cuantificaciÓn y evaluaciÓn de alternativas para la

CUANTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE ALTERNATIVAS PARA LA

REDUCCIÓN DE LA HUELLA DE CARBONO EN LA PLANTA DE

TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DEL CAMPUS NUEVA GRANADA

DE LA UNIVERSIDAD MILITAR

NESTOR JULIAN LOZANO FIGUEROA

Código 1102196

LAURA MARÍA CEDEÑO CHAVEZ

Código 1102110

Trabajo de grado presentado como requisito para optar por el título de:

INGENIERO CIVIL

Director:

GUSTAVO ANDRÉS BAQUERO RODRIGUEZ, PhD

Universidad Militar Nueva Granada

Facultad de Ingeniería

Programa de Ingeniería Civil

Bogotá DC, Julio 2019

AUTORIDADES UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA

Brigadier General HUGO RODRÍGUEZ DURÁN

Rector

Mayor General JAIRO ALFONSO APONTE PRIETO

Vicerrector general

Dra. OLGA LUCIA ILLERAS CORREAL

Vicerrector académico

Capitán de Navío RAFAEL ANTONIO TOVAR MONDRAGÓN

Vicerrector administrativo

Ing. JORGE ALEXANDER APONTE RODRÍGUEZ, PhD

Decano facultad de ingeniería Sede Bogotá

Ing. HEBERT GONZALO RIVERA, PhD

Director programa ingeniería civil Sede Bogotá

AGRADECIMIENTOS

En esta oportunidad queremos expresar nuestro más sincero agradecimiento a Dios

principalmente, a nuestros padres por su incondicional apoyo, comprensión y paciencia. A

el ingeniero Gustavo Andrés Baquero Rodríguez, excelente profesional y persona que con

su gran conocimiento, experiencia y colaboración fomentó la mayor calidad posible del

documento. Por último, al personal de la institución por brindarnos su tiempo y conocimiento

para fortalecer el aprendizaje y realizar a cabalidad este trabajo.

CUANTIFICACIÓN Y EVALUACIÓN DE

ALTERNATIVAS PARA LA REDUCCIÓN DE LA

HUELLA DE CARBONO EN LA PLANTA DE

TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DEL

CAMPUS NUEVA GRANADA DE LA UNIVERSIDAD

MILITAR

TABLA DE CONTENIDO

LISTA DE TABLAS ................................................................................................................ 9

LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................10

LISTA DE ANEXOS .............................................................................................................13

SIGLAS ..............................................................................................................................14

1. INTRODUCCIÓN ........................................................................................................16

2. OBJETIVOS ................................................................................................................17

2.1 Objetivo General .......................................................................................................... 17

2.2 Objetivos Específicos .................................................................................................... 17

3. ANTECEDENTES .........................................................................................................18

3.1 Tren de tratamiento ..................................................................................................... 18

3.1.1 Captación 19

3.1.2 Entrada 19

3.1.3 Medición de caudal .................................................................................................. 20

3.1.4 Tratamiento secundario ........................................................................................... 21

3.1.5 Salida 22

4. MARCO TEÓRICO ......................................................................................................23

4.1 Tratamiento en aguas residuales ................................................................................. 23

4.2 Selector anóxico ........................................................................................................... 23

4.3 Sistemas de aireación................................................................................................... 24

4.4 Metanol 27

4.5 Paneles solares............................................................................................................. 27

4.6 Gases de efecto invernadero ........................................................................................ 28

4.7 Metano 28

4.8 Dióxido de carbono ...................................................................................................... 28

4.9 Óxido nitroso ............................................................................................................... 29

4.10 Estimación de la huella de carbono .............................................................................. 29

4.11 Plantas de tratamiento de aguas residuales ................................................................. 29

4.12 Iniciativas para mitigar el cambio climático ................................................................. 30

Acuerdo de París ..................................................................................................................... 30

Acuerdo Kioto ......................................................................................................................... 30

4.13 Normativa .................................................................................................................... 31

5. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ............................................................................ 32

6. METODOLOGÍA ......................................................................................................... 33

6.1 Reconocimiento del tren de tratamiento actual .......................................................... 33

6.2 Verificar condiciones actuales de operación de la PTAR ............................................... 33

6.3 Identificar la fuente de emisión de los gases de efecto invernadero emitidos por la

PTAR 34

6.4 Cuantificar los GEI ........................................................................................................ 35

6.5 Estimar el estado actual de la huella de carbono ......................................................... 35

6.6 Evaluar y comparar huella de carbono de los escenarios ............................................. 35

6.7 Escoger la propuesta más optima ................................................................................ 36

7. RESULTADOS Y ANÁLISIS .......................................................................................... 37

7.1 Caudal 37

7.2 Población 38

7.3 Simulación en BioWin .................................................................................................. 38

7.4 Calidad del agua ........................................................................................................... 40

7.5 Consumo típico de agua ............................................................................................... 68

7.6 Huella de carbono ........................................................................................................ 69

7.7 Energía 71

8. RECOMENDACIONES ................................................................................................. 74

9. CONCLUSIONES ......................................................................................................... 76

10. BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................... 77

ANEXOS ........................................................................................................................... 80

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Escenarios para evaluar huella de carbono

Tabla 2. Consumo de agua diario por persona en el año 2018

LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Tren de tratamiento (Actual) Fuente: Propia (BioWin)

Figura 2. Cribado fino y grueso Fuente: Propia

Figura 3. Desarenador

Figura 4. Canaleta Parshall

Figura 5. Tanque de aireación

Figura 6. Diagrama de flujo

Figura 7. Caudal 2018

Figura 8. Ingreso al campus en 2018

Figura 9. Datos de afluente vs efluente en el escenario actual de la PTAR

Figura10. Datos del reactor aeróbico en el escenario actual de la PTAR

Figura 11. Datos de afluente vs efluente en el escenario A1



Figura 14. Datos del reactor aeróbico en el escenario A1







Figura 21. Datos de afluente vs efluente en el escenario AN1



Figura 24. Datos del reactor aeróbico en el escenario AN1






Figura 30. Datos del reactor aeróbico en el escenario



Figura 33. Datos de afluente vs efluente en el escenario S1



Figura 36. Datos del reactor aeróbico en el escenario S1



Figura 39. Datos de afluente vs efluente en el escenario SM1



Figura 42. Datos del reactor aeróbico en el escenario SM1



Figura 45. Datos de afluente vs efluente en el escenario SN1



Figura 48. Datos del reactor aeróbico en el escenario SN1



Figura 51. Datos de afluente vs efluente en el escenario SNM1



Figura 54. Datos del reactor aeróbico en el escenario SNM1



Figura 57. Huella de carbono

LISTA DE ANEXOS

Anexo 1. Caudales 2018 con regleta, periodo “clase”

Anexo 2. Caudales 2018 con regleta, periodo “no clase”

Anexo 3. Caudales 2018 con sensor

Anexo 4. Modelación en BioWin – Selector anóxico y metanol en la PTAR

Anexo 5. Modelación en BioWin - Estado actual de la PTAR

Anexo 6. Modelación en BioWin - Datos de entrada

Anexo 7. Modelación en BioWin – Gráficas

Anexo 8. Modelación en BioWin – Gráficas

SIGLAS

CH4 (Gas metano)

CMNUCC (Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático)

CO2 (Dióxido de Carbono)

CONPES (Consejo Nacional de Política Económica y Social)

DBO (Demanda Biológica de Oxigeno)

DNP (Departamento Nacional de Planeación)

DQO (Demanda Química de Oxigeno)

ECDBC (Estrategia Colombiana de Desarrollo Bajo en Carbono)

GEI (Gases de Efecto Invernadero)

HFC (Hidrofluorcarbonos)

IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales)

IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático)

LPS (Litros por segundo)

MADS (Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible)

N2 (Di nitrógeno)

N2O (Óxido de nitrógeno)

O3 (Ozono)

PCG (Potenciales globales de calentamiento)

PFC (Perfluorcarbonos)

PTAR (Planta de Tratamiento de Aguas Residuales)

SF6 (hexafluoruro de azufre)

TAR (Tratamiento de Aguas Residuales)

UMNG (Universidad Militar Nueva Granada)

1. INTRODUCCIÓN

A lo largo del tiempo, la preocupación por el calentamiento global ha ido aumentando cada

vez más, lo que a su vez se atribuye a los GEI, que, aunque se presentan en una fracción muy

pequeña en la atmosfera, estos aumentan su temperatura. Para la mitigación y el control del

cambio climático es necesario evaluar dichas emisiones, las cuales reciben el nombre de

huella de carbono, que es el conjunto de todas las emisiones de GEI que son liberadas a la

atmosfera. (IDEAM, PNUD, MADS, DNP, & CANCILLERÍA, 2015)

Desde hace unos años las actividades humanas han incrementado las concentraciones

atmosféricas de los GEI, ya que cuando estas están por encima de los niveles normales causan

el aumento del efecto invernadero, lo que conlleva al cambio climático por atrapamiento de

radiación infrarroja en la atmosfera.(IDEAM et al., 2015)

Los procesos en una planta de tratamiento de agua residual generan gases de efecto

invernadero en diversas maneras, un ejemplo puede ser mediante los procesos asociados o a

partir de la energía requerida para dicha operación. (IDEAM et al., 2015)

En el presente trabajo se plantean alternativas para optimizar la operación actual de la planta

de tratamiento de agua residual del campus nueva granada de la universidad militar, teniendo

como prioridad la mitigación del impacto al medio ambiente, y a su vez reducir la huella de

carbono que se genera actualmente, no obstante, dichas alternativas se pensaron en aras de

garantizar la calidad del agua para ser vertida al río Bogotá, dando cumplimiento con la

normativa vigente.

