VII CAIQ 2013 y 2das JASP
AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos - CSPQ
MODELADO, SIMULACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE REACTORES
DE BIOFILM. APLICACIONES AL TRATAMIENTO DE
EFLUENTES COMPLEJOS, PRODUCCIÓN DE HIDRÓGENO Y
METANO
Mauren Fuentes*, Pío A. Aguirre and Nicolás J. Scenna
INGAR (CONICET-UTN), Avellaneda 3657 (3000) Santa Fe, Argentina
E-mail: [email protected]
Resumen. En el grupo de investigación se ha desarrollado una metodología
para el modelado de reactores de biofilm, basada en la interpretación
fenomenológica de los principales subsistemas: cinética microbiana,
biopartícula e hidrodinámica. Se trata del desarrollo de modelos dinámicos
para resolver balances de masa y cantidad de movimiento de las fases
(sólido, líquido y gas) presentes en reactores biológicos de alta velocidad
que operan bajo distintos principios. El desarrollo de estos modelos ha
permitido dilucidar fenómenos que no habían sido tenidos en cuenta en
trabajos previos como por ejemplo la importancia de las etapas de hidrólisis
y los balances de exoenzimas que son fundamentales para predecir los
resultados en sistemas de sustratos complejos. Este bagaje ha permitido
analizar no sólo sistemas de reacción simples, sino propuestas de sistemas
híbridos que vinculan diferentes alternativas tecnológicas y tipos de
fermentación. En este trabajo se presentan diferentes ejemplos de aplicación
teniendo en cuenta la cinética de los procesos microbianos (anaerobia,
aerobia/anóxica), el tipo de biofilm (soportado, agregado), el tipo de reactor
(AFB, EGSB, UASB, SBR, MBR) y la finalidad del proceso (reducción de
contaminantes, producción de metano e hidrógeno).
Palabras clave: Biorreactores, Modelado y Simulación, Optimización,
Tratamiento de Efluentes.
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1. Introducción
Entre los procesos biotecnológicos de mayor interés que involucran reactores de
biofilm se distinguen (i) la producción de biomasa (alimentos no convencionales como
proteínas unicelulares), (ii) la producción de metabolitos (ácidos grasos, alcoholes,
enzimas), (iii) la reducción de contaminantes (C,N,P), (iv) la generación de biogás
(metano) y (v) la producción de bio-hidrógeno.
En este trabajo se describen algunos resultados derivados del desarrollo de una
metodología de modelado de reactores de biofilm basada en la descripción de los
principales subsistemas: digestión, biopartículas e hidrodinámica. Entre los aspectos
más novedosos de esta metodología de modelado están: la incorporación de modelos de
sustratos complejos y su desintegración e hidrólisis asociada a la producción de
exoenzimas, la determinación de la mutua dependencia que existe entre los procesos de
biofilm y el comportamiento fluidodinámico del reactor. Se resuelven sistemas de
ecuaciones algebraico-diferenciales para calcular la transferencia de masa y cantidad de
movimiento entre las fases (sólido, líquido y gas) presentes en reactores biológicos. Las
características propias de diseño del reactor, de las biopartículas y de los procesos
biológicos (aerobios/anóxicos, anaerobios) involucrados determinan el principio de
operación. Son de interés los reactores denominados de “alta velocidad”. Tecnologías
en las que se ha logrado independizar el tiempo de retención de la biomasa, del tiempo
de retención hidráulico; entre ellos: reactores anaerobios de lecho fluidizado (anaerobic
fluidized bed, AFB), reactores de manto de barros de flujo ascendente (upflow
anaerobic sludge bed, UASB), de gránulos de flujo expandido (expanded granular
sludge bed, EGSB), reactores secuenciales discontinuos (sequential batch reactor, SBR)
y biorreactores granulares que incluyen membranas (membrane bioreactor, MBR).
A diferencia de los reactores AFB, donde el biofilm es soportado sobre material
inerte, en los reactores UASB, EGSB, SBR y MBR la biomasa se encuentra agregada
principalmente en forma de gránulos. Es por ello que constituye un reto el modelado de
la distribución de partículas en el interior del reactor y la evaluación de los efectos de
diferentes factores como la composición del efluente, la hidrodinámica y la presencia de
determinados iones, en la formación y crecimiento del biofilm.
