Diseño de sistemas de desalación de aguas salobres por ósmosis inversa

TESIS DOCTORAL Dise˜no de sistemas de desalaci´on de aguas salobres por ´osmosis inversa Alejandro Ruiz Garc´ıa Programa de doctorado: Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Num´ericas en Ingenier´ıa Instituto Universitario SIANI Director: Dr. Ignacio de la Nuez Pestana Las Palmas de Gran Canaria - Enero 2017 Agradecimientos Mis agradecimientos a toda esa gente, que a pesar de no estar implicada directamente con este trabajo, me ayud´o a realizar esta tesis doctoral. A mis padres y hermana, por el apoyo que me han prestado en todo momento para lograr terminar este trabajo, pero sobre todo a mi padre, por los valores y conocimientos que me transmiti´o, por su inspiraci´on, consejos, aliento, y por haber estado siempre apoy´andome para alcanzar mis objetivos. A la Fundaci´on Universitaria de Las Palmas de Gran Canaria por la concesi´on de una beca INNOVA para la realizaci´on de esta tesis doctoral. Al Dr. D. Ignacio de la Nuez Pestana, mi director de tesis, por la dedicaci´on que me ha prestado y la ayuda que me ha proporcionado para hacer realidad el trabajo que aqu´ı presento. A mis compa˜neros de grupo y de escuela, por sus ´animos y alientos durante la elaboraci´on de este trabajo. Y en especial a Juan Ortega Saavedra, por sus consejos y ayuda para superar los momentos m´as dif´ıciles durante este periodo. Las Palmas de Gran Canaria, Enero 2017 Alejandro Ruiz Garc´ıa 3 Resumen En la presente tesis se ha desarrollado un algoritmo de dise˜no para sistemas de ´osmosis inversa de aguas salobres. Dicha herramienta computacional permite al usuario o dise˜nador, tener una mayor flexibilidad en cuanto a los par´ametros de dise˜no que los programas comerciales de los fabricantes de membranas no ofrece. Adem´as permite conocer diversas soluciones ´optimas de forma directa, dependiendo de las distintas necesidades y restricciones establecidas. Dicho algoritmo estar´ıa disponible para ser descargado desde p´agina web, al igual que ocurre con los programas de los fabricantes de membranas. Esto permitir´ıa el intercambio de informaci´on, de experiencias pr´acticas, dando la posibilidad de ampliar la base de datos de elementos de membrana, del mismo fabricante y de otros. Se han considerado elementos de membrana de arrollamiento en espiral, por ser los m´as extendidos. El algoritmo permite configuraciones de hasta tres etapas con o sin bombeos intermedios. Adem´as da la posibilidad al dise˜nador de establecer sus propias restricciones o m´argenes de seguridad, no teni´endose que ver forzado a considerar ´unicamente las establecidas por el fabricante. Primeramente se introducen los datos de entrada requeridos por el programa, en donde se incluyen las condiciones de contorno. Posteriormente el programa proporciona una variedad de configuraciones posibles que satisface dichas condiciones. Estas posibles soluciones se muestran en forma de tabla en una interfaz gr´afica que permite al usuario establecer ordenaciones multi-filtro sobre los par´ametros de operaci´on de los sistemas de ´osmosis inversa. Se llevaron a cabo varias simulaciones con el fin de comparar los resultados del programa con los puntos de funcionamiento iniciales de varias plantas instaladas en la isla de Gran Canaria. Los resultados mostraron un mayor acercamiento al punto de funcionamiento real que el programa del fabricante. Y finalmente, una vez elegido el sistema de ´osmosis inversa, el programa 5 lanza un estimativo de cual va a ser el rendimiento de dicho sistema en un largo periodo de operaci´on considerado, corroborado con datos experimentales recogidos a lo largo de 80.000 horas de operaci´on de una planta desaladora de agua salobre por ´osmosis inversa. Tambi´en se ha llevado a cabo la autopsia de las membranas de dicha instalaci´on, a fin de conocer cuales fueron los agentes ensuciantes responsables del decaimiento del sistema de OI. 6 Abstract In this thesis we have developed a design procedure for brackish water reverse osmosis desalination systems Such computational tool allows the user or designer, have greater flexibility in the design parameters, that commercial tools provided by membrane manufacturers do not offer. It reveals different optimal solutions, depending on the different needs and set restrictions. It was considered spiral wound elements, since they are the most utilized. The algorithm allows configurations of up to three stages with or without intermediate pumping. It also provides the possibility to the designer to set their own restrictions or safety margins, not having to be forced to consider only those established by the manufacturer. Once the input data required by the program are introduced, the program provides a variety of possible arrangements that meets those conditions. These possible solutions are shown in tabular form in a graphical interface that allows the user to set multifilter management on the operation parameters of reverse osmosis systems. They were carried out various simulations in order to compare the results of the program with initial operating points of few installed plants in the island of Gran Canaria. The results showed to be closer than the program provided by the manufacturer. Finally, once the reverse osmosis system is selected, the program launches an estimation of what will be the performance of the system over a considered long period of operation. The predictive model was checked with the experimental data collected over 80,000 hours of operation of a brackish water reverse osmosis desalination plant. An autopsy of the membrane elements was carried out to elucidate the foulant agents responsibles of the performance decay of the RO system. 7 ´ Indice general Lista de figuras 13 Lista de tablas 15 Nomenclatura 19 1. Introducci´on y objetivos 23 1.1. Introducci´on........................... 23 1.2. Objetivos y estructura de la tesis . . . . . . . . . . . . . . . 24 2. Fundamentos de la ´osmosis inversa 27 2.1. Introducci´on........................... 27 2.2. T´erminos b´asicos y definiciones . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.1. Caudales......................... 29 2.2.2. Recuperaci´on . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.3. Rechazo y paso de sales . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.2.4. Polarizaci´on por concentraci´on . . . . . . . . . . . . . 31 2.2.4.1. Factor de polarizaci´on por concentraci´on . . 33 2.2.4.2. Coeficiente de transferencia de masa . . . . 33 2.2.5. P´erdidas de presi´on en elementos de ´osmosis inversa . 35 2.2.6. Ensuciamiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.2.6.1. Especies inorg´anicas . . . . . . . . . . . . . 38 2.2.6.2. Materia coloidal . . . . . . . . . . . . . . . 39 2.2.6.3. ´ Indices de ensuciamiento coloidal . . . . . . 39 2.2.6.4. Adsorci´on de especies org´anicas . . . . . . . 41 2.2.6.5. Ensuciamiento biol´ogico . . . . . . . . . . . 42 2.3. Modelos de transporte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.3.1. Modelo de soluci´on-Difusi´on . . . . . . . . . . . . . . 45 2.3.2. Modelo de soluci´on-Difusi´on imperfecto . . . . . . . . 45 2.3.3. Modelo de poro fino . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 2.3.4. Modelo de absorci´on preferencial . . . . . . . . . . . 46 9 ´ INDICE DE TABLAS A.7. An´alisis de la muestra 7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 A.8. An´alisis de la muestra 8. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 A.9. An´alisis de la muestra 9. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 A.10.An´alisis de la muestra 10. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 A.11.An´alisis de la muestra 11. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 A.12.An´alisis de la muestra 12. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 A.13.An´alisis de la muestra 13. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 A.14.An´alisis de la muestra 14. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 A.15.An´alisis de la muestra 15. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 A.16.An´alisis de la muestra 16. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 A.17.An´alisis de la muestra 17. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 A.18.An´alisis de la muestra 18. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 A.19.An´alisis de la muestra 19. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 A.20.An´alisis de la muestra 20. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129 A.21.An´alisis de la muestra 21. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 A.22.An´alisis de la muestra 22. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 A.23.An´alisis de la muestra 23. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 A.24.An´alisis de la muestra 24. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 A.25.An´alisis de la muestra 25. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 A.26.An´alisis de la muestra 26. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 A.27.An´alisis de la muestra 27. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 A.28.An´alisis de la muestra 28. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 A.29.An´alisis de la muestra 29. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 A.30.An´alisis de la muestra 30. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 A.31.An´alisis de la muestra 31. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 A.32.An´alisis de la muestra 32. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 A.33.An´alisis de la muestra 33. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 A.34.An´alisis de la muestra 34. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 A.35.An´alisis de la muestra 35. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 A.36.An´alisis de la muestra 36. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137 A.37.An´alisis de la muestra 37. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 A.38.An´alisis de la muestra 38. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 A.39.An´alisis de la muestra 39. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 A.40.An´alisis de la muestra 40. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 A.41.An´alisis de la muestra 41. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 A.42.An´alisis de la muestra 42. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 140 A.43.An´alisis de la muestra 43. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 A.44.An´alisis de la muestra 44. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 A.45.An´alisis de la muestra 45. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 A.46.An´alisis de la muestra 46. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 A.47.An´alisis de la muestra 47. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 A.48.An´alisis de la muestra 48. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143 16 ´ INDICE DE TABLAS A.49.An´alisis de la muestra 49. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 A.50.An´alisis de la muestra 50. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144 A.51.An´alisis de la muestra 51. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 A.52.An´alisis de la muestra 52. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 A.53.An´alisis de la muestra 53. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 A.54.An´alisis de la muestra 54. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 146 A.55.An´alisis de la muestra 55. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 A.56.An´alisis de la muestra 56. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147 A.57.An´alisis de la muestra 57. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 A.58.An´alisis de la muestra 58. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 A.59.An´alisis de la muestra 59. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 A.60.An´alisis de la muestra 60. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 A.61.An´alisis de la muestra 61. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 A.62.An´alisis de la muestra 62. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150 A.63.An´alisis de la muestra 63. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 A.64.An´alisis de la muestra 64. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 A.65.An´alisis de la muestra 65. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 B.1. Datos de operaci´on de la planta. . . . . . . . . . . . . . . . . 154 B.2. SDI, pH y antiincrustante de las muestras. . . . . . . . . . . 162 B.3. Normalizaci´on. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 B.13.LSI real. ............................174 B.14.LSI te´orico............................178 B.15.S&DSI real. ..........................187 B.16.S&DSI te´orico..........................191 17 Nomenclatura A— Coeficiente de permeabilidad al agua (m3m−2 d−1kg−1cm2). B— Coeficiente de permeabilidad a las sales (m d−1). C— Concentraci´on (mg l−1). CpH — Factor de correcci´on por pH. CTB — Contenido total bacteriano. DP — Dep´osito de presi´on. FC — Factor de conversi´on. FF — Factor de flujo. FI — Fuerza i´onica. FP — Factor de polarizaci´on. FCT — Factor de correcci´on por temperatura. J— Flujo por unidad de superficie (m3m−2d). K— Par´ametro del indice de saturaci´on de Stiff y Davis. Ksp — Producto de solubilidad. k— Coeficiente de transferencia de masa. kfp — Potencial ensuciante agua de alimentaci´on. LQ — Limpieza qu´ımica. LSI —´ Indice de saturaci´on de Langelier. m— Concentraci´on molal (mol kg−1). MF — Microfiltraci´on. MFI —´ Indice de ensuciamiento modificado. MON — Materia org´anica natural. NF — Nanofiltraci´on (mol kg−1). OI — ´ Osmosis inversa. P— Paso a trav´es de la membrana ( %). p— Presi´on (kg cm−2). p−[Ca2+]r-CaCO3— Par´ametro de saturaci´on del CaCO3en el rechazo. p−[HCO3]r-CaCO3— Par´ametro de saturaci´on del CaCO3en el rechazo. pHs — pH de saturaci´on. PI — Producto i´onico. 