2. OBJETIVOS

2.1 Objetivo General

Establecer alternativas para reducir la huella de carbono en la planta de tratamiento de agua

residual del campus Nueva Granada de la Universidad Militar.

2.2 Objetivos Específicos

Identificar los tipos de gases de efecto invernadero y sus fuentes asociadas, emitidos en

la planta de tratamiento de agua residual del campus Nueva Granada de la Universidad

Militar.

Aplicar metodologías que permitan cuantificar la cantidad de gases de efecto invernadero

asociados al tratamiento de agua residual en el campus Nueva Granada de la universidad

militar.

Evaluar alternativas para la reducción de la huella de carbono asociada al tratamiento de

agua residual del campus Nueva Granada de la Universidad Militar.

3. ANTECEDENTES

3.1 Tren de tratamiento

“La planta de tratamiento de Aguas Residuales del Campus Nueva Granada, es una planta

diseñada para la depuración biológica de aguas residuales domésticas del campus de la

UMNG. Está construida en concreto reforzado en sus partes externas y PRFV (poliéster

reforzado con fibra de vidrio) en sus partes internas. La tecnología utilizada es conocida

con el nombre de Lodos activados.” (AGUACOL, 2008)

Afluente

Tq Homog

R. Aeróbico Effluente

Purga Pre

Purga Lodo

Figura 1. Tren de tratamiento (Actual) Fuente: Propia (BioWin)

3.1.1 Captación

El agua que es procedente de las descargas del campus (Baños, cocinas, sanitarios, duchas,

entre otros) llegan a un colector principal, posteriormente pasa por un sistema de tratamiento

preliminar donde se eliminan materiales sólidos de gran tamaño (palos, hojas, preservativos,

entre otros). (AGUACOL, 2008)

Figura 2. Cribado fino y grueso Fuente: Propia

3.1.2 Entrada

En el pretratamiento se encuentra inicialmente el cribado grueso y fino, son rejillas que

retienen los sólidos en suspensión, las cuales se emplean para reducir dichos sólidos de

distintos tamaños, su limpieza se hace manualmente. En el caso de la PTAR se recogen

sólidos de diferentes tamaños, gracias a esto se implementaron dos tipos de rejillas. Donde

las rejillas de finos tienen aberturas de 5mm y las de gruesos tienen aberturas de 6 cm, se

pueden apreciar en la Figura 1. (R. S. Ramalho, s. f.)

Posteriormente existe un desarenador que tiene como fin remover los sólidos en suspensión

fácilmente sedimentables, principalmente limos y arcillas. (Gary Amy, George A. Ekama,

Jorge H. Orozco GARCIA, & Diego ROSSO, 2008)

Como último paso del tratamiento primario existe una trampa de grasas que remueve las

grasas saturadas que vienen en el agua residual.

Figura 3. Desarenador Fuente: Gustavo Baquero

3.1.3 Medición de caudal

El agua pasa por una canaleta Parshall donde se mide el caudal de entrada al sistema, las

aguas residuales llegan a un tanque, el cual permite regular el caudal en los momentos en

que se presentan picos máximos y mínimos. El agua pasa al tanque de

aireación.(AGUACOL, 2008)

Desarenador

Figura 4. Canataleta Parshall Fuente: Propia

3.1.4 Tratamiento secundario

Para el tratamiento secundario existe un tratamiento biológico, con lodos activados.

El agua entra a un tanque de aireación, donde se realiza el proceso de tratamiento biológico

de tipo aeróbico - presencia de oxígeno - la cual es aireada por medio de la inyección de aire

del soplador a los difusores (creando una microburbuja fina).

Después de un tiempo de retención en el tanque de aireación (8 horas-cada tanque) el agua

pasa al tanque de Sedimentación, con el fin de separar el agua tratada de los lodos (generados

por el tratamiento aeróbico) (AGUACOL, 2008)

El proceso biológico busca remover materia orgánica (MO), mediante lodos activados que

usan colonias de bacterias para digerir la materia orgánica (la cual está formada

principalmente por compuestos ricos en Carbono, Hidrogeno, Oxigeno, Nitrógeno, Azufre y

Fosforo), Propios del agua residual de la universidad, estos nutrientes sirven para alimentar

las colonias de bacterias, y de esta manera se efectúa la remoción de MO. (C. P. Leslie Grady

& Glen T. Daigger, 2011)

Figura 5. Tanque de aireación Fuente: Propia

3.1.5 Salida

En la salida de la planta existe un tanque de contacto donde se le suministra al agua tratada

una solución de cloro gaseoso que cumple la función de desinfección, eliminando así las

bacterias que permanecen en el agua.

Seguido a esto se bombea el agua tratada a la parte superior de la PTAR donde se encuentra

el lago de disposición final.

4. MARCO TEÓRICO

4.1 Tratamiento en aguas residuales

El propósito del tratamiento en aguas residuales es eliminar la carga contaminante presente

en el ambiente acuático, bien sea doméstico o industrial, para verterlo en un cuerpo de agua

existente y cumplir con las normas de vertimiento vigentes en el país, para lograr ese

cometido se utiliza una planta de tratamiento de agua residual, en este proceso se consumen

diversos recursos que causan alteraciones al medio ambiente por medio del efecto

invernadero, por lo que existen alternativas para mitigarlo, a esto se le denomina gas de efecto

invernadero, a su vez, el total de gases emitidos por algún proceso realizado en el que se

consuman recursos se le llama huella de carbono.(C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger,

2011)

4.2 Selector anóxico

El tratamiento de agua residual pretende disminuir la contaminación que esta posee para

poder verterla en un cuerpo de agua y que sea aceptable para el medio ambiente. Pero para

propósitos de este trabajo se busca disminuir, a su vez, la huella de carbono generada por las

emisiones de GEI a causa de las operaciones del tren de tratamiento utilizado en la PTAR del

campus nueva granada.(C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger, 2011) Para llevar a cabo este

propósito se recomienda un tratamiento biológico, el cual se caracteriza por llevar a cabo

procesos utilizando microorganismos para eliminar componentes solubles en el agua.

El nitrógeno es un componente presente en las aguas residuales que se debe eliminar previo

al vertimiento ya que puede llegar a ser toxico para la salud, por esto las autoridades

ambientales se han vuelto estrictas en cuanto a la presencia de este parámetro en cuerpos de

agua, el estado menos invasiva para el medio ambiente es el nitrógeno gaseoso, que se logra

mediante un proceso de nitrificación acompañado de un selector anóxico que llevará a cabo

el proceso de desnitrificación, los que se llevan a cabo de la siguiente manera:

La nitrificación es un proceso biológico mediante el cual el amonio libre (NH3) se oxida a

nitrito y secuencialmente a nitrato. Esto se lleva a cabo por un grupo de microorganismos o

bacterias autotróficas y que utilizan como fuente de energía al CO2 disuelto. Estos

organismos poseen coeficientes de crecimiento menores con respecto a los heterótrofos,

quienes, por otra parte, utilizan como fuente de energía los compuestos orgánicos. (Gary

Amy et al., 2008)

Para lograr el proceso de nitrificación se necesita la actividad de dos grupos de bacterias

autótrofas, las oxidantes de amonio (AOOs) y las oxidantes de nitrito (NOOs). Sin embargo,

este proceso ocurre después de una secuencia: el amonio se oxida a nitrito gracias a la

actividad de AOOs y el nitrito se oxida a nitrato mediante la actividad de NOOs. Dicho esto,

los organismos utilizan amonio y nitrito básicamente para la generación de energía, y a este

proceso se le conoce como catabolismo. (Gary Amy et al., 2008)

La desnitrificación en sistemas de remoción biológica de nitrógeno se remueve

transfiriéndolo de la fase liquida, tanto a la sólida como a la gaseosa, la mayor parte de

nitrógeno es removido a la fase gaseosa mediante el proceso de nitrificación-desnitrificación.

Sin embargo, la desnitrificaron no podría llevarse a cabo sin a nitrificación, ya que es un pre-

requisito de suma importancia (C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger, 2011) Para este

proceso se recomienda un selector anóxico, este lo que hace es retirar el oxígeno requerido

del nitrato, efectuando la desnitrificación. (Gary Amy et al., 2008)

Esta es una alternativa muy utilizada ya que varios estudios arrojan que, en la implementación

de un selector, bien sea anóxico o anaerobio, el índice volumétrico de lodos se ve

notablemente disminuido. (Gary Amy et al., 2008)

4.3 Sistemas de aireación

Los sistemas de aireación se basan en la transferencia de oxígeno de la atmósfera a las aguas

residuales que se almacenan en los tanques de tratamiento biológico, por medio de unos

sopladores que distribuyen el oxígeno por tuberías para finalmente salir por unos difusores,

y esto es con el propósito de mantener un nivel de vida estable para las bacterias que están

presentes en el agua y que estas se puedan encargar de degradar la materia orgánica. (Gary

Amy et al., 2008)

La aireación se puede hacer mediante la agitación de la superficie del líquido con un

mezclador o una turbina, o por la liberación de aire a través de orificios macroscópicos o

materiales porosos, y finalmente por el contacto directo del aire con el agua residual. Para el

caso en la universidad se usa un sistema de aireación profunda de burbuja fina.

