Evaluación y modelización de sistemas de tratamiento no-convencional o natural para efluentes procedentes de explotaciones ganaderas de procino en la isla de Gran Canaria

PROGRAMA DE DOCTORAD O INGENIERÍA AMBIEN TAL Y DESA LINIZACIÓN DEPARTA MENTO DE INGENIE RÍA DE PROCESOS ESCUELA DE IN GENIERÍAS IND USTRIALES Y C IVILES TESIS DOCT ORAL EVALUACIÓN Y MODELIZACI ÓN DE SISTE MAS DE TRATAMIENTO N O - CONVENCI ONAL O NATURAL P ARA EFLUENTE S PROCED ENTES DE EXPLOTACIONE S GANADERA S DE PORCINO EN LA ISLA DE GRAN CAN ARIA Autor: Carlos Alber to Mendieta Pino Las Palmas de Gran Canaria Nov iembre 2015 Anex o I D/Dª....... ............ .............. .............. ................SECRETA RIO/ A DEL DEPA R TA M ENTO DE......... .............. .............. .............. .............. ...... DE LA UNIVER SIDA D DE LAS PA LM A S DE GRA N CANAR I A , CERT IFICA , Que el Consejo de D octores del Departamen t o en su sesión de fecha...... ..................... ..tomó el acuerdo de dar el consentimien to para su tramita ción, a l a tesis doc toral titulada “ EVALUACIÓN Y M ODELIZACIÓN DE SISTEMAS DE TRAT AMIENTO NO - CONVEN CIONAL O NATURAL PAR A EF LUENT ES PROCED ENTES DE EXPLOTACIONES GANAD ERAS DE PORCINO EN LA ISLA DE GR AN CANARIA ” presentada por e l doctorando D Carlos Alberto Me ndieta Pino y dirigida por el Doct or Sebastián Ovidio P érez Báe z y el Doctor Alejandro R amos Mar t ín Y para que así conste, y a ef ectos de lo previsto en el Artº 6 del Reglamento para la elaboración, def en sa, tribunal y ev aluación de tesis doctorale s de la Univ ersidad de Las Palmas de Gran Canaria, firmo la presente en Las Palmas de Gran Canaria , a ….. ..de.. .............. ............. ............ ....de dos mil .......... .. PROGRAMA DE DOCTORAD O INGENIERÍA A MBIENTAL Y DE SALINIZACI ÓN DEPARTA MENTO DE INGENIE RÍA DE PROCESOS ESCUELA DE IN GENIERÍAS IND USTRIALES Y C IVILES TESIS DOCT ORAL EVALUACIÓN Y MODELIZACI ÓN DE SISTE MAS DE TRATAMIENTO N O - CONVENCI ONAL O NATURAL P AR A EFLUENTE S PROCED ENTES DE EXPLOTACIONE S GANADERA S DE PORCINO EN LA ISLA DE GRAN CAN ARIA Las Palmas de Gran Canaria Nov iembre 2015 Fdo.: Autor: Carlos Alberto M endieta Pino Fdo.: Director: Dr . Sebastián Ovidi o Pérez Báez Fdo.: Director: Dr . Alejandro Ramos M artín A g radecimientos. Esta Tesis es el resultado de la e x periencia personal y f amiliar , al ser hijo y nieto d e emigrantes que salieron de su paí s para buscar un futuro mejor. Esta tesis es igual mente fruto de la expe riencia profesional ejerci da como In g eniero Industrial y alimentada po r la pasión que desde niño he tenido en realizar ideas y proyectos relacionad os con la ingeniería y no es un punto y final. Es un hito más en el desarrollo profesion al y personal y una línea de trabajo con f utur o para mejorar y brindar soluci ones a la Socied ad. Pero este camino no lo he realiz ado en solitario, y es justo y necesario agradecer a una serie de personas que han he cho posible ll egar has ta aquí. En primer lugar, a los pro f esores que he tenido, y muy especialmente la labor, la paciencia y el trabajo demost rado por el Dr. Sebasti án Ovidi o Pérez Báez y el Dr. Alejandro Ramos Martín, gracias por vuestra co nf ianz a en m í , que ha hecho posible esta nuev a línea de trabajo. M ención especial al D r. Juan Antonio Peña Quint ana, profesor retirado, que me marcó el rumbo de mis il usiones de niñe z y juventud en in geniería. ¡ Gracias Juan Antonio con todo cariño! No debo olvidar a l os prof esional es de l Cabildo de Gran Canaria que han hecho posible desarrollar esta experienci a y en concreto , a mi primer jefe, D. Rafael Navarro Guerra del Río (Ing. Agr ónomo ) , ¡ g racias Raf ael por confiar en m í ! A D. Nicolás Navarro Guerr a del Río (Veterinario ), fiel y ten az acompañante y sufridor en todos es tos años de estudio de los sistemas pl anteados, ¡ Nicolás esta Tesis sin ti, no hubiera sido posibl e! A D. Juan Ra món Fernández Vera, Jefe de Laboratorio Agroalimentario y Fitopatológico del Cabido por abrirnos las puert as del laborato r io, permitiendo realiz ar todas las analí t icas necesarias, y a todo el personal de la G ranja Agrí cola Experimental del Cabildo de Gran Canaria , q ue me han tratado siempre con cariño y aprecio, primero como becario y luego como investigador, brindando en todo momen to un serv icio profesion al y cercano . M ención pa ra mis comp añeros, Dña . Patricia Herná ndez M e lián (Ing. Industrial) y D. Carlo s Rubio Esparza (G rado Ing. Quí mico) por su colab oración en las f ases de i nvestigación y desarrollo de esta t esis , ¡ sin vosotros esto no hubiera vi sto la luz! Al compañero D. Víctor Casado ( Ing. Industri al), sucesor de m i estancia en el Cabildo y autor del diseño de las Plantas nº 1 y nº 2, gracias, por tu experien cia y trabajo que ha hecho posible q ue el diseño, d esarroll o y puesta en marcha de l a Planta n º 3. No olvidar a los g anaderos por su confianz a en esta experienci a, accesi bili dad, colaboración y su compro miso de mant enimiento en el futuro. Gracias a D. Argeli o Domínguez e hijo (Planta n º 1 -San José del Álamo-), D. Santiago Pulido ( Plan ta nº 2 -Firgas-) y muy especial mente a D. Hilario Cabrera ( Planta nº3 -Teror-) por su interés, confianza, dedicación y paciencia en el desarrollo de esta experiencia en la gestión de los puri nes en su ex plotación g anadera. ¡ Gracias, sois fantás tic os! ¡ Hilario sobre todo a tí, ¡ gracias por estos años de con f ianza demostrada en el proy ecto! Agradecer a t odo s los que me han apoyado en este camino, q ue han sido cient os , desde amigos, alumnos mí os a compañero s, profesores y pro fesionales , ¡ g racias de todo corazón ! Gracias a mi amor, a mi esposa M ayoli, por su paci encia, ayud a y comprensión ¡ T e quiero! Finalmente mi a gradeci mi ento y amor a mis padres, Fede rico y M arina, por haber sido valientes al buscar un futuro me jor, po r se r siempre ten aces en apoyarme , g ui arme y brindarme una educación y una person alidad que guardaré sie mpre como mi mejor tesoro ¡ Gracias! EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . iv Nov iembre 2015 5.1.11 Influencia d e la temperatura. Transferencia de calor en el reactor ___________________________ 400 5.1.12 Aplicación a tres digestor es en serie ________________________________ ___________________ 403 5.1.13 Muerte d e la biomasa _______________________________________________________________ 404 5.1.14 Caracteriza ción del aflu ente ________________________________ __________________________ 404 5.1.15 Biodegradab ilidad an aerobia del residuo orgán ico ________________________________________ 405 5.1.16 Matriz d e coeficientes estequi ométricos del modelo ______________________________________ 407 5.1.17 Plataforma de cálculo matemático empleada ________________________________ ____________ 408 5.1.18 Métodos n uméricos empl eados _______________________________________________________ 408 5.2 Validación del alg o ritm o de simulaci ón ___________________________________________ 415 5.2.1 Análisis d el balance de ma sas ________________________________ _________________________ 415 5. 2.2 E studio en régimen estacion ario ________________________________ ______________________ 420 5.2.3 Resultados de l estudio en régimen estacionario para cada uno de los sustrato s ________________ 424 5. 3 Simulacion es reali zadas co n el model o propuesto ________________________________ __ 4 40 5.3.1 Digestión anaerobia d el purín de cerdo en d igestores con id éntica capacidad efectiva ___________ 441 5.3.2 Digestión anaerobia d el purín en digestor es en serie de dif erente capacidad efectiva ____________ 457 5.3.3 Efecto d e la realimentación e n la digestión an aerobia en tres dig estores en serie _______________ 471 5.3.4 Efecto d e la temperatura d e operación en la d igestión anaerob ia ____________________________ 475 5.3.5 Efecto d e los cambios estacionales en la digestión a naerobia _______________________________ 483 5.3.6 Efecto d el tiempo de retenció n en la digestión anaerobia __________________________________ 490 5.3.7 Digestión del purín empleand o un d igestor de lecho fijo ________________________________ ___ 497 5.3.8 Digestión anaerobia d e diferentes su stratos _____________________________________________ 499 6. Conclusiones. _________________________________________________________ 505 6.1.1 Adecuación de los sistema s a la problemática d e gestión de residuos ganadero s. Validación d e la hipótesis inicial p lanteada. __________________________________________________________________ 505 6.1.2 Diseño de pla ntas de trata miento _____________________________________________________ 505 6.1.3 Toma de muestras __________________________________________________________________ 506 6.1.4 Análisis estadí stico __________________________________________________________________ 506 6.1.5 Mod elo seleccionado _______________________________________________________________ 508 6.1.6 Simulacione s en el diseño del digestor __________________________________________________ 5 08 7. Líneas futuras de investi gación ___________________________________________ 513 8. Bibliografía ___________________________________________________________ 517 9. Anexo 1. Cálculo de los parámetros estequiométricos empleados en el mo delo ____ 537 10. Anexo 2. Productos de los distintos procesos de la digestión anaerobia ___________ 539 11. Anexo 3. Código para M at Lab de simulación tre s digestores anaerobios en serie __ 548 12. Anexo 4. Tablas y Figura s del Análisis estadístico previo _______________________ 615 12.1 Tablas de medici o nes de l os parámetros __________________________________________ 615 13. Anexo 5. Tablas y Figura s 1ª Tanda ________________________________ _______ 623 13.1 Estadísticos de scripti vos. Planta nº1 _____________________________________________ 623 13.1.1 DQO _____________________________________________________________________________ 623 13.1.2 Cond uctividad ________________________________ _____________________________________ 624 13.1.3 pH _______________________________________________________________________________ 625 13.1.4 Datos Cli ma _______________________________________________________________________ 626 13.2 Gráficos Q-Q N ormal. Planta nº1 ________________________________________________ 62 8 13.2.1 DQO _____________________________________________________________________________ 628 13.2.2 Cond uctividad ________________________________ _____________________________________ 629 13.2.3 pH _______________________________________________________________________________ 629 13.2.4 Datos cli ma _______________________________________________________________________ 630 13.3 Estadísticos de scripti vos. Planta nº2 _____________________________________________ 631 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . v Nov iembre 2015 13.3.1 DQO _____________________________________________________________________________ 631 13.3.2 Cond uctividad ________________________________ _____________________________________ 632 13.3.3 pH _______________________________________________________________________________ 633 13.3.4 Datos cli ma _______________________________________________________________________ 634 13.4 Gráficos Q-Q N ormal. Planta nº2 ________________________________________________ 63 6 13.4.1 DQO _____________________________________________________________________________ 636 13.4.2 Cond uctividad ________________________________ _____________________________________ 637 13.4.3 pH _______________________________________________________________________________ 637 13.4.4 Datos cli ma _______________________________________________________________________ 638 13.5 Estadísticos de scripti vos. Planta nº3 _____________________________________________ 639 13.5.1 DQO _____________________________________________________________________________ 639 13.5.2 Cond uctividad ________________________________ _____________________________________ 641 13.5.3 pH _______________________________________________________________________________ 642 13.5.4 Datos cli ma _______________________________________________________________________ 644 13.6 Gráficos Q-Q N ormal. Planta nº3 ________________________________________________ 64 8 13.6.1 DQO _____________________________________________________________________________ 648 13.6.2 Cond uctividad ________________________________ _____________________________________ 649 13.6.3 pH _______________________________________________________________________________ 650 13.6.4 Datos cli ma _______________________________________________________________________ 651 14. Anexo 6. Tablas y Figura s 2ª T anda ________________________________ _______ 652 14.1 Afluente ___________________________________________________________________ 652 14.1.1 Gráficos Q -Q Normal ________________________________________________________________ 652 14.1.2 Es tadísticos _______________________________________________________________________ 656 14.2 Tamiz ________________________________________________________________ _____ 6 66 14.2.1 Gráficos Q -Q Normal ________________________________________________________________ 666 14.2.2 Estad ísticos _______________________________________________________________________ 669 14.3 Digestor ___________________________________________________________________ 67 9 14.3.1 Gráficos Q -Q Normal ________________________________________________________________ 679 14.3.2 Estad ísticos _______________________________________________________________________ 683 14.4 Humedal SFS1 _______________________________________________________________ 69 1 14.4.1 Gráficos Q -Q Normal ________________________________________________________________ 691 14.4.2 Estad ísticos _______________________________________________________________________ 694 14.5 Humedal SFS2 _______________________________________________________________ 70 3 14.5.1 Gráficos Q -Q Normal ________________________________________________________________ 703 14.5.2 Estad ísticos _______________________________________________________________________ 707 14.6 Entrada-Salida ________________________________ ______________________________ 716 14.6.1 Gráficas Q -Q Normal ________________________________________________________________ 716 14.6.2 Estad ísticos _______________________________________________________________________ 719 14.7 Efluente ________________________________________________________________ ___ 728 14.7.1 Gráficos Q -Q Normal ________________________________________________________________ 728 14.7.2 Estad ísticos _______________________________________________________________________ 731 14.8 Correlacione s _______________________________________________________________ 737 14.8.1 Afluente. _________________________________________________________________________ 737 14.8.2 Digestor __________________________________________________________________________ 739 14.8.3 En trada salida _____________________________________________________________________ 741 14.8.4 Efluente ________________________________ __________________________________________ 743 15. Anexo 7. Ejemplos de análisis realiza dos. ___________________________________ 745 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . vi Nov iembre 2015 Índice de tablas Tabla 1-1. Censo Ganadero. Canarias .......................................................................................................................... 4 Tabla 1-2. Número de Explotaciones. Canarias ............................................................................................................ 5 Tabla 1-3. Censo de porcino. Canarias ......................................................................................................................... 5 Tabla 1-4. Evolución del nº de ex plotac iones de porcino. Can arias .............................................................................. 5 Tabla 1-5. Censo agrario de porcino. Canarias ............................................................................................................. 6 Tabla 1-6. Tamaño de explotaciones de porcino. Canarias ........................................................................................... 6 Tabla 1-7. Número de explotaciones de porcino. Canarias ........................................................................................... 