19 NOMENCLATURA PM — Peso molecular. PNT — Presi´on neta transmembrana (kg cm−2). Q— Caudal (m3d−1). R— Recuperaci´on de flujo ( %). ℜint — Retenci´on intr´ınseca. Re — N´umero de Reynolds. S— Superficie (m2). Sc — N´umero de Schmidt. SDI —´ Indice de sedimento ´o atascamiento. SEC — Consumo espec´ıfico de energ´ıa (kW h m−3). Sh — N´umero de Sherwood. S&DSI —´ Indice de saturaci´on de Stiff y Davis. STD — S´olidos totales disueltos (mg l−1). T— Temperatura (◦C). t— time. Y— Recuperaci´on de flujo en tanto por uno. z— Carga i´onica. Letras griegas η— Viscocidad din´amica (kg m−1s). λ— Factor de fricci´on. π— Presi´on osm´otica (kg cm−2). ρ— Densidad (kg m−3). ∆p— Ca´ıda de presi´on (kg cm−2). ∆π— Ca´ıda de presi´on osm´otica (kg cm−2). ∆C— Ca´ıda de concentraci´on (mg l−1). Sub´ındices a — Alimentaci´on. i — Elemento i. j — I´on j. m — Membrana. max — M´aximo. min — M´ınimo. p — Permeado o producto. r — Rechazo. s — Soluto ´o sal. 20 ´ INDICE DE TABLAS w — agua. 21 Cap´ıtulo 1 Introducci´on y objetivos 1.1. Introducci´on La desalaci´on de agua de mar y de agua salobre se ha convertido en una importante v´ıa para resolver los problemas de suministro de agua ”dulce”, mas all´a de lo que se puede obtener del ciclo hidrol´ogico para aliviar el problema mundial de escasez [8,9]. Entre las tecnolog´ıas de desalaci´on actuales, la ´osmosis inversa (OI) se considera la m´as eficiente desde el punto de vista energ´etico, y es la tecnolog´ıa de referencia respecto a otras [9]. La tendencia a nivel global es aumentar la desalaci´on por OI, en la actualidad, el 80 % de las plantas desaladoras instaladas utilizan dicha tecnolog´ıa [10]. La OI es un proceso de elevada intensidad energ´etica, generando impedimentos al uso de esta tecnolog´ıa, incluso en regiones donde los recursos de agua ”dulce”son escasos. Por lo tanto, para obtener un producto m´as asequible y sostenible es necesario reducir al m´ınimo el consumo energ´etico. Sin embargo, ha habido una mejora continua del proceso, que se ha traducido en una reducci´on de los costes de producci´on. Estos avances incluyen el desarrollo de nuevos materiales empleados en las membranas [11], mejoras en el dise˜no de los m´odulos [12,13], implementaci´on de sistemas de recuperaci´on de energ´ıa. Todas estas mejoras se han traducido en una reducci´on del consumo energ´etico [14–16]. En la isla de Gran Canaria, la capacidad de producci´on instalada de agua desalada es de 135,6 hm3/a˜no aproximadamente (2008) [17], de los cuales dependen el sector agr´ıcola, tur´ıstico e industrial. Dentro de la OI, la desalaci´on de agua salobre es m´as eficiente que la de agua de mar, debido a la diferencia de concentraci´on de sales [10]. En la misma isla, la capacidad total de desalaci´on de agua salobre es de 31,6 hm3/a˜no (86.441 m3/d´ıa), 23 CAP´ ITULO 1. INTRODUCCI´ ON Y OBJETIVOS procedente de un total de 118 desaladoras aproximadamente, de las cuales unas 90 utilizan la tecnolog´ıa de OI [17]. Por tanto, el dise˜no ´optimo de sistemas de OI, las condiciones de operaci´on adecuadas, y cualquier avance en este campo, juegan un papel importante en la viabilidad econ´omica de este tipo de instalaciones. 1.2. Objetivos y estructura de la tesis Con esta tesis titulada, ”Dise˜no de sistemas de desalaci´on de agua salobre por ´osmosis inversa”, y sobre la base de la informaci´on experimental de que se ha dispuesto, el autor ha pretendido conseguir los siguientes objetivos: Desarrollo de un programa de dise˜no de sistemas de ´osmosis inversa que presente ventajas respecto a los programas de los fabricantes de membranas. Elaboraci´on de un modelo predictivo que permita estimar el rendimiento de sistemas de ´osmosis inversa bajo condiciones similares. An´alisis de los datos de 10 a˜nos de operaci´on continua de una planta desaladora de agua salobre por ´osmosis inversa. Toma de datos y normalizaci´on de los mismos. Validaci´on del programa dise˜nado mediante resultados experimentales en un conjunto de instalaciones reales. Contrastar la informaci´on del decaimiento en el rendimiento del sistema de OI con la autopsia de las membranas utilizadas en la planta. A continuaci´on se expone la estructura de esta tesis; se comienza en el cap´ıtulo 2 por describir brevemente los fundamentos te´oricos de la ´osmosis inversa, incluyendo los par´ametros importantes y ecuaciones de dise˜no. En el cap´ıtulo 3 se incluye un estado del arte de la implicaci´on del ensuciamiento en el dise˜no y operaci´on de sistemas de OI, asi como de los algoritmos de dise˜no de este tipo de sistemas y de los modelos predictivos del rendimiento. Posteriormente, en el cap´ıtulo 4 se describe el algoritmo propuesto para el dise˜no de sistemas de OI. La descripci´on de la planta, toma de datos experimentales, su normalizaci´on y los ajustes y validaciones se muestran en el cap´ıtulo 5, llevando a cabo comparativas con casos reales de plantas desaladoras de agua salobre por OI construidas y puestas en operaci´on en la isla de Gran Canaria. El cap´ıtulo 6 corresponde a las conclusiones e investigaciones futuras. Los art´ıculos cient´ıficos y difusi´on de resultados en 24 CAP´ ITULO 1. INTRODUCCI´ ON Y OBJETIVOS congresos se han agrupado en el cap´ıtulo 8. Finalmente, una serie de dos ap´endices, mostr´andose en el primero (A) los an´alisis del agua de alimentaci´on y agua producto. En el segundo ap´endice (B) se muestran los datos de operaci´on y determinaci´on de algunos ´ındices de saturaci´on te´oricos y reales. 25 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA Membrana Flujo alimentación Ca Cm Cp xδ 0 J·C J·Cp dC D dx × Figura 2.5: Polarizaci´on por concentraci´on - Perfil de concentraciones en estado estacionario. Reagrupando: Cm−Cp Ca−Cp = eJ·δ D(2.7) El ratio entre el Dyδse denomina coeficiente de transferencia de masa (k): k=D δ(2.8) La retenci´on intr´ınseca (ℜint) de una membrana es la diferencia entre CmyCp: ℜint = 1 −Cp Cm (2.9) Operando con la Ecuaciones 2.7 y 2.9 tenemos: Cm Ca =eJ k ℜint + (1 − ℜint)·eJ k (2.10) El ratio entre CayCmse denomina Factor de polarizaci´on por concentraci´on (F P ). Generalmente, cuanto mayor es este factor, existir´a mayor tendencia al ensuciamiento y a las incrustaciones en la membrana, ya que implica una mayor diferencia entre ambas concentraciones. Cuando el soluto es completamente rechazado por la membrana (ℜint = 1 y Cp= 0) la Ecuaci´on 2.10 se simplifica: 32 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA Cm Ca = eJ k(2.11) 2.2.4.1. Factor de polarizaci´on por concentraci´on El FP puede ser calculado con la siguiente ecuaci´on: FP =Cm Ca = eJ k(2.12) En la pr´actica, esta f´ormula es simplificada [25]: FP =β·e Qp Qa-med (2.13) Donde βes una constante de proporcionalidad que depende de la geometr´ıa del elemento. Esta simplificaci´on est´a justificada por dos hechos: a) Qpes proporcional a Jy b) Qa-med es el caudal de alimentaci´on promedio, que es proporcional a k, y kest´a relacionado con la velocidad de flujo cruzado (ν). Usando la media aritm´etica entre el flujo de alimentaci´on y de rechazo como flujo medio, el FP se expresa como funci´on de la recuperaci´on de flujo del elemento de membrana (Ri): FP =β·e 2·Ri 2−Ri(2.14) Un valor de 1,2 para el FP, es el l´ımite recomendado por HydranauticsR , que corresponde a una recuperaci´on del 18 % para un elemento de 40 pulgadas de largo [25]. DowR FilmtecTM [19] aplica para sus elementos de membrana la siguiente ecuaci´on: FP = e0,7·Ri(2.15) 2.2.4.2. Coeficiente de transferencia de masa El coeficiente (k) est´a relacionado con el n´umero de Sherwood (Sh): Sh =k·dh D=a·Reb·Scc(2.16) Re =ρ·ν·dh η(2.17) Sc =η ρ·D(2.18) 33 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA Donde dh(m) es el di´ametro hidr´aulico, a,bycson constantes, Sc el n´umero de Schmidt, ρ(kg m−3) la densidad del agua y η(kg m−1s−1) la viscocidad din´amica. En el canal del espaciador de alimentaci´on de una membrana de OI de arrollamiento en espiral, Schock y Miquel [26] modelaron el par´ametro k, de forma que podr´ıa predecirse con la siguiente ecuaci´on: k= 0,065 D dh ·Re0,875 ·Sc0,25 (2.19) La din´amica de fluidos computacional (DFC) ha mostrado ser una t´ecnica efectiva en el estudio de los campus de flujo y transferencia de masa en canales estrechos y de configuraci´on compleja. Se han llevado a cabo varios estudios de DFC en dos dimensiones [27–31]. Otros autores han realizado estudios de DFC en tres dimensiones, con el fin de investigar el efecto de distintas configuraciones de espaciadores, por ejemplo, la distancia entre espaciadores [2], el ´angulo de incidencia entre los espaciadores y la direcci´on del flujo de entrada [2, 32, 33], y teniendo en cuenta distintas geometr´ıas de mallado [32, 34, 35]. C.P. Koutsou y col. [2] llevaron a cabo un estudio bastante completo, estudiando el efecto de Re ySc sobre Sh, obteniendo distintas expresiones para distintas geometr´ıas de espaciadores como ya se ha mencionado. Consideraron canales planos con dos capas de filamentos cil´ındricos, estos filamentos paralelos entre si y equidistantes, como muestra la Figura 2.6. Todos los filamentos tienen el mismo di´ametro (D), la altura del canal (H) es dos veces el di´ametro del filamento, la distancia entre filamentos paralelos es L, el ´angulo entre filamentos cruzados es βy el ´angulo de entrada del flujo de alimentaci´on es α. La Tabla 2.1 muestra las correlaciones obtenidas para distintas configuraciones. Tabla 2.1: Expresiones de Sh en funci´on de la geometr´ıa del espaciador, Re ySc [2]. β=90◦β=105◦β=120◦ L/D=6 0,14Re0,64Sc0,42 0,08Re0,715Sc0,48 0,073Re0,87Sc0,45 L/D=8 0,16Re0,605Sc0,42 0,17Re0,625Sc0,42 0,12Re0,71Sc0,43 L/D=12 0,26Re0,57Sc0,37 0,17Re0,64Sc0,40 0,19Re0,645Sc0,38 34 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA Figura 2.6: Caracter´ısticas geom´etricas de un espaciador [2]. 2.2.5. P´erdidas de presi´on en elementos de ´osmosis inversa Varios autores han estudiado la ca´ıda de presi´on en canales con espaciadores, con o sin membranas [6, 26, 36–41]. La ca´ıda de presi´on por unidad de longitud o los factores de fricci´on asociados (λ) a las geometr´ıas de los espaciadores se suelen presentar seg´un la correlaci´on de la Ecuaci´on 2.20: λ=a·Reb(2.20) Belfort y col. [36] ensayaron varios espaciadores comerciales que se usaban en electrodi´alisis. Evaluaron los espaciadores en t´erminos de porosidad y ca´ıdas de presi´on considerando flujo a final ciego (dead-end flow). Llegaron a proponer algunas configuraciones ´optimas de espaciadores. Los experimentos de visualizaci´on de flujo, demostraron que las caracter´ısticas de flujo en algunos dise˜nos de espaciadores y la existencia de v´ortices disminu´ıan el espesor de la capa l´ımite. Winograd y col [37] propusieron que para reducir las p´erdidas de presi´on a lo largo del canal, los filamentos de los espaciadores deb´ıan estar alineados con el flujo de entrada. Koruda y col. [38] midieron las ca´ıdas de presi´on obteniendo una correlaci´on de la forma de la Ecuaci´on 2.20. Sin embargo, sus resultados despreciaban el efecto de la orientaci´on de los espaciadores respecto al flujo de entrada, el cual juega un papel importante, seg´un los resultados obtenidos por los trabajos que se mencionan m´as adelante. Schock y Miquel [26] estudiaron las ca´ıdas de presi´on de varios espaciadores comerciales en membranas de OI, proponiendo la siguiente correlaci´on para el factor de fricci´on: 35 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA λ= 6,23 ·Re−0,3(2.21) En los experimentos llevados a cabo por F´arkov´a [40] as´ı como en los realizados por Zimmerer y Kottke [41], se demostr´o que los patrones de flujo cambiaban con la orientaci´on de los filamentos. A una conclusi´on similar lleg´o Feron y col. [39] en sus estudios, donde estudi´o varias geometr´ıas ideales y reales de espaciadores. En los ´ultimos 25 a˜nos se han llevado a cabo numerosos trabajos que tratan esta tem´atica [6,27,31,42–52]. A continuaci´on se exponen las aportaciones m´as relevantes que influyen en el dise˜no de sistemas OI. Geraldes y col. [53] introdujeron el par´ametro Kλ, que multiplica al factor de fricci´on definido por la Ecuaci´on 2.21. Este factor pretende tener en consideraci´on las p´erdidas de presi´on adicionales en la alimentaci´on de los tubos de presi´on y entre m´odulos. Para una misma instalaci´on de agua de mar, ajustaron dicho par´ametro y obtuvieron valores comprendidos entre 1,9 y 2,9. Koutsou y col. [6] establecieron unas correlaciones para la determinaci´on de la ca´ıda de presi´on por unidad de longitud, teniendo en cuenta diferentes geometr´ıas de los espaciadores (Figura 2.6). La Tabla 2.2 muestra los resultados obtenidos. Tabla 2.2: Expresiones de ∆p/∆Len funci´on de la geometr´ıa del espaciador y Re [6]. β=90◦β=105◦β=120◦ L/D=6 2,3Re−0,31 2,2Re−0,23 3,8Re−0,18 L/D=8 0,8Re−0,19 0,9Re−0,15 1,2Re−0,14 L/D=12 1,5Re−0,40 1,1Re−0,31 0,7Re−0,19 El programa comercial de DowR (ROSA) utiliza expresiones correlativas del tipo: ∆p=a·∆Qb(2.22) donde ∆Qes el caudal promedio de alimentaci´on al elemento, ayb son par´ametros correlativos para cada elemento que llevan intr´ınseco la geometr´ıa del elemento de membrana, as´ı como los factores considerados por el mencionado Kλ. 2.2.6. Ensuciamiento El ensuciamiento en membranas es el resultado de la deposici´on de s´olidos en suspensi´on, coloides, materia org´anica o microbios sobre la superficie 36 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA de la membrana, t´ıpicamente en el lado de alimentaci´on/rechazo. El ensuciamiento es exacerbado debido a los altos flujos a trav´es de la membrana y a las velocidades (flujo cruzado) bajas en el lado de alimentaci´on/rechazo de la membrana. Ambas condiciones incrementan la polarizaci´on por concentraci´on. Altos flujos en el permeado significan que se est´a recuperando agua en un ratio alto, dejando los s´olidos que se acumulan en la capa l´ımite de polarizaci´on por concentraci´on. Cuando el tiempo de residencia en la capa l´ımite se prolonga, los s´olidos se depositar´an sobre la superficie de la membrana, a veces de forma permanente. Cuando las velocidades de flujo cruzado son bajas, se genera un mayor espesor de la capa l´ımite y como consecuencia, una mayor acumulaci´on de s´olidos provocando un ensuciamiento acelerado de la membrana. En la tabla 2.3, se muestran algunos par´ametros de calidades de agua para minimizar el ensuciamiento en membranas de OI [54]. Tabla 2.3: Gu´ıa de calidades del agua para minimizar el ensuciamiento en membranas de OI. Especie Medida Valor S´olidos en suspensi´on Turbidez <1 NTU Coloides SDI <5 Microbios test de bacterias (Dip Slides)<1.000 UFC/ml Materia org´anica Concentraci´on de Carbono Org´anico Total <3 ppm Metales: hierro,manganeso,aluminio Concentraci´on <0,05 ppm Una membrana con ensuciamiento exhibe, principalmente, dos problemas en cuanto a su rendimiento; la presi´on de operaci´on ser´a superior a la de dise˜no y las ca´ıdas de presi´on ser´an tambi´en superiores a las habituales. Esto se debe a que las especies ensuciantes tienden a acumularse sobre la superficie de la membrana, formando una barrera adicional al transporte. Esta barrera adicional hace que tengamos que aumentar la presi´on de operaci´on para mantener la producci´on, superando las ca´ıdas de presi´on en los elementos. 