La aireación es uno de los procesos más esenciales para el correcto tratamiento de las aguas

residuales, sin embargo, constituye entre el 45% y 75% del total de energía utilizada en una

PTAR.(Diego ROSSO, 2005) Por lo que se puede deducir que es uno de los procesos más

importantes en lo que a consumo energético se refiere. Dado esto entonces, lograr la

disminución energética en este proceso de una manera significativa sería el punto más

importante a la hora de optimizar una planta de tratamiento y representaría una disminución

importante en la huella de carbono. (Gary Amy et al., 2008)

Existen unos parámetros de eficiencia que sirven para monitorear la operación en los

sistemas de aireación y así comparar el funcionamiento de las diferentes tecnologías, además

de comparar el mismo proceso con distintos parámetros.

La tasa de oxígeno transferido en agua limpia (OTR), es el parámetro más básico y cuantifica

la cantidad de oxígeno que se puede suministrar al agua por unidad de tiempo. Y se define

como:

𝑂𝑇𝑅 = 𝑘𝑙𝑎(𝐷𝑂 − 𝐷𝑂𝑠𝑎𝑡)𝑉

Donde:

𝑘𝑙𝑎: Coeficiente de transferencia de masa liquido-superficie

DO: Concentración de oxígeno disuelto en agua (kgO2/m3)

DOsat: Concentración de saturación de oxígeno disuelto en agua (kgO2/m3)

V: Volumen de agua (m3)

Con este aparece un parámetro nuevo que permite definir la eficiencia energética que es la

eficiencia de aireación (AE), que se define como:

𝐴𝐸 = 𝑂𝑇𝑅

𝑃

𝑘𝑔𝑂2 ( )

𝑘𝑊ℎ

Sin embargo, para el caso de estudio de la PTAR Cajicá que cuenta con un sistema de

aireación sumergida se debe tener en cuenta la eficiencia de transferencia de oxígeno (OTE),

definida por:

𝑂𝑇𝐸 = (𝑂2𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 − 𝑂2𝑠𝑎𝑙𝑒)

𝑂2𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎

Donde se analizan los flujos de entrada y salida de oxígeno en el proceso, esta operación es

un poco más clara y directa que en otros métodos de aireación ya que se basa exclusivamente

en la eficiencia de la transferencia de oxígeno y deja a un lado el funcionamiento de los

sopladores que en ocasiones alteran los datos debido a formas de operación o

funcionamiento.

Se debe tener un punto en cuenta y es que el análisis en los sistemas de aireación con agua

limpia que es el funcionamiento estándar es muy diferente a cuando se trabaja con el agua

residual debido a los fluctuantes que permanecen en el agua. Para esto existe un Alpha que

define la real eficiencia de transferencia de oxígeno.

𝛼 = 𝛼𝑆𝑂𝑇𝐸

𝑆𝑂𝑇𝐸

Donde:

SOTE: Eficiencia de transferencia de oxígeno bajo condiciones estándar (%)

SOTE: Eficiencia de transferencia de oxígeno en el agua de proceso bajo condiciones

estándar excluyendo el efecto causado por los contaminantes en el coeficiente de

transferencia de masa (%).

Luego también existe un Factor de ensuciamiento de los difusores, donde:

𝐹 = 𝛼𝑆𝑂𝑇𝐸𝑛𝑒𝑤

𝛼𝑆𝑂𝑇𝐸𝑜𝑙𝑑

Respecto a los sopladores utilizados. En la universidad se utilizan dos sopladores de

desplazamiento positivo que consiste en comprimir el aire en sus válvulas e impulsarlo por

medio de émbolos, con estos es un poco limitado el uso regulado en cuanto a su velocidad,

por ejemplo, por lo que es difícil generar un ahorro energético en estos, sin embargo, existen

reguladores de frecuencia que permiten el control de la frecuencia de la corriente alterna.

Esto permite controlar la velocidad a la que funciona el motor, y reducir sus rpm por medio

de la reducción de la frecuencia de servicio. Y regular el flujo de aire dentro de su rango

operativo, sin dejar a un lado los requerimientos para eliminar la carga orgánica del

tratamiento.

Para encender un motor se requiere del 300% de energía para alcanzar la velocidad de

operación por default del motor. Por lo que no solo genera sobrecalentamiento en este, sino

que limita la capacidad de este. Y finalmente se traducirá en consumos de energía a diferencia

de si el motor pudiera trabajar de manera óptima cumpliendo con su trabajo sin alcanzar su

tope de operación.

4.4 Metanol

El Metanol es un líquido incoloro, volátil e inflamable con un ligero olor alcohólico. Es un

líquido altamente venenoso y nocivo para la salud. Es soluble en agua, alcoholes, esteres,

cetonas y muchos otros solventes; sin embargo, es poco soluble en grasas y aceites.

El nitrógeno orgánico como el amoniacal pueden eliminarse utilizando primero bacterias

nitrificantes para oxidar todo el nitrógeno a nitrato. Luego el nitrato se somete a

desnitrificación por medio de bacterias que lo convierten en nitrógeno molecular, el cual

escapa del agua. Es evidente que un agua contaminada con ion nitrato puede ser tratada a

través de este último proceso para eliminarlo. Esta segunda etapa de reducción del nitrato

requiere de una sustancia que se oxide, por lo que, si es necesario, se puede añadir metanol

el cual se convierte a CO2 durante el proceso.

4.5 Paneles solares

Un panel solar es un dispositivo que aprovecha la energía del sol para generar calor o

electricidad. Sin embargo, se puede diferenciar entre colectores solares, que producen agua

caliente utilizando la energía solar térmica, lo cual es muy usado domésticamente, y paneles

fotovoltaicos, que generan electricidad a partir de la radiación solar que incide sobre las

células fotovoltaicas del panel.

Los paneles solares fotovoltaicos constan de múltiples células fotovoltaicas, que convierten

la radiación solar en electricidad. Se genera electricidad debido al 'efecto fotovoltaico' que

provoca la energía solar, generando cargas positivas y negativas, lo que genera un campo

eléctrico que producirá corriente eléctrica, esto es muy usado hoy en día ya que con el

aumento del calentamiento global se buscan alternativas mas amigables con el medio

ambiente.

4.6 Gases de efecto invernadero

Son gases que se albergan en la atmosfera, y emiten o evitan el paso de radiación, los gases

más conocidos y que aportan una mayor carga al calentamiento global son vapor de agua, el

dióxido de carbono, el metano, el óxido de nitrógeno y el ozono. (IDEAM et al., 2015)

4.7 Metano

Es el principal resultado de la descomposición biológica (anaerobia) de la materia orgánica

en aguas residuales, se considera un hidrocarburo combustible altamente inflamable y

energético. Normalmente, no se encuentra en grandes cantidades en el agua residual, puesto

que incluso pequeñas cantidades de oxígeno tienden a ser tóxicas para los organismos

responsables de la producción del metano. Debido a que el metano es sumamente

combustible aumenta el riesgo de explosión, por este motivo, los pozos de registro y

empalmes de alcantarillas o cámaras de conexión que se caracterizan por ser un espacio

cerrado existen riesgos de acumulaciones de gas, así que deberán ser aireados antes y durante

los lapsos de tiempo en los que los operarios trabajen en ellos. (AmitGarg&Tinus Pulles,

2006)

4.8 Dióxido de carbono

El dióxido de carbono es un gas de efecto invernadero, que absorbe y emite radiación

infrarroja. Este proceso hace que el dióxido de carbono caliente la superficie, a lo largo del

tiempo se ha estudiado el aumento en la concentración atmosférica de CO2, y que, a su vez, es

la principal razón del aumento de la temperatura media global. Aunque el principal gas de

efecto invernadero responsable por el calentamiento es el dióxido de carbono, también

contribuyen el metano, el óxido nitroso, el ozono, y otros gases de efecto invernadero de

larga vida, sin embargo, el dióxido de carbono es el más preocupante, ya que ejerce una

mayor influencia de calentamiento total que todos los otros gases combinados. (Mannina et

al., 2016)

4.9 Óxido nitroso

El óxido nitroso es un gas de efecto invernadero, que con el pasar del tiempo tendrá un efecto

de calentamiento global mucho mayor al del dióxido de carbono, sin embargo, en la

actualidad se encuentra en concentraciones muy bajas en la atmosfera, junto con el metano.

(Mannina et al., 2016)

4.10 Estimación de la huella de carbono

La huella de carbono es el indicador que permite estimar la cantidad de emisiones de GEI

existentes en la atmosfera, provenientes de cualquier actividad. A partir de la identificación

de las fuentes generadoras de GEI es posible reducir el consumo de energía y a su vez el

impacto que genera dicha huella en el medio ambiente. El desarrollo conceptual realizado

permitió identificar que por medio de modelos numéricos que se han creado por la

comunidad científica se pueden estimar las emisiones de gases de efecto invernadero que se

producen, esto sirve para cuantificar y tener claridad de la magnitud de la contaminación

emitida, para posteriormente tomar las medidas correctivas.(Naciones Unidas, 2017)

4.11 Plantas de tratamiento de aguas residuales

Consiste en una serie de procesos físicos, químicos y biológicos que tienen como fin eliminar

los contaminantes presentes en el agua efluente del uso humano. Estos procesos se realizan

con el fin de tratar el agua que será entregada a los cuerpos de agua y proteger este recurso,

previniendo la contaminación del agua y de los ecosistemas que existen alrededor de este

recurso.(C. P. Leslie Grady & Glen T. Daigger, 2011)

En general, los sistemas de tratamiento o vías de eliminación que constituyen medios

anaeróbicos producen CH4, mientras que los sistemas que ofrecen entornos aeróbicos suelen

producir poco o nada de CH4. Por ejemplo, para las lagunas sin agitación o aeración, el factor

crítico para la producción de CH4 es su profundidad. Las lagunas poco profundas, con menos

de 1 metro de profundidad, suelen ofrecer condiciones aeróbicas y poco o nada de producción

de CH4. Las lagunas de más de 2 ó 3 metros de profundidad ofrecen generalmente medios

anaeróbicos y se puede esperar una significativa producción de CH4. (Amit Garg & Tinus

Pulles, 2006)

4.12 Iniciativas para mitigar el cambio climático

Acuerdo de París

Tiene por objetivo principal, elevar los flujos financieros para caminar hacia una economía

baja en emisiones de gases de efecto invernadero, cuyo crecimiento desenfrenado ha

incrementado el cambio climático. Todo con el gran objetivo de disminuir el calentamiento

global pero más enfocado hacia esfuerzos económicos que se deben hacer. (Manuel

Planelles, 2016). Para dar cumplimiento con este objetivo se creó un nuevo tratado

internacional adoptado en 2015 durante la COP21 de la Convención Marco de las Naciones

Unidas sobre el Cambio Climático. Donde el objetivo es reforzar la respuesta mundial a la

amenaza del cambio climático, en el contexto del desarrollo sostenible y de los esfuerzos por

erradicar la pobreza, y establece medidas para la reducción de las emisiones de Gases de

Efecto Invernadero (GEI) a través de la mitigación, adaptación y resiliencia de los

ecosistemas a efectos del Calentamiento Global (Aun se encuentra en la cámara de

representantes a la espera de convertirse en ley).

