Un nuevo enfoque para el diseño riguroso y operación óptima de plantas tratadoras de agua

Abstract

En este contexto global, en el que el agua dulce disponible es cada vez más escasa debido al crecimiento demográfico y a la demanda industrial, el tratamiento de las aguas residuales es la herramienta necesaria para garantizar que el recurso se utiliza de acuerdo con las condiciones reales. Este estudio se centra en la aplicación de técnicas de optimización estocástica en varias plantas de tratamiento de aguas residuales, con el objetivo de reducir los costes de operación y mejorar la eficiencia de los procesos teniendo en cuenta las incertidumbres asociadas a las variables operativas y a las condiciones ambientales. Este trabajo analiza tres casos representativos de plantas de tratamiento de aguas residuales: dos pertenecientes al sector industrial (una farmacéutica y otra alimentaria) y la última una planta de tratamiento de aguas residuales municipales, identificando rangos óptimos de operación, desarrollando un modelo matemático detallado y proponiendo soluciones factibles en cumplimiento de las regulaciones y normativas medioambientales. Entre los métodos utilizados figuraban el balance de materiales, la modelización estocástica con un modelo de lodos activados (ASM) y algoritmos avanzados de optimización, como algoritmos genéticos, optimización por enjambre de partículas y simulación de Montecarlo. Se utilizaron simulaciones de escenarios para evaluar distintas configuraciones y estrategias operativas, y los resultados mostraron reducciones de costes hasta 1.000 millones de dólares.

In this global context, where available freshwater is becoming increasingly scarce due to population growth and industrial demand, wastewater treatment is the necessary tool to ensure that the resource is used in accordance with actual conditions. This study focuses on the application of stochastic optimization techniques in various wastewater treatment plants, with the goal of reducing operating costs and improving process efficiency while considering the uncertainties associated with operational variables and environmental conditions. This work analyzes three representative cases of wastewater treatment plants: two from the industrial sector (one pharmaceutical and one food industry) and one municipal wastewater treatment plant. It identifies optimal operating ranges, develops a detailed mathematical model, and proposes feasible solutions that comply with environmental regulations and standards. The methods used include material balance, stochastic modeling with an activated sludge model (ASM), and advanced optimization algorithms such as genetic algorithms, particle swarm optimization, and Monte Carlo simulation. Scenario simulations were used to evaluate different configurations and operational strategies, and the results showed cost reductions of up to 1 billion dollars by reducing pollutants and ensuring compliance with current regulations.