Modellazione delle prestazioni di un sistema fisso integrato

Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 9416 (2022) Citare questo articolo

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I sistemi IFAS sono intrinsecamente complessi a causa dell'uso ibrido di colonie batteriche sospese e attaccate allo scopo di degradare gli inquinanti come parte del trattamento delle acque reflue. Ciò pone delle sfide quando si tenta di rappresentare matematicamente questi sistemi a causa del vasto numero di parametri coinvolti. Oltre a diventare complicato, sarà richiesto un grande sforzo durante la calibrazione del modello. Questo articolo dimostra un approccio sistematico alla calibrazione di un modello di processo IFAS che incorpora due analisi di sensibilità per identificare i parametri influenti e rilevare la collinearità da un sottoinsieme di 68 parametri cinetici e stechiometrici e l'uso dell'algoritmo di ottimizzazione Nelder-Mead per stimare i valori richiesti di questi parametri. Il modello considera la rimozione di tre inquinanti critici tra cui la domanda biochimica di ossigeno (BOD), l’azoto totale (TN) e i solidi sospesi totali (TSS). I risultati delle analisi di sensibilità hanno identificato quattro parametri che hanno avuto l'influenza principale sul modello. Il modello è risultato più sensibile ai due parametri stechiometrici, inclusa la resa eterotrofa aerobica su substrato solubile, i cui effetti totali erano responsabili del 92,4% della sensibilità di uscita BOD del modello e del 92,8% della sensibilità di uscita TSS del modello. È stato osservato che la resa eterotrofa anossica sul substrato solubile è responsabile del 54,3% della sensibilità dell'uscita TN del modello. In misura minore, i due parametri cinetici, il tasso di decadimento eterotrofico aerobico e il fattore di riduzione per la denitrificazione sul nitrito, erano responsabili rispettivamente solo dell'8,0% e del 13,1% delle sensibilità di uscita BOD e TN del modello. La stima dei parametri ha identificato la necessità solo di piccoli aggiustamenti ai valori predefiniti al fine di ottenere una precisione sufficiente della simulazione con una deviazione dai dati osservati pari a soli ± 3,6 mg/l, ± 1,3 mg/l e ± 9,5 mg/l per BOD, TN e TSS rispettivamente. La validazione ha dimostrato che la capacità del modello di prevedere il comportamento del sistema in condizioni di stress estremo da ossigeno disciolto era limitata.

I modelli di processo computazionali degli impianti di trattamento delle acque reflue (WWTP) sono stati utilizzati da tempo per i vantaggi che offrono1. Tali vantaggi possono includere lo studio di scenari operativi e progettuali alternativi al fine di migliorare l'efficienza o le prestazioni, o ottenere informazioni dettagliate sul comportamento del sistema in scenari circostanziali2. Attraverso la modellizzazione, l’elevata richiesta di tali indagini in termini di tempo e risorse che verrebbero accumulate con la sperimentazione fisica può essere superata con relativa facilità senza compromettere la fiducia nei risultati. Ad esempio, un modello può consentire a un ingegnere di processo di identificare la dimensione del serbatoio anossico necessaria per consentire una denitrificazione sufficiente in un sistema senza costruire molti serbatoi anossici di dimensioni diverse.

Sebbene i modelli complessi possano fornire informazioni sul sistema simulato che altrimenti verrebbero oscurate da modelli semplificati, ciò è vero solo se il sistema fisico è rappresentato accuratamente. La calibrazione dei modelli biologici di trattamento delle acque reflue è tipicamente la fase più impegnativa dello sviluppo del modello in termini di tempo, impegno e risorse finanziarie necessarie per raccogliere i dati necessari2,3,4,5. Infatti sono stati sviluppati diversi protocolli come BIOMATH, STOWA, WERF e HSG per guidare la calibrazione dei modelli a fanghi attivi (AS)6,7,8,9,10. Sebbene ciascuno di questi approcci offra differenze distinte, condividono richieste comuni di grandi quantità di dati che devono essere ottenuti tramite indagine del sito, campionamento intensivo e test respirometrici/titrimetrici in batch che richiedono elevate risorse (vedere 3 per una revisione critica) .

In quanto modelli ambientali, i modelli di processo di trattamento biologico delle acque reflue (WWT) sono intrinsecamente complessi. Per la loro stessa natura, sono altamente dimensionali e non lineari a causa della vasta gamma di cinetiche e stechiometrie incluse. Ad esempio, anche il popolare modello dei fanghi attivi (ASM) nella sua prima forma consisteva di cinque parametri stechiometrici per descrivere le reazioni biochimiche, 14 parametri cinetici e 13 equazioni differenziali1. Non sorprende quindi che i modelli WWT diventino eccessivamente parametrizzati rispetto a una determinata osservazione quando questi modelli vengono ulteriormente sviluppati per fornire una rappresentazione più dettagliata dei processi sottostanti o per modellare tecnologie emergenti e contaminanti11,12,13,14.