7 Tabla 1-8. Cabezas de porcino según características (2010 -2012). Gran Canaria ....................................................... 7 Tabla 1-9. Localización de explotaciones de porcino. Gran C anaria ................................................................ ............. 9 Tabla 1- 10 . Censo de ganado porcino. Gran Canar ia (2015) ........................................................................................ 9 Tabla 1-11. Ciclos de la cerda ..................................................................................................................................... 11 Tabla 1-12. Ciclo del cerdo de cebo ............................................................................................................................ 11 Tabla 1-13. Indicadores de producción porcino (1998 -2011) ....................................................................................... 11 Tabla 1-14. Generación de nitrógeno según ex p lotación de ganado porcino y vol u men de purines estiércoles generados* .................................................................................................................................................................. 13 Tabla 1-15. Composición media del purín según tipo de ex p lotación ................................ .......................................... 14 Tabla 1-16. Ventajas y desventajas de un sistema de tratamiento -depuraciónn convencion al ................................... 16 Tabla 1-17. Ventajas y desventajas de un sistema de tratamiento -depuración natural ............................................... 17 Tabla 2-1.Caracterización de purín porcino ................................................................ ................................................. 23 Tabla 2-2.Caracterización de purín tratado y bruto ...................................................................................................... 25 Tabla 2-3. Características del purín porcino durante el desar rollo del animal ............................................................. 25 Tabla 2-4. Valores límite de vertidos al alcantarillado .................................................................................................. 26 Tabla 2-5. Parámetros físico-quím icos de suelo de cultivo .......................................................................................... 28 Tabla 2-6. Dosis de nutrientes aplicadas a un suelo .................................................................................................... 28 Tabla 2-7. Parámetros relevantes del purín reutilizado como f ertilizante ..................................................................... 29 Tabla 2-8. Producción de purín (líquido y semilíquido)* ............................................................................................... 31 Tabla 2-9. Clasificación de los sistemas naturales de tratami ento de aguas* ............................................................. 33 Tabla 2-10. Características medio granular ................................................................ ................................................. 41 Tabla 2-11. Ventajas del proceso de digestión anaerobia con relación a los factores que se i ndican (Flotats X., 2000) ..................................................................................................................................................................................... 51 Tabla 2-12. Transformaciones de la materia orgánica compleja en la fase de hi drólisis ............................................. 53 Tabla 2-13. Transformaciones de la materia orgánica compleja en la fase acida ........................................................ 54 Tabla 2-14. Transformaciones que tienen lugar durante la fase metanogénica .......................................................... 55 Tabla 2-15. Fases del crecimiento de los microorganismos ........................................................................................ 56 Tabla 2-16. Tipos de inhibició n y ex pre sión matemática de la cinética (Campos Pozuelo, E., 2001) .......................... 58 Tabla 2-17. Rangos de concentración de nutrientes necesarios para el correcto crecimiento de las bacterias anaerobias* .................................................................................................................................................................. 64 Tabla 3-1. Caudal y censo ganadero. Explotación (Planta piloto nº1) ....................................................................... 111 Tabla 3-2. Caudal y censo ganadero. Explotación (Planta pi loto nº2) ....................................................................... 113 Tabla 3-3. Parámetros de funcionamiento de sonda HY DROLAB H2O ................................................................ .... 123 Tabla 3-4. Método y normas de análisis de laborato rio. 1ª Tanda ............................................................................. 124 Tabla 3-5. Métodos y normas de análisis de laboratorio. 2ª Tanda ........................................................................... 127 Tabla 3-6. Características del efluente de las explotaciones ganaderas de estudio .................................................. 130 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . vii Nov iembre 2015 Tabla 3-7. Datos recogidos Planta nº1 (2008-2009) .................................................................................................. 131 Tabla 3-8. Datos recogidos Planta nº2 (2008-2009) .................................................................................................. 134 Tabla 3-9. Datos recogidos Planta nº3 (2008-2009) .................................................................................................. 137 Tabla 3-10. Tiempos de trabajo del Laboratorio. Muestra s 2ªtanda (Planta piloto nº3) ............................................. 140 Tabla 3-11. Datos recogidos Efluente Granja. 2ª Tanda - Pl anta nº3 - ................................................................ ..... 143 Tabla 3-12. Datos reco gidos Digestor Cámara nº2. 2ª Tanda - Planta nº3 - ........................................................... 144 Tabla 3-13. Datos recogidos Digestor Cámara nº4. 2ª Tanda - Planta nº3 - ........................................................... 145 Tabla 3-14. Datos recogidos Humedal SFS1. 2ª Tanda - Pl anta nº3 - ..................................................................... 146 Tabla 3-15. Datos recogidos Laguna. 2ª Tanda - Planta nº 3 - ................................................................................. 147 Tabla 3-16. Datos recogidos Humedal SFS2 -Efl uente Insta lación. 2ª Tanda - Planta nº3 - ................................... 148 Tabla 3-17. Caudales. 2ª Tanda - Planta n º3 - .......................................................................................................... 149 Tabla 3-18. Solido extraído del Tamiz. 2ªTanda - Planta nº3 - ................................ .................................................. 149 Tabla 4-1. Presencia de valores atípicos en la Cámara 1 ................................ ......................................................... 159 Tabla 4-2. Presencia de valores atípicos en la Cámara 2 .......................................................................................... 159 Tabla 4-3. Presencia de valores atípicos en la Cámara 4 .......................................................................................... 160 Tabla 4-4. Presencia de valores atípicos en la Lagun a ................................ ............................................................. 160 Tabla 4-5. Resultados de limpieza de datos para Cámara 1 ..................................................................................... 160 Tabla 4-6. Resultados de limpieza de datos para Cámara 2 ..................................................................................... 161 Tabla 4-7. Resultados de limpieza de datos para Cámara 4 .................................................................................... 161 Tabla 4-8. Resultados de limpieza de datos para Laguna ......................................................................................... 161 Tabla 4-9. Pruebas de normalidad para la Cámara 1 ................................................................................................ 162 Tabla 4-10. Pruebas de normalidad para la Cámara 2 .............................................................................................. 162 Tabla 4-11. Pruebas de normalidad para la Cámara 4 .............................................................................................. 162 Tabla 4-12. Pruebas de normalidad para la laguna ................................................................ ................................... 163 Tabla 4-13. Caudal, TDH y volumen total de las plantas de tratamiento ................................................................... 163 Tabla 4-14. Relación de variables de estudi o. Planta nº1 .......................................................................................... 164 Tabla 4-15. Relación de variables de estudio. Planta nº1 a lo largo del ciclo de 82 días. ......................................... 165 Tabla 4-16. Relación de variables de estudio. Planta nº2 .......................................................................................... 169 Tabla 4-17. Relación de variables de estudio. Planta nº2 a lo largo del ciclo de 28 días. ......................................... 169 Tabla 4-18. Relación de variables de estudio. Planta nº3 .......................................................................................... 174 Tabla 4-19. Relación de variables de estudio. Planta nº3 a lo largo del ciclo de 28 días. ......................................... 174 Tabla 4-20. Relación de variables de estudio. Planta nº1 a lo largo del ciclo de 82 días. ......................................... 179 Tabla 4-21. Tabla final de variables a comparar. Planta nº1 ...................................................................................... 186 Tabla 4-22. Interpretación del índice KMO ................................................................................................................ 188 Tabla 4-23. Resumen prueba de Bartlett. Planta nº1 - 1º Tanda - ............................................................................. 192 Tabla 4-24. Correlaciones lineales. Planta nº1 - 1ª Tanda - ...................................................................................... 194 Tabla 4-25. Correlaciones no lineales. Planta nº1 - 1ª T anda - ................................................................................. 196 Tabla 4-26. Varianza Total Explicada. Planta nº1 ...................................................................................................... 198 Tabla 4-27. Matriz de componente. Planta nº1 .......................................................................................................... 199 Tabla 4-28. Matriz de componente rotado. Planta nº1 ............................................................................................... 200 Tabla 4-29. Matriz de coeficiente de puntuación de componente. Planta nº1 ............................................................ 200 Tabla 4-30. Correlaciones Planta nº1 - 1 T anda - ................................................................ ...................................... 209 Tabla 4-31. Relación de variables de estudio. Planta nº2 a lo largo del ciclo de 28 días .......................................... 210 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . viii Nov iembre 2015 Tabla 4-32. Tabla final de variables a comparar. Planta nº2 ...................................................................................... 219 Tabla 4-33. Resumen prueba de Bartlett. Planta nº2 - 1º Tanda - ............................................................................. 225 Tabla 4-34. Correlaciones lineales. Planta nº2 - 1ª Tanda - ...................................................................................... 227 Tabla 4-35. Correlaciones no lineales. Planta nº2 - 1ª T anda - ................................................................................. 229 Tabla 4-36. Varianza Total explicada. Planta nº2 ................................................................................................ ...... 231 Tabla 4-37. Matriz de componente. Planta nº2 .......................................................................................................... 232 Tabla 4-38.Matriz de componente rotado. Planta nº2 ................................ ................................................................ 232 Tabla 4-39. Correlaciones Planta nº2 - 1 T anda - ................................................................ ...................................... 245 Tabla 4- 40 . Relación de variables de estudio. Planta nº3 a lo largo del ciclo de 28 días .......................................... 245 Tabla 4-41. Tabla final de variables a comparar. Planta nº3 ...................................................................................... 256 Tabla 4-42. Resumen prueba de Bartlett. Planta nº3 - 1º Tanda - ............................................................................. 265 Tabla 4-43. Correlaciones lineales. Planta nº3 - 1ª Tanda - ...................................................................................... 267 Tabla 4-44. Correlaciones no lineales. Planta nº3 - 1ª T anda - ................................................................................. 269 Tabla 4-45. Varianza Total explicada. Planta nº3 ................................................................................................ ...... 270 Tabla 4-46. Matriz de componente. Planta nº3 .......................................................................................................... 272 Tabla 4-47. Matriz de componente rotado. Planta nº3 ............................................................................................... 273 Tabla 4-48. Matriz de coeficiente de puntuación de componente. Planta nº3 ............................................................ 273 Tabla 4-49. Correlaciones Planta nº3 - 1 T anda - ................................................................ ...................................... 281 Tabla 4-50. Comprobación funcionamiento digestor Planta nº3 ................................................................................ 283 Tabla 4-51. Comprobación funcionamiento Humeda SFS2. Planta nº3 .................................................................... 283 Tabla 4-52. Evolución laguna a escala. Planta piloto nº1 .......................................................................................... 284 Tabla 4-53. Evolución laguna a escala. Planta piloto nº 3 ................................ .......................................................... 284 Tabla 4-54. Porcentajes de elimi nación. Plantas en e studio (1ªTanda) ..................................................................... 287 Tabla 4-55. Porcentajes de eliminación por m3. Plantas en estudio (1ªTanda) ......................................................... 287 Tabla 4-56. Caudal, Volúmenes y TDH . Plantas en estudio (1 ªTanda) ..................................................................... 287 Tabla 4-57. Parámetros I. Plantas en estudio (1ªTanda) ........................................................................................... 288 Tabla 4-58. Caudal, Volumen y TDH teóric os. Planta nº3 ......................................................................................... 351 Tabla 4-59. Caudal, Volumen y TDH correg idos. Planta nº3 ..................................................................................... 352 Tabla 4-60. Valores (2ª tanda) e Intervalos (1ª tanda), DQO , pH y Conductividad. Planta nº3 ................................ . 353 Tabla 4-61. Rendimientos (2ª tanda) e Intervalos (1ª tanda), DQ O, pH y Conductividad. Planta nº3 ........................ 354 Tabla 4-62. Estadísticos descriptivos globales Efluente Ex plotación Ganadera Planta nº3 - 2ª Tanda - ................... 360 Tabla 4-63. Rendimientos Tamiz. 2ª Tanda - Planta nº3 - ........................................................................................ 371 Tabla 4-64. Rendimientos Digestor. 2ª Tanda - Planta nº3 - ..................................................................................... 