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Un avance importante es el hecho de que se desarrollaran modelos rigurosos
orientados a la optimización de los procesos biológicos y físico-químicos y no
solamente al control del proceso. La implementación de los modelos en un software
(general Process Modeling System, gPROMS, Process Systems Enterprise Ltd.,
2004a,b) permite simular numerosos escenarios a través de la variación de parámetros
cinéticos y físico-químicos, condiciones de puesta en marcha y diseño; constituyendo
una herramienta importante para la toma de decisiones, para lograr una operación
óptima. Para validar dichos modelos se han usado datos propios y de la literatura.
En la práctica, existe interés en desarrollar sistemas de tratamiento para la remoción
simultánea de carbono, nitrógeno, fósforo y sólidos suspendidos (incluyendo
microorganismos patógenos y virus). Varias configuraciones de sistemas combinados de
reactores anaerobios y aerobios han sido aplicadas tanto para el tratamiento de aguas
residuales sintéticas como reales (Chan et al., 2009). Algunos de ellos integran la
denitrificación y la metanogénesis en un mismo reactor. Otros dispositivos más
sofisticados incluyen membranas sumergidas para satisfacer la demanda de un effluente
de excelente calidad (Ahn et al., 2007).
El presente trabajo está organizado de la siguiente forma. En la Sección 2 se muestra
la estructura general del modelo de un biorreactor (independientemente de su principio
de operación), incluyendo una descripción (por subsistema) de las principales hipótesis
consideradas para describir: (2.1) los diferentes procesos biológicos que pueden tener
lugar en el reactor, (2.2) los procesos de biofilm y las biopartículas, (2.3) las
características de fluidización de los reactores. En la Sección 3, específicamente se
mostrarán resultados de la simulación y optimización de los siguientes sistemas:
(3.1) Reactores de alta velocidad (AFB, EGSB, UASB) para el tratamiento de efluentes
complejos y la producción de metano.
(3.2) Sistemas combinados UASB-MBR y SBR anaerobio- SBR aerobio para la
remoción de C y N.
(3.3) Reactores AFB y EGSB para la producción de hidrógeno.
(3.4) Sistemas integrados para la producción de hidrógeno y la remoción de C y N.
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2. Estructura del modelo del biorreactor
La Fig. 1 representa los principales subsistemas del modelo global del biorreactor:
(1) el modelo de digestión: involucra procesos bioquímicos (crecimiento de
microorganismos-consumo de sustrato, muerte, hidrólisis, despegue/ruptura del
biofilm) y procesos físicoquímicos (balance de cargas para calcular el ph,
transferencia de masa líquido-gas);
(2) el modelo de biopartículas: describe la distribución de biomasa en las
biopartículas, la densidad y la geometría de la biomasa;
(3) el modelo hidrodinámico: determina las características del mezclado de las fases
y los patrones de flujo.
Las ecuaciones del modelo global han sido extensamente publicadas (Fuentes et al.,
2006, 2007, 2008abc, 2009, 2011, 2013ab). Los autores invitan al lector a revisar la
literatura mencionada en el trabajo.
Fig. 1. Estructura del modelo del biorreactor.
En general, los biorreactores son modelados como sistemas de tres fases (gas-sólido-
líquido, ver Fig. 2). La fase sólida consiste en biopartículas compuestas por biomasa
activa y no activa, y material soporte inerte en reactores AFB. La fase líquida está
compuesta por las especies químicas en solución (sustratos, productos, enzimas, iones,
agua) y biomasa suspendida, cuyo comportamiento es asumido como el de un soluto. La
fase gas está formada por los productos gaseosos de las etapas de digestión y por el
oxígeno en caso de sistemas aerobios.
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2.1. Modelos cinéticos
Basado en la experiencia de importantes grupos de investigadores dedicados a
estudiar tanto sistemas de tipo anaerobio, como aerobio, se ha llegado al consenso
internacional de representar la cinética de los principales procesos bioquímicos y
físicoquímicos de ambos sistemas a través de familias de modelos que han incorporado
sucesivamente un mayor nivel de detalle de estos procesos.
En sistemas anaerobios, el denominado Anaerobic Digestion Model No. 1 (ADM1,
Batstone et al., 2002) y el modelo sugerido por Angelidaki et al. (1999) son los más
usados. Un análisis del uso de ambos modelos para reproducir datos propios de una
campaña experimental en reactores AFB se muestra en el trabajo de Fuentes et al.