Acuerdo Kioto

El objetivo del Protocolo de Kioto es reducir en un 5,2% las emisiones de gases de efecto

invernadero en el mundo, con relación a los niveles de 1990, durante el periodo 2008-2012.

Posteriormente este objetivo se ha seguido alargando en cuanto a su alcance, y fue creado

como el principal instrumento internacional para hacer frente al cambio climático. Contiene

objetivos específicos para que los países industrializados reduzcan las emisiones de los seis

gases de efecto invernadero originados por las actividades humanas: CO2, CH4, N2O,

HFC, PFC y SF6.

4.13 Normativa

Ley 164 de 1994 mediante la cual el “Congreso de la República de Colombia aprobó la

Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático, cuyo objetivo es la

estabilización de concentraciones de gases efecto invernadero – GEI en la atmósfera, a

un nivel que impida interferencias antropógenas peligrosas en el sistema climático”

(MADS)(El congreso de Colombia, 1992)

El Protocolo de Kyoto, aprobado por el Congreso de la República de Colombia mediante

la Ley 629 de 2000, “fija obligaciones cuantificadas de reducción de emisiones de gases

efecto invernadero – GEI. El protocolo establece que estas reducciones deberán ser reales

y alcanzadas dentro del primer periodo de compromiso comprendido entre los años 2008

al 2012”, posteriormente se extendió al 2020.(El congreso de Colombia, 2000)

Resolución 453 de 2004 Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, en la cual se

adoptan los principios, requisitos y criterios y se establece el procedimiento para la

aprobación nacional de proyectos de reducción de emisiones de gases de efecto

invernadero que optan al Mecanismo de Desarrollo Limpio.(MINISTERIO DE

AMBIENTE, VIVIENDA Y DESARROLLO TERRITORIAL, 2004)

Plan de Gobierno “Plan Nacional de Desarrollo (Todos por un Nuevo País)- 2014-2018”

La Estrategia de Desarrollo de Bajo Carbono es una de las Estrategias del Gobierno

Nacional para enfrentar el cambio climático, consignadas en el CONPES 3700 de 2011.

La nación dentro de su plan de Desarrollo ha establecido La Estrategia Colombiana de

Desarrollo Bajo en Carbono (ECDBC) que es un programa de planeación del desarrollo a

corto, mediano y largo plazo liderado por el MADS, a través de la Dirección de Cambio

Climático y con apoyo del DNP.

Para fines de este trabajo se estima la huella de carbono institucional, midiendo las emisiones

de GEI de todas las actividades realizadas específicamente en la PTAR. Frente a la

problemática del cambio climático, la huella de carbono es un factor capaz de identificar los

impactos provocados por el hombre.

Se plantean una serie de alternativas para mitigar la huella de carbono emitida en la PTAR

del campus nueva granada de la universidad militar, disminuyendo los recursos.

5. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

El campus Nueva Granada de la Universidad Militar, como institución, reconoce la

generación de gases de efecto invernadero debido al consumo de recursos en sus actividades

diarias, sin embargo, se desconoce el impacto de las emisiones en el medio ambiente, así

como la afectación que reciben los ecosistemas que se encuentran a su alrededor.

El trabajo se llevó a cabo en la planta de tratamiento de aguas residuales de la Universidad

Militar, sede campus Nueva Granada (Cajicá) ubicada en el Kilómetro 2 Vía Cajicá-

Zipaquirá. Se busca determinar el estado actual de la huella de carbono que emite dicha

planta, y según los datos obtenidos recomendar soluciones y alternativas para lograr reducir

este impacto.

La Huella de Carbono es uno de los indicadores por el cual se puede dimensionar en valor la

afectación al medio ambiente de los gases de efecto invernadero emitidos directa o

indirectamente por una persona natural o una industria, y en este caso por las aguas residuales

y la operación de la planta de tratamiento de la Universidad Militar Nueva Granada sede

campus Nueva Granada.

6. METODOLOGÍA

Figura 6. Diagrama de flujo

6.1 Reconocimiento del tren de tratamiento actual

Se realiza una visita para reconocer la operación actual de la PTAR, teniendo como objetivo

identificar de manera preliminar las posibles fuentes generadoras de GEI.

6.2 Verificar condiciones actuales de operación de la PTAR

Para verificar las condiciones actuales de operación en la PTAR se utilizaron datos de caudal

de diferentes fuentes, proporcionados por funcionarios de la universidad. Durante los años

2016 y 2017, de manera manual por parte de los operadores de la planta, y del 2018 a través

de sistemas de monitoreo en tiempo real (sensor y regleta). (Anexos 1, 2 y 3)

En cuanto a los datos de calidad del agua, se obtuvieron recopilando información de estudios

realizados por laboratorios contratados por la universidad (SGS COLOMBIA SAS), los

cuales entregan datos a ciertas horas del día. Teniendo claro lo anterior, se tomó el año 2018

como el periodo de estudio ya que son los datos más completos.

Se analizaron los datos de caudal y se plantearon dos periodos del año teniendo en cuenta la

variación de la demanda que presenta la universidad, diferenciando los periodos de “clase” y

“no clase”. Adicional a eso, a la PTAR se asume un consumo extra que proviene de una

vereda aledaña a la ubicación de la universidad.

Es importante mencionar que para reunir los datos se descartaron los valores que se alejaban

significativamente de la media aritmética, ya que esto altera el resultado, con los cuales se

recrearon los escenarios anteriormente mencionados, los que se explican a continuación:

“Clase”: Periodo académico ordinario febrero a mayo y agosto a noviembre.

“No clase”: Periodo académico extraordinario (intersemestrales) Junio a Julio y diciembre a

enero.

Para los datos de calidad del agua se hizo un ajuste en las horas del día en las que no se

presentaban datos, calculando un promedio entre los valores que sí teníamos y con los datos

procesados se construyó una semana representativa para cada periodo del año, esto permitió

un acercamiento más adecuado a la operación de la PTAR actualmente.

6.3 Identificar la fuente de emisión de los gases de efecto invernadero emitidos por

la PTAR

En el tren de tratamiento se identifica la emisión de CO2 en el gasto de energía eléctrica

puntualmente en el soplador que lleva a cabo el proceso de aireación en la planta, y de N2O

principalmente en el reactor biológico donde se presenta en mayor medida el nitrógeno

gaseoso, se desprecia la emisión de CH4 para tratamiento de agua residual ya que se presenta

en una fracción muy pequeña.

6.4 Cuantificar los GEI

Para cuantificar los GEI se utilizó el software BioWin, el cual da un acercamiento de dichas

emisiones por minuto, se procesaron los datos hasta obtener un valor anual en toneladas,

estas unidades son una medida global, así que se tomaron en consideración para hacerlo

comparable con otras industrias. En el caso del CO2 se estimó teniendo las especificaciones

del soplador, y hallando el consumo de energía eléctrica que esto representa.

6.5 Estimar el estado actual de la huella de carbono

Para estimar la huella de carbono se deben tener todos los gases en un equivalente mundial

que permita comparar y estandarizar parámetros, por lo que las organizaciones mundiales

como el Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC) decidieron establecer como

medida global el CO2 equivalente, teniendo un factor de conversión para cada gas con

horizontes para cada 100 años, por tanto, 1 Kg CH4 equivale a 21 Kg de CO2,1 Kg de N2O

equivale a 310 Kg de CO2.

Para cuantificar los GEI en la PTAR del campus nueva granada se utilizó BioWin 5.3, un

software de simulación dinámica el cual debe ser configurado con las características de la

PTAR que se requiere simular, para propósitos de este trabajo el software permite simular

diferentes configuraciones o formas de trabajar en el proceso para optimizar la eliminación

de nutrientes, entre otros. Este programa tiene implementado conceptos del ASM1 propuesto

por el grupo de trabajo de la IWA, Internacional WaterAssociation.

El primer modelo simulado fue el estado actual de la PTAR para lo que se añadieron datos de

entrada de: Caudal, DBO, Nitrógeno, Fósforo, Nitratos, Ph, Alcalinidad, Calcio, y Magnesio,

con estos datos se consolidó una semana típica para los escenarios “Clase” y “No clase”

respectivamente, de lunes a domingo.