372 Tabla 4-65. Rendimientos SFS1-La guna-SFS2. 2ª Tanda - Planta nº3 - ................................................................... 373 Tabla 4-66. Rendimientos SFS1. 2ª Tanda - Planta nº3 - .......................................................................................... 374 Tabla 4-67. Rendimientos SFS2. 2ª Ta nda - Planta nº3 - .......................................................................................... 37 5 Tabla 4-68. Rendimientos Ciclo completo. 2ª Tanda - Planta nº3 - ........................................................................... 376 Tabla 4-69. Tabla resumen rendimientos totales 2ª Tand a - Planta nº 3 - .................................................................. 381 Tabla 4-70. Tabla resumen rendimientos específicos 2ª Tan da - Planta nº3 - .......................................................... 382 Tabla 5-1. Relación de procesos considerados ......................................................................................................... 388 Tabla 5-2. Relación de componentes considerados .................................................................................................. 388 Tabla 5-3. Parámetros estequiométricos utilizados en el modelo .............................................................................. 389 Tabla 5-4. Coeficientes del equilibrio Ácido - Base .................................................................................................... 391 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . ix Novi embre 2015 Tabla 5-5. Constantes de Henry para la transferenci a líquido - gas .......................................................................... 391 Tabla 5-6. Tasa de decaimiento de la biomasa microbiana (di a - 1) ............................................................................ 392 Tabla 5-7. Constante de saturación media de los microorganismos (gDQO/l) ......................................................... 392 Tabla 5-8. Tasa máxima de crecimiento bacteriano (dia - 1) ....................................................................................... 393 Tabla 5-9. Parámetros de inhibic ión empleados ........................................................................................................ 394 Tabla 5-10. Valores usados en el cálculo de las pérdidas energéticas por la transferen cia de calor por conducción en los digestores ................................................................................................ ............................................................. 402 Tabla 5-11. Parámetros de operación de los digestores ............................................................................................ 403 Tabla 5-12. Concentraciones iniciales de las especies (gDQO/l) ............................................................................. 405 Tabla 5-13. Matriz estequiométrica del modelo ......................................................................................................... 407 Tabla 5-14. Productos obtenidos directamente de la degradación de azúcares ....................................................... 416 Tabla 5-15. Productos obtenidos directamente de la degradación de lípidos ............................................................ 416 Tabla 5-16. Productos obtenidos directamente de la degradación de proteína s ....................................................... 416 Tabla 5-17. Productos obtenidos directamente de la degradación de ácido propi ónico ............................................ 417 Tabla 5-18. Productos obtenidos directamente de la degradaci ón de ácido butírico ................................................. 418 Tabla 5-19. Productos obtenidos directamente de la degradación de AGCL ........................................................... 418 Tabla 5-20. Productos obtenidos directamente de la degradación de ácido valérico ................................................ 418 Tabla 5-21. Productos obtenidos directamente de la degradación de ácido ac ético ............................................... 419 Tabla 5-22. Comparativa simulación un sólo digestor o tres di gestores en serie ...................................................... 453 Tabla 5-23. Parámetros de operación en la primera simulaci ón para dos digestores en serie con di stintos volúmenes ................................................................................................................................................................................... 457 Tabla 5-24. Parámetros de operación en la segunda simulación para dos digestores en serie con distintos volúmenes ................................................................................................................................................................ . 458 Tabla 5-25. Parámetros de operación en la primera simulaci ón para tres digestores en serie con distinto s volúmenes ................................................................................................................................................................................... 468 Tabla 5-26. Comparativa simulación con diferentes volúmene s efec tivos ................................................................ . 471 Tabla 5-27. Comparativa simulación con y sin realimentación ................................ .................................................. 474 Tabla 5-28. Comparativa simulación con diferentes rangos de ope ración ................................................................ . 483 Tabla 5-29. Intervalos de temperaturas empleados en la simulación ........................................................................ 483 Tabla 5-30. Comparativa porcentaje de producción de metano con diferentes tiempos de retención para T carga de 2 días ............................................................................................................................................................................ 493 Tabla 5-31. Comparativa simulación con diferentes tiempos d e carga y retención ................................................... 493 Tabla 5-32. Comparativa porcentaje de producción de meta no con diferentes tiempos de retención para T carga de 2 días. 3 digestores ................................................................................................ ....................................................... 495 Tabla 5-33. Comparativa simulación con diferentes tiempos de carga y retención para tres digestores en serie ..... 496 Tabla 5-34. Comparativa simulación lecho fijo ........................................................................................................... 498 Tabla 5-35. Comparativa simulación lecho fijo ........................................................................................................... 498 Tabla 5-36. Comparativa simulación con diferentes concentraciones iniciales de la s especies ................................ 502 Tabla 9-1. Pesos moleculares de los compuestos presentes en las ecuaciones biológicas consideradas en el modelo ................................................................................................................................................................................... 537 Tabla 9-2. Gramos de DQO por cada gramo de compuesto ..................................................................................... 538 Tabla 10-1. Productos obtenidos directamente de la degradación de azúcares ........................................................ 540 Tabla 10-2. Productos obtenidos directamente de la degrada ción de lípidos ............................................................ 541 Tabla 10-3. Productos obtenidos directamente de la degradación de proteína s ....................................................... 542 Tabla 10-4. Productos obte nid os directamente de la degradación de ácido propiónico ............................................ 543 Tabla 10-5. Productos obtenidos directamente de la degradación de ácido butírico ................................................. 544 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . x Nov iembre 2015 Tabla 10-6. Productos obtenidos directamente de la degradación de AGCL ............................................................ 545 Tabla 10-7. Productos obtenidos directamente de la degradación de ácido valérico ................................................ 546 Tabla 10-8. Productos obtenidos directamente de la degradación de ácido acético ................................................. 547 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . xi Nov iembre 2015 Índice de Ilustraciones Ilustración 1-1. Censo porcino según tipo de ex plotación . Gra n Canaria __________________________________ 8 Ilustración 1-2. Evolución de ex plotac iones ganaderas 2008 -2015. Gran Canaria ___________________________ 8 Ilustración 2-1. Sistemas Anaerobios de Primera, Segunda y T e rcera Generación (Alexandra, R. V. J., 2010) ____ 36 Ilustración 2-2. Configuraciones de digestores. _____________________________________________________ 37 Ilustración 2-3. Humedal Tipo F W S ______________________________________________________________ 41 Ilustración 2-4. Humedal Tipo SFS * _____________________________________________________________ 41 Ilustración 2-5. Diagrama de la modelación de procesos bioló gicos descritos por medio de ecuaciones diferenciales ordinarias ________________________________________________________________ __________________ 48 Ilustración 2-6. Transformaciones de la materia orgánica complej a durante la digestió n anaerobia _____________ 51 Ilustración 2-7- Fases del crecimiento de una población bacteriana (Monod J., 1949) _______________________ 56 Ilustración 2-8. Tasa de crecimiento especifico conforme a M onod ______________________________________ 57 Ilustración 2-9. Efecto de la concentración de sustrato en tasa especifi ca de crecimiento/ tasa máx ima, para diferentes valores n __________________________________________________________________________ 59 Ilustración 2-10. Efecto de la temperatura sobre la velocidad de los proc esos biológicos _____________________ 62 Ilustración 2-11 Dependencia de la c onstante de crecimiento de la temperatura ___________________________ 62 Ilustración 2-12. Velocidad máx ima es pecifica de crecimiento dependiendo de la concentración de sustrato par a diferentes valores de pH ______________________________________________________________________ 64 Ilustración 2-13. Transformaciones de la materia orgánica c ompleja en el ADM1 ___________________________ 68 Ilustración 2-14. Transformaciones de la materia orgánica comp leja en el AM2 ____________________________ 72 Ilustración 2-15. Transformaciones de la materia orgánica c ompleja en el AM2 para tres sustratos _____________ 77 Ilustración 2-16. Transformaciones de la materia orgánica c ompleja en el AM3 ____________________________ 80 Ilustración 2-17. Transformaciones de la materia orgánica c ompleja en el AHM1 ___________________________ 80 Ilustración 2-18. Esquema general de los procesos que ocurren en cada dige stor __________________________ 86 Ilustración 2-19. Ejemplo de diagrama de caja. _____________________________________________________ 97 Ilustración 2-20. Ejemplo de gráfico Q-Q de un conjunto de datos ______________________________________ 97 Ilustración 2-21. Distribución normal con distintas desviaciones estándar ________________________________ 99 Ilustración 3-1. Situación de las plantas piloto. Isla de Gran Canaria ___________________________________ 110 Ilustración 3-2. Foto aérea explotación ganadera (Planta pilot o nº1) ____________________________________ 111 Ilustración 3-3. Esquema planta piloto nº1 ________________________________________________________ 111 Ilustración 3-4. Depósito de retención. Planta piloto nº1 _____________________________________________ 112 Ilustración 3-5. Tamiz Rotatorio. Planta piloto nº1 ________________________________ __________________ 112 Ilustración 3-6. Laguna (vistas). Plata piloto nº1 ___________________________________________________ 112 Ilustración 3-7. Laguna (sección). Planta piloto nº1 _________________________________________________ 113 Ilustración 3-8. Foto aérea explotación ganadera (Planta pilot o nº2) ____________________________________ 113 Ilustración 3-9. Esquema planta piloto nº2 ________________________________________________________ 114 Ilustración 3-10. Depósito de retención, tamiz rotativo y digestor anaerobio. Planta piloto nº 2 ________________ 114 Ilustración 3-11. Foto aérea explotación ganadera (Planta pil oto nº3) ________________________________ ___ 115 Ilustración 3-12. Caudal y censo ganadero. Explotación (Planta piloto nº3) ______________________________ 115 Ilustración 3-13. Esquema planta piloto nº3 _______________________________________________________ 116 Ilustración 3-14. Tamiz rotativo. Planta piloto nº3 __________________________________________________ 116 Ilustración 3-15.Digestor anaerobio – ti po mezcla completa-. Planta piloto nº3 ____________________________ 117 Ilustración 3-16. Fases de la construcción del humedal artificial SFS 1 y 2. P l anta piloto nº 3 ________________ 117 Ilustración 3-17. Sección laguna y humedales artificiales SFS 1 y 2. Planta piloto nº3 _____________________ 118 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . xii Nov iembre 2015 Ilustración 3-18. Laguna, humedales y arqueta final. Planta piloto nº3 __________________________________ 118 Ilustración 3-19. Distribución en parcela planta piloto nº3 ____________________________________________ 119 Ilustración 3-20. Losa de sedimentación, muros de las cámaras y forjado de cubierta. Planta piloto nº3 ________ 119 Ilustración 3-21 y 3 -22. Depós ito de retención y muros de las cámaras digestor. P lanta piloto n º 2. ___________ 120 Ilustración 3-23. Perspectiva general de la instalación planta piloto nº3 ________________________________ _ 1 20 Ilustración 3-24. Puntos de muestreo (1ªTanda) - Planta nº 1 (se indica en negro) _________________________ 121 Ilustración 3-25. Puntos de muestreo (1ª Tanda) - Planta nº2 (se indica en negro) ________________________ 121 Ilustración 3-26. Puntos de muestreo (1ª Tanda) - Planta nº3 (se indica en negro) ________________________ 121 Ilustración 3-27. Muestras planta nº3, Toma de muestras, Sonda multiparamétrica HY DROLAB H20 y Fotómetro NANOCOLO R 500 y patro nes para la muestras ___________________________________________________ 123 Ilustración 3-28. Puntos de muestreo (2ª Tanda) - Planta nº3 (se indica en negro) ________________________ 125 Ilustración 3-29. Optima 8000 ICP-OES: Plasma de acoplamiento inductivo – espectrofotometría de emisión atómica _________________________________________________________________________________________ 126 Ilustración 3-30. LECO CNS-2000 Elem ental Ana lyzer ______________________________________________ 126 Ilustración 3-31. Metrohm 850 Cromatógrafo de iones ______________________________________________ 126 Ilustración 3-32. Evolución Temperatura y Precipitaciones. P lanta nº1 ________________________________ __ 128 Ilustración 3-33. Evolución Temperatura y Precipitaciones. P lanta nº2 ________________________________ __ 129 Ilustración 3-34. Evolución Temperatura y Precipitaciones. P lanta nº3 ________________________________ __ 129 Ilustración 3-35. Datos DQO Planta nº1 __________________________________________________________ 132 Ilustración 3-36. Datos Conductividad Plata nº1 ___________________________________________________ 132 Ilustración 3-37. Datos pH Planta nº1 ________________________________ ___________________________ 133 Ilustración 3-38. Temperaturas Planta nº1 ________________________________________________________ 133 Ilustración 3-39. Condiciones ambientales Planta nº1 ________________________________ _______________ 133 Ilustración 3-40. Datos DQO Planta nº2 __________________________________________________________ 134 Ilustración 3-41. Datos Conductividad Plata nº2 ___________________________________________________ 135 Ilustración 3-42. Datos pH Planta nº2 ________________________________ ___________________________ 135 Ilustración 3-43. Temperaturas Planta nº2 ________________________________________________________ 136 Ilustración 3-44. Condiciones ambientales Planta nº2 ________________________________ _______________ 136 Ilustración 3-45. Datos DQO Planta nº3 __________________________________________________________ 137 Ilustración 3-46. Datos Conductividad Plata nº3 ___________________________________________________ 138 Ilustración 3-47. Datos pH Planta nº3 ________________________________ ___________________________ 138 Ilustración 3-48. Temperaturas Planta nº3 ________________________________________________________ 139 Ilustración 3-49. Condiciones ambientales Planta nº3 ________________________________ _______________ 139 Ilustración 3-50. Variación de T empera tura Ambiente. P lanta nº3 (2008 -2015) ___________________________ 141 Ilustración 3-51. Evolución de Temperaturas en Julio y Diciembre. Planta nº3 ( 2008 -2015) __________________ 141 Ilustración 3-52. Variación de Precipitaciones de Lluvia. Planta nº3 (2008 -2015) __________________________ 142 Ilustración 3-53. Evolución de Precipitaciones de Lluvia. Planta nº3 (2008 -2015) __________________________ 142 Ilustración 4-1. Estructura de un diagrama de caja _________________________________________________ 155 Ilustración 4-2. Evolución DQO muestras 82 días. Planta nº 1 _________________________________________ 165 Ilustración 4-3. Evolución pH muestras 82 días. Planta nº1 ___________________________________________ 166 Ilustración 4-4. Evolución Conductividad muestras 82 días. Planta nº1 ________________________________ _ 166 Ilustración 4-5. Evolución Humedad Relativa Ambiente muest ras 82 días. Planta nº1 ______________________ 167 Ilustración 4-6. Evolución Temperaturas muestras 82 días. Pl anta nº1 ________________________________ __ 167 Ilustración 4-7. Evolución Precipitación Acumulada muestras 82 días. Planta nº1 _________________________ 167 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . xiii Nov iembre 2015 Ilustración 4-8. Evolución DQO muestras 28 días. Planta nº 2 _________________________________________ 170 Ilustración 4-9. Evolución Conductividad muestras 28 días. Planta nº2 ________________________________ _ 170 Ilustración 4-10. Evolución pH muestras 28 días. Planta nº2 ________________________________ __________ 171 Ilustración 4-11. Evolución Temperaturas muestras 28 días. Planta nº2 ________________________________ _ 171 Ilustración 4-12. Evolución Humedad Relativa Ambiente muestras 28 días. Planta nº2 _____________________ 172 Ilustración 4-13. Evolución Precipitación Acumulada muestras 28 días. Planta nº2 ________________________ 172 Ilustración 4-14. Evolución DQO muestras 28 días. Planta nº3 ________________________________________ 175 Ilustración 4-15. Evolución pH muestras 28 días. Planta nº3 ________________________________ __________ 175 Ilustración 4-16. Evolución Conductividad muestras 28 días. Planta nº3 ________________________________ _ 176 Ilustración 4-17. Evolución Temperaturas muestras 28 días. Planta nº3 ________________________________ _ 176 Ilustración 4-18. Evolución Precipitación Acumulada muestras 28 días. Planta nº3 ________________________ 177 Ilustración 4-19. Evolución Humedad Relativa Ambiente muestras 28 días. Plant a nº3 _____________________ 177 Ilustración 4-20. Representación gráfica de los autovalor es de los factores. Planta nº1 _____________________ 199 Ilustración 4-21. Representación gráfica de las varia ble s agrupadas en factores. Planta nº1 _________________ 201 Ilustración 4-22. Representación gráfica de los autovalor es de los factores. Planta nº2 _____________________ 231 Ilustración 4-23. Representación gráfica de las variable s agrupadas en factores. Planta nº2 _________________ 233 Ilustración 4-24. Representación gráfica de los autovalor es de los factores. Planta nº3 _____________________ 272 Ilustración 4-25. Representación gráfica de las variable s agrupadas en factores. Planta nº3 _________________ 274 Ilustración 4-26 y 4 -27. Varia ción laguna (Planta º1) y laguna (Planta nº3) _______________________________ 285 Ilustración 4-28. Evolución DQO muestras 82 días. Planta nº1 ________________________________________ 285 Ilustración 4-29. Evolución DQO muestras 28 días. Planta nº2 ________________________________________ 286 Ilustración 4-30. Evolución DQO muestras 28 días. Planta nº3 ________________________________________ 286 Ilustración 4-31. Evolución TDH teórico. Planta nº3 ________________________________________________ 352 Ilustración 4-32. Evolución TDH corregido. Planta nº3 ______________________________________________ 352 Ilustración 4-33. Evolución DQO. 1ª Tanda - Planta nº3 – ____________________________________________ 355 Ilustración 4-34. Evolución DQO. 2ª Tanda - Planta nº3 – ____________________________________________ 356 Ilustración 4-35. Evolución Conductividad. 1ª Tanda - Planta nº3 – ________________________________ ____ 356 Ilustración 4-36. Evolución DQO. 2ª Tanda - Planta nº3 – ___________________________________________ 357 Ilustración 4-37. Evolución pH. 1ª Tand a - Planta nº3 – _____________________________________________ 357 Ilustración 4-38. Evolución pH. 2ª Tanda - Planta nº3 – _____________________________________________ 358 Ilustración 4-39. Evolución DQO y COT Efluen te Planta nº3 - 2ª Tanda – _______________________________ 358 Ilustración 4-40. Evolución ST, ST, SDT , SSV, SSF, SV y SF. Planta nº3 - 2ª Tanda – _____________________ 359 Ilustración 4-41. Evolución Micro y M a croelem entos. Planta n º3 - 2ª Tanda – ____________________________ 359 Ilustración 4-42. Variación de nº de cabezas, cebo y madres _________________________________________ 363 Ilustración 4-43. Diferencias entre caudales. ________________________________ ______________________ 363 Ilustración 4-44. Variación Sólido 2ª Tanda. Planta nº3 ______________________________________________ 364 Ilustración 4-45. Vari ador Nutri entes Sólido.2ª Tanda - Planta nº3 – ____________________________________ 364 Ilustración 4-46. Variabilidad Efluente instalación; M ateria Orgánica, DQOt, DQOp, DQOs y DQ Oi ____________ 366 Ilustración 4-47. Variabilidad Efluente instalación; ST, SST . SSV, SSF, SDT, SV y S ______________________ 366 Ilustración 4-48. Variabilidad Efluente instalación; Temperat ura, pH y Conductivid ad ______________________ 366 Ilustración 4-49. Variabilidad Efluente instalación; M acro elementos ___________________________________ 367 Ilustración 4-50. Variabilidad Efluente instalaci ón; M i cro elementos ________________________________ ____ 367 Ilustración 4-51. Rendimientos en sistemas en; pH, Conductividad, M ateria o rgán ica, DQO y CO ____________ 368 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 2 Nov iembre 2015 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 3 Nov iembre 2015 1. A ntec edentes y ob jetivos. En este capítul o, abordaremos la situación de la g anaderí a en Canarias y en Gran Canaria, la problemática en la g estión de l os resi duos g anade ros g enerados , l as estrategias para su gestión y la hi pótesis, ob jetivos y estructura de la tesis 1.1 Introducción. Los cambios socioeconómicos de las últimas décadas, altas concentracion es de población en núcleos urbanos, desa rrollo de la industria ag roa limentaria, intensificación de las ex plotacion es ganaderas, prácticas co nsumistas , etc., han propiciado la producción de grandes cantidades de residuos o rgánicos que ocasi onan graves probl emas a mbientales . Los residuos ganaderos tradicional mente, han representado un facto r de producción, siendo destinados al manteni miento de la f e rtilidad del suelo e incorporándose en una produ cci ón y gestión inte grada. En las primeras explotaciones g anaderas como apunta (Flotats X. y Camp os E., 2001) . y ( W hittemo re, 2006), se garantiz aba un eq uilibrio entre el número de ani males de cada expl otación y la superficie del t erreno q ue permitía obtener una producci ón suficiente e integrada para alimen tar al ganado, de modo q ue el estiércol produ cido era per fectamente absorbido en las tierras de la ex plotación. Sin embargo, el progresi vo desarroll o de la g anaderí a intensiv a ha pro vocado un incremento d e la densidad animal, da ndo lugar a que estos residuos ha yan pasado de se r un abon o a convertirse en un residuo q ue hay que g estio nar adecuadamen te (Bassets-M ens, C., Hayo M .G. v an der W er f, 2005). Esta intensificación de la g anaderí a y la progr esiv a separación ent re la explotación ganadera y la agrícola de tal f orma que en general las explotaciones no poseen t erreno suficiente para val orizar los r esiduos ganaderos. Por t an to, el aumento del censo g a nadero, sobre t odo el porcino, la disminu ción de la superficie agrícol a útil, y el aumento de las dimensiones de las expl otaciones g anadera s, hace equiparable el sector ganadero con la in dustria en cuanto a la problemática de g estión de r esiduos (Danés , R., M o lina, U., Prats, LL., Alamos, M ., Boixadera, J. y Torres , E., 1996) Igualmente, este residuo ha provocado una contaminaci ón de los suelos y las ag uas freáticas en muchos lugares del planeta. Algunos autores han identi f icado estas zonas y han realiz ado mapas de con centración de nutrien t es en una gran variedad de cultivos. (Gallego, A., 2014 ) , (Murgueitio, 2003) ; (Al f aro, M . , Salaz ar, F, 2005) ; (Pintor, S. E. , Pulido, L. F, 2010 ). Esta situación ha comenz ado a crear probl emas medioambien tales en ciert as zonas geográ f icas del m undo, como es el caso de la isla de Gran Can aria, que con una superficie de 1.560 km 2 y amplias zonas de protección a mbie ntal, se ha convertido, junto con el resto de las islas, en un territorio con problemas de eliminación y gesti ón de residuos en general y de purines de po rcino inten sivo en particul ar. Así , en muchas zonas de la isl a existe un problema de contamina ción por el v ertido incontrolado de residuo s g anade r os, p roduciendo contaminación de las aguas y de los acuí feros po r nitra tos, in utiliz ación de t e rrenos y malos olores (Gobierno de Canaria s, 2001). Si bien los ganaderos de especies como el vacuno, caprino y o vino t ienen mayores f acil idades para la gestión del residuo por sus caracterí sticas propias (Carballas, T. y D íaz-Fierros, F. , 1990) , los g anade ros d e galli nas ponedo ras y especial mente los de porcino intensivo no les resulta nada f ácil la g estión de los purines pues e n su mayorí a, tienen un t amaño de entre 100- 150 madres en explotac ión de ciclo cerrado y están repartidas en diversas zonas de la isla y EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 4 Nov iembre 2015 algunos casos en zon as aisladas o de difícil acceso pero teniend o en su mayorí a de expl otaciones posee tierras asociadas en las cuales es posible la real izaci ón adecuada de los residuos. A parte de una mejora ambien tal, u na buena g es tión de los residuos ganaderos redunda r í a en un aprovechamie nto e nergético de la biomasa residu al tanto en bene f icio directo en la expl otación como en f uente directa adicional de ingresos . (Flotats X., Ca mpos E., Bonmatí A., 1997) (Namuli R. , Pillay P., Jauma rd B., La flamme C.B. , 2013). Para ello, las explotaci ones de la isla de Gran Canaria y en concreto las de porcino, han venido implantando siste mas de tratamiento-depuració n, q ue denominare m os “convencionales” con eficienci a variable pero que a menudo , incurren en costos y modos de operación y mantenimien to que en o casiones, el ganadero no puede a f rontar . Así el presente t raba jo expone un enf oque de tratamiento alternativo sobre la base de los denominados sistemas de tratamien to-depuraci ón natural o “ no -convencion al ” usual mente utiliz adas en peq ueñas comunidades y que podrían ser adaptad as para un uso dentro de una expl otación ganadera, d ebido a su bajo coste y mantenimien to. 1.2 Situación de la ganade rí a en C anarias. La ganadería en Canarias se basa en explotacion es ganaderas de bovino , caprino, ovino, porcino, conejos y gallinas. Tabla 1-1. Cen s o Ganader o. Cana rias Esta ganaderí a ha pasado por numerosos altibajos tal y como la tabla 1-1 indica, de ellos destacar como las poblaci ones de caprino se han ido incrementado , junto con la de ovi no, Un ida de s 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 Bov ino C A N A R I A S Lan z arote F uertev entura G r an C ana ria T enerif e La G om er a La P alm a E l H ierr o Ca pr i no C A N A R I A S Lan z arote F uertev entura G r an C ana ria T enerif e La G om er a La P alm a E l H ierr o Ov ino C A N A R I A S Lan z arote F uertev entura G r an C ana ria T enerif e La G om er a La P alm a E l H ierr o Porcino C A N A R I A S Lan z arote F uertev entura G r an C ana ria T enerif e La G om er a La P alm a E l H ierr o Co ne jos C A N A R I A S Lan z arote F uertev entura G r an C ana ria T enerif e La G om er a La P alm a E l H ierr o Gallina s C A N A R I A S Lan z arote F uertev entura G r an C ana ria T enerif e La G om er a La P alm a E l H ierr o F uente:I ns titu to C ana rio de E s tadí stica ( I ST A C ) a pa rtir de da tos de la C onsejerí a de A gricultura, G anaderí a, P esc a y A li m entación C enso Ga nade ro ( 1998 -2012). 8.208 C opyr ig ht: 20 15 8.206 8.624 8.280 7.981 7.750 8.212 189.6 37 68.00 2 .. 8.073 8.888 8.783 9.476 8.380 8.395 8.471 195.6 01 189.4 88 199.1 49 191.1 99 184.3 02 178.9 67 64.20 9 68.03 7 189.5 40 .. 186.4 36 205.2 54 202.8 29 218.8 34 193.5 17 193.8 51 69.54 8 70.17 6 67.98 3 71.44 9 68.59 7 66.12 3 .. 66.88 9 73.64 0 72.77 0 78.51 2 69.42 9 1.699 .778 1.703 .024 1.641 .594 1.594 .074 1.689 .114 1.688 .250 1.232 .800 .. 1.660 .602 1.828 .218 1.806 .618 1.949 .178 1.723 .674 1.822 .406 1.848 .752 1.617 .323 1.565 .747 1.622 .643 1.585 .135 1.552 .271 1.658 .296 1.051 .860 11.19 0 7.600 .. 1.444 .913 1.379 .674 1.596 .816 1.437 .818 1.317 .004 1.593 .338 1.590 .017 20.31 0 20.00 0 794 785 742 177 118.5 27 55.95 0 60.60 0 .. 20.41 5 18.84 5 15.43 0 17.25 7 17.20 2 18.62 2 108.9 99 96.43 2 94.96 0 127.5 63 121.8 30 119.3 03 .. 126.9 00 146.1 23 126.6 15 118.2 13 102.1 10 3.730 .000 3.678 .850 3.572 .316 3.622 .000 3.074 .000 3.255 .000 .. 3.514 .228 3.660 .642 3.829 .861 3.829 .288 3.431 .316 3.815 .159 3.829 .759 3.563 .707 129.0 00 2.791 1.090 1.301 1.750 1.648 1.662 2.059 37.05 9 45.00 0 11.16 2 .. 788 806 808 817 808 860 15.47 8 19.61 4 23.40 9 31.49 8 29.66 4 29.91 6 .. 14.17 2 14.50 2 14.54 1 14.70 7 14.54 2 7.349 6.921 6.980 8.647 10.50 0 46.51 2 139.5 35 .. 3.305 3.382 3.391 3.430 3.392 3.611 4.576 5.462 67.92 8 91.40 3 85.03 4 85.75 7 106.2 35 2.500 38.67 8 63.48 0 .. 40.61 7 41.56 5 41.67 9 42.15 6 41.68 3 45.77 6 49.67 0 18.23 0 20.82 2 25.14 1 33.38 9 33.60 7 29.55 3 373 323 525 .. 14.65 9 15.38 6 21.17 2 24.04 1 16.00 5 19.32 0 164 191 651 197 263 265 .. 729 223 155 380 175 1.822 2.436 2.453 1.468 2.446 4.030 268.0 35 .. 2.352 3.341 3.446 5.686 3.996 3.763 4.019 3.954 123.5 27 159.1 60 159.3 55 160.6 40 185.3 94 228.4 47 .. 