37 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA 2.2.6.1. Especies inorg´anicas Las sales inorg´anicas precipitan en la corriente de concentrado cuando se superan sus l´ımites de solubilidad, deposit´andose sobre la superficie de la membrana como incrustaci´on. Este tipo de ensuciamiento se aborda limitando las recuperaciones de flujo, ajustando el pH o dosificando antiincrustantes apropiados [7, 55–57]. La mayor´ıa de las incrustaciones est´an causadas por la precipitaci´on de carbonato c´alcico, s´ılice, sulfato de calcio, estroncio y bario, y por fluoruro c´alcico. La deposici´on de cristales es inhibida por los anti-incrustante, los cuales suprimen la cristalizaci´on. A pesar de los avances realizados en los anti-incrustantes, tanto desde el punto de vista del potencial inhibidor, como del impacto sobre el medio ambiente [58–66], el ensuciamiento de especies inorg´anicas sigue siendo unos de los principales factores limitantes en los sistemas de OI. Los sistemas de control de las incrustaciones est´an bastante avanzados, gracias a los esfuerzos realizados en las calderas, evaporadores y torres de refrigeraci´on. Los Pol´ımeros ani´onicos, polifosfatos y organofosforados se utilizan en un rango de concentraciones entre 1 y 5 mg l−1. Estos productos a˜nadidos se unen a la superficie del n´ucleo del cristal en crecimiento y retrasan la cristalizaci´on en las soluciones supersaturadas, modificando la formaci´on del cristal [67]. Debido al poco tiempo de residencia de los compuestos en la instalaci´on en OI (segundos), la concentraci´on de los cristales es muy baja existiendo soluciones supersaturadas sin cristalizaci´on. Sin embargo, puede haber “interferencias” con otra materia inorg´anica u org´anica en el agua. Los pol´ımeros ani´onicos usados como antiincrustantes y dispersantes, se pueden depositar sobre la superficie de la membrana, junto con los metales de alta valencia, que incluyen las especies de calcio, hierro, aluminio. Los problemas de incrustaciones no son muy apreciables en la desalaci´on de agua de mar por OI, pero muy comunes en la desalaci´on por OI de agua salobre. La s´ılice se puede convertir en un problema muy serio en el tratamiento tanto de aguas salobres, como de agua de mar [68–71], lleg´andose a proponer distintos pretratamiento, para la separaci´on de la misma del agua de alimentaci´on del sistema de OI [72–74]. Es recomendable que la concentraci´on de s´ılice no supere los 120-155 mg l−1, para unas adecuadas condiciones de operaci´on [75]. Algunas plantas han estado operando con concentraciones de s´ılice comprendidas entre 240 y 250 mg l−1, usando antiincrstantes espec´ıficos para s´ılice. El tipo y grado del ensuciamiento por s´ılice tambi´en depende de otras especies [55], como por ejemplo el hierro, que influye de forma considerable en la incrustaci´on. Jarusutthirak y col. [76] llevaron a cabo un estudio sobre algunos in38 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA crustantes inorg´anicos derivados de CaCl2, CaCO3, Ca3(PO4)2, CaSO4y MgSO4, para ello elaboraron soluciones sint´eticas. Estudiaron los diferentes efectos sobre una membrana de nanofiltraci´on, la cual, se presupone de poliamida arom´atica debido a su intolerancia al cloro. La membrana tuvo un peso molecular entre 150-300 Da. El ensuciamiento dependi´o de la valencia del cati´on y del tipo de ani´on, cloruro, carbonato, sulfato o fosfato, siendo ´este ´ultimo el m´as agresivo. De los cationes, el calcio caus´o un mayor decremento de flujo que el magnesio, debido a una mayor concentraci´on de especies precipitadas. Para el cloruro c´alcico, la interacci´on entre el cati´on y la materia org´anica natural, jugaron un papel importante en el decremento de flujo, atribuido por la formaci´on de la torta sobre la superficie de la membrana. 2.2.6.2. Materia coloidal Los coloides pueden ser sustancias org´anicas, inorg´anicas o compuestas. Provienen del drenage natural y erosi´on, pueden ser arenosos, sedimentos, arcillosos y similares. La materia coloidal habitual en las aguas naturales se muestra en la Tabla 2.4. Los hidr´oxidos f´erricos, de aluminio y de manganeso, junto con el crecimiento de la s´ılice por polimerizaci´on y reticulaci´on con pol´ımeros org´anicos e inorg´anicos, forman part´ıculas de mayor tama˜no, que se convierten en geles y agentes ensuciantes [77,78]. Los polisac´aridos y fragmentos celulares contribuyen de forma considerable a este tipo de ensuciamiento. La materia coloidal puede aglomerarse y adherirse a la membrana debido al incremento de la concentraci´on, la salinidad, la compactaci´on, la floculaci´on, las interacciones superficiales y otros factores f´ısicos y qu´ımicos [79]. Las part´ıculas formadas pueden ser lo suficientemente grandes como para ser separadas por membranas de 1 a 5 µ m. Los agentes anticoagulantes y de anti-deposici´on se muestran como una alternativa prometedora en la inhibici´on del ensuciamiento producido por materia coloidal. Los pre-tratamientos por membrana han sido bastante estudiados para separar coloides y org´anicos de alto peso molecular, en especial los pre-tratamientos por ultrafiltraci´on [80]. 2.2.6.3. ´ Indices de ensuciamiento coloidal El SDI, ´ındice de densidad de sedimentos o ´ındice de atascamiento (silt density index en ingl´es), fue desarrollado por Dupont Permasep Permeators hace 50 a˜nos. Es un test que mide el potencial que tiene el agua para ensuciar las membranas de OI con s´olidos en suspensi´on y coloides. Para 39 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA Tabla 2.4: Materia coloidal en aguas naturales [7]. Microorganismos Restos biol´ogicos (plantas y animales) Polisac´aridos (gomas, limos, plancton) Lipoproteinas (secreciones) Arcilla (aluminio hidratado y silicatos de hierro) Sedimentos ´ Oleos Quer´ogeno ´acidos h´umicos, ligninas, taninos ´ Oxidos de hierro y manganeso Carbonato c´alcico Azufre y sulfitos su medida se emplean membranas de microfiltraci´on (MF) con un tama˜no de poro de 0,45 micras, que es mayor en varios ´ordenes de magnitud al tama˜no de poro de las membranas de OI [81]. La medida del SDI se realiza por un procedimiento normalizado seg´un la norma ASTM D4189-95 [82]. El agua de alimentaci´on es filtrada a trav´es de la membrana de MF de 47 mm de di´ametro, ubicada en una carcasa circular a una presi´on constante de 207 kPa (30 psi) en modo de filtraci´on en final ciego. El procedimiento tiene varias etapas. Primeramente se mide el tiempo inicial, tiempo que ha transcurrido durante la filtraci´on de 500 ml de permeado (ti). A continuaci´on, se espera durante un intervalo de tiempo (t), durante el cual, el agua sigue pasando a trav´es del filtro. Por ´ultimo, se cuantifica el tiempo final de duraci´on de la filtraci´on del mismo volumen de 500 ml (tf). El intervalo de tiempo (t) entre la primera y ´ultima medida de filtraci´on se fija convencionalmente en 15 minutos. No obstante, en caso de aguas que producen una r´apida obturaci´on del filtro, el tiempo entre medidas se puede reducir a 10 o a 5 minutos. El valor del SDI se determina a partir de los valores de ti, tfy de tseg´un la Ecuaci´on 2.23. SDI =1−ti tf t·100 (2.23) El ´ındice MFI, recientemente aprobado como test normalizado por la ASTM (ASTM D8002-15) [83], se determina usando el mismo equipo y condiciones de operaci´on que el SDI. El volumen total filtrado Vde agua, es medido cada 30 segundos en diferentes instantes de tiempo de filtraci´on tdurante un periodo de ensayo de 15 minutos [84]. Durante ese periodo se registran los valores de volumen de permeado Vrecogido con respecto al tiempo t. Para interpretar los datos experimentales obtenidos por el 40 CAP´ ITULO 2. FUNDAMENTOS DE LA ´ OSMOSIS INVERSA procedimiento, se emplea la Ecuaci´on 2.24 desarrollada por Schippers y Verdouw [84] siguiendo el modelo de resistencias en serie y considerando que la resistencia de ensuciamiento es debida a la formaci´on de dep´osito superficial o torta. El valor del MF I viene dado por el t´ermino que multiplica a Ven la Ecuaci´on 2.24, defini´endose como tal en la Ecuaci´on 2.25. t V=µRm ∆pA +µαCb 2∆pA2·V(2.24) MFI =µαCb 2∆pA2(2.25) Donde t(s) es el instante de filtraci´on, ∆p(Pa) la presi´on transmembrana, µ(Pa s) la viscocidad din´amica del agua, Rm(m−1) la resistencia hidr´aulica de la membrana, α(m kg−1) la resistencia espec´ıfica de la torta, A(m2) la superficie de la membrana, Cb(kg m−3) la concentraci´on de part´ıculas en el agua de alimentaci´on y V(m3) el volumen filtrado. 2.2.6.4. Adsorci´on de especies org´anicas La adsorci´on, sobre la superficie de la membrana, de los compuestos org´anicos presentes en la materia org´anica natural (MON) causa decrementos del flujo de permeado y dependen del pH y de la fuerza i´onica [85,86]. Se han llevado a cabo experimentos en membranas de fibra hueca de nanofiltraci´on (NF) con capa soporte de polisulfona entre 100 y 300 µ m de espesor sobre la cual se superpuso una capa de polisulfona sulfonada de 0,1 µ m de espesor. El peso molecular (PM) fue de unos 1.000 Da. Algunos grupos de ´acido sulf´onico proporcionan una carga negativa sobre la superficie de la membrana, la cual est´a destinada a repeler la fijaci´on de materia org´anica ani´onica. Alteraciones de pH, producen un cambio en el flujo de permeado en el mismo sentido. Esto se us´o para indicar que la compactaci´on de la membrana fue el resultado de la reducci´on de la carga electrost´atica de repulsi´on en su matriz. Hubo un decremento en el rechazo, tanto de iones inorg´anicos como de MON a pH bajos y fuerzas i´onicas m´as altas. La MON es relevante en el ensuciamiento de membranas a bajas presiones, especialmente aquellas que son hidrof´ılicas [87]. La MON puede influir en el rechazo de materia disuelta por exclusi´on electrost´atica, y causar ensuciamiento por precipitaci´on o adsorci´on. Tambi´en se han realizado experimentos sobre el ensuciamiento de membranas de NF de capa fina compuesta de poliamida arom´atica, usando para ello tres ´acidos h´umicos de PM: 1.000 −5.000, 10.000 −30.000 y ⩾50.000 Da, respectivamente. Se demostr´o que el ensuciamiento se incrementaba con 41 Cap´ıtulo 3 Dise˜no de sistemas de ´osmosis inversa 3.1. Introducci´on En el dise˜no de sistemas de OI se han de tener en cuenta muchos factores, algunos establecidos por los fabricantes y otros impuestos por el dise˜nador en base a su experiencia. Uno de los m´as complejos a considerar es el ensuciamiento, su repercusi´on sobre el rendimiento de la planta en largos periodos de operaci´on. En este trabajo de tesis se ha propuesto, adem´as de una metodolog´ıa para el dise˜no de sistemas de OI, que permita una mayor flexibilidad al dise˜nador, un modelo predictivo del rendimiento de sistemas de OI en funci´on del tiempo de operaci´on y del potencial ensuciante del agua de alimentaci´on. Dicho modelo se incluy´o en el algoritmo de dise˜no, para obtener una predicci´on del rendimiento del sistema de OI, que utilicen una membrana similar a la utilizada en la planta desaladora estudiada en esta tesis. 3.2. Ensuciamiento El ensuciamiento sigue siendo uno de los mayores desaf´ıos a los que se enfrentan los procesos de membrana. En el caso de la OI, tiene una repercusi´on relevante, en cuanto a la ca´ıda de rendimiento en este tipo de sistemas. En las plantas a escala real, la forma normal para detectar el ensuciamiento es mediante la evoluci´on del flujo de permeado normalizado, paso de sales ´o ca´ıda de presi´on. La influencia del ensuciamiento en el dise˜no de sistemas de OI es notable, siendo fundamental una estimaci´on del comportamiento de dicho sistema a largo plazo. Afectar´a al dimensionado del equipo de alta presi´on, as´ı como para la respuesta del sistema de OI a lo largo de su perio49 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA do estimado de funcionamiento. Se han desarrollado algunas t´ecnicas con el fin de predecir alg´un tipo de ensuciamiento, por ejemplo, A.H. Taheri y col. [110] desarrollaron una t´ecnica para predecir el ensuciamiento coloidal en sistemas de OI en tiempo real. Los resultados proporcionan una buena estimaci´on en cuanto al decaimiento de flujo en sistemas de OI debido al ensuciamiento coloidal. Pero este es s´olo un tipo de ensuciamiento, tal y como vimos en el cap´ıtulo anterior. El ensuciamiento org´anico, inorg´anico y el bioensuciamiento juegan un papel importante en el decaimiento del rendimiento, no s´olo el coloidal. A.H. Taheri y col. [111] tambi´en desarrollaron otra t´ecnica que no solo tuviera en cuenta el ensuciamiento coloidal sino tambi´en el org´anico, dejando al margen el bioensuciamiento y el ensuciamiento inorg´anico. En esta tesis, se han estudiado distintos modelos predictivos enunciados por otros autores, as´ı como uno propuesto en este trabajo, que pasan a describirse en el siguiente apartado. 3.2.1. Modelo predictivo de rendimiento para sistemas de ´osmosis inversa La predicci´on del rendimiento de sistemas de OI en largos periodos de tiempo es una tarea muy compleja. S´olo algunos autores [3,4,112] han propuestos modelos para estimar el decaimiento del flujo de agua (Jw) en el tiempo, basados en la variaci´on del coeficiente de permeabilidad al agua de la membrana (A) en largos periodos de tiempo. Estos modelos son aplicables en cada caso al tipo de membrana utilizada y para condiciones de operaci´on espec´ıficas. Para obtener un modelo lo suficientemente riguroso ser´ıa necesario disponer en primer lugar, de datos experimentales durante un periodo largo de operaci´on y bajo distintas condiciones de operaci´on para distintos tipos de membranas. El modelo mencionado no depender´ıa s´olo del tiempo, adem´as de las caracter´ısticas de la membrana y del potencial ensuciante del agua de alimentaci´on (kfp). Wilf y col. [4] utilizaron un modelo propuesto previamente para predecir el decaimiento de Jwdebido a la compactaci´on de la membrana (cortos periodos de tiempo), para estimar la p´erdida de Jwen largos periodos de tiempo de operaci´on. Utilizaron los datos de tres a˜nos de operaci´on de diferentes plantas desaladoras de agua de mar por OI para identificar el ´unico par´ametro del modelo. El par´ametro fue determinado para decrementos de flujo de permeado comprendidos entre el 20 % y 25 % de acuerdo con los datos experimentales. R.A. Mohamed y col. [113] emplearon el mismo modelo, pero utilizaron los datos de 4 a˜nos de operaci´on de una planta desaladora de agua de mar por OI cuya membrana instalada era la TFC 2822 de Fluid 50 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA systemTM, una presi´on de alimentaci´on inicial de 6,70 MPa y recuperaciones de flujo comprendidas entre 26 % y 33 %. Abbas y col. [3] propusieron un modelo para la determinaci´on del decremento del coeficiente Apromedio normalizado (An=A/A0), donde A0es el coeficiente de permeabilidad al agua promedio inicial de la membrana. Se trata de una ecuaci´on exponencial que depende de tres par´ametros correlativos y del tiempo de operaci´on. Utilizaron los datos de 5 a˜nos de operaci´on de una planta desaladora de agua salobre por OI para la identificaci´on de los par´ametros, la membrana instalada en este caso fue la BW30-400 FilmtecTM. La temperatura del agua de alimentaci´on oscil´o entre 28 y 30 ◦C, su concentraci´on de s´olidos totales disueltos estuvo comprendida entre 2.540 y 2.870 mg/l, y la presi´on de alimentaci´on estuvo pr´oxima a 1,2 MPa. Zhu y col. [112] propusieron otro modelo predictivo para el coeficiente A, una ecuaci´on exponencial dependiente del tiempo y de un solo par´ametro. En este caso, se utilizaron los datos de un a˜no de operaci´on. El tipo de membrana instalada fue de fibra hueca (DupontTMB-10). La presi´on de alimentaci´on fue variable (6,28-7,09 MPa), concentraci´on de s´olidos totales disueltos en el agua de alimentaci´on constante (35.000 mg l−1y temperatura constante (27 ◦C). Belkacem y col. [114] usaron el modelo de Zhu en t´erminos de incremento de la resistencia de la membrana. La membrana usada fue la BW30LE-440 FilmtecTM. Esta vez se trataba de una planta desaladora de agua salobre por OI de dos etapas con recirculaci´on. Para el ajuste utilizaron los datos de un a˜no de operaci´on. En esta tesis se ha propuesto un modelo predictivo del decaimiento del rendimiento o del coeficiente A, basado en que la evoluci´on se divide en dos etapas. En la etapa I se genera un decremento muy pronunciado, principalmente debido a la hidrataci´on, compactaci´on de la membrana y al ensuciamiento irreversible. En la segunda etapa el decaimiento es menos pronunciado, este es debido al ensuciamiento irreversible y a la eficiencia de las limpiezas qu´ımicas (LQ). Las condiciones de operaci´on del sistema de OI juegan un papel importante en el decremento del coeficiente A, y por lo tanto, en los par´ametros del modelo. Cada etapa se asocia a una funci´on exponencial y la superposici´on de estas dos funciones genera el modelo propuesto. Para la identificaci´on de los par´ametros del modelo, se usaron los datos experimentales de diez a˜nos de operaci´on de una planata desaladora de agua salobre por OI que se describir´a posteriormente. 