Sistemas inteligentes para monitorização e controlo de processos integrados de tratamento biológico de efluentes

Abstract

Os principais objectivos desta tese são: Desenvolver estratégias de engenharia de sistemas para a supervisão e controlo de processos combinados de tratamento biológico de efluentes; projectar e construir uma pequena instalação à escala laboratorial, para tratamento de um efluente sintético representativo de um efluente real processado em ETAR; desenvolver um sistema de tratamento integrado para remoção de matéria orgânica e azoto, utilizando biomassa anaeróbia para o processo de desnitrificação; desenvolver regras empíricas, relacionadas com a operação da instalação e com os processos biológicos integrados de remoção de carbono e azoto, para implementação de um sistema inteligente baseado em lógica difusa para diagnóstico e controlo do tratamento integrado. Foi concebida uma instalação à escala laboratorial para tratamento de um efluente sintético representativo de um efluente real processado em ETAR. O tratamento biológico do efluente é efectuado em três etapas principais: o processo anaeróbio onde a matéria orgânica é degradada e transformada em biogás, o processo de desnitrificação para remoção de azoto, usando o carbono remanescente do processo anaeróbio e o processo de nitrificação. Estes processos ocorrerem respectivamente no reactor anaeróbio, no reactor anóxico e no reactor arejado. Os reactores, anaeróbio e anóxico, são do tipo UASB (Uflow Anaerobic Sludge Blanket), com um volume útil de 8.5 L, e são inoculados com biomassa anaeróbia granular. O tratamento de nitrificação ocorre num reactor de lamas activadas com arejamento e agitação. É apresentado um sistema pericial supervisor baseado em regras de lógica difusa desenvolvido para controlo dos processos biotecnológicos em estudo, para remoção integrada de carbono e azoto. As regras desenvolvidas em lógica difusa foram integradas no sistema supervisor, analisando o estado do processo e tomando decisões sobre melhores comandos. Foi aplicada uma sobrecarga de azoto na instalação para testar o sistema pericial desenvolvido, de 20 a 60 mg N/L durante um período de experiência de 73 horas. As variáveis manipuladas (caudal de desvio e de reciclo) foram automaticamente alteradas, quando as novas condições de operação foram reconhecidas pelo sistema pericial. Foi obtida uma eficiência de desnitrificação superior a 85% 30 horas após a aplicação da perturbação e 15 horas após a resposta do sistema, com um TRH de apenas 1.5 hora. A eficiência de nitrificação aumentou gradualmente de 12 para 50% a um TRH de 3 horas. Foi também aplicada uma diminuição brusca na concentração de azoto à entrada para testar a resposta do sistema pericial de controlo baseado em lógica difusa a esta perturbação. O sistema pericial respondeu à perturbação num período de 5 horas tendo provado reagir correctamente no sentido de estabelecer condições de operação que permitam recuperar atempadamente as eficiências de remoção de azoto e carbono. O sistema de análise sequencial desenvolvido neste trabalho, para análise do azoto amoniacal numa gama de 0.5 ppm a 40 ppm apresentou vantagens importantes para aplicação em processos em contínuo, quando comparado com o método convencional, nomeadamente a menor quantidade de amostra e reagentes necessários, facilidade de adaptação do método a novas gamas de concentrações e facilidade e simplicidade de manuseamento do equipamento. A actividade metanogénica específica da biomassa granular na presença de acetato, H2/CO2, propionato, butirato e etanol como substratos individuais foi estudada na presença de nitrato numa gama de concentrações de 5 a 500 mgN-NO3.L-1. Para todos os substratos, a redução da actividade metanogénica específica foi mais acentuada do que esperado, considerando um modelo simples de competição pelo substrato entre sintróficas/metanogénicas e desnitrificantes, provavelmente devido à inibição pelo nitrato ou por intermediários da desnitrificação, como nitrito e óxidos nitrosos. As incubações sucessivas efectuadas para verificar a adaptabilidade da biomassa granular anaeróbia ao nitrato na presença de acetato (1920 mg CQO/L) e nitrato (300 mgN-NO3.L-1) mostraram que a biomassa granular anaeróbia apresenta capacidade de aumentar a produção de azoto gasoso, sendo portanto possível a aclimatização a condições de desnitrificação. Foi desenvolvido um sistema de controlo baseado em lógica difusa para controlar a desnitrificação no modelo BSM1, implementado no controlo do Simulation Benchmark. Os resultados foram comparados com a estratégia PID implementada. O controlador baseado em lógica difusa, apresentou-se vantajoso relativamente ao controlador PID, nomeadamente no que diz respeito à percentagem de tempo de operação em que os limites estabelecidos para as variáveis no efluente final são excedidos.