76.62 2 79.20 5 85.19 2 91.21 7 80.60 1 88.97 2 97.39 0 1.182 1.112 1.155 807 1.445 1.312 1.555 1.354 1.335 914 899 850 849 799 707 7.119 5.161 6.220 6.517 6.538 5.652 1.053 5.882 5.905 5.281 5.417 5.834 6.938 5.614 5.918 5.945 1.143 1.206 1.110 1.202 1.238 1.199 26.37 6 26.77 6 571 401 323 467 708 431 487 685 33.70 2 29.69 0 31.33 9 33.86 3 31.69 2 26.39 5 22.66 2 46.54 8 36.53 2 29.03 7 32.53 9 32.53 1 30.01 9 29.58 9 32.92 2 32.75 7 18.38 2 14.59 0 24.19 3 22.76 7 30.93 6 29.51 5 15.49 8 17.85 3 22.16 7 15.06 8 15.35 1 19.80 2 3.888 3.583 2.617 2.313 1.444 1.137 1.352 6.019 6.636 8.191 5.326 6.139 7.294 6.338 4.569 3.664 3.706 2.602 2.107 2.640 2.773 2.638 85.85 5 73.65 7 3.330 3.022 3.653 2.514 2.666 2.419 2.138 1.819 62.72 8 69.65 3 70.47 6 78.11 4 75.22 1 63.08 0 61.25 1 67.25 5 72.99 6 59.66 0 61.08 6 70.51 3 66.52 3 4.060 3.815 3.930 3.465 3.540 3.730 1.047 6.182 6.328 6.025 5.615 7.141 7.743 5.524 7.451 6.525 4.031 3.822 2.800 2.491 2.939 2.432 3.682 2.880 1.988 1.989 1.879 2.364 3.223 3.808 2.722 3.902 5.616 4.843 3.219 2.928 2.945 3.706 7.621 7.189 5.183 1.975 2.213 1.689 1.875 4.432 4.776 3.997 14.44 7 15.02 2 14.16 7 9.650 9.174 7.867 8.571 10.07 1 8.748 11.05 5 15.47 3 17.42 7 30.49 0 24.42 4 23.89 9 16.66 0 13.06 9 14.01 7 11.64 9 40.47 8 35.15 2 30.74 5 25.86 5 28.14 1 42.70 9 35.83 9 36.60 6 20.36 6 18.86 8 18.08 4 20.71 2 20.82 7 14.66 7 11.10 0 2.831 651 29.65 2 25.37 2 22.46 6 21.92 4 26.09 6 38.87 1 38.46 1 35.57 1 10.03 6 5.213 2.608 4.517 5.019 3.922 52.98 0 43.84 3 39.15 7 12.06 2 10.19 6 8.752 7.763 8.848 9.573 9.955 110.9 45 114.2 04 74.01 3 71.93 3 68.37 0 66.97 8 100.9 08 91.32 1 80.30 4 76.46 1 93.35 4 124.9 07 10.36 0 11.08 0 10.42 5 10.72 0 8.750 10.28 5 10.43 9 29.67 4 31.86 1 6.416 6.158 10.48 1 9.054 10.27 0 14.53 2 11.28 3 11.29 1 26.55 2 27.88 5 26.73 5 28.19 1 30.67 0 29.77 5 8.647 9.850 8.360 22.73 0 20.98 4 27.65 1 22.46 3 22.41 2 27.28 6 26.07 0 11.15 9 11.66 8 9.942 9.785 10.31 4 10.05 0 7.105 6.608 11.17 5 8.718 9.568 12.47 5 69.74 5 67.68 7 74.53 9 76.21 1 72.51 7 68.80 5 56.12 5 50.08 5 47.05 4 61.43 4 55.74 7 56.70 4 71.87 1 67.23 9 76.50 9 72.61 4 89.57 5 111.0 37 88.55 1 107.8 46 69.05 6 58.27 3 62.79 4 59.68 6 82.80 6 88.89 0 82.74 2 87.12 6 115.0 85 98.84 4 109.6 73 122.9 20 114.6 89 91.10 1 119.6 97 90.83 7 97.96 9 73.38 9 12.75 8 16.02 8 13.03 4 119.5 09 124.3 73 116.2 26 109.7 79 125.7 18 112.8 69 116.8 50 26.35 1 29.11 1 24.61 0 26.09 9 17.80 6 18.12 2 27.20 5 27.57 9 24.20 8 22.82 0 28.63 2 25.45 2 373.5 23 314.1 06 347.9 46 280.1 21 259.5 75 248.2 31 315.8 56 321.6 46 333.9 17 315.7 07 368.3 89 363.3 29 368.6 25 392.7 40 326.8 07 910 1.027 643 621 818 693 769 819 2.056 2.318 1.446 587 661 624 554 769 652 667 1.165 1.086 1.179 1.415 1.471 1.595 1.510 1.572 1.433 1.597 1.413 1.426 136 103 136 141 185 86 6.537 68 96 57 50 80 104 132 119 78 5.859 5.958 6.051 5.942 7.873 7.628 18.42 8 12.50 8 4.716 4.666 4.849 4.667 4.686 5.359 4.778 5.659 12.07 7 12.68 0 14.51 9 14.76 8 12.16 8 16.52 7 268 118 96 11.04 7 11.91 6 12.51 1 10.44 8 10.37 3 12.39 8 10.91 9 174 250 353 333 280 251 195 209 233 200 197 195 275 287 178 122 149 19 21.71 9 243 267 236 173 159 182 86 126 348 21.11 8 23.45 4 23.65 3 21.03 9 27.80 6 29.73 6 18.36 6 19.38 7 19.94 3 17.68 9 17.67 7 20.31 6 17.92 1 19.96 0 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 5 Nov iembre 2015 manteniéndose estable las de porcino y bovino, cayendo en picado la de conejos. Po r númer o de expl otaciones, Tabla 1-2. Nú mero de Ex plotacion es. Canarias Para esta lí nea de investigación nos cen traremos en el g anado po rcino al ser su residuo el q ue tiene mayor problemátic a a la ho ra de su manejo . La evolución del ganado porcino ha sido en su conjunt o estable, aunque con impor tantes alteraciones en el ámbi to municipal, produciénd ose a partir del año 20 00 un claro retroceso, como se puede observar en la tabla 1- 3. Tabla 1-3. Cen s o de por c ino. Cana rias Con respec to a las explotaciones, tabla 1- 4, 1-5 y 1-6, de 1982 a 1999 se han ido concentrando en una menor cantida d Tabla 1-4. Ev olución del nº de ex p lotacione s de porcino. Cana rias EQUI N OS ( C AB A LL OS, MUL A S Y AS NO S) N úme r o de explotac ion e s C A N A R I A S T O T A L E X P LO T A C I O N E S E x pl otac ione s s in S A U E x pl otac ione s c on SA U M enos de 1 D e 1 a < 2 D e 2 a < 5 D e 5 a < 10 D e 10 a < 20 D e 20 a < 30 D e 30 a < 50 D e 50 a < 100 M ás de 100 C opy r i ght: 20 15 N otas de tab l a 1. - S A U = S uperf i c i e A grí c ol a U ti l i z ada. I nc lu y e ti err as l abrada s y ti er ras para pastos perm anen tes. 2. - T am años de l as ex pl otacion es: E l tam año de una explo tació n se m id e t eni endo en c uen ta l a S uperf icie A gr í c ol a U ti li z ada (SA U ) F uen te:I ns ti tuto C anario de E s tadí s ti c a (I ST A C ) a parti r de da tos del I nstit uto N ac io nal de E s tadí s ti c a (I N E ) . 0 5 25 37 7 12 15 1 6 20 21 1 5 8 0 8 21 25 7 6 9 16 16 30 42 7 9 18 2 34 61 84 26 21 51 64 80 117 151 43 43 96 17 114 199 298 106 81 261 128 116 160 276 108 70 298 70 178 296 525 215 155 407 49 557 929 1.4 59 520 402 1.1 63 298 189 333 558 182 151 202 746 1.2 62 2.0 17 702 553 1.3 65 347 C O N E J A S M A D R E S ( S ÓL O HEMB RA S R E P R O D U C T O R A S ) BOV I NO S OVI N OS C AP RI N OS E Q U I N O S ( C A B A L L O S , M U L A S Y A S N O S ) PORC I NOS AVES Porcino CA N ARI A S Lan z arot e Fu ert ev en t u ra G ran Can aria T en erife La G omer a La Pal ma El Hierr o 1.155 F uente: I nstitu to C anario d e E s tadí stica ( I ST A C ) a pa rtir de da tos de l a C onsejerí a d e A gricul tura, G anaderí a, P es c a y A li m entació n. C opyr i ght: 2012 1.312 1.555 1.354 1.335 1.182 1.112 6.220 6.517 6.538 5.652 850 849 799 707 807 1.445 1.053 5.281 5.417 5.834 6.938 5.614 5.918 5.945 7.119 5.161 1.143 1.206 1.110 1.202 1.238 1.199 31 .692 26 .395 26 .376 26 .776 323 467 708 431 487 685 36 .532 32 .531 30 .019 29 .589 32 .922 32 .757 33 .702 29 .690 31 .339 33 .863 24 .193 22 .767 30 .936 29 .515 22 .662 46 .548 2.617 2.313 1.444 1.137 22 .167 15 .068 15 .351 19 .802 18 .382 14 .590 1.352 8.191 5.326 6.139 7.294 6.338 4.569 3.664 3.888 3.583 3.706 2.602 2.107 2.640 2.773 2.638 75 .221 63 .080 85 .855 73 .657 3.653 2.514 2.666 2.419 2.138 1.819 72 .996 59 .660 61 .086 70 .513 66 .523 62 .728 69 .653 70 .476 78 .114 2003 2002 2001 2000 1999 1998 C en s o de po rc ino 19 98- 20 10 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 E v o l u c ió n nº d e e x p l o t a c i o n es PO R CIN O Ce n s o 1 99 9 Isl as L a nz a rot e F u ert ev en t u ra G r a n Ca n a r ia T en e ri fe L a G o m e ra L a P a l m a E l H i e rr o Fue nte:I nst it uto Ca na r io de E s tadí s t ic a (I ST A C ) a par t ir de da tos de l I ns ti tut o N aci o na l de E s t ad íst ic a ( I N E ) . C op y r i gh t : 20 12 43 55 186 167 474 616 293 763 1.16 1 298 353 825 364 774 1.67 9 68 39 58 123 4 83 1999 1989 1982 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 6 Nov iembre 2015 Tabla 1-5. Cen s o agrar io de porcin o. Canarias En la tabla 1-6 aparece reflejada la ev olución del número y tamaño de las ex plotaciones por provinci as en el período 1989- 1999. Como puede observarse el número de explotaci ones ha pasado de 121 en 1989 a 574 en 1999. En 1989 el 77 por 100 de las explotaci ones exi stentes tení an ≤ 5 reproductoras y el 23 por 100 restante entre 6 y 50 lo cual demues tra q ue el sector porcino a f inales de los años ochenta, en el Archipi élago, es taba muy atomizado y constituido , en su totalidad, por granjas fami liares. A part ir de 1992 comenz aron a surgir granjas de m ediano tamaño (51 -200 madres) y algunas de gran tamaño (201-500 cerdas) de modo q ue en 1999 el 46, 40, 12 y 2 por 100 de las expl otaciones contaban con ≤ 5, 6-50, 51-200 y 201-500 cerdas respec t iv amente. Tabla 1-6. Ta m año de ex plotaciones de por cino. Canarias Todaví a por lo tanto, un 86 por 100 de las explotaciones son f amil iares en las cuales el sacrificio domicili ario no controlado para autoconsumo o para venta a convecino s y/o bares o restaurantes pr óx imos es bastant e frecuente, sobre todo, en las explotaciones más pequeñas. Según los datos recabad os podría estimarse que, t odav í a, probablemente, alrededo r del 40 por 100 del censo de cerda s r eproduc toras del Archipiél ago se explotan en granjas familiares de menos de 50 madres. Ce n s o a gra rio 19 9 9 LA N Z AR O T E FU E R T EV EN T U R A G R AN CAN AR IA T EN ER IFE LA G O M ER A LA PAL M A EL H IER R O Co pyrigh t: 2012 1.- In dicador es : Ex plotaciones El ta mañ o d e l a s e xpl o ta cio ne s v ie ne da do e n ma dr es r ep or du c to ra s . Fuen te:Instit uto Can ar io de Es t ad í st ic a (I S T A C) a par tir de datos del I nst ituto Na cional de Es tadí st ic a (I NE). 3 3 0 0 0 0 43 21 6 6 4 2 4 2 0 2 0 293 246 23 8 6 3 0 0 0 0 0 167 150 6 5 3 16 5 5 6 7 1 364 254 29 19 22 16 11 15 6 1 0 298 150 43 29 27 7 7 2 0 0 0 123 45 16 24 22 0 5 1 0 0 0 68 34 12 9 7 De 50 a < 10 0 De 10 0 a < 20 0 De 20 0 a < 50 0 50 0 a < 1.0 00 1.0 0 0 a < 2.00 0 2.0 0 0 a < 5.00 0 Po r ci no s Ex pl ot acione s T O T AL De 1 a < 5 De 5 a < 10 De 10 a < 20 De 20 a < 50 0 -5 d e 6-50 5 1-2 0 0 2 01 - 5 0 0 >50 0 St a . Cru z T e n erife 59 4 0 0 0 L as Pal m as 34 24 0 0 0 CA N AR I AS 93 28 0 0 0 St a . Cru z T e n erife 25 7 0 0 0 L as Pal m as 39 24 1 0 0 CA N AR I AS 64 31 1 0 0 St a . Cru z T e n erife 23 14 1 0 0 L as Pal m as 40 45 1 0 0 CA N AR I AS 52 59 2 0 0 St a . Cru z T e n erife 212 92 16 2 0 L as Pal m as 59 77 8 0 0 CA N AR I AS 271 169 24 2 0 St a . Cru z T e n erife 216 87 14 4 0 L as Pal m as 71 89 10 0 0 CA N AR I AS 287 176 24 4 0 St a . Cru z T e n erife 227 90 21 3 0 L as Pal m as 62 72 20 3 0 CA N AR I AS 289 162 41 6 0 St a . Cru z T e n erife 153 70 19 1 2 L as Pal m as 75 87 23 5 0 CA N AR I AS 228 157 42 6 2 St a . Cru z T e n erife 138 75 24 3 1 L as Pal m as 73 99 25 7 0 CA N AR I AS 211 174 49 10 1 St a . Cru z T e n erife 131 87 28 5 1 L as Pal m as 95 122 30 10 0 CA N AR I AS 226 209 58 15 1 St a . Cru z T e n erife 120 96 28 2 0 L as Pal m as 115 131 30 7 0 CA N AR I AS 235 227 58 9 0 St a . Cru z T e n erife 127 90 35 4 0 L as Pal m as 138 141 32 7 0 CA N AR I AS 265 231 67 11 0 1.- In dicador es : P ro du c ci ón de c arn e El ta ma ño d e la e xp lo ta ció n se r e f ie r e a n úm e ro d e mad r es r ep r od ucto r a s Fue nte:In s tit uto C an ar io de E st adí s t ic a (I S T AC) a par t ir de datos de la Con s ejer ía de A gr ic ultura , Gan ad er í a, P esc a y A limentac ión . Co pyrigh t: 20 12 1999 Pro v inci a Añ o T am añ o de l as ex pl o t aci o ne s 1889 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1990 1991 1992 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 7 Nov iembre 2015 Igualmente, en la t abla 1-7, observamos co m o la may oría de las explotaci ones posee superficies a grícol as utilizadas como tierras labradas o de pastos perman entes, de interés para la aplicab ili dad de sistemas de tra tamien to. Tabla 1-7. Nú mero de ex plotaciones de por c ino. Canarias 1.3 El sector porcino en Gran Canaria 1.3.1 Introducció n. En Gran Canaria en particular, e l sistema de producción es muy hetero géneo, con diferen tes dimensiones y d iversas caracterí sticas en cada expl otaci ón Las g ran des explotaciones con sistemas intensivos modernas convi ven con peq ueñas g anade r í as, q ue son mayoritari as en número pero no en animal es . El sector porci no actualmente en Gra n Canaria, tiene tres categorí as o subsectores bien diferenciados , cada uno de ellos co n su problemática y caracterí st icas particulares: Ex plotaciones ganaderas intensivas de un número c onside rable de cerdas reproductora s, explotaciones famili ares con pocas cerdas reproduc toras y e xpl otaciones semi-extensi vas de la raz a autóctona Cochi no Negro Cana rio. Tabla 1-8. Cabe zas de po rcino se gún caracterí sticas (2010 - 2012) . Gran Can aria N úm ero d e ex pl ot acion es PO R CIN O Ce ns o 20 09 N úm ero d e ex pl ot acion es T OD AS LAS EX P LO T ACI ONES E X PLOT ACI ONES SIN T IER RAS E X PLOT ACI ONES CO N T I ERR AS Ex plotac ion es s in SA U Ex plotac ion es c on S AU Men os de 1 D e 1 a <2 D e 2 a <5 D e 5 a < 1 0 D e 1 0 a <2 0 D e 2 0 a <3 0 D e 3 0 a <5 0 D e 5 0 a <1 00 Más de 100 T O T AL PO R CIN O S Ce rda s m a d res y c erd a s Le c ho ne s de m en o s de 2 0 O t r os po rc ino s L a s Pa lm as S a nt a Cruz L a s Pa lm as S a nt a Cruz L a s Pa lm as S a nt a Cruz L a s Pa lm as S a nt a Cruz 312 241 234 137 178 93 178 149 67 41 63 28 44 25 44 26 245 200 171 109 134 68 134 123 29 14 25 10 21 8 23 11 216 186 146 99 113 60 111 112 72 83 43 50 41 29 36 44 34 36 22 18 14 8 14 24 43 38 31 15 22 15 19 25 25 18 14 8 11 5 13 12 17 4 13 3 10 0 10 2 5 4 4 3 2 1 2 2 6 0 5 0 6 0 5 0 2 8 2 4 1 4 0 3 0 Notas de tabla 1.- S AU = S upe rf ic ie A gr ícola Utiliz ada . I ncluy e t ier ra s labr ad as y t ier ra s par a pa st os per man en tes . 2.- T amaño s de las ex plo tac ione s: El t ama ño de una ex plotación s e mide t en iend o en c uen ta la S up er ficie Agrí c ola U ti liz ad a (SAU) 4 1 10 2 10 2 4 3.- T amañ os de las ex plotacione s : EX P LO T ACI ON E S S I N T IERR A S U na e xp lo ta ció n si n tie r ra s es a q u e lla qu e d isp o n e e xclu siv a me n te d e g a n a do . Fue nte:In st it uto Can ar i o de E s tadí s t ic a (I S T AC) a pa rtir de da tos del In st it uto Naciona l de E s tadí s t ic a (I NE). Co py rig ht: 2012 Ca be zas de gana do por c ino s egú n caracterí s t ic as de los animales GR AN CANARI A A gae t e 15 A güime s 1.0 29 A rtena ra 11 A ru cas 194 Fi r gas 382 Gáldar 151 In gen io 358 M og án 38 M oya 36 Las Palmas de G.C. 778 S an Bartolomé de T ira jana 935 S an N ic olás de T ole ntino 208 S anta Brí gid a 433 S anta Lu c í a 280 S anta Marí a de Guí a 12 T ejed a 225 T elde 2 .226 T er or 687 V alsequillo 227 V alleseco 53 V ega de San Mateo 71 F uente:I nstituto C anario de E s tadí stica (I ST A C ) a pa rtir de da tos de l a C onsejerí a de A gricultu ra, Ga nade rí a, P esc a y Alim entación. C opyr igh t: 201 5 77 2 27 3 29 169 63 147 46 69 132 33 2 26 49 1 17 2 26 107 40 134 42 64 99 25 2 19 271 6 95 7 94 594 222 473 148 224 421 105 7 82 830 19 291 22 287 1.820 680 1.434 447 678 1.276 319 21 249 2.525 56 885 70 921 5.534 2.068 4.608 1.438 2.179 4.133 1.033 67 807 594 13 209 16 207 1.303 487 1.036 323 490 417 104 7 81 5 1 1 0 4 11 4 22 7 11 23 6 0 5 291 7 102 9 119 639 239 595 186 281 519 130 8 101 496 11 174 13 168 1.088 407 841 262 398 804 201 13 157 219 5 77 7 87 480 179 434 135 205 386 97 6 75 1.151 26 403 30 400 2.523 943 2.007 627 950 1.735 434 28 338 1.021 23 359 24 317 2.239 836 1.586 495 750 1.444 361 23 282 39 1 13 1 14 85 32 70 22 33 67 17 1 13 33 1 11 1 15 72 27 78 25 37 71 18 1 14 428 10 150 11 150 939 351 747 233 353 664 166 11 129 170 4 60 4 59 373 139 296 93 140 281 70 5 55 457 10 160 12 159 1.001 374 795 248 376 709 177 12 138 227 5 79 6 81 497 186 404 126 191 360 90 6 70 23 1 8 1 8 51 19 41 13 19 19 5 0 3 1.187 26 416 31 414 2.602 973 2.073 647 981 1.910 478 31 372 18 1 6 0 7 40 15 32 10 15 28 7 0 6 10.11 1 229 3.543 270 3.566 22.16 7 8.284 17.85 3 5.573 8.444 15.49 8 3.876 8349 251 3.022 CER DOS DE CEBO DE MÁ S DE 20 KG. V er ra cos CERD AS REPROD U CT OR AS V er ra cos CERD AS REPROD U CT OR AS T OT A L DE ANI M ALES LECH ONES DE HAST A 20 K G. T OT A L DE ANI M ALES LECH ONES DE HAST A 20 K G. CER DOS DE CEBO DE MÁ S DE 20 KG. T OT A L DE ANI M ALES LECH ONES DE HAST A 20 K G. CER DOS DE CEBO DE MÁ S DE 20 KG. V er ra cos CERD AS REPROD U CT OR AS 2012 2011 2010 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 8 Nov iembre 2015 Ilustració n 1-1 . C en so porcino seg ún tipo de ex plotaci ón. Gran Canar ia 1.3.2 Explotacion es de ganado porci no en Gran Canar ia. Actualmente (2015) en Gr an Canaria existen of icial mente 136 expl otacion es ganaderas de ganado porcino, aun que la gr an may orí a, el 90 %, son pequeñas expl otacion es f amil iares con pocos animales. Sólo unas 14 granj as de las 136, esto es, el 10 % de las expl otaciones, q ue tienen alrededor de 50 m adres reproducto ras o más, y son de g anade ros profesionales o semi- profesionales, o de gran jas semi-ex tensiv as de Cochino Negro Cana rio. No obstante, e stas 14 granjas t ienen ca si el 75 % del censo porcino de la isla. Ent re 2008 y 2015, el número de granjas porcinas se ha reducido a la mitad, al igual que el número de animales. I Ilustració n 1-2 . E volución de ex plotacione s ganader as 2008-2015 . Gran C anaria 1.3.3 Localiz ac ión de las explo taciones. Las expl otaciones por cinas en Gran Canaria (tabla 1-9) se encuentran ampliamente distribuidas por la isla, aunq ue pode mos desta car municipios como T el de, con 24 granjas e Ingenio y Agüimes con más de 10. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 9 Nov iembre 2015 Tabla 1-9. Lo calización de ex plotaciones de porc ino. Gran Can aria Municipio Número de explotacion es ganaderas (Fuente ISTAC 2015) Agaete 0 Agüimes 12 Artenara 2 Arucas 9 Firgas 1 Gáldar 3 Ingenio 13 M ogán 1 M oya 5 Las Palmas de G.C. 5 San Bartolo mé de Tirajana 9 San Nicol ás de Tolentino 4 Santa Brí gida 9 Santa Lucí a 5 Santa M arí a de Guía 2 Tejeda 3 Telde 24 Teror 9 Valsequill o 9 Vallese co 5 Vega de San M ateo 6 Total explo taciones ganade ras 136 1.3.4 Cabez as de ganado. Hay que tener en cuenta, que todas las cifras que aquí se muestran en base al Registro de Expl otaciones G anaderas de Canarias (ISTAC) son algo in feriores a las reales, ya que exi sten animales en pequeñas granjas f a miliares que no están reco gidas en el registro, a pesar de q ue la normativa obliga a censar y a r e gistrar incluso con un solo animal de la especie porcina. En cualquier caso, los ani males no censad os no son muy relev antes. En G ran Canaria, actualmente 2.015, (tabla 1-10) hay censados 7.770 a nimales, entre cerdas reproductoras , verracos, cebo, lechones y rec ría transició n. Tabla 1- 10 . Cen so de ganad o por cino. Gran Canar ia (2015) Tipo de ani mal Censo (ISTA C 2015) Cerdas reproduc t oras 1.524 Verracos 128 Cebo 3.007 Lechones 1.879 Recrí a-transición 1.232 Total animales 7.770 El censo del ganado porcin o de la isl a, al i gual que en el res to del archipi élago, ha ido disminuy endo alarmantemente. De m ás de 30.000 cabezas en los años noventa, a m enos de EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 10 Nov iembre 2015 8.000 animales en la actual idad. En los últimos 7 añ os, del 2008 al 2015 , al igual que el número de granjas, el censo po rcino en Gran Can aria se ha reducido a la mitad . 