(2008b). El modelo ADM1 requirió ser modificado para representar el caso de estudio.
En sistemas aerobios, la familia de los Aerobic Sludge Model (ASM, Henze et al.
2000) es la más aceptada. Estos modelos han sido adaptados y modificados en aras de
ser aplicados en condiciones específicas referidas al sustrato (C,N,P). A continuación
se describen algunos detalles de los modelos cinéticos que se han asumido para modelar
el proceso de digestión en cada caso.
Cinética anaerobia
Metanogénesis. Tratándose de un sistema anaerobio simple, y relacionando nuestra
experiencia, la cinética sugerida por Angelidaki et al. (1999) ha derivado en mejores
resultados en el ajuste de los modelos. Ésta involucra dos procesos enzimáticos para
describir la hidrólisis de proteínas y carbohidratos insolubles; y la actividad de ocho
grupos tróficos incluyendo etapas de acidogénesis, acetogénesis y metanogénesis
acetoclástica. El modelo de biomasa y la estequiometría del hidrógeno resultan ser más
simples que las correspondientes al ADM1. Una descripción detallada de las diferencias
entre ambos modelos se publicó en Fuentes et al. (2008b). El modelo de hidrólisis
enzimática de biopolímeros propuesto por Fuentes et al. (2007) es el que
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tradicionalmente se acopla a ambos modelos para representar la descomposición del
sustrato complejo insoluble (ver resultados en la Sección 3.1).
Metanogénesis y denitrificación. Cuando se requiere modelar ambos procesos en una
misma unidad de reacción, producto del reciclo del efluente nitrificado procedente de un
reactor aerobio, la cinética descrita anteriormente es insuficiente. Se requiere incluir un
grupo de denitrificadores y las ecuaciones correspondientes a la transferencia de masa
líquido-gas correspondientes al nitrógeno que pasa a formar parte del biogás generado
(Fuentes et al., 2013a).
Anaerobiosis a pH bajo para producción de hidrógeno. Una versión modificada del
ADM1 fue propuesta recientemente por Antonopoulou et al. (2012) para representar la
acidogénesis a pH bajo y calcular el rendimiento de la producción de hidrógeno a partir
de un sustrato azucarado. Esta versión incluye al lactato y al etanol como metabolitos,
además de los tradicionales ácidos orgánicos (acetato, propionato, butirato, valerato) y
glucosa; y añade el consumo de hidrógeno por microorganismos homoacetogénicos.
Cinética aerobia. Está basada en la plataforma ASM3 (Henze et al., 2000), incluye
tres grupos tróficos: las bacterias que oxidan el amonio (ammonia-oxidizing bacteria,
AOB), las que oxidan el nitrito a nitrato (nitrite-oxidizing bacteria, NOB) y las bacterias
heterótrofas (heterotrophic bacteria, HB). Este modelo considera dos modificaciones
cinéticas importantes: (a) el crecimiento y almacenamiento de sustratos orgánicos
simultáneos por las HB, y (b) la inclusión de nitrito como un compuesto intermedio en
los procesos de nitrificación y denitrificación, por los efectos inhibitorios que este
pudiera generar. Particularmente, en un trabajo que se encuentra en edición, se ha
añadido una función de inhibición competitiva por nitrito en las expresiones de
velocidad de crecimiento y consumo de las bacterias AOB y NOB para ajustar el
modelo cinético en sistemas donde se presenta este fenómeno.
Interfaces entre modelos cinéticos para representar sistemas combinados. Es
evidente que, cualesquiera sean los modelos usados para representar los procesos
anteriormente descritos, las variables de estado, como por ejemplo las concentraciones
de las especies químicas en fase líquida, pueden ser interpretadas en forma diferente en
cada modelo cinético. Es por ello que es necesario identificar las “salidas desde” y
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“entradas a” de un modelo a otro, para garantizar la continuidad de los balances de masa
en los flujos que van desde un reactor a otro. Teóricamente, la DQO total y la
concentración de nitrógeno total de un modelo cinético deben ser distribuidas en los
componentes del otro modelo.
2.2. Modelos de biopartículas
En todos los ejemplos estudiados se consideró que la biomasa estaba distribuida
uniformemente en las biopartículas, que estas tenían una geometría esférica y que el
biofilm tenía una densidad constante. Las hipótesis de que no existen limitaciones en la
transferencia de materia en el biofilm, ni en la fase líquida son asumidas para ambos
sistemas anaerobio y aerobio, siendo más importante su reconsideración en trabajos
futuros en sistemas aerobios donde el biofilm alcanza un mayor espesor.