3.2.1.1. Modelos existentes Las Ecuaciones (3.1) y (3.2) fueron propuestas por M. Wilf y col. [4] y por Abbas y col. [3] respectivamente. Ambos modelos estiman el decai51 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA miento del flujo de permeado en el tiempo o la variaci´on del coeficiente Andebido a la compactaci´on, ensuciamiento etc. La Figura 3.1 muestra el comportamiento de cada ecuaci´on, apreci´andose un decaimiento m´as pronunciado en los primeros 100 d´ıas de operaci´on para la expresi´on de Wilf y col. que para la expresi´on de Abbas y col., en cuyo caso el decremento se muestra m´as gradual. An=tm(3.1) An= 0,68e(79 t+201,1)(3.2) Donde mes un par´ametro de ajuste que toma valores entre -0,035 y -0,041 [4] relacionado con decrementos del flujo de permeado de un 20 y 25 % respectivamente, tes el tiempo de operaci´on en d´ıas. 0.7 0.8 0.9 1 0 100 200 300 400 500 An Tiempo (días) Ec. de Wilf (m=−0,035) Ec. de Wilf (m=−0,041) Ec. de Abbas Figura 3.1: Coeficiente de permeabilidad al agua promedio normalizado de acuerdo con las correlaciones en la literatura [3,4] (Eqs. (3.1) y (3.2)) para un periodo de operaci´on de 500 d´ıas. 3.2.1.2. Modelo propuesto Para explicar la filosof´ıa del modelo propuesto, se ha utilizado la Figura 3.2 [3], que describe el decaimiento de Anen una instalaci´on distinta a la 52 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA descrita en esta tesis. El modelo est´a basado en la superposici´on de dos funciones exponenciales (Ecuaci´on(3.3)). Ambas dependen de tres par´ametros, la primera de (δ1,τ1ykfp), que est´an relacionados con el comportamiento de la primera etapa de decaimiento (Figura 3.2). La segunda depende de (δ2,τ2ykfp), relacionada con la segunda etapa de decaimiento (Figura 3.2). La primera funci´on tiende a cero seg´un termina la primera etapa. Los par´ametros δest´an relacionadas con el peso de cada funci´on y etapa, cuanto menor es el par´ametro δ1y mayor el par´ametro δ2, mayor es el coeficienteAn. Los par´ametros τ(unidades de tiempo) est´an relacionadas al decremento en cada etapa (i.e. cuanto de r´apido es el decremento). El par´ametro τ1 debe ser inferior al par´ametro τ2para que represente cada etapa seg´un se muestra en la Figura 3.2. Generalmente, cuanto mayor es kfp m´as r´apido ser´a el decremento del coeficiente Anen las etapas I y II. An=δ1·e−t τ1·kfp +δ2·e−t τ2·kfp (3.3) Tiempo (días) 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 An 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Etapa I Etapa II Figura 3.2: Representaci´on esquem´atica de las dos etapas en el decremento de An. (I) Decaimiento inicial, m´as pronunciado debido a la compactaci´on y ensuciamiento irreversible;(II) Decaimiento m´as progresivo debido principalmente al ensuciamiento irreversible. 3.2.1.3. Identificaci´on de par´ametros La identificaci´on de los par´ametros de los modelos mencionados, los modelos expuestos y el propuesto, se realiz´o haciendo uso del m´etodo simplex de Nelder-Mead [115], implementado en MATLABR . La funci´on de ajuste 53 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA tuvo como entrada los par´ametros de los modelos, m, α, β,γ,δ1,τ1,δ2yτ2 (Eqs.(3.4), (3.5) y (3.3)). An=tm(3.4) An=α·e(β t+γ)(3.5) Los datos recogidos tras 20 horas de operaci´on fueron considerados como condiciones iniciales, de forma que el coeficiente A0fue calculado en ese punto de funcionamiento. Los diferentes modelos se ajustaron para que las condiciones iniciales coincidieran por dicho punto. Dado que los puntos pre-LQ y post-LQ fueron pocos en el tiempo de operaci´on, se llev´o a cabo una interpolaci´on para determinar el coeficiente Anen ambos casos. El ´ındice seleccionado para la determinaci´on del error fue la desviaci´on standard, definida como: σd=sPN i=1(yi,exp −yi,calc)2 N−1(3.6) Donde yi,exp son los datos experimentales, yi,calc son los valores calculados yNes el n´umero de muestras. 3.2.2. Autopsia de membranas La autopsia de membranas y posteriores tests son generalmente el ´ultimo recurso en la determinaci´on de las causas de fallo o perdidas de rendimiento. Esto es debido a que los tests son destructivos, tanto para la membrana como para el elemento. Estos tests se usan para determinar la morfolog´ıa de los materiales depositados sobre los espaciadores del lado de la alimentaci´on de la membrana, adem´as de los tipos de compuestos, la cantidad de especies espec´ıficas y la naturaleza de los materiales que oxidan la membrana si hubiere el caso [89, 116, 117]. Esta clase de informaci´on puede ayudar a resolver posibles problemas de operaci´on de las plantas [118]. Si el usuario no est´a seguro de que puede estar causando problemas de rendimiento, la mejor actuaci´on es realizar una autopsia de al menos dos elementos, el primero de la primera etapa y el ´ultimo de la ´ultima etapa. En el primer elemento se detectan los s´olidos en suspensi´on que pueden ensuciar la membrana, y en el ´ultimo las posibles incrustaciones de sales poco solubles en agua. 54 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA Estudios previos han demostrado, que en las plantas desaladoras para agua salobre subterr´anea se produce precipitaci´on de sales inorg´anicas, las cuales suelen contener mayoritariamente iones multivalentes como el calcio, el aluminio y sulfatos [119, 120]. Adem´as, el ensuciamiento por s´ılice tambi´en es frecuente en este tipo de plantas [121]. En cuanto a la realizaci´on de la autopsia en este trabajo, primero se procedi´o a la elecci´on de los elementos. En este caso se seleccionaron el primer y sexto elemento, tanto de la primera etapa como de la segunda. La toma de muestras se realiz´o mediante el uso de un escalpelo o bistur´ı esterilizado, adem´as de un recipiente portador de la muestra. Se llevaron a cabo inspecciones externas de los elementos de membrana, comprobando la integridad f´ısica de las carcasas, estado de la entrada y de la salida, comprobando si hab´ıa existencia de incrustaciones o dep´ositos. Posteriormente, se realiz´o una inspecci´on interna, una vez cortada la carcasa y habiendo desenrrollado las membranas, con el fin de comprobar la posible existencia de dep´ositos y su distribuci´on. Las muestras se sometieron a pruebas de valoraci´on colorim´etricas para un an´alisis cualitativo de presencia de Fe2+/3+ y de carbonatos, adem´as de la prueba de oxidaci´on de Fujiwara, para saber si la membrana ha estado en contacto con alg´un hal´ogeno. La t´ecnica anal´ıtica seleccionada para estudiar la composici´on at´omica de los dep´ositos/sustancias existentes en la superficie de las membranas fue la microscop´ıa electr´onica (SEM) con an´alisis elemental por energ´ıa dispersiva de rayos X (EDX). Para hacer las muestras conductoras, se recubrieron de plata. En los an´alisis semicuantitativos presentados en el siguiente cap´ıtulo, los porcentajes que se muestran corresponden al total de elementos obtenidos en ese an´alisis, incluido la plata. 3.3. Algoritmos de dise˜no Hace dos d´ecadas, un tiempo de operaci´on de entre 5 y 6 a˜nos era razonable para membranas TFC de agua salobre [122,123]. Pero gracias a los avances en membranas de TFC podr´ıa ser posible extender la vida ´util de este tipo de membranas [124–127]. Las membrana de capa fina nanocompuestas (TFN) se presentan como una alternativa bastante prometedora, permitiendo obtener una mejor relaci´on en lo referente al compromiso entre la permeabilidad al agua de la membrana y la selectividad de solutos [128]. Otros factores importantes que afectan a la vida ´util de las membranas son; el dise˜no del sistema de OI y las condiciones de operaci´on. La planta desaladora descrita en este trabajo sufri´o una reforma, inicialmente el arreglo del sistema era 4:2, con cuatro elementos BW30-8040 por dep´osito de presi´on 55 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA (DP). Con esta configuraci´on el tiempo de operaci´on de las membranas fue de 5 a˜nos [122], llevando a cabo una reforma despu´es de unas 2.300 horas de operaci´on, se cambi´o la configuraci´on del sistema al que tiene en la actualidad, un arreglo 3:2 con 6 elementos de membrana por DP. Posteriormente se reemplaz´o la membrana BW30-8040 por la BW30-400. En este caso, las membranas estuvieron en operaci´on aproximadamente 10 a˜nos [129]. Evidentemente los productos utilizados como anti-incrustantes y la eficiencia de las limpiezas qu´ımicas juegan tambi´en un papel fundamental en el rendimiento de la planta. Existen varios factores o condiciones de contorno a los que el encargado de dise˜nar sistemas de OI para agua salobre, debe hacer frente. Estas condiciones van a depender principalmente de las caracter´ısticas del agua de alimentaci´on, caudal del agua producto necesario, calidad de la misma (dependiente del tipo de uso) y de unas condiciones de contorno establecidas por los fabricantes de membranas. Estos disponen de herramientas computacionales (ROSA, IMSDesign, Q+Projection Software, etc.) para el dise˜no de dichos sistemas de OI, que actualmente, y en general, son los utilizados por los dise˜nadores de este tipo de sistemas. El procedimiento de dise˜no es similar cuando se utilizan los programas comerciales, primero se introducen las caracter´ısticas del agua de alimentaci´on y posteriormente el dise˜nador elige una configuraci´on a estimativa para el sistema de OI, que en principio pueda satisfacer tanto las condiciones de contorno, como las impuestas por el uso del agua producto. El programa simula el sistema de OI, poniendo de manifiesto que restricciones no se cumplen en forma de advertencia, obligando al dise˜nador a ir probando distintas configuraciones hasta que se cumplan con dichas condiciones de contorno. Una vez el dise˜nador encuentre un sistema de OI de acuerdo con las restricciones, deber´ıa proceder a la b´usqueda de un sistema ´optimo, llevando a cabo peque˜nas modificaciones sobre el mismo, o incluso, teniendo que cambiar de configuraci´on, teniendo que retroceder un paso atr´as. Esto hace que la b´usqueda de un sistema ´optimo sea una labor bastante tediosa e iterativa. La b´usqueda del sistema ´optimo va a depender de los intereses del propietario de la planta. A ´este, le puede interesar minimizar el n´umero de membranas, maximizar la recuperaci´on de flujo, minimizar el consumo de energ´ıa espec´ıfico u obtener soluciones de compromiso. En resumen, los programas comerciales fuerzan al dise˜nador a llevar a cabo decenas de simulaciones sin proporcionar informaci´on de cual es el sistema de OI m´as susceptible de ser elegido. Varios autores han propuesto procedimientos de optimizaci´on para el 56 CAP´ ITULO 3. DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA dise˜no de sistemas de OI. A. Villafafila y col. [130] propusieron un procedimiento para optimizar una funci´on objetivo que ten´ıa en cuenta el n´umero de tubos, la recuperaci´on de flujo y el consumo espec´ıfico de energ´ıa (SEC), tanto para agua de mar como para agua salobre. Usaron par´ametros de membranas de configuraci´on tubular y dispositivos de recuperaci´on de energ´ıa. S´olo tuvo en cuenta restricciones en cuanto al n´umero de dep´ositos de presi´on, presiones, di´ametro de tubo y flujo de alimentaci´on. Otro trabajo posterior, en la misma l´ınea fue el de M. Barello y col. [131], aportando datos experimentales y prestando especial ´enfasis en los coeficientes de permeabilidad, tanto al agua como a las sales, para este tipo de elemento de membrana. M. G. Marcovecchio y col. [132] optimizaron el dise˜no de sistemas de OI para agua de mar, a pesar de considerar este tipo de agua tuvieron en cuenta arreglos de hasta dos etapas. En este caso, se tuvieron en cuenta membranas de fibra hueca y sistemas de recuperaci´on energ´etica, minimizando una funci´on de costes. El elemento de membrana considerado no es el m´as extendido, y tampoco hicieron ninguna alusi´on a restricciones. V. Geraldes y col. [53] al igual que en el caso anterior, optimizaron el dise˜no de sistemas de OI para agua de mar de hasta dos etapas, pero en este caso, consideraron membranas de arrollamiento en espiral, que son las m´as utilizadas en este campo. A diferencia de los mencionados anteriormente, usaron datos experimentales para identificar ciertos par´ametros de las ecuaciones de dise˜no. Este procedimiento optimiza la presi´on y el flujo de alimentaci´on para distintos valores de recuperaci´on de flujo. C. Guria y col. [133] present´o un trabajo m´as completo que los anteriores, teniendo en cuenta agua de mar y agua salobre, membranas de arrollamiento en espiral y membranas tubulares. A parte de las restricciones impuestas por los fabricantes incluy´o la calidad del agua de permeado, fijando como objetivos maximizar el flujo de permeado, minimizar los costes y la concentraci´on en el permeado. Este trabajo se llev´o a cabo sin datos experimentales y se centr´o en la comparativa de distintos algoritmos de optimizaci´on multi-objetivo. Un procedimiento para la optimizaci´on del dise˜no de sistemas de OI bajo diferentes condiciones de agua de alimentaci´on y especificaciones de agua producto fue desarrollado por Yan-Yue Lu y col. [134]. Este procedimiento permite la integraci´on de distintos modelos de membrana dentro del mismo DP, as´ı como distintas etapas con bombeos intermedios y dispositivos de recuperaci´on energ´etica. 57 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA 5 PD[ /6,y6'6,/tPLWH&D62  5HGXFH5 PD[ 6L1R5HGXFH5 PD[ 1R/tPLWH%D62  6L5HGXFH5 PD[ 1R/tPLWH6U62  6L5HGXFH5 PD[ 1R/tPLWH&D)  6L5HGXFH5 PD[ 1R5 PD[ 6L /tPLWH6L2  /tPLWH&D&2  VS&D62 K VS6U62 K  VS&D) K 5BPD[B2, M PD[PLQDD(QWUDGDV77&S+UHVWULFFLRQHVIDEULFDQWHUHVWULFFLRQHVXVXDULR  VS%D62 K Figura 4.2: Procedimiento para la determinaci´on de la recuperaci´on m´axima. 64 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA temperatura, cuanto m´as baja sea esta, menos soluble [5]. Por tanto, se tomar´a el valor de la temperatura m´ınima para dicho c´alculo: FCmax =[SiO2]rmax [SiO2]a (4.1) FCmax =2,1·Tmin + 75 [SiO2]a (4.2) Donde Tmin es la temperatura m´ınima del agua de alimentaci´on, [SiO2]a es la concentraci´on de s´ılice en el agua de alimentaci´on y [SiO2]rmax es la concentraci´on m´axima de SiO2para que no haya saturaci´on en la corriente de rechazo. En caso de dosificar anti-incrustante, el fabricante fija una [SiO2]rmax ´o bien establece un n´umero de veces que puede superarse el l´ımite de solubilidad, que depende del fabricante y del producto. El FCmax debe multiplicarse por un factor de correcci´on por pH (CpH) en la corriente de rechazo [5]. Primero se determina [HCO3]acomo CaCO3 ([HCO3]a-CaCO3) para obtener [HCO3]r-CaCO3y la concentraci´on de di´oxido de carbono en el agua de alimentaci´on ([CO2]a), todo para estimar el pH en la corriente de rechazo (pHr) y determinar CpH: [HCO3]a-CaCO3= [HCO3]a·50 61 (4.3) Donde (HCO3)aes la concentraci´on en el agua de alimentaci´on. [HCO3]r-CaCO3= [HCO3]a-CaCO3·FCmax (4.4) [CO2]a=[HCO3]a-CaCO3 10(pHa−6,3) (4.5) Donde pHaes el pH del agua de alimentaci´on. pHr= 6,3 + log[HCO3]r-CaCO3 [CO2]a(4.6) Si pHr<7→CpH = 1,819 −(0,117 ·pHr). Si 7 <pHr<7,8→CpH = 1. Si pHr>7,8→CpH = 0,47 + 0,0006 ·e(0,87·pHr). Una vez calculado FCmax, determinamos la recuperaci´on m´axima de flujo (Rmax) en porcentaje: Rmax = 100 ·F Cmax −1 FCmax (4.7) 65 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA 4.2.2. Carbonato de calcio Para el estudio de la saturaci´on de CaCO3se han tenido en cuenta dos ´ındices, el ´ındice de saturaci´on de Langelier (LSI) [5] y el de Stiff y Davis (S&DSI) [5] para concentraciones de s´olidos totales disueltos en el rechazo (STD)rinferiores y superiores a 10.000 mg l−1respectivamente. La solubilidad del CaCO3disminuye seg´un incrementa la temperatura, por lo que se hacen los c´alculos con la temperatura m´axima (Tmax). Se determina (STD)rpara saber que ´ındice de los mencionados aplicamos: (STD)r= (ST D)a·FCmax (4.8) 4.2.2.1. ´ Indice de saturaci´on de Langelier El LSI se calcula seg´un la siguiente expresi´on: LSI = pHr−pHsr(4.9) Donde pHsres el pH de saturaci´on del rechazo, que depende de tres par´ametros, p-[Ca2+]r-CaCO3,p-[HCO3]r-CaCO3yC. Estos a su vez son funci´on de la concentraci´on de calcio como CaCO3en el rechazo ([Ca2+]r-CaCO3) , [HCO3]r-CaCO3, de (ST D)ry de (Tmax) respectivamente: pHsr=p−[Ca2+]r-CaCO3+p−[HCO3]r-CaCO3+C(4.10) p−[Ca2+]r-CaCO3= log 105 [Ca2+]r-CaCO3(4.11) Donde: [Ca2+]r-CaCO3= [Ca2+]a-CaCO3·FCmax (4.12) y [Ca2+]a-CaCO3= [Ca2+]a·50 (4.13) Siendo [Ca2+]ala concentraci´on de calcio y [Ca2+]a-CaCO3la concentraci´on de calcio como CaCO3, ambas en el agua de alimentaci´on. p−[HCO3]r-CaCO3= log 104 [HCO3]r-CaCO3(4.14) Si (STD)r≤6.000: 66 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA C=log((STD)r)−1 10 −13,12 ·log(Tmax + 273,15) + 34,46 (4.15) Si 6.000 ≤(STD)r≤10.000: C= 0,2778 −13,12 ·log(Tmax + 273,15) + 34,46 (4.16) Si el LSI < 0, no es necesario dosificar anti-incrustante. Si el LSI > 0, es necesario dosificar anti-incrustante. 