1.3.5 Formas de e xplotación Desde el punto de v ista de la clasif icación z ootécnica, la gran may orí a de las explotaciones porcinas profesionales o semi -profesional es de Gran Canaria son de producción intensiv a en ciclo cerrado , es decir, todo el proceso p roductiv o - cría, recría y cebo - tiene lu gar en una misma expl otación y utilizan do únicamente la prod ucción propia. Aun q ue con el matiz de l a importación de reproduc tores para reposición cad a cierto tie mpo. Otro caso aparte son algunas formas de explotación semi-extensiv as de la cría del Cochino Negro Canario, también en ciclo cerrado, de las cuales hay varias en la isla. Debido a los alt os í ndices de consanguini dad y en dogamia, se suelen intercambiar reproductores machos o hembras unos ganadero s con otros de la isla o in cluso de otras isl as. 1.3.6 Ciclos de cr ía del ani mal. Las explotaci ones ganaderas en su f uncionami ento na tural poseen una población variable entre madres (en celo, g estantes y en lactancia y en r eposición), lechones (en su f ase de crecimiento hasta la eda d adulta), cerdos (en su fase de cebo hasta alcanz ar el peso adecuado para su sacrificio en torno a 100 kg ) y los verracos o machos para el cruce con las hembras (Sabata i Al iberch, A., 2008). Las cerdas de r eposició n acceden a las explotaci ones con pesos viv os muy variabl es ent re 60 y 90 kg., y después de p erí odos de recría que oscil an entre 2 y 4 meses se cubren por primera ve z a los 7-8 meses de edad con 125-140 kg. de peso viv o, probablement e, en el tercer celo. La edad al destete f luc túa, según explotación, entre 25 y 40 d í as siendo los valores de edad más frecuentes los próximos a 30 d í as. La duraci ón de la lactación suele estar muy relacionada con el tipo de instalaciones que disponga la explotación para el pos destete, sobre t odo , en lo que respecta al con t rol ambi ental, y con la utili zación o no utiliz ación de piensos de arran que de calidad para los lechones durante las últimas semanas de lactación y las primeras semanas después del dest e te, de modo que en las exp lotaciones con instalaciones poco adecuadas para el perí odo de transición y/o que no adquieren piensos de calidad para lechones de las fábricas de pienso no es raro que se deste te a los lechones a las 6- 7 se manas de edad con lo que, inex orablemente , se alar ga el interv alo entre par tos. Como q uiera q ue la mayorí a de las granjas no están in f o rmatiz adas y que los ganaderos son poco ávido s en recabar datos de control d e las reproductoras , para f ormaliz arlos en f ichas indivi duales de cerdas o en cuadernos de explotaci ón, no dispone mos de datos de intervalo destete - cubrición fecundante aunque la mayorí a de los ganaderos afirma n q ue entre el 70 por 100 y el 80 por 100 de las cerdas destetadas salen en celo entre 4 y 7 días después del destete. Estimando un interv alo medio de stete - cubri ción fecundan te alrede dor de 21 dí as y una duración media de la lac tación de 35 dí as es proba ble que el rit mo rep roductiv o más frecue nte en las explotacion es de Canarias se aproxi me a 2,1 part os/ce r da productiv a y año , constituidas cada una por una media de 12-15 lechones , con un grado de superv iv encia de entre el 50-60%. Al segundo o t ercer año son sacrificadas a su v ez, pues el riesgo de problemas en la gestaci ó n se elev a con la consecu ente merma en la p roduc ció n cumpliendo 4-5 part os en la gran ja. El número de cerdas de reposició n disponibles suele ser del 30- 35% del censo de cerdas adultas. Esto hace que los ciclos sean diferentes en fu nción del animal y su estado, estableciendo su duració n según la tabla siguien te. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 11 Nov iembre 2015 Tabla 1- 11 . Ciclo s de la cerda Ciclo de la cerda (se rep ite durante el año) Tiempo ( mes) Madre Preñada . 4 Madre con lechones has ta 6 kg. 1 Madre con lechones hasta 20 kg. 1 Madre en espe ra. 1 Total ciclos po r año 1,7 Tabla 1- 12 . Ciclo de l cerdo de ceb o Ciclo de cebado(s e r ep ite durante el año) Tiempo ( mes) Cerdo desde destete hasta 50kg . 2 Cerdo has ta 100kg. 3 Total ciclos po r año 1,7 1.3.7 Promedio de cabez as por explota ción. Explotacion es tipo. La mayorí a de las explotaciones son de m uy po cos animales, men os de 10 cerdas reproductoras . Son granjas famil iares de autoconsumo , salvo algunos casos en que son expl otaciones importantes de caprino o vacu no, donde también tienen a lgunos cochinos como renta comple mentari a. En cualquier caso, a nivel prof esional , pode mos decir q ue las expl otaci ones tipo en G ran Canaria con cierta rent abilidad económica son aquellas que tienen alrededor de 100- 150 cerdas reproduc toras en ré gimen intensivo y de ciclo cerra do. Esta ci fra fluctúa en 20 o 50 por encima o por debajo se gún cómo es té el precio d el pienso y de la ca rne ese año con creto. 1.3.8 Destino de la p roducción . La producción porcina de Gran Canaria es la carne, y en menor medida, los subproductos , como los embutido s. No hay comercio de ani mal es v ivos, ni para otros fines. Respecto a las canales, la mayorí a son cerdos de ceb o (75-80 kg canal). Luego están las canales de l echones , que se ha ido incrementando en los últimos años, y finalmente los cerdos y verracos de desecho. Tabla 1- 13 . Indicado re s de producción porcino (1998- 2011) I ndic ad or es de pro du cc ión de c ar ne de po rcino por pr ov inc ias de Ca nar ias y añ os . Nú m er o de animales sac rif ic ado s P orc in o (uni dad es s ac rif icadas) C A N A R I A S L as P al m as S anta C r uz de T enerif e P r oducc i ón d e car ne (ton peso v i v o) C A N A R I A S L as P al m as S anta C r uz de T enerif e V al or de l a producc ión (m il es €) C A N A R I A S L as P al m as S anta C r uz de T enerif e P r ecio m edi o d e producc i ón (€/k g peso v ivo) C A N A R I A S L as P al m as S anta C r uz de T enerif e F uente:I ns ti tuto C anari o de E s tadí s tica (I ST A C ) a pa rtir de da tos del I ns titu to N ac io nal de E s tadí s tica (I N E ). C opyr i ght: 2 015 1,46 1,37 1,37 1,29 1,35 1,62 1,80 1,53 1,61 1,62 1,68 1,59 1,49 1,40 1,51 1,29 2,20 1,65 1,69 1,72 1,60 1,54 1,42 1,36 1,31 1,57 1,23 1,33 1,11 1,03 1,25 1,19 1,42 1,49 1,99 1,59 1,52 1,50 1,51 1,58 1,38 1,37 9.88 5 12.8 35 12.6 78 10.1 45 9.30 9 8.76 9 17.6 86 10.1 74 9.26 2 10.0 40 10.1 74 11.2 29 10.5 43 8.78 5 9.24 6 9.31 6 6.72 8 4.88 0 7.56 5 6.55 3 14.0 54 12.7 14 6.93 5 6.69 4 6.99 4 6.84 3 6.41 1 5.28 4 17.4 50 19.3 88 26.7 32 22.8 59 26.9 95 18.9 43 16.1 97 16.7 34 17.1 68 18.0 72 16.9 54 14.0 69 15.9 74 14.1 96 6.39 0 6.39 8 6.76 0 7.20 3 7.32 1 7.91 0 7.04 1 6.63 1 5.76 7 6.20 8 6.06 3 7.08 2 7.06 1 6.26 5 5.00 8 5.06 9 6.37 9 7.72 5 10.4 54 5.90 2 16.8 44 12.3 00 4.86 8 4.91 3 5.34 3 4.36 1 5.20 9 3.98 0 6.05 9 4.74 3 12.8 19 11.9 46 12.3 29 12.9 79 13.4 20 14.3 56 10.6 35 11.1 21 11.4 06 11.4 43 12.2 70 10.2 44 80.7 11 84.9 00 83.0 01 76.7 40 70.1 00 70.0 62 111. 000 67.0 00 63.5 03 64.0 00 66.0 00 76.0 00 76.9 00 70.3 20 76.5 18 79.7 64 66.6 75 52.3 75 68.9 29 60.9 95 74.6 80 83.0 00 56.1 45 54.0 25 60.6 28 57.3 18 58.2 63 46.4 35 149. 640 145. 895 157. 681 159. 740 181. 100 137. 062 119. 648 118. 025 126. 628 133. 318 135. 163 116. 755 143. 193 132. 139 1999 1998 2005 2004 2003 2002 2001 2000 2011 2010 2009 2008 2007 2006 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 18 Nov iembre 2015 1.6 Objetivos y estructura de la tes is. 1.6.1 Objetivos de es t e trabajo . La l í nea de inv estigación se ha enfocado hacia el estudio de los residuos ganaderos en la isla de Gran Canaria, en la cual se plan tea inicial ment e la situación en relación a esta problemática aportándose desde un in icio de pl anteamiento desde el punto de vi sta técnico para el diseño de unidades, si stemas y procedimi entos más ad ecuados para un a correcta ge sti ón de estos residuos. La hipótesi s a probar en la presente T esis Doctoral es si los denominados Si stemas de Depuración Natural ( SDN ) o Sistemas de Tratamiento-Depuración n o conv encion ales son adecuados para el t ratamiento de los efluentes de procedentes de ex plotaciones ganaderas de porcino tipo que se encu ent ran en la isl a de Gran Canaria. Para ello en pa rticular para el p resente es tudio es tableceremos los siguien tes objetiv os: 1. Diseñar un conj unto de plantas piloto con dif erentes tipos de sistemas de tratamiento no -convenci onal. 2. Construir estas pl antas junto a ex plotaciones ganaderas de porcino de la isl a. 3. Probar la vi abilidad de alternativas de constr ucción de las diversas conf i guraciones de los sistemas a emplear c itados anteri ormente. 4. Tomar d atos de funcionamie nto en ré gimen de funcionamie nto real en un period o d e tiempo ampli o, sin modi ficar las técnicas de expl otación de dichas granjas. 5. Probar la v alidez de las di versas con figuraciones de sis t em as . 6. Analiz ar el compor tamiento de las pl antas en b ase a la experi mentaci ón diaria de su funcionamiento . 7. Proponer un modelo mat emático que permita predecir los procesos principa les en el proceso de depura ción del residuo ganade ro. 8. Establecer futu ras lí neas de investigación 1.6.2 Estructura de la tesis La T esis se ha es truct urado en di ferentes ca pítulos que co mienz an con un a introducci ó n (Apartado 1) en la cual s e describe la situación general de la ganadería e n Canarias y en Gran Canaria, los cicl os y tipol ogía de las explotaciones, la problemática de la gesti ón de residuos y los diferentes planteami entos para su t rata miento, establecien do la hipótesi s de partida y los objetivos de l a tesis. S eg uidamen te, se r eali za una rev isión bibliográ fica y m arco teórico (Apartado 2 ) de la caracteriz ación del ef luente , las bases de f unciona miento de los sistemas de tratamiento natural, elementos para el análi sis estadí stico de los datos y mod eliz aci ó n matemática de procesos biológicos. En el Apartado 3 y 4, se describen los sistema s implementados, los datos recop ilados y su análisi s estadístico. En el apartado 5, se plante a, diseñ a y evalúa un mod elo matemático del proceso de digestión anaerobia. En el apartado 6 y 7, se realizan las conclusiones y futuras líneas de i nvestigació n. Final mente en el apartad o 8, la bibliografía y el ap artado 9 los a nex os. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 19 Nov iembre 2015 2 . Bases teóricas y análi sis bibliográfico EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 20 Nov iembre 2015 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 21 Nov iembre 2015 2. Base s teóricas y a nálisis bibliográfico En este capítulo, detallaremos las f uentes bibliográficas y las bases teóricas que se aplicara posteriormen te. 2.1 A c ceso a la inves tigació n. La búsqueda bibliográ fica, se ha hecho en las Bases de Datos disponibles y propi as del Dial net, Cen tro de Estudi os y D ocumentación Europeos (CEYDE ), Ce ntr o de Estudios de Expe rimentación de O bras Públicas CEDE X, Bibli oteca del M inisterio de M edio Ambiente, Red de Bibl iotecas Universitarias (REBIUN ) y Biblioteca de la Univ ersidad de Las Palmas de Gran Canaria. Además, se ha consultado enlaces con páginas web relacionadas con el t ema de estudio y rev istas especi alizad as. Las Palabras Claves utilizadas han sido r esultados de la combinaci ón, en diferente orden, de dos o más de las siguientes palabras ( u tiliz adas en ing lés o español según f uera el caso y en plural y singular, ya que se observaban di f erenci as): 1. En relación a los tipos d e pr oceso s.  Fermentación anae robia.  Procesos anae robios.  Sistema anae robio.  Digestión anae robia.  Digestores anae r obios.  Fermentación ae robia.  Sistema aerobi o.  Digestión aerobi a.  Digestores ae robios.  Digestores.  Diseño de di gestores. 2. En relación a los sistema s de tra tamiento  Sistemas natu r ales.  Sistemas de tratamient o de depuración  Sistema no conv encional.  Depuración natu ral.  Lagunaje.  Lagunas de estabi liz ación.  Lagunas anaerobi as.  Lagunas facultativas.  Lagunas aerobias .  Humedales ar tificiales.  Flujo supe rficial.  Flujo subsupe rficial.  Digestores  Biodi gestores 3. En relación a ci clo de pr oducción ganadero  Ciclo de crí a .  Producción ganadera de porcino. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 22 Nov iembre 2015  Censo ganadero. 4. En relación con análisi s y pruebas estadí st icas  Análi sis correlaciones.  Análi sis factorial.  Valores atí picos.  Pruebas de bondad.  Pruebas de homocedasti cidad.  Teorema de pi. 5. En relación al residuo a t ratar.  Purines.  Residuos de por cino.  Nitrógeno.  Fósforo.  Contaminantes del pu rín.  Caracterizaci ón  DQO  Suelos conta minados  Caudal  Reutiliz ación  Relaci ón C/N  Emisiones 6. En relación a la modeliz ación de proceso s  M odelización procesos b iológicos  M odelo matemáticos digestión anaerobia  M odelo ADM1  M odelo ASM1  Calor y Energí a  ATP y desa rrollo celular  Microbi ologí a bacteriana  Remoción de nu trientes  M etanización  Producción de bio g ás  Fisiol ogía y metabolismo bacte r iano  Nitri ficación, desnitrificac ión y remoción biol ógica de fosforo  Efecto pH  Efecto Alcal inida d  Efecto ER  Proteí nas  Lí pidos  Glúcidos EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 23 Nov iembre 2015 2.2 Caracterización genéri ca del efluente . Pará metros relev antes. La cantidad que se excreta al año en una explotación depende del número de plaz as y de la especie animal en cad a expl otación ganadera. Ot ra cuestión es el volumen más o menos grande de purí n, dependiendo de f ac tores como el t ipo de abrevad eros y su m antenimien t o, el contenido de proteí na b r uta y de sales del pi enso, el sistema de limpiez a, la instalación de canaliz ac ión del agua de lluvia, el sistema de refrigeraci ón , la evaporación en f unción de la época del año, la geo metrí a del almacenamiento de los purines, si éste es bien en foso bien, en balsa, etc . El resultado es una enorme variabi lidad en la composici ón del purín . Los criterios por los q ue se va a justi ficar la elecci ón de los pará m etros so n los siguientes:  Según el impac t o ambi ental  Según el posi ble aprov echamiento del residuo como abono  Según la impor tancia de paráme tros de diseño de reactores biológicos Cada uno de estos criter ios permitirá adoptar una relaci ón de paráme tros relev antes, los cuales no serán ind ependien tes de cada criterio por separado, sino que mu chos de el los serán comunes para vario s criterios simultánea m en te. 2.2.1 Según el impac t o ambi ental. La caracterizació n de las propiedades f ísi co-q uí micas de purín porcino suele seg uir un patró n determinado , encontránd ose en la bibliografía ejem plos de análisis de vertidos en los cuales se basará la elección de los parámetros de estudio. Normalmente, en tablas de caracterización de purí n se encuentran los siguientes datos, tales com o pH , Densida d , Conductiv idad , Amoní aco , Demanda Química de Oxígeno , Demanda Biológica de Oxígeno , Sólidos Volátiles , Sólido s Fijos, Sólidos t otales, Cl oruro , Cobre , Nitrógeno total , Cinc , Amonio , Nitra tos , Fósforo t o tal , Potasio , Calcio, Magnesi o , Hierro y Sodio. Un ejemplo es la siguiente tabla de propiedades de un residuo ganadero por cino, que ha sido objeto de análisis (Arumuganai nar Suresh, Octobe r 2011) : Tabla 2-1.Caracteriz ación de pur í n porcino Parámetros f isico-quími cos Media Pa rámet ros f ísi cos pH 7,17 Gravedad e specífica 1,016 Conductivi dad eléctrica (mS/ cm) 23,2 Sóli dos ST (mg /L) 40,198 SV (mg/L) 28,369 SST (mg/L) 16,889 SDT (mg/L ) 15,365 SF (mg/L) 11,839 Mat eria orgá nica DQO total (mg /L) 57,679 DQO disu elta (mg/L) 24,281 DBO 5 (mg/L) 20,563 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 24 Nov iembre 2015 Macronut r ient es NT (mg/L) 4564 NH 3 - N (mg/L) 2875 PT (mg/L) 2765 KT (mg /L) 2564 Ca (mg/L) 1104 Na (mg/L) 493 Mg (mg/L) 564 Mi cronutri entes y meta les pesados Zn (mg/L) 191 Fe (mg/L) 92 Al (mg/L) 32 Mn (mg/L) 16 Cu (mg/L) 19 Ni (mg/L) 0,15 Cr (mg/L) 0,09 Co (mg/L) 0,06 As (mg/L) ND Cd (mg/L) ND Pb (mg/L) ND Mi crobios Bacterias (Log 10 CFU/ mL) 8,54 Coliform es (Log 