Tanto en sistemas de biofilm adherido como granulares, se ha considerado una
relación entre las velocidades de crecimiento, muerte, hidrólisis y despegue o ruptura de
la biomasa para calcular la evolución del diámetro de biopartícula en función del tiempo
(Fuentes et al., 2008a, 2011). La Fig. 2 muestra cómo ha sido concebida la biopartícula
en sistemas donde el biofilm está adherido sobre un soporte inerte como en los reactores
AFB, y agregado en reactores granulares; además de cuáles son las velocidades de los
procesos del biofilm que se modelan.
2.3. Hidrodinámica
Una amplia gama de desarrollos empíricos y fenomenológicos han sido llevados a
cabo para describir la fluidodinámica de reactores biológicos (Fuentes 2006). Anterior
al desarrollo de la metodología de modelado descrita en este trabajo, no se habían
publicado trabajos que modelaran la dinámica del crecimiento del biofilm y su
interacción con la fluidodinámica del sistema de reacción. De aquí que hubo que
comenzar con una selección de correlaciones empíricas utilizadas para calcular la
fluidodinámica de reactores sólido-líquido y gas-sólido-líquido, para adecuarlas a las
condiciones de flujo y características de las biopartículas involucradas en los sistemas
en estudio. Como resultado de la experiencia, Fuentes y colaboradores (2008ac, 2011)
mostraron la factibilidad de representar con un elevado grado de aceptabilidad sistemas
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de biopartículas usando el modelo de la estela y la burbuja (Bhatia y Epstein, 1974) en
sistemas de tres fases en reactores AFB y EGSB.
En el modelo de biofilm multiespecie, la biomasa es tratada como un continuo; es
decir, la biomasa está caracterizada por sus propiedades promedios (media aritmética),
como por ejemplo: la concentración de especies microbianas.
Para describir las interacciones del biofilm con el medio ambiente y cuantificar los
efectos del fluido, se incluyó un término de velocidad de despegue o ruptura del biofilm
en los balances de biomasa activa y no activa, en dependencia de si se trataba de un
biofilm adherido sobre el soporte inerte o biofilm en forma de gránulos,
respectivamente (ver Fig. 2).
Fig. 2. Estructura de la biopartícula. Procesos bioquímicos del biofilm.
Los reactores biológicos, y particularmente los aplicados al tratamiento de efluentes,
raramente operan en condiciones estacionarias debido a la sensibilidad del sistema a
variaciones en las condiciones ambientales y a los largos períodos de experimentación
que demanda su estudio bajo funcionamiento continuo. En tal sentido, la referencia a
estado estacionario debe entenderse como de pseudo estado estacionario. En la mayoría
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de los trabajos publicados, las perturbaciones en la carga orgánica de los reactores se
aplican cuando se verifica una variación inferior al 5% en los valores de las variables
monitoreadas dentro de ciertos límites aceptables para cada perturbación, observando
una eficiencia de remoción de contaminantes deseada.
3. Ejemplos
A continuación se describen algunos de los principales resultados de aplicar dicha
metodología de modelado en reactores que operan bajo distintos principios, en
diferentes aplicaciones basadas en sistemas de reacción simples e híbridos.
3.1. Reactores de alta velocidad (AFB, EGSB, UASB) para el tratamiento de
efluentes complejos y la producción de metano
Reactores AFB. Los primeros modelos generados siguiendo la metodología
propuesta fueron validados con datos propios obtenidos de varias campañas
experimentales. Se trató de dos reactores anaerobios de lecho fluidizado que contenían
partículas de arena de diferente diámetro como material soporte inerte para la adhesión
del biofilm.
En un principio se alimentaron con sustratos solubles simples como glucosa y ácido
acético; y en una segunda etapa, la composición de la alimentación incluía sustratos
complejos: proteínas como la albúmina (A) y la gelatina (G) y como carbohidrato, la
sacarosa (S). Los reactores fueron identificados como RAS y RGS por la alimentación
de la segunda etapa. A continuación se presentan algunos resultados notables de esta
investigación (Fuentes 2006).