The main objectives of this thesis are: to develop strategies of systems engineering for the supervision and control of combined processes of biological treatment of effluent; to design and construct a lab-scale plant, for synthetic effluent treatment representative of an real effluent processed in wastewater treatment plant; to develop an integrated biological process treatment for removal of carbon and nitrogen, using anaerobic biomass for the denitrification process; to develop empirical rules, related with the lab-scale plant operation and the integrated biological process treatment for removal of carbon and nitrogen, for implementation of a fuzzy logic based intelligent system for diagnosis and control of the integrated treatment. A lab-scale plant for synthetic effluent treatment representative of a real effluent processed in WWTP, was developed. The biological treatment is processed in three main stages: the anaerobic process, where the organic substance is degraded and transformed into biogas; the denitrification process for nitrogen removal using the remaining carbon from the anaerobic reactor and the nitrification process. These processes occur respectively in the anaerobic reactor, in the anoxic reactor and in the activate sludge tank. Anaerobic and anoxic reactors are sludge bed reactors, with 8 L and 8.5 L, inoculated with granular anaerobic sludge. Nitrification occurs in an activated sludge tank. A supervisory expert system based on fuzzy logic rules developed for diagnosis and control of a lab- scale plant comprising anaerobic/anoxic/aerobic modules for combined high rate biological nitrogen and carbon removal is presented. The fuzzy logic rules were integrated in the supervisory system analyzing the state of the process and taking decisions on better commands. A step increase in ammonia concentration from 20 to 60 mg N/L was applied during a trial period of 73 hours. The manipulated variables (recycle flow and by-pass flow) automatically changed, when new plant conditions were recognized by the expert system. Denitrification efficiency higher than 85% was achieved 30 hours after the disturbance and 15 hours after the system response at an HRT as low as 1.5 hours. Nitrification efficiency gradually increased from 12 to 50% at an HRT of 3 hours. A reduction in the nitrogen concentration was also applied to test the fuzzy logic based control system response to this disturbance. The system proved to properly react in order to set adequate operating conditions that timely led to recover efficient N and C removal rates. The sequential injection analysis (SIA) system developed in this work for ammonium determination in a range of 0.5 ppm to 40 ppm of N-NH4 + presents several advantages namely the low reagent and sample which is very important in continuous processes, facility in adaptation the method to other analytical ranges, easy to manipulate and the simplicity and robustness characteristics of the system. This system can be easily adapted to an on-line analysis which is very important when a process control is need. The specific methanogenic activity (SMA) of granular sludge with acetate, H2/CO2, propionate, butyrate and ethanol, as individual substrates, was assessed in the presence of nitrate concentrations in the range 5 to 500 mgN-NO3.L-1. For all the tested substrates, the reduction of SMA was more acute than expected, considering a simple model of substrate competition between syntrophs/methanogens and denitrifiers, likely due to inhibition by nitrate of by denitrification intermediates, such as nitrite and nitrous oxides. Sequential batch assays with four repeated incubations of anaerobic granular sludge in the presence of acetate (1920 mg COD/L) and nitrate (300 mg N-NO3-/L), showed that anaerobic sludge was able to produce increasing amounts of dinitrogen gas, and therefore could be acclimated to denitrifying conditions. A fuzzy logic based control system was developed to control the denitrification process in model BSM1, implemented in the control of the Simulation Benchmark. The results were compared with implemented PID strategy. The controller based on fuzzy logic, presented itself relatively advantageous to controller PID, namely in respect to the percentage of running time where the limits established for the variables in the effluent are exceeded.