4.2.2.2. ´ Indice de saturaci´on de Stiff y Davis La expresi´on para determinar el S&DSI es similar a la del LSI: S&DSI = pHr−pHsr(4.17) La ´unica diferencia est´a en la determinaci´on del pHsr, que al igual que el LSI, depender´a del p-[Ca2+]r-CaCO3yp-[HCO3]r-CaCO3y de un tercer par´ametro (K). Este es funci´on de la temperatura y de la fuerza i´onica en el rechazo (FIr): pHsr=p−[Ca2+]r-CaCO3+p−[HCO3]r-CaCO3+K(4.18) T´ıpicamente el valor de Kse obtiene de la Figura (4.3), para cada valor de temperatura hay una funci´on que depende de FIr, para su determinaci´on en el algoritmo, se ha ajustado cada curva a un polinomio de tercer grado (Ecuaciones (4.19,4.20,4.21,4.22)), permitiendo la interpolaci´on entre curvas. K10◦= 1,3944(FIr)3−4,8733(FIr)2+ 4,8189(FIr) + 2,28 (4.19) K20◦= 1,4389(FIr)3−5,0767(FIr)2+ 5,0578(FIr) + 2,06 (4.20) K25◦= 1,5861(FIr)3−5,4283(FIr)2+ 5,2222(FIr) + 1,96 (4.21) K30◦= 1,3417(FIr)3−4,7350(FIr)2+ 4,7933(FIr) + 1,87 (4.22) 67 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA Figura 4.3: Par´ametro K[5]. Siendo: FIr=FIa·FCmax (4.23) y FIa=1 2Σmjz2 j(4.24) Donde mjes la concentraci´on molal y zjla carga del i´on j respectivamente. Si el S&DSI < 0, no es necesario dosificar anti-incrustante. Si el S&DSI > 0, es necesario dosificar anti-incrustante. 4.2.3. Sulfato de calcio Para esta sal, el fabricante especifica cuantas veces puede superarse el producto de solubilidad del CaSO4(Ksp-CaSO4) [5,146], se usa la siguiente ecuaci´on [147]: 68 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA Ksp-CaSO4= 0,0016 ·(F Ir)0,6742 (4.25) Se calcula el producto i´onico del CaSO4(PICaSO4) para saber si es necesaria la dosificaci´on de anti-incrustante: PICaSO4=[SO4]a·FCmax 96.000 ·[Ca]a·FCmax 40.080 (4.26) Donde [SO4]aes la concentraci´on de sulfatos en el agua de alimentaci´on. Si el PICaSO4≤0,8·Ksp-CaSO4, no es necesario dosificar anti-incrustante. Si el PICaSO4>0,8·Ksp-CaSO4, es necesario dosificar anti-incrustante. 4.2.4. Sulfato de bario El procedimiento es an´alogo al del CaSO4[5,148]. El producto de solubilidad del BaSO4(Ksp-BaSO4) se determina con la siguiente ecuaci´on [147]: Ksp-BaSO4= 7 ·10−9·(FIr)0,835 (4.27) PIBaSO4=[SO4]a·FCmax 96.000 ·[Ba]a·FCmax 137.340 (4.28) Donde [Ba]aes la concentraci´on de bario en el agua de alimentaci´on. Las condiciones para dosificar o no anti-incrustante son similares a las del CaSO4: Si el PIBaSO4≤0,8·Ksp-BaSO4, no es necesario dosificar anti-incrustante. Si el PIBaSO4>0,8·Ksp-BaSO4, es necesario dosificar anti-incrustante. 4.2.5. Sulfato de estroncio Al igual que el apartado anterior [5,147]: Ksp-SrSO4= 1 ·10−5·(F Ir)0,6916 (4.29) PISrSO4=[SO4]a·FCmax 96.000 ·[Sr]a·FCmax 87.620 (4.30) Donde [Sr]aes la concentraci´on de estroncio en el agua de alimentaci´on. Las condiciones para dosificar o no anti-incrustante son similares a las de los apartados anteriores: 69 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA Si el PISrSO4≤0,8·Ksp-SrSO4, no es necesario dosificar anti-incrustante. Si el PISrSO4>0,8·Ksp-SrSO4, es necesario dosificar anti-incrustante. 4.2.6. Fluoruro de calcio Se determina el producto i´onico para el CaF2(P ICaF2), y se compara con el producto de solubilidad (Ksp-CaF2) [19], tomy o una opci´on un poco m´as conservadora, lo compararemos con 4 ·10−11 [147]: Ksp-CaF2≃4·10−11 (4.31) PICaF2=[F]a·FCmax 19.000 ·[Ca]a·FCmax 40.080 (4.32) Si el PICaF2≤4·10−11, no es necesario dosificar anti-incrustante. Si el PICaF2>4·10−11, es necesario dosificar anti-incrustante. 4.3. Restricciones Se han considerado membranas de 4 y 8 pulgadas de di´ametro y 40 pulgadas de largo, por ser las m´as usadas en desalaci´on de agua salobre. De la familia BW30, ya que la experimentaci´on se ha realizado sobre las membranas de dicha familia. El fabricante (DowR ), establece unas restricciones por elemento en cuanto a recuperaci´on m´axima (Rmax), flujo de permeado m´aximo (Qp-max), flujo de rechazo m´aximo (Qr-min) y flujo de alimentaci´on m´aximo (Qa-max), todas en funci´on del origen y SDI del agua de alimentaci´on(Tabla 4.1) en este caso, editables por el usuario pero nunca rebasando los l´ımites establecidos por el fabricante. Adem´as de poder modificar la restricciones del fabricante, el usuario puede a˜nadir m´as restricciones, de forma que el algoritmo detenga el c´alculo de un sistema de OI cuando las variables de salida del elemento no cumplan con dichas condiciones. Estas aluden a concentraciones m´aximas admisibles de ciertos iones en el permeado o a la concentraci´on de ST D en el producto ((STD)p). Todas las restricciones (incluyendo Rmax) se almacenan en la funci´on “Etapa”, en donde se verificar´a si los par´ametros de salida del elemento OI (Funci´on CAL Elemento) cumplen dichas restricciones. De ser as´ı, se a˜nade un nuevo elemento y se vuelve a ejecutar la funci´on CAL Elemento. De lo contrario, el n´umero de elementos queda determinado y por tanto la configuraci´on del sistema de OI. La Figura 4.4 muestra un diagrama con dicho procedimiento para la primera etapa, siendo an´alogo para 70 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA Tabla 4.1: Restricciones del fabricante. ´ Item Elemento Tipo agua alimentaci´on y SDI Producto OI (SDI < 1) Pozo (SDI < 3) Superficial (SDI < 3) Superficial (SDI < 5) Rmax BW30-4040 30 25 20 20 BW30-365 30 19 17 15 BW30-400 30 19 17 15 BW30-440 30 19 17 15 Qp-max BW30-4040 11,7 9,8 7,9 7,9 BW30-365 38 31 27 25 BW30-400 42 34 30 27 BW30-440 45 38 33 30 Qr-min BW30-4040 0,5 0,7 0,7 0,7 BW30-365 2,3 3 3 3,4 BW30-400 2,3 3 3 3,4 BW30-440 2,3 3 3 3,4 Qa-max BW30-4040 3,6 3,6 3,6 3,6 BW30-365 15 15 14 13 BW30-400 17 17 17 15 BW30-440 17 17 17 15 la segunda y tercera etapa, en donde los par´ametros de entrada ser´an los de salida de la etapa anterior. El n´umero m´aximo de DP estar´a restringido al n´umero de DP de la etapa anterior menos 1, a˜nadiendo la posibilidad de bombeos entre etapas. 4.4. Configuraciones de sistemas de ´osmosis inversa considerados Se han considerado sistemas de OI de hasta tres etapas, de un paso, multi-arreglo (no solo los m´as usuales como 3:2:1, 2:1, o 3:2.) y de 1 a 8 elementos de membrana por DP (Figura 4.5). No se han tenido en cuenta sistemas de dos pasos o con recirculaci´on de rechazo por ser menos habituales. Este ´ultimo presenta dificultades en cuanto a obtener una calidad de agua producto constante, adem´as requerir´ıa de un gran dep´osito de agua de alimentaci´on para homogeneizar la mezcla rechazo-alimentaci´on. El algoritmo permite el uso de un mismo elemento de membrana en todo el sistema de OI, por lo que no se pueden combinar elementos de distinto di´ametro, ni del mismo di´ametro pero de distinta superficie activa. El n´umero de ele71 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA 6L L PD[DD (QWUDGDVPHPEUDQD4UHVWULFFLRQHVXVXDULRUDQJR'3UDQJRR p   &$/B(OHPHQWR 5HVWULFFLRQHV 1R LMM LPD[SUUSUSU 6DOLGDVQ'3HOHPHQWRVB2,'3Y Q Q p C C STD STD SEC R (WDSD Figura 4.4: C´alculo de las etapas del sistema de OI. mentos por DP en cada etapa es el mismo, no teniendo que coincidir entre distintas etapas. Se consideran bombeos entre etapas de 1 y 2 kg cm−2de presi´on y todas sus combinaciones posibles. Alimentación 1 2 .... 8 1 2 .... 8 1 2 .... 8 1 2 .... 8 1 2 .... 8 1 2 .... 8 1 . . . . . . . . . . . N 1 . . . . . . N 1 . N Rechazo Permeado Figura 4.5: Configuraciones de sistemas de OI considerados. 72 CAP´ ITULO 4. ALGORITMO PROPUESTO PARA EL DISE˜ NO DE SISTEMAS DE ´ OSMOSIS INVERSA 4.5. Ecuaciones utilizadas para el transporte de agua y soluto en membranas de arrollamiento en espiral Las ecuaciones de transporte utilizadas corresponden al modelo de soluci´on-difusi´on [149]: Qp=A·(∆p−∆π)·Sm(4.33) Donde Qpes el caudal de permeado, Ael coeficiente de permeabilidad al agua de la membrana, (∆p−∆π) es la presi´on transmembrana neta (PTN) ySmes la superficie activa de la membrana. Qs=B·∆C·Sm(4.34) Donde Qses el flujo de sales a trav´es de la membrana, Bel coeficiente de permeabilidad a las sales de la membrana, ∆Ces la diferencia de concentraci´on de sales entre ambos lados de la membrana. Estas ecuaciones pueden aplicarse de tres formas: Al sistema de OI. Al DP. Al elemento de OI. El comportamiento de las membranas dentro de un mismo elemento no es el mismo, ni el de un elemento respecto a otro, ya que el proceso de fabricaci´on no es “perfecto”. Desde el punto de vista del dise˜no, resulta conveniente tomar valores promedios, pudi´endose tomar estos de las tres formas mencionadas. La tercera opci´on es la m´as precisa, pero la que m´as tiempo requiere. Esta es la que que suelen usar los programas comerciales y la elegida para este trabajo. Por lo tanto, se trabaja con valores promedios en el elemento de OI, teniendo en cuenta las siguientes consideraciones: Se desprecia la variaci´on de ca´ıda de presi´on en el lado del permeado del elemento i (ppi= cte = 0,35 kg cm−2(5 psi)). Ca´ıda de presi´on constante a lo largo del elemento i en el lado de alimentaci´on-rechazo (∆pari). Caudal de permeado constante a lo largo del elemento i. 73 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON dicha informaci´on, haciendo uso de un modelo desarrollado, utilizando los datos experimentales de la membrana estudiada descritos en este cap´ıtulo. Finalmente, se muestran los resultados de la autopsia de dichas membranas, con el fin de conocer las causas responsables del decaimiento del rendimiento de la planta durante aproximadamente 80.000 horas de operaci´on. 5.2. Descripci´on y toma de datos de la planta La planta desaladora de agua salobre por OI (Figura 5.1) est´a localizada en la isla de Gran Canaria y fue dise˜nada para desalar agua de pozo con fines agr´ıcolas (riego de plataneras). Esta planta fue construida en 1983 y desde entonces ha sufrido algunas modificaciones [122, 153]. La capacidad de producci´on se mantuvo pr´acticamente constante, alrededor de 360 m3d−1, estando en operaci´on desde Junio de 2004 hasta Septiembre de 2015. Dispone de una motobomba centr´ıfuga sumergible (GrundfosR SP 45-6), construida en acero inoxidable AISI-316, de 6 impulsores para bombear el agua de alimentaci´on desde el pozo subterr´aneo. La motobomba dispone de dos equipos de hidronivel, situados en el pozo y en el dep´osito de alimentaci´on respectivamente, cuya misi´on es la puesta en marcha y parada autom´aticas. La tuber´ıa de impulsi´on de la motobomba, desde el pozo al dep´osito de alimentaci´on, es de polietileno (PE), de 90 mm. de di´ametro y 6 atm. de presi´on nominal. El equipo de alimentaci´on est´a constituido por una motobomba centrifuga de superficie (1 impulsor), construida en acero inoxidable AISI-316 (MONOBLOCK RD-70). La motobomba dispone de cebado autom´atico y equipo de hidronivel en el dep´osito de alimentaci´on, para parada autom´atica de protecci´on en caso de falta de l´ıquido. La tuber´ıa de impulsi´on de la motobomba de alimentaci´on, hasta la entrada a la motobomba de alta presi´on es de PVC de 75 mm. de di´ametro y 10 atm. de presi´on nominal. Se instalaron filtros de cartuchos de polipropileno de 5 µ m de di´ametro nominal (FluytecR 4PP5). Los filtros de cartuchos se reemplazaron cada 8 meses aproximadamente. El equipo de dosificaci´on de antiincrustante est´a formado por un dep´osito de polietileno de 100 l. de capacidad, con equipo de hidronivel incorporado, y una bomba dosificadora (ProminentR BT4b 1601) capaz de aportar un caudal de dosificaci´on m´ınimo/m´aximo de 0,05/0,5 l h−1de soluci´on 100 % concentrada, o el caudal equivalente para soluciones diluidas. Los antiincrustantes utilizados fueron VitecR 3000 (AvistaR Technologies) y OsmotechR 1141 (BKGR Water Solutions, en la actualidad pertenecen a Kurita Water Industries Ltd), con 80 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON una dosificaci´on de 6 mg l−1. La bomba de alta presi´on es vertical centr´ıfuga multietapa (GrundfosR CRN 30-160). Las tuber´ıas de alta presi´on, la general de descarga, las de derivaci´on a los DP, las de salida del rechazo de ´estos, las del colector general de rechazo, as´ı como la de enlace de ´este con la v´alvula de control de flujos, est´an realizadas en acero inoxidable tipo AISI-316L. Siendo las v´alvulas incorporadas a ellas del mismo material. El arranque y parada de la motobomba se realiza de forma secuencial, autom´atica y de forma que, tanto el caudal como la presi´on de alimentaci´on a los m´odulos de OI, sube de forma escalonada y durante una secuencia de tiempo suficiente para purgar completamente el sistema de OI. Como medida de seguridad, est´an instalados tanto en la aspiraci´on como en la descarga de la bomba, sendos presostatos que la disparar´an en caso de falta de presi´on (aspiraci´on) o en caso de sobrepresi´on (descarga) por cierre circunstancial de alguna v´alvula. En la aspiraci´on y en la descarga de la bomba est´an instalados man´ometros (Nuova Fima en acero inoxidable) para el control de la misma. El sistema de OI est´a compuesto por 5 DP, arreglo 3+2, el n´umero de elementos de OI por DP fue de 6 elementos, tanto en la primera etapa como en la segunda. El elemento de OI utilizado fue el BW30-400 FilmtecTM. No dispone ni de bombeos entre etapas, ni de sistemas de recuperaci´on energ´etica. Los par´ametros de operaci´on, tales como, la conductividad del agua de alimentaci´on, presi´on de alimentaci´on, ca´ıdas de presi´on, recuperaci´on de flujo y conductividad del permeado, fueron tomados mensualmente, y las muestras del agua de alimentaci´on y del producto, cada dos meses. Los productos qu´ımicos utilizados para las LQ en principio (Bioclean 511 (Alcalino) y Bioclean 103A (´acido) de GE Betz Inc. manufacturer) fueron reemplazados despu´es de la sexta limpieza (LQ6) debido a su poca eficacia. Los productos mencionados fueron sustituidos por otros de la compa˜n´ıa BKG Water Solutions, ahora de Kurita Water Industries Ltd, Osmotech 2691(alcalino) y Osmotech 2575(´acido), los cuales tuvieron una mayor eficacia. Hay que tener en cuenta, que la realizaci´on de las LQ tambi´en dependen de la situaci´on econ´omica de los propietarios, no siempre puede llevarse a cabo cuando es necesaria. Tanto las limpiezas en medio ´acido como en medio alcalino fueron de 40 minutos. 