Una de las primeras tareas consistió en estimar el parámetro velocidad específica de
despegue del biofilm kE, a partir de los datos experimentales (dinámicos) de la primera
etapa de experimentación (P1-P5), minimizando la influencia de la incertidumbre en la
cinética y parámetros biocinéticos de la hidrólisis de sustratos complejos. Luego,
habiendo estimado kE para cada uno de los sistemas de reacción RAS y RGS, se verificó
la cinética de hidrólisis de los sustratos complejos haciendo uso de los datos
experimentales de la segunda etapa experimental.
La Fig. 3 muestra una comparación entre los valores predichos y experimentales de
la DQO total del efluente tratado durante la primera etapa experimental para RAS
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(resultados similares se obtuvieron para RGS). Las líneas de puntos perpendiculares a la
abscisa (tiempo) indican el instante en que cambia la concentración o flujo de
nutrientes. La línea de trazos cortos representa la simulación para el valor estimado de
kE en el orden de 1×10-10
m s2 kg
-1. Como se puede observar, esta simulación no
reproducía el comportamiento real del reactor durante las perturbaciones
hidrodinámicas PB y PC. Durante estos eventos, la remoción del lecho en ascenso
producía un despegue mucho mayor que el que se producía por el efecto de la
circulación del fluido para una determinada condición de fluidización del lecho. En la
práctica, el líquido en la sección no fluidizada del reactor se tornaba muy turbio
observándose una gran cantidad de biomasa suspendida producto de la destrucción del
biofilm. La línea continua en la Fig. 3 representa la simulación considerando que el
valor de kE incrementa súbitamente durante el instante en que se produce la perturbación
(“efecto kE”), recuperando luego su valor original. De esta forma, se lograba reproducir
un efecto similar al que ocurría realmente en el reactor.
Fig. 3. Resultados de la simulación de la DQO total del efluente tratado del reactor
RAS, considerando o no los efectos que producen perturbaciones hidrodinámicas
importantes a través del valor de kE.
Acerca de la verificación de la cinética de hidrólisis, la Fig. 4 muestra (línea de
puntos y trazos) el perfil simulado de DQO total del efluente tratado considerando la
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cinética de hidrólisis que establecía el modelo de digestión asumido (Angelidaki et al.,
1999) para todos los carbohidratos y proteínas, incluyendo las fracciones de estos
componentes en la biomasa no activa y el sustrato complejo alimentado. Como se puede
observar, contrario a lo que ocurría experimentalmente, la simulación muestra un
incremento de la concentración de DQO proporcional al incremento de la carga
orgánica por adición de sustratos complejos (sacarosa y albúmina).
Un modelo de hidrólisis instantánea de la sacarosa y la albúmina a sustratos simples
(glucosa y aminoácidos), representado con la línea de trazos, tampoco describía el
comportamiento real del reactor cuando cambiaba el tiempo de residencia por cambio
del caudal de alimentación. Este comportamiento podía ser reproducido simulando
eventos aislados o una combinación de eventos que pudieran tener lugar en el reactor
como el “lavado” de las enzimas hidrolíticas y la inhibición por H2S, compuesto de alta
toxicidad para las especies metanogénicas, producido durante la digestión anaerobia de
las proteínas.
Fig. 4. Resultados de las simulaciones usando diferentes hipótesis para describir la
hidrólisis del sustrato complejo alimentado al reactor RAS durante la segunda etapa
experimental.
La línea continua en al Fig. 4 es el resultado de considerar una cinética de primer
orden en la concentración de enzimas para la hidrólisis de la sacarosa y la albúmina.
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Esta variación del modelo de digestión del sustrato complejo alimentado requirió incluir
el balance diferencial de masa de la concentración de enzimas para cada tipo de sustrato
complejo, considerando que la velocidad de producción de enzimas era una función del
crecimiento de los microorganismos y que la velocidad de hidrólisis de las proteínas y la
sacarosa alimentadas seguía una cinética de Michaelis Menten (1913) inhibida por la
concentración de ácido acético en el reactor (Fuentes et al., 2007).
Reactores EGSB y UASB. El reactor EGSB fue introducido por De Man et al.
(1988) y es considerado una mejora del reactor UASB desarrollado por Lettinga et al.
