Transferencia atmósfera – columna agua CO X
DA–L 2
R Transferencia columna agua – atmósfera CO X
DL–A 2
R Transformación CO a carbonatos X
Alk 2
R, R , R Amonificación NOP y NOD X X X X
A OPA ODA
R Nitrificación X X
4N
R Annamox X
4An
R Volatilización CH X
4V 4
R Nitrificación X
3D
R Hidrólisis NOP X X
OPH
Los diagramas conceptuales para los modelos de C y N,
se presentan en las figuras 4 y 5.
Análisis y discusión
Tabla 6. Resumen de estadísticas descriptivas de entrada de agua a los sistemas. Muestras puntuales
Variable Máximo Mínimo Promedio SD CV n
pH (un) 7,71 6,16 -- -- -- 32
TEMP AGUA (°C) 27,90 23,90 25,78 1,25 0,05 32
OXÍGENO DISUELTO (mgL–1) 1,14 0,07 0,63 0,32 0,51 32
DQO TOTAL (mgL–1) 562,01 198,39 322,82 73,17 0,23 32
SST (mgL–1) 260,00 20,00 77,94 53,85 0,69 32
NITRATOS (NO3-) (mgL–1) 3,99 0,01 1,14 1,17 1,03 32
NITROGENO TOTAL KJELDAHL (NTK) (mgL–1) 55,91 28,22 39,83 6,26 0,16 32
NITROGENO AMONIACAL (NH4+) (mgL–1) 38,64 19,99 29,81 5,05 0,17 32
CLOROFILA a (µgL–1) 697,03 26,72 142,39 129,55 0,91 32
COT (mgL–1) 81,90 18,39 55,45 13,99 0,25 32
444 Ingeniería Investigación y Tecnología, volumen XV (número 3), julio-septiembre 2014: 437-456 ISSN 1405-7743 FI-UNAM
K1D 2 0.0 d 2 0.2 CO2 Efluente 91.124676 No Biomasa 162.883640
COT Cinor Table 2 Table 1 Ef COT CO2 Difusión Biomasa CO2 ApCoOnTte-vRienetoyes AlexanBdeCnHeto4sr 114682..68 CHC4 OBeTntos 4,1661.4.530638 DCifre Acti mB alacg Hunea 12086..008782910998 SedOimxideanctaiócnión 217.2.48585925653
Cinor 330.857532 COT Ef 112.472905 fotosíntesis 93.849516 Bact Anaerobicas 0.000000
Condición
KHN 0.0 Dif Laguna Atm 0.000000 Alcalinidad 153.665231
Table 3
CO2 3 Temp 3
+ +
CO2sat W 2
Tasa CH4 Vol 6 +
CH4 r1D K1D Ko2
Tasa Asim Ba 2
+ área Temp 6
YBh Temp 5 Dif Atm laguna Vol 2 +
O2 3 + + CO2sat 2
COT Ef Tasa Asim Ba He + O 1ox K1ox Condición 4 r1D 2 K1D 2 Ko2 2 +
Q Af 2 W 3
Q Ef 2 Creci Bac He Vol 4K1OC2org D r1ox Dif Laguna Atm Condición 5 + área 2
+ COT Afluente + + CO2 Efluente CO2 2Q Ef
COT Af 2 Oxidación
COT Cinor
fotosíntesis
Bact Anaerobicas
Vol 3 Vol 5 r1F
No Biomasa + Tasa Difusión Vol
CO2 Afluente Ka
Tasa Asim Al Sedimentación Vop Al Vop Ba + XAl 3
XAl 2+ Biomasa Bentos Bentos XA+l COP d+ 3XBa C+OPVBa difusión BeAnlctoaslinidad COQ2 +A Aff 2 Tasa +Asim Al 2 DATOS DE ENTRADA PARA EL MODELO
NH4 3 UAl fpHAl Opt pHTAalsa Asim Ba VAl CO2 Af COT Af XAl
+ pH 2 Tasa Asim B Ana
+ KHN + Opt pHBa XBa 2 CH4 Bentos NH4 NO3 XBa
CO2 KpHAl +
u maxAl NH4 2
fNAl + fTAl d 2 umaxBa Corg+ O2+ 2 K4Ba pH Temp W+
K1al N+O3 2 Temp T4xAl IKfI I fpHBaKpHBa uBa fTBa + fN Ba Ko2Ba O2 Is viento funcion 2viento funcion
ToptAl Is+ 2 Ke ToptBa Tem+p 2 KCOT Ba Fcaigrubroan 4o. Diagrama conceptual modelo
TxBa Condición 6 CondiciónCondición 2 Condición 3
$ +pH 2
r4V pKb CPH Ef NOT 178.377914
YnO2 3 Particulado Disuelto No parti efluente 140.384167
Ef N+OT Volu 5+ Volatilización K4vd 4Tem+p 5 K4NCT r4+N un+ Aflu+ 4 NH4 NO3 NoNN dOHis34u eEElfftolluu eeennflttueeente 83429..5.80460044485435795
ENflou d2isuelto efluente TemK+Op D7A O ODA NH+4 Af Afl+u N3H4 Afluente NH4 Efluente Efl+u 3 KO2N NOE3 fEluf lu4ente N+ON3 OA3f Afluente TaIsble 2 GTarabpleh 31 AsimNiA iBtnriinofaimcmaacosixóan NH4 11020.8.23.6460946912935493
+ + No Disuelto rODA Nitrificación NO3 Laguna Denitrificación Volatilización 23.419653
Aflu 2 NOD Aflu No disu Afluente Amonif NOD NH4 laguna Asimi Biomasa NH4 Table 1 Table 5 No particulado 546.587392
rOPH r3D No Disuelto 152.952104
Hidrólisis Tem+p 4 rOPA PN Tasa+ Asim Al 2NOP NH4 +Volu 6 +Kden DATOS DE ENTRADA PARA EL MODELO NH4 laguna 331.249545
Volu 3+ N+OP KopH NO+P 2 O pAKOPA +VoluN 4H4 3+ + +Tasa Asim Ba 2 Asimi Biomasa NO3O denTemp 6 NNOH34 AAff 22 SNeNdoOi mB3ei oLnmatgaacusnióaan 11133740...840185733116482007
NO3 2 + NOD Aflu 2 Hidrólisis 5.505405
NOP+ Aflu Aflu No parti AfluenteNo particulado SedAimmoennitfa NciOónP Tasa amo bentos Annamox KHN 2 NOP Aflu 2 Amonif NOP 6.412737
TasVa oAlusim Al No Biomasa No parti eflu+enteVop Al Vop Ba Bentos Vol BentosDensidad Bentos NOP NO3 COO2 24 2 AsimDAeim nBioitornimfific aNascOai óDNnO3 1166...546543309673838433
XAl+ XAl NOP 2 d 3 VBa VAl XAl 2
+
NH+4 UAl fpHAl Opt pHAl Tasa Asim BaXBaEfluNH+4 2O2 2 XBa NOP 2 XCBOaT 22 Condición 3
+pH + + + K4Ba Temp 8 H
C+O2 KHN Temp KpHAl Opt pHBa COT Ko2Ba +pH 3
+ u maxAl
fNAl NO3 fTAl d 2 umaxBa N KCOT Ba Is 2 CTE
+ fI I fpHBa uBa
K1al
IK KpHBa fTBa Condicion2
TxAl Condición
ToptAl Ke + Figura 5. Diagrama conceptual modelo
I+s ToptBaTxBa Temp 2 nitrógeno
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