6.6 Evaluar y comparar huella de carbono de los escenarios

Se compararon los escenarios planteados, para esto se construyeron una serie de gráficas que

permitieron evaluar de manera objetiva la calidad del agua después del tratamiento, así como

también se comparó la huella de carbono generada anualmente.

6.7 Escoger la propuesta más optima

Tras evaluar todos los escenarios, se escoge el mejor en cuanto a calidad del agua y huella

de carbono, adicional a esto se tomaron en cuenta los costos que se atribuyen a estas

modificaciones.

7. RESULTADOS Y ANÁLISIS

7.1 Caudal

Los datos de caudal se procesaron tomando un promedio de cada hora del día, sin embargo,

en las horas de la noche (desde las 10:00 pm hasta las 5:00 am) se asume un caudal de 0.5

L/s tomando en consideración que no hay un consumo significativo de agua dentro de la

universidad, esto para los dos periodos del año (clase y no clase), lo cual se evidencia en la

figura 4.

Figura 7. Caudal 2018

En los dos periodos se presentan picos entre las 6:00 am y 10:00 pm ya que es el horario en

el que la universidad está en total operación y así mismo lo hace la PTAR.

Caudal 2018

2.60

2.30

2.00

1.70

1.40

1.10

0.80

0.50

Tiempo [Días]

No clase Clase

Dom

ingo

Sáb

ado

Viern

es

Juev

es

Miérco

les

Martes

Lunes

Cau

dal

[L

/s]

7.2 Población

En la figura 5 se muestran datos de población estimados por mes en la Universidad Militar

sede campus Nueva Granada en el año 2018, teniendo los datos de ingreso del año 2016 y

2017 se ponderaron con un aumento del 10% para cada año.

Figura 8. Ingreso al campus en 2018

7.3 Simulación en BioWin

Teniendo conocimiento de las tres posibles modificaciones que se le pueden realizar a la

PTAR del campus de la Universidad Militar se recrearon en total 24 escenarios en los que se

evalúa tanto la huella de carbono generada, como la calidad con la que el agua sale después

del tratamiento. Los escenarios son:

6000 5000 4000 3000

N° Personas

2000 1000 0

Diciembre

Noviembre

Octubre

Septiembre

Agosto

Julio

Junio

Mayo

Abril

Marzo

Febrero

Enero

Población 2018

Tíe

mp

o [

mes

]

Factor α Metanol E. Lodo Aireación Escenarios

α=0.55 0 A1

α=0.40 0 20 A2

Actual Clase α=0.20 0

Q constante A3

α=0.55 0 A4

α=0.40 0 5.4 A5

α=0.20 0 A6

α=0.70 0 S1

Selector Clase α=0.55 0 15 S2

α=0.40 0 S3

α=0.55 5 - 10 L Sm1 Selector clase +

Metanol α=0.55 15 - 30 L 20 Sm2

α=0.55 30 - 60 L Sm3

α=0.55 0 AN1

α=0.40 0 20 AN2

Actual No Clase α=0.20 0

Control a 2mg/L

AN3

0.55 0 AN4

α=0.40 0 5.4 AN5

α=0.20 0 AN6

α=0.70 0 SN1

Selector No Clase α=0.55 0 20 SN2

α=0.40 0 SN3

α=0.55 5 - 10 L SmN1 Selector no clase +

Metanol α=0.55 15 - 30 L 20 SmN2

α=0.55 30 - 60 L SmN3 Tabla 1. Escenarios para evaluar huella de carbono

Tras revisión de literatura, se plantea un selector anóxico con volumen de 512 m3 (Largo:

12,8 m ancho: 8 m y profundidad: 5 m), cuya función es mitigar la emisión de gases de efecto

invernadero en fase líquida. En este tratamiento biológico el aceptor final son los nitratos,

donde la molécula de nitrógeno es transformada en gas tras proceso de desnitrificación, por

esta razón se tomó en consideración para plantear los 12 escenarios anteriormente descritos.

A6 (Afluente - Efluente)

250

200

150

100

50

0

domingo

12

10

8

6

4

2

0

lunes martes miércoles jueves

Tiempo [Días]

viernes sábado

Nitrógeno total (Afluente)

Fósforo total (Afluente)

Nitrógeno total (Efluente)

Fósforo Total (Efluente)

7.4 Calidad del agua

Con ayuda del software se cruzaron datos de entrada y salida de los escenarios mencionados

anteriormente para tomar en consideración a la hora de escoger la alternativa óptima en

cuanto a calidad del agua e impacto ambiental que genere con su huella de carbono.

En la figura 9 se evidencia el escenario actual en el que está operando la planta con el tren

de tratamiento de lodos activado explicado anteriormente, mostrando datos de entrada vs

salida de nitrógeno y fósforo total.

Figura 9. Datos de afluente vs efluente en el escenario actual de la PTAR

Así mismo, en la figura 10 se muestra el comportamiento de solidos suspendidos totales y

oxígeno disuelto en el reactor aeróbico.

Conce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

]

Conce

nra

ción P

tota

l [m

g/L

]

A6 (Reactor)

800

700

600

500

400

300

200

100

0

domingo

2

1.8

1.6

1.4

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0

lunes martes miércoles jueves viernes sábado

Tiempo [Días]

Solidos suspendidos totales (Reactor) Oxígeno disuelto (Reactor)

Figura10. Datos del reactor aeróbico en el escenario actual de la PTAR

Se iniciaron las variaciones de los escenarios con la edad del lodo en 20 días, evaluando

también variación en el factor α, y manteniendo aireación constante de 250 m3/h, lo que dio

lugar a la creación de los escenarios denominados A1, A2 y A3, los cuales se muestran en

las figuras 11, 12 y 13. También se muestra el comportamiento de los sólidos suspendidos

totales y el oxígeno disuelto en el reactor con las variaciones anteriormente mencionadas en

las figuras 14, 15 y 16.

Entre sí, se muestra disminución en los valores de oxígeno disuelto, ya que el factor α es

directamente proporcional al oxígeno presente en el reactor; se asume que el factor α no es

la variable que hace ver un cambio significativo en los sólidos suspendidos totales entre estos

tres escenarios.

Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

]

Co

nce

nra

ció

n O

D [

mg

(L]







Tiempo [Días]

sábado viernes jueves miércoles martes lunes

0 0

domingo

2 50

4 100

8 150

6

10 200

12 250

A1 (Afluente vs Efluente)





Tiempo [Días]


0 0

domingo

2 50

4 100

8 150

6

12

10

250

200


Conce

ntr

ació

n N

tota

l (m

g/L

) C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

nra

ció

n P

tota

l [m

g/L

] C

once

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

]

A1 (Reactor)

2500 6

2000 5

4

1500

1000 2

500 1

0

domingo

0


Tiempo [Días]

Oxígeno disuelto (Reactor) Solidos suspendidos totales (Reactor)







Tiempo [Días]

sábado viernes jueves martes miércoles lunes

0 0

domingo

2 50

4 100

10

8

6

200

150

12 250


Conce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Conce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

]

Co

nce

ntr

ació

n P

to

tal

[mg

/L]

A2 (Reactor)

2500 6

2000 5

4 1500

3

1000 2

500 1

0

domingo

0


Tiempo (Días)

viernes sábado


A3 (Reactor)

2500

2000

1500

1000

500

0

domingo

0.4

0.35

0.3

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

0


Tiempo [Días]

viernes sábado




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

SS

T (

mg

/L)

Co

ncn

trac

ión O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

OD

[m

g/L

]


250 14

200 12

10

150 8

100 6

4

50 2

0

domingo

0


Tiempo [Días]





Los dos escenarios siguientes (A4 y A5) se presentan ya que la PTAR opera a edad del lodo

de 5,4 días actualmente, así que se varía el factor α, pero de igual forma que en los tres

primeros escenarios no se ve mayor variación en la transferencia de oxígeno disuelto, cabe

destacar que los sólidos suspendidos totales se disminuyen respecto a la operación de edad

del lodo de 20 días, así que se toma en consideración para los escenarios siguientes en aras

de mantener los sólidos más altos, lo que se puede apreciar en las figuras 17, 18, 19 y 20.


Conce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

]

Conce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

]

A4 (Reactor)

900

800

700

600

500

400

300

200

100

0

domingo

8

7

6

5

4

3

2

1

0


Tiempo [Días]








Tiempo [Días]


0 0

domingo

2 50

4 100

6

150

10

8

200

12 250


Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

)

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]

A5 (Reactor)

900

800

700

600

500

400

300

200

100

0

domingo

8

7

6

5

4

3

2

1

0


Tiempo [Días]



Pensando en la diferencia de población en el periodo de “no clase” se plantean los siguientes

escenarios AN1, AN2, AN3, AN4, AN5 y AN6, los cuales no presentan mayor cambio en los

valores de calidad del agua; los tres primeros se operan a edad del lodo de 20 días, así que

como se menciona anteriormente, esta es la condición más favorable. Lo que se evidencia en

los sólidos suspendidos totales, el comportamiento descrito se muestra en las figuras 21 a 32.

Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg

/L]

AN2 (Afluente-Efluente)

250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]











Tiempo [Días]


0 50

domingo

1 100

2 150

3

200

4

250


Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]


230

210

190

170

150

130

110

90

70

50

domingo

5

4

3

2

1

0


Tiempo [Días]





AN1 (Reactor)

1400 3

1200 2.5

1000

800 1.5

600

400 1

200 0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]

AN2 (Reactor)

1400 2.5

1200 2

1000

800 1.5

600 1

400

0.5 200

0

domingo

0


Tiempo [Días]


AN3 (Reactor)

1400 2.5

1200 2

1000

800 1.5

600 1

400

0.5 200

0

domingo

0


Tiempo [Días]




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

SS

T [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

OD

[m

g/L

]


250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]






250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]







Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]


250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]





AN4 (Reactor)

400

350

300

2.5

2

250

200

1.5

150

100

50

1

0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]



Figura 30. Datos del reactor aeróbico en el escenario

Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]


400

350

2.5

2

300

250 1.5

200

150

100

50

0

domingo

1

0.5

0

-0.5


Tiempo [Días]



400

350

300

2.5

2

250

200

1.5

150

100

50

1

0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

SS

T [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cetr

ació

n O

D [

mg

/L]

S1 (Afluente-Efluente)

250 13

200 11

9

150 7

100 5

3

50 1

0

domingo

-1


Tiempo [Días]





Se plantean los escenarios S1, S2 y S3 con selector anóxico buscando mejorar la calidad del

agua, ya que en los anteriores no se ve mayor variación, en este caso, a diferencia de los

anteriores, el factor α sí se considera una variable importante, ya que se mejora

significativamente el nitrógeno total en el efluente, tomando como mejor opción el α en 0,55,

al igual que en el reactor, los sólidos suspendidos totales se presentan de manera más

favorable en el escenario S2 con α en 0,55. Se muestran en las figuras 33 a 38.


Conce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

]

Conce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

]


250 14

200 12

10

150 8

100 6

4

50 2

0

domingo

0


Tiempo [Días]






250 14

12 200

10

150 8

100 6

4

50 2

0

domingo

0


Tiempo [Días]







Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

nra

ción P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]

S1 (Reactor)

1600

1400

1.2

1

1200

1000

800

600

400

0.8

0.6

0.4

200

0

domingo

0.2

0


Tiempo [Días]


S2 (Reactor)

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

domingo

4.5

4

3.5

3

2.5

2

1.5

1

0.5

0


Tiempo [Días]




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

TS

S [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/

L]

S3 (reactor)

1600

1400

1.2

1

1200

1000

800

600

400

0.8

0.6

0.4

200

0

domingo

0.2

0


Tiempo [Días]



Después de ver mejora en los escenarios con selector se pensó en añadir una dosis de metanol

buscando optimizar aún más las condiciones de operación creando los escenarios SM1, SM2

y SM3, manteniendo la condición de edad del lodo más favorable, es decir, la de 20 días, se

varía el metanol entre 5 hasta 60L, operando la dosificación menor en las horas de la noche

y la mayor en el día. En este caso a mayor dosis de metanol es más favorable la operación.

Lo que se puede evidenciar en las figuras 39 a 44.

Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg

/L]

SM1 (Afluente-Efluente)

250 14

200 12

10

150 8

100 6

4

50 2

0

domingo

0


Tiempo [Días]






250 14

200 12

10

150 8

100 6

4

50 2

0

domingo

0


Tiempo [Días]







Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]


250 14

12 200

10

150 8

100 6

4

50 2

0

domingo

0


Tiempo [Días]





SM1 (Reactor)

2000

1800

1600

1400

1200

1000

800

600

400

200

0

domingo

1.2

1

0.8

0.6

0.4

0.2

0


Tiempo [Días]




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]



Tiempo [Días]



1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

domingo

SM2 (Reactor)

SM3 (Reactor)

4000

3500

3000

2500

2000

1500

1000

500

0

domingo

1

0.9

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

0


Tiempo [Días]


Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

SS

T [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

OD

[m

g/L

]

SN1 (Afluente-Efluente)

250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]





Por último, se aplica a los escenarios anteriores en el periodo de “no clase” los cuales son;

SN1, SN2, SN3, SNM1, SNM2 Y SNM3, sin embargo, se tiene claro que esta sería una

operación que se podría ejecutar los fines de semana, pero no permanentemente. Las

condiciones de operación en estos escenarios se muestran en las figuras 45 a 55.


Conce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

]

Conce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

]


250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]






250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]







Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]



SN1 (Reactor)

1200 2.5

1000 2

800 1.5

600

1 400

200

0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]


SN2 (Reactor)

1200 2.5

1000 2

800 1.5

600

1 400

200

0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]


Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

SS

T [

mg

/L]

Co

nen

trac

ión O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

OD

[m

g/L

]

SN3 (Reactor)

1200 2.5

1000 2

800 1.5

600

1 400

200

0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]


SNM1 (Afluente-Efluente)

250 5

200 4

3

150

2

100 1

50

domingo

0


Tiempo [Días]







Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

once

ntr

ació

n

SS

T [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

OD

[m

g/L

]

SNM2 (Afluente-Efluente)

220 5

180 4

140 3

100 2

60 1

20

domingo

0


Tiempo [Días]





SNM3 (afluente-Efluente)

5

200 4

150 3

100 2

50 1

0

domingo

0


Tiempo [Días]







Co

nce

ntr

ació

n N

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

N t

ota

l [m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n P

tota

l [m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

P t

ota

l [m

g/L

]

SNM1 (Reactor)

1600

1400

2.5

1200

1000

800

600

400

2

1.5

1

0.5

200

0

domingo

0


Tiempo [Días]


SNM2 (Reactor)

2500

2

2000

1500 1.5

1000 1

500 0.5

0

domingo

0


Tiempo [Días]




Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

] C

on

cen

trac

ión

SS

T [

mg

/L]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg/L

] C

on

cen

trac

ión

OD

[m

g/L

]

SNM3 (Reactor)

3500

3000 2

2500 1.5

2000

1500 1

1000 0.5

500

0

domingo

0


Tiempo [Días]



El oxígeno disuelto se controla en 2 mg/L, sin embargo, en la mayoría de los escenarios

planteados este valor varía desde 0.1 mg/L hasta 5 mg/L, por lo que no se toma en

consideración para elegir el mejor en cuanto a la operación de la PTAR, los sólidos

suspendidos mejoran de manera significativa operando con edad del lodo de 20 días.

La PTAR presenta condiciones variables en el periodo “clase” se evidencia un consumo alto

para la población presente, sin embargo, los escenarios más favorables son los que se operan

en el periodo “no clase” ya que esto equivale a que la PTAR recibe el consumo de agua de

una menor población, se considera una operación diferente para días entre semana y fines de

semana.

Cabe resaltar que la PTAR del campus recibe cierto caudal de una vereda cercana, lo cual no

se contempló en el momento de diseñarla, sin tener el porcentaje real de esta novedad se le

atribuyen los valores tan altos de consumo de agua por persona por día.

Co

nce

ntr

ació

n S

ST

[m

g/L

]

Co

nce

ntr

ació

n O

D [

mg

/L]

7.5 Consumo típico de agua

INGRESO

[Personas]

CAUDAL [L/d]

CONSUMO

[L/Persona*d]

PERIODO

Enero 1085 139450 129 No clase

Febrero 4491 105731 24 Clase

Marzo 4790 488140 102 Clase

Abril 3980 378100 95 Clase

Mayo 1148 132020 115 Clase

Junio 1246 108402 87 No clase

Julio 1375 349506 254 No clase

Agosto 4068 79206 19 Clase

Septiembre 4151 162370 39 Clase

Octubre 4466 133031 30 Clase

Noviembre 976 81803 84 Clase

Diciembre 763 53903 71 No clase

Tabla 2. Consumo de agua diario por persona en el año 2018

En la tabla 2 se calculó manualmente el consumo de agua diario por persona en las

instalaciones del campus Nueva Granada de la Universidad Militar. Teniendo en cuenta que

los datos proporcionados por la institución son limitados, se tiene el ingreso peatonal de los

meses octubre a diciembre del año 2016 y enero a marzo del año 2017, por lo tanto, se

ponderaron aumentando en un 10% la población para cada año. Por otra parte, se tienen los

datos consolidados de caudal para el año 2018, así que con esta información se obtuvo el

dato para consumo por persona para el último año.

Como primera medida, se plantean dos periodos para dividir el año, el primero es el escenario

“Clase” que es el año lectivo ordinario de los estudiantes (febrero a Mayo/Agosto a

noviembre) y el segundo, es el escenario “No clase” donde no se presentan con tanta

frecuencia estudiantes, sino administrativos y/o profesores (junio a Julio/Diciembre y enero).

Existe una variación significativa en los datos a partir de los dos periodos planteados, se

evidencia que el caudal desciende en el periodo “no clase” lo que es inversamente

proporcional con el consumo, es decir, en este periodo el consumo aumenta, mientras que en

el periodo “clase” el valor de consumo disminuye evidentemente. Es preciso indicar que, en

dicho valor, no se especifica el tiempo de permanencia de las personas en el campus ni del

consumo diario.

Cabe resaltar que en los datos de caudal existe una inconsistencia los fines de semana, ya

que los sábados se toman datos hasta las 12m y los domingos no hay datos, así que se podría

decir que el caudal consolidado por mes es representativo de los días entre semana del año.