(1980). Como se ha mencionado, ambos se basan en la habilidad de los
microorganismos de formar agregados por autoinmovilización. Sin embargo, la alta
velocidad superficial del fluido en los reactores EGSB, causada por la recirculación y
por una mayor razón entre la altura/diámetro del reactor, provocan la expansión del
barro mejorando las condiciones de contacto con el efluente y disminuyendo los puntos
muertos dentro del reactor. Los reactores EGSB soportan cargas más altas, por lo que la
producción de gas en procesos anaerobios es también mayor y mejoran el mezclado de
las fases.
El patrón de flujo no puede ser generalizado y tiene que ser examinado en cada
reactor. El conocimiento del grado de expansión es importante en el diseño para
prevenir la salida y pérdida de biomasa. A los fines del modelado, un reactor EGSB
totalmente expandido puede ser considerado como un reactor tanque agitado y la
resistencia a la transferencia de masa líquido gas puede ser considerada despreciable
(Liu et al., 2006).
En el trabajo realizado por Fuentes et al. (2011) se ajustó y evaluó un modelo de
reactor EGSB usando datos de la literatura. A nuestro criterio, el caso más interesante es
el de un reactor a escala piloto que operó durante el primer período sin recirculación
como si fuera un reactor UASB. Los resultados de la simulación fueron apropiados y se
presentan en la Tabla 1 y la Fig. 5. Sin embargo, los autores no recomiendan usar un
modelo de mezcla completa para evaluar un UASB. La Fig. 6 muestra resultados de la
simulación para este ejemplo usando un modelo distribuido 1D con variación axial de
las propiedades en el lecho. Bajo las condiciones del primer período pueden existir
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perfiles en la dirección axial del reactor que no pueden ser despreciados (Fuentes et al.,
2009).
Tabla 1. Valores experimentales y predichos de la corriente de salida de R2 (Fuentes et
al., 2011).
Período pH DQO total (mg/L) DQO soluble (mg/L) SSV (mg/L)
Pred.* Exp. Pred.* Exp. Pred.* Exp. Pred.*
1 7.05 68±29 60 42±21 30 13±8 20 2 6.90 87±21 68 55±22 39 8±3 20
3 7.03 79±26 71 44±15 36 24±17 25
*Los valores se midieron al final de cada perturbación.
0 50 100 150 200 250 3000
50
100
150
200
R2
Step IIIStep IIStep I
Co
ncen
trati
on
(m
g d
m-3)
Time (d)
Influent TCOD
Effluent TCOD
Effluent SCOD
Effluent VSS
Fig. 5. Resultados de la simulación para un reactor EGSB tomado de Fuentes et al.
(2011).
3.2. Sistemas combinados UASB-MBR y SBR anaerobio- SBR aerobio para la
remoción de C y N.
Sistema continuo UASB-MBR. Anteriormente se han descrito algunos detalles
acerca del funcionamiento de los reactores UASB, algunos tienen acoplados elementos
filtrantes en la parte superior para disminuir la concentración de sólidos suspendidos en
el efluente y se los denomina upflow bed filter (UBF).
A su vez, los reactores de membrana (MBR) combinan procesos de biodegradación
con filtración. El proceso de separación sólido-líquido ocurre a través de una especie de
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colado. Macromoléculas, biomasa y microorganismos son retenidos mientras que el
agua y pequeños solutos pasan a través de la membrana.
Fig. 6. Valores predichos para el reactor EGSB usando un modelo 1D con dispersión
axial: (a) diámetro de gránulo, (b) holdup de sólido, (c) ph, y (d) holdup de gas. Tomado
de Fuentes et al. (2009).
En estos sistemas, las membranas retienen enzimas que mejoran el metabolismo
comparado con los procesos convencionales de barros activados, donde las enzimas
salen del reactor en el efluente tratado. Sin embargo, el ensuciamiento de las
membranas es el principal problema que frena la apliacción a gran escala de estos
sistemas (Zarragoitia-Gonzalez et al., 2008). Algunos métodos como filtración de flujo
cruzado, aumento de turbulencia en flujos de agua y/o aire y succión intermitente han
logrado revertir estos problemas en pequeñas escalas.