10 CFU/mL) 4,43 E. coli (L og 10 CFU/mL) 5,04 Salmonela (L og 10 MPN/mL) 3,56 Esta sería una caracterización bastante com pleta en la que se recogen los si guientes elementos :  Parámetros físi cos  Sóli dos  M ateria orgánica  M acronutrientes  Micronutrientes  Microbi os Otro ejemplo de caracteriz ación sería el siguiente ta bla 2 - 2, (V i llama r C.A., Silv a J., Bay- Schmith E., Vidal G., 2014): EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 25 Nov iembre 2015 Tabla 2-2.Car acteriza ción de purí n tratado y bru to Tipo de purín Tratado Sin tr atar Parámetro Unidad Media Rango Media Rango pH 8,6 8,5 - 8,7 7,2 6,8 - 7,6 Cond. mS/cm 8,4 7,2 - 9,7 10,2 9,3 - 13,9 DQO mg/L 1181 1008 - 1363 4489,1 2882,4 - 6146,9 NH 4 + mg/L 1072 953 - 1192 1296,1 739,9 - 3750 NH 3 mg/L 80,6 44,9 - 11 7,5 8,7 3,4 - 19,2 Cl - mg/L 815,4 740,2 - 878,9 1230 1210 - 1250 PO 4 -3 mg/L 22,6 22,2 - 23 90,7 56,4 - 12 5,4 Cu mg/L 0,1 - 1,8 - Zn mg/L 0,9 - 7,5 - 48h -LC 50 % 5,3 4,6 - 6,1 6,9 5,6 - 8,5 144h-LC 50 % 48,2 44,2 - 52, 1 29,1 22,5 - 34, 6 Son propiedades m ás en f ocadas al carácter toxi cológ ico del purí n, tal y como indi ca el auto r. En la siguiente tabla (2 - 3) se encuen tra al go simil ar a lo expu esto anteriormen t e (Vilama r C.A. Rodriguez D.C. López D., Peñuel a G, Vida l G., 20 13): Tabla 2-3 . C aracterí sticas del purí n porcino durante el desar rollo del animal Parámetros Tipo de purín C C+E E pH 8,0 7,9 7,8 CE (mS/cm) 21,3 32,3 37,8 DQO (g/L) 18,5 21,2 24,9 DBO 5 (g/L) 5,2 5,9 9,3 NT ( g/L) 2,6 2,9 3,4 NH 4 + (g/L) 1,7 2,5 2,5 NO 3 - (mg/L) 18,5 10,3 8,3 PT (mg/L) 39 2,5 338,7 365,2 ST (g/L) 22,0 34,1 29,5 Densidad (kg/m 3 ) 987,5 998,8 990,9 C : Cría, C+E : Cría + Engo rde, E : Engorde Por otro lado, cuando se habla de impacto amb iental, hay que considerar aquellos elementos que puedan ser t óxi cos/perjudiciales para la r eu til ización de las aguas tras ser tratadas por ello, EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 26 Nov iembre 2015 es preciso consultar las condiciones límites de vertido, r e ferido a Consejo Regulador de Aguas de Gran Cana ria (tabla 2 - 4) : Tabla 2-4 . V alores límite de ver tidos al alcantarillado Parámetro Valor límite DBO 5 (mg/L) 1000 pH 5,5-9,5 DQO (mg/L ) 1600 Temperat ura (ºC) 45 Conductivi dad (µS/cm) 2500 SS (mg /L) 1200 Aceites y/ o grasas (mg/L) 500 Aceites min e rales (mg /L) 50 Aluminio (mg/L) 2 Arsénico (mg/L ) 1 Bario (mg/L) 20 Boro (mg/L ) 10 Cadmio (mg /L) 1,5 Cromo total (mg/L) 7,5 Hierro (mg/L) 10 Magnesio (mg/L ) 10 Níquel (mg/L) 10 Mercurio (mg /L) 1,5 Plata (mg/L) 1 Plomo (mg/L) 0,5 Selenio (mg/L) 0,1 Est año (mg/L) 10 Zinc (mg/ L) 15 Cianuro (mg/L ) 1 Cloruros (mg/L ) 300 Sulfuros (mg /L) 2 Sulfatos (mg/L) 350 Fluoruros (mg/L) 1 Fósforo total (mg/L) 5 Amoníaco (mg /L) 50 Nitrógen o nítrico (mg/L ) 20 Fenoles (mg/L ) 1 Aldehídos (mg/L ) 1 Deterg entes (mg/L) 6 Pesticidas (mg/L) 0,05 En esta tabla 2- 4, se encuentran muchos pará metros referidos a la concentración lí mite de varios el ementos, y no tanto a otros indicadore s como los sólidos volátil es, totales, fijos etc. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 27 Nov iembre 2015 De estas tres tablas se p ueden sacar las siguient es conclusiones: 1. Para análisis destinados a conocer la posible tox icidad del vertido, se sue len mostrar datos de elemen t os conc r etos ( metales, alcal inos, sul f uros etc. ). 2. Para aquellos análisi s destinados a ca racteriz ar y estudiar una solución para tratar el vertido se cen tran tambi én en índices como DQO, DB O, ST, SV y SF. 2.2.2 Según el posi ble aprove chamiento del residuo como abono Una forma de sustituir lo s fertili zantes minerales comerciales es la r eutili zaci ón de los residuos ganaderos co mo abono. Para ello se deben seguir ciertas direc t rices , relativ as a la composició n del abono, para valorar si es f ac tible y beneficiosa para las tierras la utilización de éstos residuos. Se po dría af irmar q ue, tom ando co mo refere ncia varia s fuentes, se coinci de en que los parámetros clav e para el estudio de la vi abilidad del uso de un vertido como abono son los macronutrien t es y los m icronut rientes (Cervan tes F.J., Saldiv ar- Cabrales J., Yescas J. F ., 2007) y (Faz , A.1, Llona, M . 1, Tortosa , J. L.1 , Palop, A.2, Andu jar, M.3 y Lobera J. B., 2006 ). - Nitróg eno - Fósforo (en forma de P 2 O 5 ) - Potasio (en forma de K 2 O) - Calcio (en forma de CaO) - Magnesio (en forma de M g O) - Aluminio - Cobre - Cinc - pH - Materia seca - Materia orgánica Estos elementos in f luyen en la idoneidad de un abono para f ertiliz ar el suelo. El nitr ó geno es uno de los macronutrien tes indispensables para el desarr oll o y cr ecimiento de las plantas. Es muy abundante en el suel o y depend e del conte nido de materia or gánica. Solo una pe queña fracción resulta asimilable para los vegetales. El f ósf o ro es vital para el crecimiento y salud de las plantas. Funciona como uno de los principales actores de la f otosí ntesis, transportado r de nutrientes y transmiso r de ener gía. El potasio es el otro ma cronut riente esencial para las plantas ademá s del fósforo y ni trógeno. El potasio controla las estomas, las células de las plantas q ue utiliz an el ag ua y la aprov echan para un creci miento san o. El resto de eleme ntos tienen una serie de funciones q ue ase guran el correcto desarrollo de las plantas, in tervinien do en procesos celulares y apr ov echamiento de ener gía. El papel del pH en e l suelo es el de f avorecer la absorci ón de los nutrientes mencionado s anteriormente . El rango óptimo de pH del suelo se encuentra en val ores básicos, situados entr e 5 y 6,5. Cuando los valores de pH caen por debajo de 5 o aumentan por encima de 6,5 es aconsejable co menzar c on ajustes gradualmen te. En la siguiente tabla 2-5, se m uestran los paráme t ros de estudio de un suelo en la r eutiliz aci ó n de desechos porcinos c omo alternativ a a los fe rtiliz antes conv encional es (de Moraes, Arnuti, Rodrigues , da Silv a, Basso, y Da Ros , 2014 ) : EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 34 Nov iembre 2015 De acuerdo con la forma en que se suministra el sustrato, los procesos pued en ser divididos en continuos y discontinuos. Los procesos discontinuos se alimentan en un instante puntual, ello conllev a, a que la degradación del sustrato varí e con e l tiempo de retención, por lo q ue l os requisitos de crecimiento de los microor ganismos se verán permanen t e mente modi f icados. Los procesos continuos, por el contrario, se ca racteriz an por el hecho de que el sustrato circul a continuamen te en un sistema abierto . La temp eratura influye en la digestión, generación del gas y menor tiempo de reteció con ventaja clara para la termofíli ca, dos o m ás etapas g ene ra mejor niv el de elimina ción (Guevara Vera , A., 199 6) Podemos cl asi f icar en tr es l as generaciones existentes de digestore s anaerobi os q ue se diferencian en que en cada g eneración se mejora el contacto entre lodo y sustrato, reduci endo el tiempo de detención hidráulico (TDH) que brinda menore s v olúmenes necesarios, m á s estabilida d y f acilidad de operación. (D í az-Báez , M. C., Vargas, S. L. E., Pérez, F. M., 2002) , (Van Haandel , A. C., Lettinga, G , 1994) (M cCarty, P. L., 1982) 1. Reactores de primera generación: el tiempo de retención celul ar es igual al TDH, por lo q ue se requieren T DH m uy altos, existe un contacto inadecuado entre la biomasa y la materia orgánica - Lagunas Anaerobias, T anque Séptico, T anque I mho f f, digesto res chino, indio o de techo flotante. (Bote ro, B. M . , Preston, T. R., 1987) 2. Reactores de segunda generación: se caracteriz an po r el he cho de que tienen mecanismos para retenc ión de los lodos, independi zando el tiempo de retención celular del TRH. Los dos mecanismos más aplicad os son a) inmovi lización del lodo por adhesión a material sólido - Filtros anaerobios de flujo ascen dente y descendente; b) separación líquido-sólido del efluente, con el r e torno de los sólido s separados al reactor – UASB -. (Alexandra, R. V. J. , 2010) 3. Reactores de tercera generación: para optimi zar el contacto entre el sustrato y la biomasa, esta se adhiere con partí culas de arena, alúmina o plás tico, las cuales se expa nden - Reactores de lecho fluidiz ado o expandi do . (Alexan dra, R. V. J., 2010) Al ig ual que los procesos los digestores también se divi den en continuo y discon tinuo. Los digestores q ue desa rroll an el proceso en continuo poseen patrones de f lujo q ue se sitúan entre los extremos ideales de mezcla completa y f lujo pistón; de esta f orma los dispositiv os que se diseñen y ajusten para realizar la agitación de la mezcla estarán en algún punto entre estos val ores límite. Sin embargo en un digestor discon tinuo al poseer ali mentación por tand as, el flujo global de efluente es nu lo. Dentro de los múltiples diseños de di g estor que se exi sten, los que se emplean generalmen t e son los siguientes (Tari cska, J. R., Lon g, D . A., Ch en, J. P., Hung, Y. T., Zou, S. W ., 2007 ):  Tanque reactor mezcl a completa: Este digestor-reac tor incorpora un subsistema mecánico q ue provee agitación a la mezcla a través de procesos com o recirculació n interna del co mponente líquido de la mezcla, agitación mecánica de la mezcla total, y recirculación del biogás produci do. Esto s siste mas consis ten en un t anque aislad o térmicamen te, en l os cuales el volumen del r eactor está en f unción del caudal de afluente q ue es neces ario tratar. Las principal es desven tajas de esta t ecnolo g í a incluy en el costo energético de mantener la agitación cont inua , el g ran tamaño de reactor re querido para maneja r caudales consi derables y las pérdidas de biomasa bacteriana en el efluente . Estos reacto res f ue ron desarroll ados para la es tabi lizaci ón de lodos de a guas residuales urbanas y sucesivamente aplicados para tratar suspen siones más o menos EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 35 Nov iembre 2015 concentradas como estiércol es y otr os vertidos agrícol as o ag ro -industrial es. Son reactores relativ amente simples (teóricamen te), de mezcla completa y sin recirculación de lodos; que se utilizan para tratar materias contaminantes bajo forma de solidos suspendidos que se degradan en tiempos bast ante larg os (del orden de 10 días). La mayorí a de los dig estores q ue funcionan en g ranjas europeas son de este t ipo. (Bouškov á, A., Dohany os, M., Sch midt, J. E., Angeli daki, I. , 2005)  Tanque estático o disc ontinuo por tandas: La alimentación en estos sistemas se realiz a mediante cargas periódicas; de f orma que se realiz a una carga inicial, el r esiduo introducido es di gerido y f inal mente pa rte de este es retirado para permitir el ingreso de una nuev a tanda de materia orgánica. (Strous, M., Heijnen , J. J., Kuenen , J. G ., Jetten , M . S. M., 1998) , ( Obaja, D., M ace, S., M ata -Alv arez, J, 2005) La clasi ficación también puede desarrollarse en función de la f orma en la cual se desarroll a el crecimiento de los mic roor ganismos al interior de l reactor:  Crecimiento suspen dido: El creci miento de los microorganismos ocur r e en suspen sión en el líquido y no se dispone de ningún dispositiv o en el cual las bact erias puedan retenerse interna mente dentro del reacto r. Este sistema prese nta una desv entaja operativa puesto que las colonias microbianas son r etiradas con el ef lue nte haciendo más lenta la r epobl ació n del material sin tra tar que ingresa al reac tor (Hjo rth, M . , Christensen, K. V., Ch ristensen, M . L., So mmer, S. G., 2002).  Biomasa adhe rida: Estos siste mas están provistos de dispositivos internos que permiten el soporte y retención de colonias de microorganis mos al inter ior del reactor, donde el cr ecimiento de estos se r eali za en f orma de copos o glóbulos. De la m isma forma estos sistemas son clasificados de acuerdo al tipo de soporte como de lecho f ijo (lecho estaci onario), y lecho móvi l (lecho expandido) (Karim, K., Hoffmann, R., Al- Dahhan, M . H., 2008 )  Sistemas híbridos: En estos sistemas , una parte del r eacto r posee un dispo sitiv o de soporte para el crecimie nto de los microorganis m os en pelí cula y otr a parte de l reactor presenta cr e cimiento en suspensión (Malaspina, F., Cellamare, C. M., Stante, L., Tilche, A, 1996) (Büyü kk amaci , N., Filibel i, A., 2002 ) A la hora de considera r los distintos modelos de reacto res utiliz ados para la f acilitar el proceso de degradación a naerobi a, pode mos considerar los si g uientes. Digestor de mezcla co mpl eta. Por definición soport a y amortigua rápidamente l as variaciones bruscas de la concentración de la DQO de entrada, además diluye los posibles t óx icos al conteni do g lobal del di gestor. (Ilustración 2 -2 ). Estos reactores fueron desarrollados para la estabiliz ación de lodos de aguas r e siduales urbanas y sucesiv amente apli cados para tratar suspen siones más o menos concentradas co mo estiércoles y o t ros v ertidos a g rícol as o agro-industriales. Son reactores relativ amen te simples (teóricame nte), de mezcla completa y sin r ecirculación de lodos; que se util izan para t ratar materias con taminan tes ba jo for ma d e s óli dos suspen didos que se de gradan en tiempos bastante lar g os (del orden de 10 d í as). La mayoría de los digestores que funcionan en g ranjas europe as son de este tipo. Los reactores están construidos normal mente con hormig ón armado o de acero . Los intercambi adores de calo r pueden ser externos o internos . Los primeros son más fáciles de mantene r, pero necesitan de una bomba más para l a recirculación de los l odos. Los segundos son más utili zad os para digestores pequeños. Se usan también cambiadores de calor externos muy simples, model o EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 36 Nov iembre 2015 "caja de acero en caja de horm i g ón" que permi ten recobrar hasta el 50% de la energía térm ica del vertido digerido. Para mezclar el contenido de los diges tores y pa ra ro mper las costras se utilizan ag itadores mecánicos y una recircul ación de biogás. Los segundos tienen la v entaja de que no se necesita abrir el digestor para el m antenimien t o. Co mo el tiempo de residencia de los lodos es ig ual al tiempo de resi dencia hidráulico (10 - 30 días), las concentra ciones de biomasa activa (anaerobia) q ue se pueden conseguir son limitad as, y por consiguiente las carg as volumétricas y las producci ones de gas de los reactores C STR son ba jas. (Levenspiel , O., 2002) Ilustración 2-1 . Si stemas Anaer obio s de Primera, Segunda y Tercera Gener ación (Alex andra, R. V. J., 20 10) Digestor de flujo p istón. M ejor r endimien to respecto al de mezcla completa, mejo r comportamient o a alta carg a, posee una buena adaptación a gr ande s instalaciones y los procesos de nitrifica ción tienen un buen rendimiento . Los dig estores en canal son una adecuada aproximación al comportamien to f lujo pistó n. Este tipo de reactor sin recirculación de lodos se ha desarrollado para el tratamiento y la estabiliz ación de vertidos de g anaderí a. En la mayoría de los casos, los digestores consisten en canales excavados en el terreno , cubi ertos con películ as de plástico , que sirven a la v ez como depósito del bio gás y como aislamiento térmico ( y aún para disfrutar de un "efecto inv ernadero"). Un problema tí pico de est os di gestores es la form ación de espumas y de c ostr as que inter fieren en la degradación de los sóli dos en suspensión y en el desprendimiento del g as. Para supera r esta dificultad se han desarrollado en Austria y en Inglaterra digestores inclinados, EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 37 Nov iembre 2015 completamente rellenos de aguas residuales. T ambién se han construido reacto res con sistemas de agitación de palas con eje horizontal q ue crean muchos problemas de mantenimien to. Como no se recirculan los lodos , las aguas residuales tienen q ue con tener ya un inóculo de microorganismos anaerobios, por lo q ue estos r ea ctores se pueden usar solamente para la dige stión de v ertidos que conti enen estiércol es. (Lev enspiel , O., 2002) Digestor en casc ada . Su r endimi ento se asemeja al f lujo pistón, posee una buena adaptabilidad a la eliminación de compuestos de nitrógen o y f ós foro. Tienen una b uena facilida d de const rucció n. Ilustración 2-2 . Conf iguraciones de dige stores. Digestor de a l imentac ión escalon ada . Comparado con el de canal, presenta un consum o de oxí geno ma yor y t ie ne buena estabilidad a las perturba ciones fuertes. 