5.3. Datos de operaci´on El agua de alimentaci´on tuvo una concentraci´on de STD comprendida entre 3,1 y 7,8 g l−1. La conductividad de dicha agua present´o fluctuaciones 81 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON Bomba alimentación Filtros de cartucho Bomba de alta presión Bomba dosificadora Depósito antiincrustante Depósito permeado Válvula rechazo Rechazo Flujómetro permeado Flujómetro rechazo Manómetro rechazo Manómetro alimentación Manómetro inter-etapa Pozo Sistema de OI Etapa 1 Etapa 2 Figura 5.1: Diagrama de flujos de la planta. importantes, pero nunca excedi´o los 13.120 µ S cm−1(Figura 5.2). El dr´astico descenso de la conductividad en la hora de operaci´on 6.584, se debi´o a que la planta estuvo parada varios d´ıas por aver´ıa en la bomba sumergible. La temperatura del agua de alimentaci´on permaneci´o pr´acticamente constante (22 ◦C). La composici´on inorg´anica del agua de alimentaci´on se muestra en la Tabla 5.1. Tabla 5.1: Composici´on inorg´anica del agua de alimentaci´on a lo largo del periodo de operaci´on de la planta. Ion Concentraciones (mg/L) Ca2+ 68,14-336,47 Mg2+ 79,40-467,43 Na+635,90-2.319,92 K+17,99-79,37 HCO− 3505,25-1.041,61 SO= 4254,11-1.177,82 NO− 330,38-423.46 Cl−1.017,35-3.344,94 SiO227,50-46,00 ST D 3.144,70-7.790,76 Como muestra la Figura 5.3, la presi´on de alimentaci´on al inicio fue de 82 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Conductividad agua de alimentación (mS/cm) Tiempo (días) Figura 5.2: Conductividad del agua de alimentaci´on. aproximadamente 1.372,93 kPa, increment´andose hasta unos 2.353,60 kPa. La p´erdida de rendimiento de la instalaci´on fue debida principalmente al ensuciamiento, incrustaciones y compactaci´on. La presi´on de alimentaci´on fluctu´o debido a las variaciones en la conductividad del agua de alimentaci´on y sobre todo a las limpiezas qu´ımicas (LQ), las cuales, han tenido que ser m´as frecuentes en los ´ultimos a˜nos, siendo menos efectivas en las ´ultimas 10.000 horas de operaci´on (Figura 5.7). En la Figura 5.4, se muestran las variaciones de las ca´ıdas de presi´on en cada etapa durante el periodo de operaci´on. La recuperaci´on de flujo ha estado en torno al 60 %, tal y como se muestra en la Figura 5.5. Por lo que el caudal de permeado ha sido de aproximadamente 15 m3h−1durante los 10 a˜nos de operaci´on. La conductividad del permeado ha fluctuado entre 100 y 300 µ S cm−1(Figura 5.6), lo que la hace adecuada para el riego de este tipo cultivos [154,155]. 5.4. Procedimiento de normalizaci´on Las condiciones de operaci´on de plantas desaladoras por OI, como la presi´on de alimentaci´on, recuperaci´on de flujo y caracter´ısticas del agua de alimentaci´on, pueden variar, causando cambios en el flujo de permeado y en el rechazo de sales. Es necesario comparar dichos par´ametros bajo las 83 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 2100 2200 2300 2400 2500 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Presión alimentación (kPa) Tiempo (días) LQ Figura 5.3: Presi´on de alimentaci´on. 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Caída persión total (kPa) Tiempo (días) Etapa 1 Etapa 2 Figura 5.4: Ca´ıdas de presi´on en las dos etapas. mismas condiciones de operaci´on, por tanto hay que normalizar los datos. El m´etodo elegido para normalizar el rendimiento de la planta fue el establecido por la ASTM [156]: 84 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 50 55 60 65 70 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Recuperación de flujo (%) Tiempo (días) Figura 5.5: Recuperaci´on de flujo. 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Conductividad permeado (µS/cm) Tiempo (días) Figura 5.6: Conductividad del permeado. 1. Normalizaci´on del flujo de permeado, Car =Ca·ln[1/(1 −Y)]/Y (5.1) 85 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON Donde Car es la concentraci´on alimentaci´on-rechazo en mg l−1como NaCl, Caes la concentraci´on del agua de alimentaci´on en mg l−1como NaCl e Yla recuperaci´on de flujo en tanto por uno. πar = 0,2654Car(T+ 273,15)/(1000 −Car/1000) (5.2) Donde πar es la presi´on osm´otica alimentaci´on-rechazo. A=pa-n −∆par-n 2−pp-n −πar-n +πp-n·FCTn(5.3) Donde pa-n, ∆par-n,pp-n,πar-n,πp-n yFCTnson la presi´on de alimentaci´on, ca´ıda de presi´on promedio alimentaci´on-rechazo, presi´on de permeado, presi´on osm´otica promedio alimentaci´on-rechazo, presi´on osm´otica del permeado y factor de correcci´on por temperatura en condiciones normalizadas respectivamente. Las condiciones normalizadas fueron tomadas de la muestra est´andar, que fue la m´as cercana a los promedios en t´erminos de conductividad del agua de alimentaci´on, pH, temperatura, presi´on de alimentaci´on, etc. B=pa-r −∆par-r 2−pp-r −πar-r +πp-r·FCTr(5.4) Donde pa-r, ∆par-r,pp-r,πar-r,πp-r yFCTrson la presi´on de alimentaci´on, ca´ıda de presi´on promedio alimentaci´on-rechazo, presi´on de permeado, presi´on osm´otica promedio alimentaci´on-rechazo, presi´on osm´otica del permeado y factor de correcci´on por temperatura en condiciones reales respectivamente. Qp-n =Qp-r ·A·FCTn B·FCTr (5.5) Donde Qp-n yQp-r son el flujo de permeado en condiciones normalizadas y reales respectivamente. 2. Normalizaci´on del paso de sales, %SPn=EPFr·%SPr·B·Car-n ·Ca-r EPFn·A·Car-r ·Ca-n (5.6) Donde EPFr, EPFn, SPn, SPr, Car-n, Car-rCa-r, y Ca-n son el flujo de permeado promedio por elemento, paso de sales, concentraci´on promedio alimentaci´on-rechazo y concentraci´on del agua de alimentaci´on en condiciones normalizadas y reales respectivamente. 86 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 5.5. Datos normalizados e ´ındices de saturaci´on Existi´o un decremento del flujo de agua producto normalizado del 40 % en los primeros 500 d´ıas de operaci´on. La planta se estabiliz´o a partir del d´ıa 700 en torno a un valor de 14 m3h−1de flujo de permeado normalizado, tal y como muestra la Figura 5.7. El elemento de membrana instalado en la planta (BW30-400), mostr´o un comportamiento bastante estable en t´erminos de rechazo de sales (decremento de 1,2 %). Abbas y col. [157] tambi´en estudiaron el rendimiento de la misma membrana(BW30-400 FilmtecTM), pero bajo diferentes condiciones de operaci´on y durante un periodo de 12.000 horas. A lo largo de dicho periodo de operaci´on el rechazo de sales disminuy´o hasta un 1,9 %. En la Figura 5.9, se muestra la evoluci´on de la PNT a lo largo del periodo de operaci´on. 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Flujo de permeado normalizado (m3/h) Tiempo (días) LQ Figura 5.7: Flujo de permeado normalizado. A partir de las muestras tomadas, se determinaron los ´ındices de saturaci´on LSI yS&DSI, con el prop´osito de compararlos con los valores te´oricos. El procedimiento de determinaci´on de estos valores te´oricos es uno de los utilizados para establecer la condici´on de contorno de recuperaci´on m´axima explicada anteriormente. Las Figuras 5.10 y 5.11, muestran como hay una diferencia aproximada de entre un 5 % - 15 % entre los valores te´oricos y los reales, estando estos ´ultimos siempre por debajo. 87 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 95 95.5 96 96.5 97 97.5 98 98.5 99 99.5 100 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 Rechazo sales normalizado (%) Tiempo (días) LQ Figura 5.8: Rechazo de sales normalizado. 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 PNT (kPa) Tiempo (días) Figura 5.9: Presi´on neta transmembrana promedio. 5.6. Dise˜no de sistemas de ´osmosis inversa para agua salobre Para validar el programa de dise˜no, se han llevado a cabo varias simulaciones de plantas construidas y puesta en operaci´on en la isla de Gran 88 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 1,5 1,75 2 2,25 2,5 2,75 3 0 10 20 30 40 50 60 LSI Muestras Real Teórico Figura 5.10: Valores reales y te´oricos del LSI. 1 1,25 1,5 1,75 2 2,25 0 10 20 30 40 50 60 S&DSI Muestras Real Teórico Figura 5.11: Valores reales y te´oricos del S& DSI. Canaria. Con el fin de comparar los puntos de funcionamiento iniciales, una vez estabilizada la instalaci´on, con el estimado por el programa del fabricante (ROSA) y con el algoritmo propuesto en esta tesis. Estas simulaciones 89 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON Tabla 5.11: Sistemas alternativos de OI para la planta 3. Caso pr´actico 3 Arreglo 4(6):2(8) 4(5):2(7) 4(5):2(6) 4(4):2(7) 5(3):3(7):2(5) Booster (MPa) 0,01 No 0,01 No No pa(MPa) 1,20 1,28 1,28 1,38 1,2 Qa(m3d−1) 828 828 828 828 828 R( %) 65 65 65 65 65 SEC (kW h m−3) 0,535 0,561 0,577 0,592 0,512 ST Dp(mg l−1) 133,14 163,90 104,65 100,17 270,89 Tabla 5.12: Sistemas alternativos de OI para la planta 4. Caso pr´actico 4 Arreglo 12(4):8(5) 13(3):7(6) 13(2):8(6) 11(4):7(4) 11(4):8(3) Booster (MPa) 0,01 0,01 No No No pa(MPa) 1,27 1,31 1,47 1,47 1,47 Qa(m3d−1) 2154 2154 2154 2154 2154 R( %) 60 60 60 60 60 SEC (kW h m−3) 0,622 0,649 0,664 0,673 0,689 ST Dp(mg l−1) 220,19 178,97 170,64 177,89 185,19 en el SEC de entre un 4 % y un 5 %, y con mayor n´umero de elementos de membrana que en la realidad. Para el segundo caso, (Tabla 5.10) se obtienen reducciones del SEC ligeramente mayores que para el caso anterior (3 %-7 %), pero tambi´en habr´ıa que aumentar el n´umero de elementos de membrana en el sistema. En el tercer caso, si se obtienen diferencia m´as notables en cuanto al SEC, pudiendo alcanzar reducciones de consumo comprendidas entre un 4 % y un 17 %. Quiz´as la soluci´on m´as destacable sea la primera, ya que teniendo el mismo n´umero de membranas que tiene el sistema real, y a˜nadiendo un bombeo entre etapas, se puede alcanzar una reducci´on del 13 %. El Qaen cuarto caso es bastante superior al de los tres anteriores, esto significa que habr´a un mayor n´umero de posibilidades en cuanto al dise˜no. En la tabla 5.12 se muestran algunos sistemas alternativos al real, poniendo de manifiesto reducciones en el SEC en torno al 10 %. A la hora de mostrar posibles sistemas de OI alternativos al real, se ha tenido en cuenta la misma membrana, mismas condiciones de operaci´on y un n´umero 96 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON total de membranas cercano al de la instalaci´on real. En general, cuanto mayor es el n´umero de membranas, menor SEC se puede alcanzar, pudiendo estar por debajo de 0,5 kW h m−3considerando rendimientos ideales de los grupos motobomba. 5.7. Modelo predictivo de rendimiento para sistemas de ´osmosis inversa Ya que modelo predictivo propuesto para la estimaci´on del rendimiento de sistemas de OI, no solo depende del tiempo, sino del potencial ensuciante del agua de alimentaci´on, se determin´o el ´ındice kfp definido por L. Song y col [158]. El c´alculo de dicho par´ametro se realiz´o seg´un la Ecuaci´on 5.7: kfp = 1 A0−1 A(t) Rt 0υ(t)dt (5.7) donde A0es el coeficiente de permeabilidad al agua promedio de la membrana y υ(t) la velocidad promedio del flujo de permeado. Por tanto el denominador es el volumen de permeado acumulado en el intervalo de tiempo. Para el caso estudiado, kfp = 5,08 ×109Pa s/m2. La tabla 5.13 muestra los valores calculados de los par´ametros pertenecientes a cada modelo. La desviaci´on est´andar fue cercana a cero para los tres casos. Las Figuras 5.15, 5.16 y 5.17 muestran los datos experimentales del coeficiente Any las curvas obtenidas para cada modelo. Tabla 5.13: Par´ametros calculados para cada modelo. Wilf y col. Abbas y col. Modelo propuesto Datos m α β γ δ1τ1δ2τ2 Post-LQ -0,077 0,491 239,248 335,737 0,427 1.407 ×1012 0,574 1.955 ×1014 Promedio -0,091 0,437 211,118 255,049 0,429 8.418 ×1011 0,571 6.380 ×1013 Pre-LQ -0,115 0,3907 134,594 142,391 0,534 9.359 ×1011 0,468 8.539 ×1013 El modelo de Wilf y col. no fue un buen estimador para los primeros 300 d´ıas de operaci´on de esta planta (Figura 5.15), y adem´as no fue posible forzar dicho modelo a que cumpliera con las condiciones iniciales debido a su propia expresi´on, por lo que los errores medidos para este modelo no pueden ser comparados con los errores de los otros dos. Los valores estimados de Anpara las tres funciones se ajustaron bastante bien una vez pasados 97 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 An (Modelo de Wilf y col.) Tiempo (días) Datos experimentales Post−LQ Promedio Pre−LQ Figura 5.15: Coeficiente de permeabilidad al agua promedio normalizado usando el modelo de Wilf y col. [4]. 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 An (Modelo de Abbas y col.) Tiempo (días) Datos experimentales Post−LQ Promedio Pre−LQ Figura 5.16: Coeficiente de permeabilidad al agua promedio normalizado usando el modelo Abbas y col. [3] 98 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 An (Modelo propuesto) Tiempo (días) Datos experimentales Post−LQ Promedio Pre−LQ Figura 5.17: Coeficiente de permeabilidad al agua promedio normalizado usando el modelo propuesto. Tabla 5.14: Desviaci´on est´andar. Model Post-CC Average Pre-CC Wilf y col. 0,0068 0,0061 0,0050 Abbas y col. 0,0023 0,0046 0,0030 Modelo propuesto. 0,0018 0,0044 0,0029 los 300 d´ıas de operaci´on. Los valores correspondientes al promedio de An estuvieron m´as cerca de la curva de los post-LQ que de los pre-LQ debido a la compensaci´on del error en el primer a˜no de operaci´on aproximadamente. Se debe de tener en cuenta que el modelo solo depende de un par´ametro correlativo, por lo que no es muy flexible en su ajuste. La Figura 5.16 muestra las tres curvas obtenidas para el modelo de Abbas y col. Este modelo se ajustaba mejor que el de Wilf y col. [4], ya que es un modelo que depende de tres par´ametros correlativos. A pesar de que Abbas y col. en su trabajo [3](Ecuaci´on 3.2) usaron la misma membrana, los valores obtenidos para los par´ametros de su modelo no est´an cerca de los valores obtenidos para esta planta (Ecuaci´on (5.13)). La expresi´on obtenida en este trabajo muestra un decaimiento m´as pronunciado en los primeros 1.000 d´ıas de operaci´on que el mostrado en el trabajo de Abbas y col. Esto 99 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON es debido principalmente a kfp, frecuencia de LQ, etc. La concentraci´on de STDafue m´as alta que para el sistema de OI de Abbas y col [3], desafortunadamente, Abbas y col. no mostraron la composici´on inorg´anica, ni el SDI, o alg´un par´ametro indicativo del potencial ensuciante del agua de alimentaci´on, por ello no se pudo llevar a cabo una mayor comparativa entre ambos sistemas de OI. Este modelo no tiene en cuenta el par´ametro kfp, al igual que ocurre con el modelo de Wilf y col. [4]. El modelo propuesto mostr´o ajustarse de manera satisfactoria a los datos experimentales, siendo el error ligeramente inferior al del modelo propuesto por Abbas y col. La Figura 5.18 muestra el comportamiento de la funci´on obtenida haciendo uso del modelo propuesto. Entre los d´ıas 700 y 1.200 de operaci´on, la primera exponencial tiende a cero para los tres casos, lo cual es l´ogico, ya que el valor de τ1(8,418 ×1011 para el caso promedio) es bajo comparado con el valor de τ2(6,380×1013 para el caso promedio). A partir de dicho punto de funcionamiento, el decremento de Anse estima seg´un la segunda funci´on exponencial. Tanto con el modelo propuesto como con el de Abbas y col. se alcanzaron estimaciones satisfactorias. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 An Tiempo (días) Exp−I. Post−LQ Exp−I. Promedio Exp−I. Pre−LQ Exp−II. Post−LQ Exp−II. Promedio Exp−II. Pre−LQ Figura 5.18: Comparaci´on del modelo propuesto para los tres escenarios (post-LQ, promedio and pre-LQ), donde Exp-I and Exp-II son las funciones exponenciales de las etapas I y II respectivamente. 100 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON 5.8. Autopsia de membranas Las Figuras 5.19(a) y 5.19(b), muestran el ensuciamiento en el primer elemento de uno de los tres de la primera etapa. La Figura 5.19(c) muestra el dep´osito de coloides sobre la superficie de las membranas del primer elemento, concentr´andose la mayor parte por el lado de entrada de flujo. El reducir este tipo de ensuciamiento depende fundamentalmente del tipo de pre-tratamiento instalado, que en este caso fue de filtros de cartuchos de 5 micras, como ya se ha mencionado anteriormente. La Figura 5.20(b), muestra como ya en el sexto elemento de la primera etapa no se aprecia ensuciamiento coloidal, por lo menos a simple vista. El ensuciamiento org´anico se distribuy´o de forma uniforme sobre la superficie de las membranas y fue siendo menos representativo seg´un nos ´ıbamos moviendo a lo largo del DP de la primera etapa, esto se aprecia en las Figuras 5.19(d) y 5.20(a), que aluden al primer y sexto elemento respectivamente. Los elementos m´as afectado por el ensuciamiento inorg´anico fueron los ´ultimos de la segunda etapa, por recibir el agua de alimentaci´on con concentraci´on m´as alta de ST D. Las Figuras 5.21(a) y 5.21(b), muestran como el exterior del sexto elemento de la segunda etapa, estaba pr´acticamente cubierto de carbonato de calcio por el lado del rechazo. Las Figuras 5.21(c), 5.21(d) y 5.21(e), muestran las inspecci´on interna de dicho elemento, en ellas se ven claramente las incrustaciones por el lado del espaciador de la alimentaci´on. Gran parte del elemento estaba cubierto, siendo este tipo de ensuciamiento uno de los principales, sino el principal, responsable del decaimiento en el rendimiendo del sistema de OI. La prueba cualitativa de carbonatos result´o en disoluci´on completa y burbujeo significante (Figura 5.22), por lo que result´o positiva. La determinaci´on de hierro mediante la adici´on de tiocianato pot´asico tambi´en fue positiva, colore´andose de rojo indicando la precencia de Fe+3 5.23. La prueba de Fujiwara result´o negativa al no colorearse la Piridina, por lo que la membrana no estuvo en contacto con alg´un hal´ogeno. Para una inspecci´on m´as precisa de la superficie de la membrana, se llev´o a cabo una an´alisis microsc´opico usando el SEM-EDX. La Figura 5.24, muestra dos micrograf´ıas y el an´alisis del dep´osito por EDX. Al estudiar la primera micrograf´ıa, vemos como existe una elevada presencia de diatomeas y microorganismos filamentosos en la parte izquierda de la muestra, que coincide con la entrada del agua de alimentaci´on. Como era previsible, tambi´en se diferencian coloides en este elemento. El an´alisis de dep´ositos 101 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON (a) Elemento 1-1A. (b) Elemento 1-1B. (c) Elemento 1-1C. (d) Elemento 1-1D. Figura 5.19: Fotos exteriores del primer elemento de la primera etapa. (a) Elemento 1-6A. (b) Elemento 1-6B. Figura 5.20: Fotos exteriores del sexto elemento de la primera etapa. por EDX indica la presencia de Cl, Si, Mg, Al, S, Fe, Na y Ca. Esta t´ecnica de an´alisis, no permite determinar en qu´e forma se encuentran asociados los elementos detectados. Sin embargo, a partir de los resultados obtenidos, 102 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON (a) Elemento 2-6A. (b) Elemento 2-6B. (c) Elemento 2-6C. (d) Elemento 2-6D. (e) Elemento 2-6E. Figura 5.21: Fotos exteriores del sexto elemento de la segunda etapa. se puede concluir que en el dep´osito encontrado, existen aluminosilicatos, carbonato c´alcico y metales entre otros. Hay que tener en cuenta, que el azufre, es uno de los componentes de la membrana (capa de polisulfona), y que las concentraciones de sulfato no fueron elevadas en el agua de alimentaci´on. 103 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON (a) hcl-1. (b) hcl-4. Figura 5.22: Test cualitativo de HCl para la determinaci´on de bicarbonatos. Figura 5.23: Test cualitativo para la determinaci´on de hierro. En el sexto elemento de la primera etapa (Figura 5.25), primer elemento de la segunda (Figura 5.26) y ´ultimo elemento de ´esta (Figura 5.27 y Figura 5.28, entrada y salida del elemento respectivamente), destacan los contenidos de s´ılice, aluminio y calcio con respecto al primer elemento. Como ya se coment´o, probablemente provocado por la precipitaci´on de aluminosilicatos y carbonato c´alcico. Las im´agenes muestran la presencia de diatomeas en el sexto elemento de la primera etapa, en el primer y en el sexto elemento de la segunda etapa. 104 CAP´ ITULO 5. AJUSTE Y VALIDACI´ ON (a) SEM 1-1. (b) SEM 1-2. (c) EDX 1-1. Figura 5.24: SEM-EDX del primer elemento de la primera etapa. 105 CAP´ ITULO 6. CONCLUSIONES Y L´ INEAS FUTURAS 6. La disposici´on de datos de operaci´on en largos periodos de tiempo en sistemas de OI, ayuda a estimar el rendimiento de este tipo de sistemas de forma aproximada, ya que son muchos los factores que influyen en el decaimiento del rendimiento en este tipo de instalaciones. 7. La autopsia de los elementos de membrana utilizados permiti´o identificar los agentes causantes del ensuciamiento, y principales responsables del decaimiento del rendimiento del sistema. Esto demuestra que bajo este tipo de ensuciamientos, con un apropiado control del mismo y bajo unas condiciones de operaci´on apropiadas, los elementos de membrana utilizados no tendr´ıan que ser reemplazados en cortos periodos de tiempo. 6.2. L´ıneas futuras A continuaci´on se se˜nalan las posibles l´ıneas futuras a partir del presente trabajo: Mejora en las posibilidades de dise˜no de sistemas de OI del programa: •Utilizaci´on de distintos elementos de membrana en el mismo DP. •Consideraci´on de las geometr´ıas de los espaciadores en las ecuaciones de ca´ıda de presi´on y del factor de polarizaci´on por concentraci´on. •Permitir recirculado de flujos y sistemas de OI que trabajen en circuito cerrado. •Desarrollo de un programa que permita, una vez elegido un sistema, someterlo a condiciones variables de presi´on y caudal en el tiempo. Este m´odulo ser´ıa interesante para sistemas, cuya disposici´on de energ´ıa fuera variable. •Posibilidad de simular sistemas h´ıbridos OI-OD(´osmosis directa) o OI-ORP(´osmosis retardada por presi´on). •Incluir la posibilidad de simular tratamientos terciarios de EDAR. Esto implicar´ıa a˜nadir informaci´on acerca de los coeficiente de permeabilidad o rechazo de especies org´anicas y contaminantes emergentes. Desarrollo de un programa que permita controlar sistemas de OI en tiempo real. Obtener un modelo predictivo de rendimiento para sistemas de OI m´as preciso, que tenga en cuenta la eficiencia de las limpiezas qu´ımicas. 112 Cap´ıtulo 7 Art´ıculos cient´ıficos y difusi´on de resultados 7.1. Contribuciones en revistas indexadas (ISIJCR) Ruiz-Garc´ıa, A., Ruiz-Saavedra, E., P´erez B´aez, S. O. (2015). Evaluation of the first seven years operating data of a RO brackish water desalination plant in Las Palmas, Canary Islands, Spain. Desalination and Water Treatment, 54(12), 3193-3199. (Factor de impacto = 1,272) 113 CAP´ ITULO 7. ART´ ICULOS CIENT´ IFICOS Y DIFUSI´ ON DE RESULTADOS Ruiz-Saavedra, E., Ruiz-Garc´ıa, A., Ramos-Mart´ın, A. (2015). A design method of the RO system in reverse osmosis brackish water desalination plants (calculations and simulations). Desalination and Water Treatment, 55(9), 2562-2572. (Factor de impacto = 1,272) Ruiz-Garc´ıa, A., Ruiz-Saavedra, E. (2015). 80,000 h operational experience and performance analysis of a brackish water reverse osmosis desalination plant. Assessment of membrane replacement cost. Desalination, 375, 81-88. (Factor de impacto = 4,412) 114 CAP´ ITULO 7. ART´ ICULOS CIENT´ IFICOS Y DIFUSI´ ON DE RESULTADOS Ruiz-Garc´ıa, A., Nuez, I. (2016). Long-term performance decline in a brackish water reverse osmosis desalination plant. Predictive model for the water permeability coefficient. Desalination, 397, 101-107. (Factor de impacto = 4,412) 7.2. Contribuciones en congresos internacionales Ruiz-Saavedra, E., Gotor, A. G., P´erez B´aez, S. O., Mart´ın, A. R., Ruiz-Garc´ıa, A., Gonz´alez, A. C. (2012). A design method of the RO system in reverse osmosis brackish water desalination plants (procedure). Conference on Membranes in Drinking and Industrial Water Production, EDS, Leeuwarden, Holanda. 115 CAP´ ITULO 7. ART´ ICULOS CIENT´ IFICOS Y DIFUSI´ ON DE RESULTADOS Ruiz-Garc´ıa, A., Ruiz-Saavedra, E., P´erez-B´aez, S. O., Gonz´alez-Gonz´alez, J. E. (2014). Evaluation of the first nine years operating data of a RO brackish water desalination plant in Las Palmas, Canary Islands, Spain. Conference on Desalination for the Environment, Clean Water and Energy, Limassol, Chipre. Ruiz-Saavedra, E., Ruiz-Garc´ıa, A., Ramos-Mart´ın, A. (2014). A design method of the RO system in reverse osmosis brackish water desalination plants (calculations and simulations). Conference on Desalination for the Environment, Clean Water and Energy, Limassol, Chipre. 116 CAP´ ITULO 7. ART´ ICULOS CIENT´ IFICOS Y DIFUSI´ ON DE RESULTADOS Ruiz-Garc´ıa, A., Ruiz-Saavedra, E., Feo-Garc´ıa, J. (2015). Inorganic composition of groundwater in the islands of Gran Canaria and Tenerife (Spain). Estimation of maximum water recovery in RO desalination.Conference on Desalination for Clean Water and Energy, Palermo, Italia. Ruiz-Garc´ıa, A., Feo-Garc´ıa, J. (2016). Antiscalant cost and maximum water recovery in reverse osmosis for different inorganic composition of groundwater. Conference on Desalination for the Environment, Clean Water and Energy, Roma, Italia. 117 CAP´ ITULO 7. ART´ ICULOS CIENT´ IFICOS Y DIFUSI´ ON DE RESULTADOS Ruiz-Garc´ıa, A., Nuez, I. (2017). A computational tool for designing BWRO systems with spiral wound modules. 3rd International Conference on Desalination using Membrane Technology, Las Palmas de Gran Canaria, Espa˜na. Ruiz-Garc´ıa, A., Meli´an-Martel, N., Mena, V. (2017). Characterization of RO membrane fouling after 11 years of operation in a brackish water desalination plant. 3rd International Conference on Desalination using Membrane Technology, Las Palmas de Gran Canaria, Espa˜na. 118 Ap´endice A Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto 119 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.1: An´alisis de la muestra 1. Muestra 1 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 6,77 135,67 0,05 1,00 99,26 Mg2+ 25,00 304,00 0,15 1,82 99,40 Na+71,43 1.642,18 2,15 49,43 96,99 K+0,92 35,97 0,04 1,56 95,65 HCO− 315,40 939,71 0,23 14,03 98,51 SO= 411,85 569,21 0,01 0,48 99,92 NO− 34,15 257,30 0,42 26,04 89,88 Cl−72,72 2.578,65 1,73 61,35 97,62 Cationes 104,12 2,39 Aniones 104,12 2,39 SiO227,50 0,20 99,27 Fe 0,05 0,00 STD 6.490,24 155,92 97,60 Tabla A.2: An´alisis de la muestra 2. Muestra 2 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 16,79 336,47 0,12 2,40 99,29 Mg2+ 35,41 430,59 0,16 1,95 99,55 Na+70,65 1.624,24 1,91 43,91 97,30 K+0,77 30,11 0,03 1,17 96,10 HCO− 313,95 851,23 0,19 11,59 98,64 SO= 412,82 615,81 0,01 0,48 99,92 NO− 32,52 156,24 0,24 14,88 90,48 Cl−94,33 3.344,94 1,78 63,12 98,11 Cationes 123,62 2,22 Aniones 123,62 2,22 SiO238,50 0,20 99,48 Fe 0,05 0,00 STD 7.428,18 139,71 98,12 120 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.3: An´alisis de la muestra 3. Muestra 3 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,29 146,09 0,04 0,80 99,45 Mg2+ 28,04 340,97 0,05 0,61 99,82 Na+86,43 1.987,03 1,82 41,84 97,89 K+0,96 37,54 0,02 0,78 97,92 HCO− 316,55 1.009,88 0,19 11,59 98,85 SO= 414,34 688,82 0,01 0,48 99,93 NO− 33,39 210,18 0,33 20,46 90,27 Cl−88,44 3.136,08 1,40 49,64 98,42 Cationes 122,72 1,93 Aniones 122,72 1,93 SiO230,90 0,20 99,35 Fe 0,05 0,00 STD 7.587,54 126,41 98,33 Tabla A.4: An´alisis de la muestra 4. Muestra 4 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,98 159,92 0,05 1,00 99,37 Mg2+ 20,12 244,66 0,05 0,61 99,75 Na+71,22 1.637,35 1,52 34,94 97,87 K+0,90 35,19 0,02 0,78 97,78 HCO− 312,31 751,16 0,15 9,15 98,78 SO= 411,75 564,41 0,01 0,48 99,91 NO− 32,15 133,30 0,22 13,64 89,77 Cl−74,01 2.624,39 1,26 44,68 98,30 Cationes 100,22 1,64 Aniones 100,22 1,64 SiO227,50 0,20 99,27 Fe 0,05 0,00 STD 6.177,93 105,49 98,29 121 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.17: An´alisis de la muestra 17. Muestra 17 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,18 143,89 0,04 0,80 99,44 Mg2+ 24,81 301,69 0,04 0,49 99,84 Na+72,55 1.667,92 1,51 34,71 97,92 K+1,02 39,88 0,03 1,17 97,06 HCO− 315,38 938,49 0,16 9,76 98,96 SO= 411,62 558,17 0,01 0,48 99,91 NO− 33,72 230,64 0,34 21,08 90,86 Cl−74,84 2.653,83 1,11 39,36 98,52 Cationes 105,56 1,62 Aniones 105,56 1,62 SiO227,50 0,20 99,27 Fe 0,05 0,00 STD 6.562,05 108,06 98,35 Tabla A.18: An´alisis de la muestra 18. Muestra 18 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,21 144,49 0,04 0,80 99,45 Mg2+ 18,16 220,83 0,02 0,24 99,89 Na+69,12 1.589,07 1,45 33,34 97,90 K+0,66 25,81 0,02 0,78 96,97 HCO− 311,34 691,97 0,13 7,93 98,85 SO= 412,27 589,39 0,01 0,48 99,92 NO− 32,17 134,54 0,20 12,40 90,78 Cl−69,37 2.459,86 1,19 42,20 98,28 Cationes 95,15 1,53 Aniones 95,15 1,53 SiO231,50 0,20 99,37 Fe 0,05 0,00 STD 5.887,50 98,37 98,33 128 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.19: An´alisis de la muestra 19. Muestra 19 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 15,39 308,42 0,09 1,80 99,42 Mg2+ 32,51 395,32 0,05 0,61 99,85 Na+75,76 1.741,72 1,81 41,61 97,61 K+0,77 30,11 0,02 0,78 97,40 HCO− 314,82 904,32 0,17 10,37 98,85 SO= 414,45 694,11 0,01 0,48 99,93 NO− 33,35 207,70 0,31 19,22 90,75 Cl−91,81 3.255,58 1,48 52,48 98,39 Cationes 124,43 1,97 Aniones 124,43 1,97 SiO235,70 0,20 99,44 Fe 0,06 0,00 STD 7.573,03 127,56 98,32 Tabla A.20: An´alisis de la muestra 20. Muestra 20 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 15,62 313,02 0,12 2,40 99,23 Mg2+ 36,43 442,99 0,10 1,22 99,73 Na+62,69 1.441,24 1,51 34,71 97,59 K+1,43 55,91 0,04 1,56 97,20 HCO− 315,41 940,32 0,19 11,59 98,77 SO= 424,52 1.177,82 0,02 0,96 99,92 NO− 33,53 218,86 0,33 20,46 90,65 Cl−72,71 2.578,30 1,23 43,62 98,31 Cationes 116,17 1,77 Aniones 116,17 1,77 SiO240,30 0,20 99,50 Fe 0,06 0,00 STD 7.208,82 116,73 98,38 129 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.21: An´alisis de la muestra 21. Muestra 21 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 14,77 295,99 0,11 2,20 99,26 Mg2+ 28,50 346,56 0,08 0,97 99,72 Na+50,24 1.155,02 1,19 27,36 97,63 K+0,83 32,45 0,04 1,56 95,18 HCO− 315,62 953,13 0,17 10,37 98,91 SO= 416,47 791,14 0,01 0,48 99,94 NO− 36,17 382,54 0,57 35,34 90,76 Cl−56,08 1.988,60 0,67 23,76 98,81 Cationes 94,34 1,42 Aniones 94,34 1,42 SiO235,00 0,20 99,43 Fe 0,10 0,00 STD 5.980,53 102,25 98,29 Tabla A.22: An´alisis de la muestra 22. Muestra 22 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 8,74 175,15 0,06 1,20 99,31 Mg2+ 26,97 327,96 0,04 0,49 99,85 Na+84,11 1.933,69 1,85 42,53 97,80 K+0,69 26,98 0,02 0,78 97,10 HCO− 315,10 921,40 0,19 11,59 98,74 SO= 414,16 680,18 0,01 0,48 99,93 NO− 33,23 200,26 0,30 18,60 90,71 Cl−88,02 3.121,19 1,47 