El ensuciamiento de las membranas está directamente relacionado con la adhesión de
biofilm sobre su superficie. También es dependiente de propiedades de la biomasa y
otros parámetros de proceso como la presión transmembranal (transmembrane pressure,
TMP), el flujo de filtrado, la concentración de microorganismos y productos
microbianos y la intensidad de aireación.
a
)
b
)
c
)
d
)
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Debido a estas interacciones se hace necesario desarrollar modelos globales que
incluyan modelos de ensuciamiento. La Fig. 7ab incluye algunos resultados obtenidos
en el ajuste de un modelo para el tratamiento combinado anaerobio (UASB)- aerobio
MBR acoplado a un modelo de ensuciamiento que permitió predecir aceptablemente la
evolución de este efecto sobre la membrana (Fig. 7b). Por su parte, el modelo cinético
adoptado en el reactor UASB incluyó los procesos de denitrificación y metanogénesis
para tratar tanto el residual crudo como el efluente nitrificado reciclado desde el MBR.
(a) (b)
0 20 40 60 80-15
-10
-5
0
5
10
15
20
CO
D c
on
c.
(g/d
m3)
Time (day)
Sim. Exp.
Influent
Eff. (UBF)
Eff. (MBR)
0 20 40 60 80-0.6
-0.4
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
NH
4-N
co
nc.
(g/d
m3)
Time (d)
0 20 40 60 80
0
20
40
60
80
Bio
gas c
on
ten
ts (
%)
Time (d)
Sim.
CH4
CO2
N2
0 20 40 60 80 100 1200
10
20
30
40
50
0
5
10
15
20
25
30
Flu
x (
dm
3 m
-2 h
-1)
Time (min)
Flux
TM
P (k
Pa)
TMP_sim
TMP_exp
Fig. 7. Valores predichos y experimentales de un sistema combinado UASB –MBR: (a)
concentración de amonio y DQO, (b) resultados de la prueba de filtración. Tomado de
Fuentes et al. (2012a).
Reactores secuenciales discontinuos (SBR) anaerobio-aerobio. El reactor SBR se
basa en la operación cíclica de cinco etapas fundamentales: llenado (estático, mezclado
o aireado), reacción, sedimentación, decantación e inactividad incluyendo limpiezas. En
reactores anaerobios el proceso de aireación es eliminado. El proceso de limpieza
generalmente se basa en la extracción de barros y es más frecuente en operaciones
aerobias (Artan y Orhon, 2005).
En nuestro grupo se han desarrollado modelos para simular y optimizar operaciones
de reactores secuenciales anaerobios, aerobios y sistemas combinados anaerobio-
aerobio. Al igual que ocurre en un sistema continuo, los nutrientes y condiciones de
operación requeridos deben estar garantizadas al comienzo de cada ciclo (etapa de
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reacción en cada bachada); y resulta riguroso el control de cada una de las operaciones
para matener los volúmenes a manejar y el tiempo de ciclo (la producción).
Como en casos anteriores, en sistemas combinados las relaciones de reciclo y bypass
pueden ser optimizadas con ayuda de los modelos, así como las variables de diseño de
los sistemas. Por ejemplo, la Fig. 8 muestra la configuración y secuencia de operación
de un sistema SBR ananerobio- SBR aerobio con reciclo. Resultados preliminares de la
optimización de este sistema, cuyo modelo fue ajustado con datos de la literatura,
mostraron que es posible aumentar en casi un 30% la producción acortando el tiempo de
ciclo y manteniendo los estándares de vertido del efluente (Fuentes et al., 2012b).
Digested
and denitrified effluent
effluent
Q1 Q1
Q2
Q1+ Q2
Raw
influent
Anaerobic
SBR
Aerobic
SBR
Nitrified
effluent
Biogas Air (O2)
Effluent
Anaerobic SBR
Aerobic SBR
Nitrified effluent
tank Horizon time
Cycle (tT = tf+tr+ts+td)
Filling (tf)
Reaction (tr)
Settling (ts)
Discharge (td)
Storage
Raw influent
Fig. 8. Configuración y secuencia de operación de un sistema combinado de
reactores SBR anaerobio- SBR aerobio. Tomado de Fuentes et al. (2012b).
3.3. Reactores AFB y EGSB para la producción de hidrógeno
El hidrógeno constituye un vector energético importante que puede ser producido por
vía biotecnológica, incluyendo la fermentación anaerobia a pH bajo. El hidrógeno es un
subproducto de la descomposición de residuos orgánicos que se convierten a ácidos
orgánicos durante la etapa de acidogénesis y que luego pueden ser usados como
sustratos en una metanogénesis. El pH del medio es una de las variables que más incide
en el rendimiento y en la velocidad específica de producción de hidrógeno, en los tipos
de ácidos producidos y en el contenido del biogas.