La literatura proporciona datos estandarizados para consumo de agua por día, y en este caso,

para el periodo “Clase” los datos estarían en el rango especificado. (Metcalf and Eddy, 2014)

Consumo típico de agua en establecimiento institucionales

Establecimiento Unidad Rango

[L/persona*día]

Escuelas con cafetería, gimnasio y

duchas

Estudiantes

50-100

Escuelas solo con cafetería Estudiantes 40-80

Escuelas sin cafetería y gimnasio Estudiantes 20-60

Tabla 3. Consumo típico de agua en instituciones

Fuente: (Metcalf and Eddy, 2014)

7.6 Huella de carbono

Se halló la huella de carbono de cada escenario, sumando las emisiones de GEI anuales,

tomando la energía eléctrica que se gasta con la operación del soplador, las emisiones del

resto del tren de tratamiento son proporcionadas por el software BioWin. Los valores son los

siguientes:

Escenarios

Consumo de energía

eléctrica [KWh]

Total emisiones CO2

[t CO2eq/año]

Total emisiones de

NO2 [t CO2eq/año]

Huella de

carbono

[t CO2eq/año]

A1 6.98 4.68 1.731 6.410

A2 6.98 4.68 2.339 7.018

A3 6.98 4.68 0.449 5.128

A4 6.98 4.68 1.057 5.736

A5 6.98 4.68 1.138 5.817

A6 6.98 4.68 0.413 5.092

S1 6.98 4.68 0.957 5.636

S2 6.98 4.68 0.802 5.481

S3 6.98 4.68 0.980 5.659

Sm1 6.98 4.68 0.491 5.170

Sm2 6.98 4.68 0.114 4.793

Sm3 6.98 4.68 0.030 4.710

AN1 6.98 4.68 0.638 5.317

AN2 6.98 4.68 0.648 5.327

AN3 6.98 4.68 0.663 5.342

AN4 6.98 4.68 0.424 5.103

AN5 6.98 4.68 0.430 5.109

AN6 6.98 4.68 0.439 5.118

SN1 6.98 4.68 0.681 5.360

SN2 6.98 4.68 0.690 5.369

SN3 6.98 4.68 0.699 5.378

SmN1 6.98 4.68 1.505 6.184

SmN2 6.98 4.68 1.072 5.751

SmN3 6.98 4.68 0.140 4.819

Tabla 4. Valores de huella de carbono en t CO2 año

Figura 57. Huella de carbono

El escenario más favorable es el SM3, en cuanto a el valor de la huella de carbono y la calidad

del agua.

7.7 Energía

7.1.1 Paneles solares

Haciendo un promedio dentro de todos los escenarios analizados para este trabajo se encontró

que las emisiones de CO2 representan más del 85% de las emisiones totales por lo que

desarrollar un proyecto enfocado a la disminución de este sería fundamental. Es por eso que

este punto está dedicado a la implementación de un sistema de paneles solares que permita

[t CO2eq/año]

7.000 6.000 5.000 4.000 3.000 2.000 1.000

SmN3

SmN2

SmN1

SN3

SN2

SN1

AN6

AN5

AN4

AN3

AN2

AN1

Sm3

Sm2

Sm1

S3

S2

S1

A6

A5

A4

A3

A2

A1

0.000

Huella de carbono

Esc

enar

ios

suplir la energía requerida por la planta de tratamiento que incluye bombas, sopladores y la

luz de servicio.

Y ya que la energía solar es renovable y posee un alto potencial de uso debido a la facilidad

para aprovecharla desde cualquier parte del planeta es que se convierte en una solución a la

hora de reducir las emisiones de CO2 producidas por la energía eléctrica, primero porque su

fuente de recurso es inagotable, además de ser una energía limpia que no termina en un

impacto ambiental, los costos de mantenimiento son bajos, y posee alta confiabilidad para

funcionar por largos periodos de tiempo.

A continuación, se presenta un cálculo básico para la implementación de paneles solares en

la planta de tratamiento de la universidad.

𝑁. 𝑃𝐴𝑁𝐸𝐿𝐸𝑆 = 𝐸 𝑋 𝐹𝐷𝑆

𝐻𝑆𝑃 𝑋 𝑊𝑃

Donde:

E: Consumo energía diario en Watts.

FDS: Factor de seguridad

HSP: Hora solar pico.

WP: Potencia del panel.

1. Para el caso de la planta de tratamiento de la UMNG se tiene que el consumo diario

es de 112.4 KW.

2. El factor de seguridad se determina mediante la literatura y será igual a 1.3.

3. La hora solar pico se puede obtener del IDEAM y la más cercana a la que se puede

tener acceso es la de Bogotá por lo que se tomó este valor como un aproximado, el

cual indica un valor entre 4.0𝐾𝑊ℎ – 4.5 𝐾𝑊ℎ 𝑚2 𝑚2

2

4. La potencia de los paneles se determina de acuerdo con las especificaciones del

cliente o sitio, por espacio, dinero o la misma cantidad de paneles que se quiere tener.

Para este caso se tomó un potencial de 325 W.

𝑁. 𝑃𝐴𝑁𝐸𝐿𝐸𝑆 = 112400𝑊𝑋1.3

4200𝑊ℎ

𝑋325𝑊 𝑚

= 107 unidades

Se obtiene un valor total de 107 unidades en paneles de 325 W que en el mercado tienen un

valor de $850.000 COP, para una inversión total de $91.000.000 COP teniendo en cuenta

que esto no incluye datos de instalación y mano de obra, además que se deberá profundizar

en el tema para establecer exactitud.

7.1.2 Controladores de frecuencia

Por otra parte, existen soluciones parciales para la disminución del uso energético en la planta

de tratamiento y es que los sopladores, no están en capacidad de regular su velocidad de

operación, por lo que siempre estarán trabajando a su máxima potencia sin que esto en

ocasiones sea necesario.

Cuando un motor enciende y arranca, gasta un 300% de energía adicional que se usa

exclusivamente para alcanzar la velocidad de operación. Lo que lleva a sobrecalentar el

motor y limita la al mismo a arrancar más de una vez en un cierto periodo de tiempo, entonces

solo se podrá usar sin riesgos en lapsos de 30 minutos al menos.

Permite también tener en operación dos sopladores en paralelo de ser necesario. Los

beneficios de los sistemas con flujo variable son su mayor flexibilidad y una transición más

suave dentro de cierto rango de flujos de aire, facilitando una mejor administración de los

costos de energía.

https://www.researchgate.net/profile/Carlos_Lopez-Vazquez/publication/321145597_Tratamiento_biologico_de_aguas_residuales_principios_modelacion_y_diseno/links/5a0ff13daca27287ce274c28/Tratamiento-biologico-de-aguas-residuales-principios-modelacion-y-diseno.pdf




8. RECOMENDACIONES

Para operar la PTAR del campus nueva granada de la Universidad Militar se

recomienda instalar un selector anóxico con un área de 40 m2 previo al tanque de

aireación. Otra recomendación es dosificar metanol con 60L en el día (de 5:00 am a

10:00 pm) y 30L en la noche (de 10:00 pm a 5:00 am), adicional a eso, la operación

debe ser distinta los fines de semana teniendo en cuenta que la asistencia de

estudiantes y administrativos disminuye en gran parte, por esto se recomienda agregar

una dosis de 30L de metanol el sábado. En cuanto a el domingo, no se espera mayor

flujo de personas ya que no existe operación en las instalaciones de la universidad, por

lo que se puede operar satisfactoriamente sin agregas dosis de metanol. De esta

manera se estima que la huella de carbono tendría un valor de 4,70 t CO2 eq por lo

que se reduce aproximadamente el 8% el impacto ambiental generado por la UMNG

anualmente respecto a la operación actual.

Para optimizar el consumo de energía de los sistemas de aireación, la mejor estrategia

es suministrar la menor cantidad de aire que requiere el sistema de tratamiento,

siempre y cuando se asegure el cumplimiento de la eficiencia de remoción necesarias.

En este sentido, se sugiere adoptar un sistema en línea de bajo costo para la medición

y monitoreo de los gases generados. Medir los gases de efecto invernadero (dióxido

de carbono) generados por el sistema de tratamiento proporciona información precisa

relacionada con la transferencia de oxígeno, y no simplemente la concentración de

oxígeno disuelto, proporcionando una nueva herramienta para calcular de una manera

más confiable los consumos energéticos. Además, la medición continua de estos

parámetros ofrece una herramienta útil para monitorear una potencial disminución en

la eficiencia de transferencia de oxígeno causada por el taponamiento y fallas de los

difusores.

En cuanto a las condiciones de operación de la planta, se consideran las siguientes

recomendaciones:

- Para tener un acercamiento más acertado a el caudal con el cual opera la PTAR, se

recomienda calibrar los sistemas de monitoreo en tiempo real con ubicación

estratégica en entrada y salida (canaleta parshall), el principal motivo es evitar errores

humanos al hacer este monitoreo manual.

- Para garantizar veracidad en los datos proporcionados por los operadores se debe

hacer muestreo en las horas de la noche, entre 10:00 pm y 5:00 am ya que en estas

horas es donde se encuentra mayor inconsistencia.

- El consumo de agua diario en la Universidad es alto (tabla 2) comparándose con la

literatura, así que debería hacerse este estudio dos veces al mes para mantenerlo

monitoreado, de seguir este comportamiento se recomienda hacer campañas de

ahorro y reutilización de agua en la UMNG tomando iniciativas en aras de ser una

institución amigable con el medio ambiente.

- La edad del lodo representa el tiempo en que una partícula en suspensión permanece

bajo aireación, por tal motivo es un parámetro muy importante en cuanto a diseño se

refiere, se debe tener claro cuánto es este tiempo en días y mantener en constante

monitoreo ya que está relacionado directamente con la remoción de carga orgánica.

- El software BioWin da un acercamiento real y acertado en cuanto a resultados tras la

operación de la PTAR así que es una herramienta viable para que los estudiantes se

den una idea de la realidad en cuanto a procesos de tratamiento de agua desde la

academia.

9. CONCLUSIONES

Los gases de efecto invernadero emitidos por la PTAR del campus Nueva Granada

actualmente son: Dióxido de carbono (CO2) el cual se le atribuye a la energía eléctrica

consumida por la operación del soplador para llevar a cabo el proceso de aireación en el

reactor biológico, siendo este el, siendo este el 90% de las emisiones de GEI totales por la

institución. El 10% restante, pertenece a el óxido nitroso (N2O) emitido por el tratamiento

biológico.