52,13 98,33 CaT 120,51 1,97 AN 120,51 1,97 SiO241,00 0,20 99,51 Fe 0,06 0,00 STD 7.427,86 128,00 98,28 130 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.23: An´alisis de la muestra 23. Muestra 23 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 6,59 132,06 0,04 0,80 99,39 Mg2+ 16,35 198,82 0,02 0,24 99,88 Na+100,91 2.319,92 2,10 48,28 97,92 K+0,49 19,16 0,02 0,78 95,92 HCO− 317,07 1.041,61 0,22 13,42 98,71 SO= 416,69 801,70 0,02 0,96 99,88 NO− 31,41 87,42 0,13 8,06 90,78 Cl−89,17 3.161,97 1,81 64,18 97,97 Cationes 124,34 2,18 Aniones 124,34 2,18 SiO228,00 0,20 99,29 Fe 0,10 0,00 STD 7.790,76 136,93 98,24 Tabla A.24: An´alisis de la muestra 24. Muestra 24 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,64 153,11 0,04 0,80 99,48 Mg2+ 18,66 226,91 0,03 0,36 99,84 Na+72,55 1.667,92 1,60 36,78 97,79 K+0,83 32,45 0,03 1,17 96,39 HCO− 310,67 651,08 0,13 7,93 98,78 SO= 411,69 561,53 0,01 0,48 99,91 NO− 32,24 138,88 0,21 13,02 90,63 Cl−75,08 2.662,34 1,35 47,87 98,20 Cationes 99,68 1,70 Aniones 99,68 1,70 SiO227,50 0,20 99,27 Fe 0,05 0,00 STD 6.121,77 108,63 98,23 131 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.25: An´alisis de la muestra 25. Muestra 25 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 11,03 221,04 0,07 1,40 99,37 Mg2+ 21,59 262,53 0,09 1,09 99,58 Na+38,58 886,95 0,99 22,76 97,43 K+1,04 40,66 0,04 1,56 96,15 HCO− 312,75 778,01 0,13 7,93 98,98 SO= 415,12 726,29 0,01 0,48 99,93 NO− 35,08 314,96 0,46 28,52 90,94 Cl−39,29 1.393,22 0,59 20,92 98,50 Cationes 72,24 1,19 Aniones 72,24 1,19 SiO241,00 0,20 99,51 Fe 0,06 0,00 STD 4.664,73 84,88 98,18 Tabla A.26: An´alisis de la muestra 26. Muestra 26 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 14,03 281,16 0,10 2,00 99,29 Mg2+ 38,44 467,43 0,22 2,68 99,43 Na+72,39 1.664,25 2,00 45,98 97,24 K+1,53 59,82 0,06 2,35 96,08 HCO− 314,70 896,99 0,21 12,81 98,57 SO= 416,32 783,93 0,01 0,48 99,94 NO− 34,87 301,94 0,47 29,14 90,35 Cl−90,50 3.209,13 1,69 59,93 98,13 Cationes 126,39 2,38 Aniones 126,39 2,38 SiO241,00 0,30 99,27 Fe 0,03 0,00 STD 7.705,69 155,67 97,98 132 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.27: An´alisis de la muestra 27. Muestra 27 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 12,30 246,49 0,09 1,80 99,27 Mg2+ 21,95 266,91 0,06 0,73 99,73 Na+44,04 1.012,48 1,11 25,52 97,48 K+1,83 71,55 0,06 2,35 96,72 HCO− 312,74 777,39 0,18 10,98 98,59 SO= 413,83 664,32 0,02 0,96 99,86 NO− 32,22 137,64 0,21 13,02 90,54 Cl−51,33 1.820,16 0,91 32,27 98,23 CaT 80,12 1,32 AN 80,12 1,32 SiO239,50 0,30 99,24 Fe 0,06 0,00 STD 5.036,52 87,93 98,25 Tabla A.28: An´alisis de la muestra 28. Muestra 28 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 14,09 282,36 0,10 2,00 99,29 Mg2+ 27,32 332,21 0,16 1,95 99,41 Na+47,39 1.089,50 1,22 28,05 97,43 K+1,53 59,82 0,04 1,56 97,39 HCO− 315,78 962,90 0,21 12,81 98,67 SO= 415,32 735,90 0,01 0,48 99,93 NO− 32,07 128,34 0,20 12,40 90,34 Cl−57,16 2.026,89 1,10 39,01 98,08 Cationes 90,33 1,52 Aniones 90,33 1,52 SiO233,00 0,20 99,39 Fe 0,00 0,00 STD 5.650,92 98,46 98,26 133 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.29: An´alisis de la muestra 29. Muestra 29 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 10,23 205,01 0,10 2,00 99,02 Mg2+ 19,75 240,16 0,13 1,58 99,34 Na+58,85 1.352,96 1,76 40,46 97,01 K+1,66 64,91 0,08 3,13 95,18 HCO− 313,80 842,08 0,25 15,26 98,19 SO= 46,37 305,98 0,02 0,96 99,69 NO− 30,85 52,70 0,09 5,58 89,41 Cl−69,47 2.463,41 1,71 60,64 97,54 Cationes 90,49 2,07 Aniones 90,49 2,07 SiO242,60 0,30 99,30 Fe 0,01 0,00 STD 5.569,81 129,91 97,67 Tabla A.30: An´alisis de la muestra 30. Muestra 30 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 13,59 272,34 0,11 2,20 99,19 Mg2+ 25,36 308,38 0,15 1,82 99,41 Na+54,83 1.260,54 1,51 34,71 97,25 K+0,86 33,63 0,03 1,17 96,51 HCO− 315,95 973,27 0,25 15,26 98,43 SO= 419,42 932,84 0,03 1,44 99,85 NO− 34,35 269,70 0,42 26,04 90,34 Cl−54,92 1.947,46 1,10 39,01 98,00 Cationes 94,64 1,80 Aniones 94,64 1,80 SiO233,00 0,20 99,39 Fe 0,10 0,00 STD 6.031,26 121,86 97,98 134 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.31: An´alisis de la muestra 31. Muestra 31 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 13,97 279,96 0,11 2,20 99,21 Mg2+ 29,02 352,88 0,18 2,19 99,38 Na+54,38 1.250,20 1,47 33,80 97,30 K+0,70 27,37 0,03 1,17 95,71 HCO− 315,60 951,91 0,21 12,81 98,65 SO= 46,35 305,02 0,01 0,48 99,84 NO− 32,47 153,14 0,24 14,88 90,28 Cl−73,65 2.611,63 1,33 47,16 98,19 Cationes 98,07 1,79 Aniones 98,07 1,79 SiO237,40 0,20 99,47 Fe 0,05 0,00 STD 5.969,56 114,90 98,08 Tabla A.32: An´alisis de la muestra 32. Muestra 32 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 11,98 240,08 0,10 2,00 99,17 Mg2+ 33,38 405,90 0,11 1,34 99,67 Na+43,08 990,41 1,27 29,20 97,05 K+1,22 47,70 0,06 2,35 95,08 HCO− 315,71 958,62 0,26 15,87 98,35 SO= 420,95 1.006,33 0,03 1,44 99,86 NO− 32,42 150,04 0,24 14,88 90,08 Cl−50,58 1.793,57 1,01 35,81 98,00 Cationes 89,66 1,54 Aniones 89,66 1,54 SiO236,80 0,20 99,46 Fe 0,10 0,00 STD 5.629,56 103,09 98,17 135 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.33: An´alisis de la muestra 33. Muestra 33 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 8,75 175,35 0,06 1,20 99,31 Mg2+ 16,66 202,59 0,03 0,36 99,82 Na+47,54 1.092,94 1,30 29,89 97,27 K+0,96 37,54 0,04 1,56 95,83 HCO− 312,83 782,89 0,17 10,37 98,67 SO= 415,75 756,55 0,02 0,96 99,87 NO− 35,37 332,94 0,52 32,24 90,32 Cl−39,96 1.416,98 0,72 25,53 98,20 Cationes 73,91 1,43 Aniones 73,91 1,43 SiO237,50 0,30 99,20 Fe 0,05 0,00 STD 4.835,33 102,42 97,88 Tabla A.34: An´alisis de la muestra 34. Muestra 34 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 13,47 269,94 0,08 1,60 99,41 Mg2+ 19,05 231,65 0,03 0,36 99,84 Na+46,02 1.058,00 1,24 28,51 97,31 K+1,28 50,05 0,05 1,96 96,09 HCO− 314,80 903,10 0,19 11,59 98,72 SO= 416,61 797,86 0,02 0,96 99,88 NO− 33,55 220,10 0,34 21,08 90,42 Cl−44,86 1.590,74 0,85 30,14 98,11 Cationes 79,82 1,40 Aniones 79,82 1,40 SiO240,20 0,20 99,50 Fe 0,10 0,00 STD 5.161,73 96,41 98,13 136 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.35: An´alisis de la muestra 35. Muestra 35 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 10,03 201,00 0,07 1,40 99,30 Mg2+ 21,44 260,71 0,05 0,61 99,77 Na+45,87 1.054,55 1,29 29,66 97,19 K+1,81 70,77 0,07 2,74 96,13 HCO− 312,85 784,11 0,20 12,20 98,44 SO= 411,32 543,76 0,01 0,48 99,91 NO− 33,87 239,94 0,38 23,56 90,18 Cl−51,11 1.812,36 0,89 31,56 98,26 Cationes 79,15 1,48 Aniones 79,15 1,48 SiO236,50 0,20 99,45 Fe 0,03 0,00 STD 5.003,73 102,41 97,95 Tabla A.36: An´alisis de la muestra 36. Muestra 36 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,09 142,08 0,04 0,80 99,44 Mg2+ 14,32 174,13 0,02 0,24 99,86 Na+50,12 1.152,26 1,40 32,19 97,21 K+0,74 28,93 0,03 1,17 95,95 HCO− 312,95 790,21 0,22 13,42 98,30 SO= 414,24 684,02 0,02 0,96 99,86 NO− 33,34 207,08 0,33 20,46 90,12 Cl−41,74 1.480,10 0,92 32,62 97,80 Cationes 72,27 1,49 Aniones 72,27 1,49 SiO236,50 0,20 99,45 Fe 0,10 0,00 STD 4.695,42 102,07 97,83 137 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.49: An´alisis de la muestra 49. Muestra 49 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 8,18 163,93 0,05 1,00 99,39 Mg2+ 17,22 209,40 0,03 0,36 99,83 Na+40,16 923,28 1,30 29,89 96,76 K+0,97 37,93 0,05 1,96 94,85 HCO− 315,37 937,88 0,25 15,26 98,37 SO= 412,72 611,01 0,10 4,80 99,21 NO− 34,48 277,76 0,33 20,46 92,63 Cl−33,96 1.204,22 0,75 26,60 97,79 Cationes 66,53 1,43 Aniones 66,53 1,43 SiO233,50 0,30 99,10 Fe 0,05 0,00 STD 4.398,94 100,62 97,71 Tabla A.50: An´alisis de la muestra 50. Muestra 50 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 12,49 250,30 0,12 2,40 99,04 Mg2+ 19,80 240,77 0,11 1,34 99,44 Na+45,57 1.047,65 1,42 32,65 96,88 K+0,77 30,11 0,09 3,52 88,31 HCO− 315,80 964,12 0,20 12,20 98,73 SO= 412,49 599,96 0,08 3,84 99,36 NO− 32,85 176,70 0,29 17,98 89,82 Cl−47,49 1.684,00 1,17 41,49 97,54 Cationes 78,63 1,74 Aniones 78,63 1,74 SiO233,50 0,20 99,40 Fe 0,05 0,00 STD 5027,15 115,62 97,70 144 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.51: An´alisis de la muestra 51. Muestra 51 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 10,07 201,80 0,10 2,00 99,01 Mg2+ 19,70 239,55 0,10 1,22 99,49 Na+38,43 883,51 1,37 31,50 96,44 K+0,46 17,99 0,05 1,96 89,13 HCO− 311,58 706,61 0,19 11,59 98,36 SO= 411,54 554,32 0,08 3,84 99,31 NO− 33,11 192,82 0,30 18,60 90,35 Cl−42,43 1.504,57 1,05 37,23 97,53 Cationes 68,66 1,62 Aniones 68,66 1,62 SiO240,00 0,30 99,25 Fe 0,05 0,00 STD 4.341,22 108,24 97,51 Tabla A.52: An´alisis de la muestra 52. Muestra 52 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 11,13 223,05 0,10 2,00 99,10 Mg2+ 21,46 260,95 0,14 1,70 99,35 Na+27,66 635,90 0,83 19,08 97,00 K+1,41 55,13 0,09 3,52 93,62 HCO− 315,00 915,30 0,18 10,98 98,80 SO= 411,45 550,00 0,01 0,48 99,91 NO− 36,52 404,24 0,50 31,00 92,33 Cl−28,69 1.017,35 0,47 16,67 98,36 Cationes 61,66 1,16 Aniones 61,66 1,16 SiO236,00 0,20 99,44 Fe 0,10 0,00 STD 4.098,02 85,64 97,91 145 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.53: An´alisis de la muestra 53. Muestra 53 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 8,50 170,34 0,03 0,60 99,65 Mg2+ 17,12 208,18 0,03 0,36 99,82 Na+42,22 970,64 1,55 35,63 96,33 K+0,95 37,15 0,08 3,13 91,58 HCO− 315,41 940,32 0,20 12,20 98,70 SO= 412,12 582,18 0,01 0,48 99,92 NO− 35,14 318,68 0,46 28,52 91,05 Cl−35,12 1.245,36 1,02 36,17 97,10 Cationes 68,79 1,69 Aniones 67,79 1,69 SiO235,00 0,30 99,14 Fe 0,05 0,00 STD 4.507,89 117,40 97,40 Tabla A.54: An´alisis de la muestra 54. Muestra 54 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 11,18 224,05 0,07 1,40 99,37 Mg2+ 22,11 268,86 0,03 0,36 99,86 Na+28,21 648,55 1,11 25,52 96,07 K+1,44 56,30 0,05 1,96 96,53 HCO− 315,11 922,01 0,20 12,20 98,68 SO= 411,62 558,17 0,01 0,48 99,91 NO− 36,83 423,46 0,25 15,50 96,34 Cl−29,38 1.041,81 0,80 28,37 97,28 Cationes 62,94 1,26 Aniones 62,94 1,26 SiO237,30 0,30 99,20 Fe 0,10 0,00 STD 4.180,61 86,09 97,94 146 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.55: An´alisis de la muestra 55. Muestra 55 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 9,22 184,77 0,06 1,20 99,35 Mg2+ 15,12 183,86 0,03 0,36 99,80 Na+40,15 923,05 1,25 28,74 96,89 K+0,90 35,19 0,02 0,78 97,78 HCO− 312,13 740,17 0,16 9,76 98,68 SO= 48,70 417,90 0,02 0,96 99,77 NO− 32,89 179,18 0,31 19,22 89,27 Cl−41,67 1.477,62 0,87 30,85 97,91 Cationes 65,39 1,36 Aniones 65,39 1,36 SiO232,00 0,24 99,25 Fe 0,05 0,00 STD 4.173,79 92,12 97,79 Tabla A.56: An´alisis de la muestra 56. Muestra 56 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 6,21 124,45 0,04 0,80 99,36 Mg2+ 11,34 137,89 0,03 0,36 99,74 Na+35,35 812,70 1,05 24,14 97,03 K+1,10 43,01 0,03 1,17 97,27 HCO− 314,33 874,42 0,18 10,98 98,74 SO= 48,53 409,74 0,01 0,48 99,88 NO− 32,18 135,16 0,21 13,02 90,37 Cl−28,96 1.026,92 0,75 26,60 97,41 Cationes 54,00 1,15 Aniones 54,00 1,15 SiO235,70 0,15 99,58 Fe 0,03 0,00 STD 3.600,02 77,71 97,84 147 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.57: An´alisis de la muestra 57. Muestra 57 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 9,33 186,97 0,08 1,60 99,14 Mg2+ 18,20 221,31 0,05 0,61 99,73 Na+30,67 705,10 1,11 25,52 96,38 K+0,83 32,45 0,04 1,56 95,18 HCO− 313,56 827,43 0,14 8,54 98,97 SO= 49,31 447,21 0,02 0,96 99,79 NO− 32,71 168,02 0,25 15,50 90,77 Cl−33,45 1.186,14 0,87 30,85 97,40 Cationes 59,03 1,28 Aniones 59,03 1,28 SiO235,50 0,30 99,15 Fe 0,05 0,00 STD 3.810,19 85,45 97,76 Tabla A.58: An´alisis de la muestra 58. Muestra 58 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 7,15 143,29 0,05 1,00 99,30 Mg2+ 17,10 207,94 0,03 0,36 99,82 Na+39,45 906,96 1,31 30,12 96,68 K+0,95 37,15 0,03 1,17 96,84 HCO− 315,15 924,45 0,14 8,54 99,08 SO= 410,33 496,20 0,01 0,48 99,90 NO− 34,51 279,62 0,40 24,80 91,13 Cl−34,66 1.229,04 0,87 30,85 97,49 Cationes 64,65 1,42 Aniones 64,65 1,42 SiO237,40 0,30 99,20 Fe 0,02 0,00 STD 4.262,06 97,63 97,71 148 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.59: An´alisis de la muestra 59. Muestra 59 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 4,25 85,17 0,02 0,40 99,53 Mg2+ 9,16 111,39 0,01 0,12 99,89 Na+47,33 1.088,12 1,41 32,42 97,02 K+0,76 29,72 0,03 1,17 96,05 HCO− 314,61 891,50 0,26 15,87 98,22 SO= 49,31 447,21 0,07 3,36 99,25 NO− 32,42 150,04 0,20 12,40 91,74 Cl−35,16 1.246,77 0,94 33,33 97,33 Cationes 61,50 1,47 Aniones 61,50 1,47 SiO244,00 0,40 99,09 Fe 0,02 0,00 STD 4.093,93 99,47 97,57 Tabla A.60: An´alisis de la muestra 60. Muestra 60 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 5,47 109,62 0,03 0,60 99,45 Mg2+ 11,81 143,61 0,05 0,61 99,58 Na+52,53 1.207,66 1,84 42,30 96,50 K+0,92 35,97 0,04 1,56 95,65 HCO− 314,71 897,60 0,25 15,26 98,30 SO= 48,84 424,63 0,07 3,36 99,21 NO− 32,14 132,68 0,21 13,02 90,19 Cl−45,04 1.597,12 1,43 50,71 96,83 Cationes 70,73 1,96 Aniones 70,73 1,96 SiO241,00 0,30 99,27 Fe 0,02 0,00 STD 4.589,92 127,72 97,22 149 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.61: An´alisis de la muestra 61. Muestra 61 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 5,53 110,82 0,03 0,60 99,46 Mg2+ 12,77 155,28 0,03 0,36 99,77 Na+49,92 1.147,66 1,61 37,01 96,77 K+1,15 44,97 0,06 2,35 94,78 HCO− 314,60 890,89 0,25 15,26 98,29 SO= 46,35 305,02 0,04 1,92 99,37 NO− 32,26 140,12 0,20 12,40 91,15 Cl−46,16 1.636,83 1,24 43,97 97,31 CaT 69,37 1,73 AN 69,37 1,73 SiO239,00 0,30 99,23 Fe 0,03 0,00 STD 4.470,63 114,17 97,45 Tabla A.62: An´alisis de la muestra 62. Muestra 62 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 9,57 191,78 0,06 1,20 99,37 Mg2+ 20,20 245,63 0,04 0,49 99,80 Na+30,88 709,93 1,03 23,68 96,66 K+1,21 47,31 0,06 2,35 95,04 HCO− 314,22 867,70 0,18 10,98 98,73 SO= 410,45 501,97 0,01 0,48 99,90 NO− 35,71 354,02 0,33 20,46 94,22 Cl−31,48 1.116,28 0,67 23,76 97,87 Cationes 61,86 1,19 Aniones 61,86 1,19 SiO236,00 0,20 99,44 Fe 0,05 0,00 STD 4.070,68 83,60 97,95 150 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.63: An´alisis de la muestra 63. Muestra 63 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 3,64 72,95 0,02 0,40 99,45 Mg2+ 6,53 79,40 0,02 0,24 99,69 Na+35,70 820,74 1,04 23,91 97,09 K+0,55 21,51 0,02 0,78 96,36 HCO− 312,55 765,80 0,15 9,15 98,80 SO= 46,80 326,64 0,03 1,44 99,56 NO− 32,25 139,50 0,22 13,64 90,22 Cl−24,82 880,12 0,70 24,82 97,18 Cationes 46,42 1,10 Aniones 46,42 1,10 SiO238,00 0,30 99,21 Fe 0,05 0,00 STD 3.144,70 74,69 97,62 Tabla A.64: An´alisis de la muestra 64. Muestra 64 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal meq l−1mg l−1meq l−1mg l−1% Ca2+ 3,40 68,14 0,02 0,40 99,41 Mg2+ 7,52 91,44 0,02 0,24 99,73 Na+43,45 998,92 1,32 30,35 96,96 K+0,67 26,20 0,03 1,17 95,52 HCO− 312,80 781,06 0,20 12,20 98,44 SO= 47,92 380,44 0,01 0,48 99,87 NO− 33,12 193,44 0,30 18,60 90,38 Cl−31,20 1.106,35 0,88 31,20 97,18 Cationes 55,04 1,39 Aniones 55,04 1,39 SiO244,00 0,30 99,32 Fe 0,05 0,00 STD 3.690,03 94,95 97,43 151 A. Composiciones inorg´anicas de las aguas de alimentaci´on y producto Tabla A.65: An´alisis de la muestra 65. Muestra 65 Alimentaci´on Producto Rechazo Sal Ca2+ 4,37 87,57 0,02 0,40 99,54 Mg2+ 8,40 102,14 0,04 0,49 99,52 Na+40,40 928,80 1,30 29,89 96,78 K+0,58 22,68 0,02 0,78 96,55 HCO− 312,47 760,92 0,18 10,98 98,56 SO= 47,90 379,48 0,02 0,96 99,75 NO− 32,35 145,70 0,24 14,88 89,79 Cl−31,03 1.100,32 0,94 33,33 96,97 Cationes 53,75 1,38 Aniones 53,75 1,38 SiO246,00 0,42 99,09 Fe 0,05 0,00 STD 3.573,66 92,13 97,42 152 Ap´endice B Datos de operaci´on, normalizaci´on, LSI y S&DSI 153