Experimentalmente se han usado diversos reactores de alta velocidad como los AFB,
EGSB y UASB para producir bio-hidrógeno, pero se han establecido muy pocas
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estrategias de operación para lograr una producción efectiva (Hawkes et al., 2007; Levin
et al., 2004). Aprovechando la experiencia previa de modelado de reactores AFB y
EGSB y haciendo uso de la cinética propuesta por Antonopoulou et al. (2012), se han
logrado reproducir varios ejemplos de la literatura (Fuentes et al. 2013b). La Fig. 9
muestra un caso interesante y que alerta sobre la necesidad de seguir estudiando la
cinética de este proceso. Se trata de un posible caso de homoacetogénesis, donde el
hidrógeno es utilizado por microorganismos oportunistas para la producción de acetato
a partir de la reacción con el dióxido de carbono, disminuyendo considerablemente el
rendimiento de la producción de hidrógeno.
Fig. 9. Reproducción de un caso de homoacetogénesis en un reactor EGSB para la
producción de hidrógeno. Tomado de Fuentes et al. (2013b)
3.4. Integración de la producción de hidrógeno y un sistema combinado anaerobio-
aerobio para la remoción de contaminantes.
Bajos niveles de remoción de DQO se obtienen durante la fermentación anaerobia
para la producción de hidrógeno, por lo que un método de descontaminación del
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efluente debe ser aplicado. Existen limitados estudios acerca de cómo llevar a cabo la
producción combinada de hidrógeno y metano incluyendo la remoción de nitrógeno. En
un trabajo preliminar (Fuentes et al., 2013a), se ha simulado y optimizado un sistema
compuesto por tres unidades de reacción: (1) un reactor anaerobio que opera a pH bajo
para producir hidrógeno, (2) un reactor anaerobio para metanogénesis y denitrificación
y (3) un reactor aerobio para nitrificación.
Estos sistemas deben ser bien diseñados y controlados para garantizar condiciones
ambientales y de alimentación óptimas en cada una de las unidades. Por ejemplo, la
concentración de amonio y la relación C/N en el primer reactor no debe exceder los
límites par evitar la inhibición de la metanogénesis del segundo reactor. Asímismo, se
requiere de procesos de dilución y/o neutralización para llevar a pH neutro este efluente.
Consideraciones similares se requieren entre el segundo y el tercer reactor, por lo que el
cálculo de relaciones de reciclo y bypass adecuadas es imprescindible. En este contexto,
el cálculo basado en modelos resulta de una ayuda considerable para optimizar estos
procesos y ganar experiencia en el diseño, control y operación eficientes de estos
sistemas.
Conclusiones
La metodología de modelado por subsistemas aquí descrita, ha permitido estudiar
diversos sistemas de reacción para el tratamiento de efluentes, la producción de metano
y la producción de hidrógeno por vía fermentativa. Luego del ajuste usando datos
experimentales propios y de la literatura, estos modelos rigurosos han permitido
predecir el comportamiento de sistemas de tratamiento simples y otros que combinan
distintos tipos de reactores, atendiendo al diseño propiamente dicho, al tipo de
biopartículas o procesos de digestión involucrados. Las principales variables
macroscópicas relativas a procesos bioquímicos e hidrodinámicos han sido reproducidas
satisfactoriamente.
Generada la herramienta, al implementar estos modelos en alguna plataforma
computacional, resulta de gran utilidad para calcular estrategias de operación óptimas y
para ayudar en el diseño, entre otros usos. Aunque se trata de modelos rigurosos que en
ocasiones tienen un uso limitado en problemas de síntesis, sí permiten estudiar
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previamente situaciones límites, evaluar restricciones y establecer rangos de
operabilidad de los procesos.
Aunque se han presentado ejemplos relacionados con el uso de sistemas biológicos
para tratar efluentes, esta metodología bien pudiera ser aplicada para modelar reactores
para la producción de biomasa o metabolitos específicos, dos de las aplicaciones
biotecnológicas de mayor valor agregado.
Reconocimientos
Los autores reconocen el aporte financiero del Consejo nacional de Investigaciones
Científicas y Técnicas (CONICET), la Agencia Nacional para la Promoción de la
Ciencia y la Tecnología (ANPCyT) y la Universidad Nacional del Litoral de Argentina.
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