Se plantearon 24 escenarios como estrategias para reducir la huella de carbono, teniendo

como variables principales: edad del lodo, aireación, agregar dosis de metanol antes del

proceso de tratamiento biológico, modificación en el tren de tratamiento construyendo un

selector anóxico, factor α de los difusores y población. Se determinó que el peor escenario

es el A2 operando con edad del lodo de 20 días, con aireación constante a 250 m3/h y α de

0,40 aumentando la huella de carbono un 38% con respecto a la que se emite con la operación actual

de la PTAR.

Se obtuvo el escenario óptimo operando con edad del lodo, instalando un reactor anóxico

con volumen de 40m3 previo a el reactor biológico manteniendo los difusores limpios

garantizando un factor α de 0.55 mínimo, donde se dosifica el metanol con 60L en el día (de

5:00 am a 10:00 pm) y 30L en la noche (de 10:00 pm a 5:00 am). De esta manera se reduce

la huella de carbono emitida por la institución anualmente en un 8%.

10. BIBLIOGRAFÍA

AGUACOL. (2008). PROYECTO UMNG. MANUAL DE OPERACIÓN Y

FUNCIONAMIENTO DE LA PLANTA DE TRATAMIENTO DE AGUAS

RESIDUALES DOMESTICAS PARA LA UMNG SEDE CAMPUS.

IPCC. (2006). Intergovernmental Panel on Climate Change.

Andres Mauricio Vargas Mora. (2013). ANALISIS FISICO-QUIMICO DEL AGUA

RESIDUAL PTAR CAMPUS CAJICA.

C. P. Leslie Grady, & Glen T. Daigger. (2011). Biological Wastewater Treatment (3.a ed.).

Publishing.

Diego ROSSO. (2005). Taller Gestión de la Energía para Empresas de Acueducto y

Alcantarillado de Latinoamérica y el Caribe. Presentado en Congreso internacional

Santa Marta.

El congreso de Colombia. (1992). LEY 164 DE 1994.

El congreso de Colombia. (2000). LEY 629 DE 2000.

Eva Carmona Moreno, & Amalia Magán Díaz. (2008). La estrategia ambiental: Definición

y tipologías, 541-555.

Gary Amy, George A. Ekama, Jorge H. Orozco GARCIA, & Diego ROSSO. (2008).

Biological Wastewater Treatment: Principles. Modelling and Desing (1.a ed.). 2008

IWA Publishing.

Giaccherini, F., Munz, G., Dockhorn, T., Lubello, C., & Rosso, D. (2017). Carbon and

energy footprint analysis of tannery wastewater treatment: A Global overview.

Water Resources and Industry, 17, 43-52.

Henry Oswaldo Benavides Ballesteros, & Gloria Espanza León Aristizabal. (2007).

INFORMACIÓN TÉCNICA SOBRE GASES DE EFECTO INVERNADERO Y

EL CAMBIO CLIMÁTICO. IDEAM.

IDEAM, PNUD, MADS, DNP, & CANCILLERÍA. (2015). Inventario nacional de gases

de efecto invernadero (GEI) de Colombia. Recuperado de

http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/bvirtual/023421/cartilla_INGEI.pdf

Ing. Juan Bernardo Carrasco Leal. (2015, julio). Mecanismo para la mitigación voluntaria

de emisiones de gases efecto invernadero para Colombia.

Jenny Alexandra Rodriguez. (2010). Tratamiento anaerobio de aguas residuales.

Universidad del Valle, Colombia.

Joyce Melinda Sanchez Moyano, & Richard Andres Pardo Gonzalez. (2010). Guia para

concertar el plan institucional de gestión ambiental de la universidad militar nueva

granada.

Mannina, G., Ekama, G., Caniani, D., Cosenza, A., Esposito, G., Gori, R., … Olsson, G.

(2016). Greenhouse gases from wastewater treatment — A review of modelling

tools. Science of The Total Environment, 551-552, 254-270.

Manuel Planelles. (2016). La cumbre de París cierra un acuerdo histórico contra el cambio

climático.

Metcalf and Eddy. (2014). Wastewater Engineering Treatment and Resource Recovery.

McGraw Hill.



MINISTERIO DE AMBIENTE, VIVIENDA Y DESARROLLO TERRITORIAL. (2004).

RESOLUCIÓN NÚMERO 453.

Naciones Unidas. (2017). El objetivo 13 de desarrollo sostenible.

Nancy Paola Corredor Garcia. (2017). La universidad militar nueva granada y su aporte a

la sostenibilidad ambiental de Bogotá y la región sabana centro.

R. S. Ramalho. (s. f.). Tratamiento de aguas residuales. Reverté S. A.

ANEXOS

CAUDAL 2018 (L/S)

FEBRERO MARZO ABRIL MAYO

Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s) Hora Q (L/s)

7 0.53 7 0.68 7 0.82 7 1.21

8 1.58 8 1.53 8 0.68 8 0.42

9 2.86 9 1.99 9 0.82 9 0.14

10 1.50 10 1.99 10 0.21 10 1.21

11 2.36 11 1.00 11 0.14 11 1.21

12 2.86 12 0.07 12 0.61 12 0.42

13 2.86 13 1.99 13 1.21 13 1.42

14 2.36 14 1.46 14 0.28 14 0.42

15 2.36 15 0.60 15 0.42 15 0.14

16 1.93 16 1.53 16 1.71 16 0.14

17 1.50 17 1.53 17 1.71 17 1.25

18 1.50 18 1.74 18 0.28 18 1.23

19 3.35 19 0.60 19 0.61 19 1.68

20 1.93 20 0.28 20 1.21 20 1.54

21 2.36 21 0.46 21 0.86 21 0.42

AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE


7 1.70 7 1.56 7 1.29 7 1.10

8 1.73 8 1.76 8 1.61 8 1.58

9 1.84 9 2.06 9 1.72 9 1.28

10 1.75 10 1.95 10 1.73 10 1.45

11 1.91 11 1.84 11 2.06 11 1.32

12 1.95 12 1.86 12 1.92 12 1.34

13 1.65 13 2.84 13 2.24 13 1.69

14 1.74 14 3.88 14 2.07 14 1.53

15 1.66 15 3.74 15 2.11 15 1.48

16 1.76 16 3.22 16 1.89 16 1.62

17 1.57 17 3.53 17 1.89 17 1.75

18 2.05 18 2.79 18 1.86 18 1.92

19 2.01 19 2.06 19 1.77 19 2.09

20 2.01 20 2.14 20 1.90 20 1.64

21 2.14 21 1.87 21 1.89 21 1.55

Anexo 1. Caudales con regleta, periodo “clase”

CAUDAL 2018 (L/S)

ENERO JUNIO JULIO DICIEMBRE


7 4.47 7 1.21 7 1.21 7 1.77

8 4.47 8 0.42 8 0.42 8 1.78

9 3.91 9 0.14 9 0.14 9 1.89

10 3.35 10 1.21 10 1.21 10 1.79

11 3.35 11 1.21 11 1.21 11 1.79

12 2.36 12 0.42 12 0.42 12 1.83

13 2.36 13 0 13 0 13 2.16

14 2.36 14 0.42 14 0.42 14 1.82

15 2.86 15 0.14 15 0.14 15 2.12

16 2.36 16 0.14 16 0.14 16 2.00

17 2.36 17 0 17 0 17 2.03

18 1.93 18 1.21 18 1.21 18 2.09

19 1.50 19 1.21 19 1.21 19 2.30

20 1.50 20 1.21 20 1.21 20 1.89

21 1.15 21 0.42 21 0.42 21 2.01

Anexo 2. Caudales con regleta, periodo “no clase”

CAUDAL 2018 (L/S)

Días/Mes ENERO FEBRERO MARZO ABRIL JUNIO JULIO

Promedio

por día

Lunes 0.97 0.71 3.11 3.28 2.63 1.23

Martes 1.41 1.87 2.82 4.15 4.25 5.21

Miércoles 1.20 1.67 0.71 5.62 1.20 3.01

Jueves 1.38 1.70 6.25 2.51 8.54 4.02

Viernes 2.80 0.88 3.97 4.65 4.95 1.06

Sábado 1.54 0.67 3.97 1.58 5.20 5.04

Domingo 1.99 1.06 18.72

Promedio por semana 1.61 1.22 5.65 3.63 4.46 3.26

Días/Mes JULIO AGOSTO SEPT OCT NOV DIC

Promedio

por día

Lunes 1.35 1.21 1.60 1.67 1.13 1.21

Martes 5.77 0.95 2.18 1.64 1.00 0.81

Miércoles 5.00 0.82 2.64 1.34 0.92 0.00

Jueves 3.91 1.07 1.54 1.88 0.56 0.00

Viernes 4.56 0.00 1.44 1.13 1.00 1.10

Sábado 3.69 1.45 1.57 1.07

Domingo

Promedio por semana 4.05 0.92 1.88 1.54 0.95 0.62

Anexo 3. Caudales con sensor

Anexo 4. Modelación en BioWin – Selector anóxico y metanol en la PTAR

Anexo 5. Modelación en BioWin - Estado actual de la PTAR

Anexo 6. Modelación en BioWin - Datos de entrada

Anexo 7. Modelación en BioWin - Gráficas

Anexo 8. Modelación en BioWin - Gráficas

cuantificaciÓn y evaluaciÓn de alternativas para la

Documents