2.4.2 Laguna s de estabiliz ación Se denomina sistema de lagunas de estabiliz ación a la tecnología de t ratamiento de agua s residuales que emplea como sopo rte una laguna o conjunto de la gunas, en ellas y durante un tiempo v ariable en función de la carga aplicada y las condici ones climáticas, l a materia orgánica se estabi liz ará a t ravés de una serie de procesos físicos, quími cos y biológ icos en los que intervi enen nume rosos mic roorganis mos. ( Yã nez , F., del Ambiente, C. , 1993) Es un método bioló gico natural de tratamiento basado en los mismos principios por los que tiene lugar la autodepu ración en lag os y r íos. La base de este proceso está, como hemos dicho, en el oxí geno disuelto en el agua es por ello, que la autodep uración necesi ta disponer de oxí geno suf iciente para transformar toda la materia orgánica que el curso de ag ua llev e en su seno y por tanto, el límite de la autodepu ración viene dado por el máximo de oxígeno que pueda disolv erse. Este proceso de au todepu ración natural se mul tiplica en un si stema de lag unaje debido a la gran disponibili dad de nutr ientes y materia orgánica que origina un intenso crecimiento de alga con una con una gran producción de oxígeno fotosintético el cual, es empleado para l a degradación de la materia orgánica. El sistema de lagunaje es f recuen temente denominado “lagunas de estabiliz aci ón” pues en función de un tiempo variable dependiente de la carg a aplicad a y las condi ciones climáticas, la materia orgánica es estabili zada a t ravés de una serie de procesos f í sicos, quí micos y biológicos. ( Alamancos Cerdán, J.M.; Lloréns Pascual del Riquelme, M .; Sáenz Mercader, J., 1999) , (Soler, A., T orrell a, F., Sáez, J., M artinez, I ., Nicolas, J., Llorens , M., Torre s, J. , 1995) , (Shilton, A ., 2001) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 38 Nov iembre 2015 En los sistemas de la gunas podemos clasificarl as de varia s f orma s en f unción de diversos criterios ( EPA Manual, 1983) , que en su combin ación const ituy e unos sistema s de lagunas de estabiliz ación. Igualmente, las lagunas podemos cl asificarlas según las reaccion es predominante s en su interior, (EPA M anual, 1983) , ( Gloy na, E. F , 1983) , (Alamancos Ce rdán, J.M .; Lloréns Pascual del Riquelme, M .; Sáenz M ercader, J., 1999 ) 2.4.2.1 Tipos de la g unas Lagunas anaer obias. Son aquellas lagunas en las cuales la ca rga orgánica m uy elevad a de tal f orma q ue toda la masa de agua se encu entra en condiciones anaerobi as (sin oxígeno disuelto). La materia orgánica se degrada por vía anaerobia y las p rincipal es reacciones biológicas que se producen son la f ormación de ácido s y la f ermentaci ón mecánica. Por lo general, se utilizan en el tratami ento de aguas con elevada carg a orgáni ca. La profundida d se sitúa (2-5 me tros ). Lagunas facul tativas. Son lagunas de carga orgánica media, en ellas se puede distinguir dos zonas: una superf icial , aerobia, donde se produce la o xida ción de la materia orgánica a expe nsas del oxígeno que proporciona la fotosíntesis y la re -aireación superficial, y otr a más profunda y anaerobia, donde tiene lugar la degradación anaerobia de la materia orgánic a contenida en el a gua así como , de los lodos que se acumulan en el fondo sien do la profundidad de entre 1,50 a 2,50 metros. Las lag unas facultativ as son las m ás comunes, y se han utilizad o para el tratamiento de aguas residuales domésticas y una gran v ariedad de aguas re sidual es industriales. Para una mayor eficacia en el tratamiento, los sistemas de esta nques se diseñan y operan comúnmen te en serie en la forma siguiente: lagunas anae robias, lagunas facul tativas, lagunas aerobias o lagunas faculta tiv as, lagunas aerobias . (Polprase r t, C., Bha t tarai, K, 1985) Lagunas aer obias o de madurac ión. Son lagu nas poco pro fundas y no reciben una carga orgánica alta, el oxí geno se distribuy e uniformemente por toda la masa de agua. La s reacciones que prevalecen en ellas son de tipo aerobi o (oxidación) y de fotosí ntesis. Se utiliz an en tratamientos adicional es de ef luentes que procede n de otr os tipos de t ratamien to y q ue contienen pocos sólidos en suspensión, debido a su prof undidad (0,50- 1 ,0 metros), la presencia de luz en todas las capas f avorece la acción fotosintética de las algas las cuales, aportan ox í geno a las bacterias . Y según mé todo de aireaci ón, distin guimos: (Alamancos Cerdán, J.M . ; Lloréns Pa scual del Riquelme , M .; Sáenz Mercader, J., 199 9)  Aerobias. La ai reación es natural, el orig en del o xí geno existente es debi do a el fenómeno fotosintético d e las al gas y la re-aireaci ón superfici al.  Aireadas . La airea ción es mecáni ca. Igualmente, según el grado de tratamiento previ o , po demos di ferenciar entre: (Alamancos Cerdán, J.M . ; Lloréns Pa scual del Riquelme , M .; Sáenz Mercader, J., 199 9)  Primarias . Cuando el a f luente es bruto si n tratami ento previo  Secun darias. Cuando al afluente ha sido sometido a un pretratamient o, en este caso la laguna actúa como secu ndario  Ter ciario o de maduración. Cuando el a f luente prov iene de un secundario, son lagunas de escasa p rofundida d y son el último tipo en una cadena de la gunas. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 39 Nov iembre 2015 2.4.2.2 Aplicab ilidad, funcionami ento y parámet ros de dis eño de lagunas Lagunas anaer obias . Con profundidad de 2 a 5 metros, siendo la óptima 4 metros (G loy na, E. F, 1983) (M ara D. D. Pe arson H. , 1989 ), (M ara, D. D., 2004) pueden recibir una carga másica de entre 220-4.500 kg DBO 5 /ha.día. Debido a esta carga predominan las condicion es anaerobias en toda la laguna, con unas t empe raturas de f unciona miento óptimo mínimo de entre 15- 30 º C , por debajo de las cual es no puede asegurarse una digestión correcta , el r an go óptimo pH es de 6,8-7,4 y el ex tremo de 6,2-7,8. Con respecto al tiempo de retención hidráulico hay d isparidad de criterios por aut ores que bascula entre 5 a 50 dí as (Eckenfelder, W . W ., Ford, D. L, 1970) , en función de la procedencia del residuo (Eckenfelder , W . W . , 1989), ig ualm ente para las cargar volumétricas podemos indicar v alores entre 40 a 250 gDBO 5 /m 3 .dí a, (Bradley R. M. Senra M . O., 1976) , limitándol o posteriormen te a 70 gDBO 5 /m 3 .dí a para evitar malos olores . En 1983, se f ija valores de 0,1 kgDBO 5 /m 3 .dí a en zonas con estaciones f rí as y 0, 4 kgDBO 5 /m 3 . dí a para zonas cálidas (Arthur, J. P., Mun dial, B., 1983) , (Alamancos Cerdán , J. M .; Lloréns Pascual del Riquelme, M.; Sáenz M ercader, J., 1999) Lagunas facul tativas. Con una prof undidad de 1 a 3 m etros, (Mara D. D. Pearson H. , 1989) , siendo la prof undida d óptima 1,5 metros, (Arthur, J. P ., Mun dial, B ., 1983), , con una temperatura optima de 15 a 25ºC. Con r espec to al t iempo d e retención hidráuli co varí a ent re 7 a 15 días (Fallow field, H. J., G arre tt, M. K., 1985). El parámetro de carga másica es el más utiliz ado y v aría según autores y experienci as entre 200-400 kg DB O 5 /ha.día para climas con temperaturas entr e 20 -25ºC, el intervalo varía entre 200 -250 kg DBO 5 /ha.día. (Mara D. D. Pearson H. , 1989) , (Arthu r, J. P., Mundial, B., 1983). Igualmente deben tomarse en consideración en el diseño de lagunas f aculta tivas, la temperatura ambiente por f enómenos de estrati ficación (Llorens, M.; Sáenz J.; Soler, A., 1992) , el viento predominante (Torres, J.J., 1995) , la f orma en la que predomina la rectangular con excepciones (Xian ghua, W ., Yi, Q., 1991) (Mara, D. D., 2004) (X ian ghua, W ., Yi, Q., Xiasheng, G, 1994) (Pearson, H. W ., Mara, D. D., & Arri dge, H. A ., 199 5) Lagunas aer obias o de maduraci ón . Con una profundidad de 1 a 1,5 metros, (Gloy na, E. F, 1983) ( M ara, D. D. , 200 4) y tiempo d e retenció n hi dráulico de ent re 3 y 7 d í as (Arthur, J. P., M undial, B., 1983) , reciben el ef luente de lagunas ant eriores y por tanto su carga másica es de 15 -50 kg DBO 5 /ha.día (Fallow field, H. J., Ga rrett, M. K., 1985) (Marais, G. V. R., 1966) (Marai s, G. V. R. , 1970) (Pear son, H. W ., M ara, D. D., & Arridge, H. A., 1995) , 2.4.3 Humedales ar tificiales. Los sistemas que denominamos humedales artificiales, podemos definirlos como zonas del terreno que se encue ntr an saturadas por aguas super f icial es o subterráneas con una frecuencia y duración tales, que sean suficient es para mantener condici ones saturadas. (U.S . Env ironmental Protection Agency, 1993) (U.S. Envi ronmental Protec tion Ag ency , 2000 ) (Mi nisterio de Agricultura, Pesca y Alimentación, 1989), (Kivaisi , A . K., 2001) ( Kadlec, R. H., W al lace, S, 2008; Seoán ez Calvo, M ariano, 1999) (Delgadill o, O. , 2010) En Nortea mérica, ex iste n más de 400 instalaciones de hu medales ar tifici ales recibien do todo tipo de residuos tanto munici pales, ag rarios o industriales, (Knight, R. L., Ruble, R. W ., Kadlec , R. H., Reed, S., 1993) (Col e, S., 1998) (Knigh t, R. L., Pay ne, V. W ., Bor er, R. E., Clar ke, R. A., Pries, J. H., 2000 ), existiendo ej emplos en o tros países, (Babatunde, A. O., Zhao, Y. Q., O'neil l, M ., O 'Sull ivan , B., 2008 ) (Dunne, E . J., Culleton , N., O’Don ovan, G., Ha rrington, R ., Olsen, A. E. , 2005) (Carty , A., Schol z, M., Heal, K., Gouriv eau, F., M ustafa, A, 2008) En España se han impl antado humedales artifici ales como por ejemplo, (Cano, A. L, 2003 ). , (Alarcón i Puerto, A ., Kol b, P., M arull López, J., 1997) . (Castill o, P. A. , Col lado, R . (, 1996) , (Garcí a, J. O. A. N., Ruíz , A., Jun queras, X., 1997) (Junqueras , X., Garcí a, J., Ruiz , A., 1997) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 40 Nov iembre 2015 (Soto, F., Garcí a, M . G., & Mantecón, E. B., 1999 ) (Lahora, A., 1998) , (Pigem, J. , Marz o, R., de la Peña, J. L ., Lla gostera, R., 199 9), de apli cación en zon as urbanas. Las aplicaciones en e xplotaciones ganaderas son r elativ amente recientes, comenzad o en 1993 -1994, sien do la mayorí a de los diseños c on el objetivo de investigación y f ijando en su mayorí a un caudal de 1 0 m 3 /d, ( New m an, J. M., Clausen, J. C., Neafsey , J. A., 1999), aunque en un humedal para residuos porcinos en Maryland posee un caudal de diseño de 103 m 3 /d. (Cronk, J . K., 1996) (Pay ne, V. W .E . , Kni ght, R.L., , 1997) (Cab allero La jarín, A. M ., 2013 ) 2.4.3.1 Tipos de hu medales Humedales A rt ificiales de Flujo Libre (FWS). Este t ipo de humedales, el nivel del ag ua se encuentra sobre la superficie del terreno, la vegetación se fija y emerge sobre la supe rficie del agua, el f lujo del a gua es super ficial. Las plantas acuáticas están enraizad as en el f ondo del humedal y el flujo de agua se hace a través de las hojas y tallos de las pla ntas (Ilustración 2-3) . A los s istemas F W S no rmalmente se les ap lica ag ua resi dual en forma co ntinua y el tratamiento se produce durante la circulación del agua a través de los t allos y raíces de la vegetación emergente. Los sistema s de f lujo libre también se pueden diseñar con el objetivo de crear nuev os hábi tats pa ra la fauna y f lora o para mejorar las condiciones de humedales naturales próximos. Esta clase de sistemas suele incluir combinacion es de espa cios abiertos y zonas vegetadas e islotes con la vegetación adecuada para proporcionar hábitats de cría para aves acuáticas. En este caso el agua está expuesta directamente al aire y circula entre los tallos de las plantas. Estos humedal es podemos ase mejarlos a una la g una de maduración con una profundidad de entre 0,3 0 y 0,40 m, y con plantas. (Garcí a Serrano, J., Corzo Hernández, A., 2008) Humedales A rti ficiales de Flujo Subsuperficial (SFS). El nivel del a gua se encuentra por debajo de la super ficie del terr eno , el agua f luy e a trav és de un medio poroso ( a rena, g rava) , confinado en un canal i mpermeable. Las raí ces penetran hasta el fondo. (Il ustración 2-4) El concepto de SFS tiene varias v entajas. El lec ho de gr av a t endrá mayores tasas de reacci ó n y por lo tanto puede t e ner un área menor. Como el nivel del agua está por debajo de la superficie del medio gr anular no está expu esto, con lo que se evitan p osibles problemas de mosquitos que pueden llegar a presentarse en sistemas de f lujo libre en algunos lugares . Tampoco se presentan inconv enientes con el acceso de públi co, así como se evitan problemas en climas frí os, ya que esta capa pre sta una mayor protección té rmica. Un humedal con flujo subsuperficial, puede conside rarse como un r eactor biol ógico tipo “proceso biopel í cula sumergida”. El agua entra por uno de sus extremos, y se reparte, atravesando la zona de g rav a sembrada. En el otr o extremo , el agua es recogida en el f ondo. El ni vel máx imo se r egula de manera q ue no aflore la lámina de agua y se m anten ga unos centí metros por deba jo de la grava, haciendo visitable el humedal e impidiendo la prol iferaci ó n de moscas y mosquitos. Igualmente, el humedal subsuperficial pode mos disti nguir:  Fluj o hori z ontal. En ellos, el ag ua circula horizontalmente a trav és del medio granular, los rizomas y ra í ces de l as plantas. La pro fundidad del ag ua es de entre 0,30 y 0,90 m. Se caracterizan por func ionar permanentemente inundad os (el agua se e ncuentra entre 0,05 y 0,1 m por debajo de la superficie) y con cargas de alrededor de 6 g DBO/m 2 dí a. (Garcí a Serrano, J ., Corz o Hernández , A., 2008)  Fluj o vertical. Desarroll ado en Europa para extra er efluen tes nitri f icados, La circulación del agua e s de tipo v ert ical y por lotes, en e ste caso , el m edio gr a nular no es tá permanentemen te inundado. La profundi dad del medio granular es de entre 0,50 y 0,80 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 41 Nov iembre 2015 m y cargas de alrededor de 20 g DBO/m 2 dí a. (Garcí a Serrano, J., Corzo Hernández , A., 2008) Las principales diferencias de los sistemas de f lujo subsuperficial respe cto a los superfici ales son: mayor capacidad de tratamiento (admiten may or carga orgánica), bajo ries go de con tacto del ag ua con las personas y de aparición de i nsectos, y menor utilidad para proyectos de restauración ambiental debido a la fa lta de lámin a de agua accesible, por ello nos centraremos en los subsupe rficiales. Ilustración 2-3. Humedal Tipo F W S Ilustración 2-4. Humedal Tipo SFS * * (García Serr ano, J ., Corzo Hernánd ez, A., 2008) 2.4.3.1 Elementos de los humed ales El medio granular. Los humedales poseen un medio filtrante capaz de tener una permeabili dad suficiente para permitir el paso del ag ua a través de él . Es por ello, q ue se utiliz an g ravas f inas con un t amaño máximo de árido de 5 mm aproximadamente y con pocos finos, g aranti zando así u na elev ada permeabilidad en e stado compacto y una compresibil idad despreciable. En la T abl a 2 - 10 se observan algunas caracte rísticas de los m edios más utiliz ados en la constru cción de hu medales de flujo subsup erficial. Tabla 2- 10 . Car acterí sticas med io gra nular Material Tamañ o efectivo (D 10 en mm) Porosidad (%) k s , Condu ctividad hidráulica (m /d) Arenas gradad as 2 28 - 32 100 - 1000 Arenas grav osas 8 30 - 35 500 - 5000 Gravas finas 16 35 - 38 1000 - 10000 Gravas medi anas 32 36 - 40 10000 - 50000 Rocas pe queñas 128 38 - 45 50000 - 250000 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 42 Nov iembre 2015 El soporte granular es responsable de al gunas f ormas de ext racci ón de sustancias contaminan tes mediante interacciones físi cas y quími cas ya que estos humedales f unci onan como f iltros horizon tales de grava. El medio granular tambi én contri buye a la eliminaci ón de contaminan tes, al servir de crecimiento de las plantas y se constituye igualmente en soporte para los microo rganismo s que llev aran a cabo la activ idad de biodegrad aci ón. La vegetación. L as f unci ones de las plantas en los sistemas de humed ales construidos viene determinado f unda ment almente por l as raíces y rizomas enterrados. Las especies más comunes plantadas en los humedales construidos son el carrizo (Phragmites australis), los juncos (Scirpus lacustris) y la es padaña (T ypha latifolia). Estas especies vegetales tienen una gran capacidad coloniz adora median te rizomas y desarrollan una el evada densidad de t allos para r ecibir la m áx ima r eserva de ag ua y asimilación de nutrientes. Sus raí ces tienen una g ran superficie espe cí fica para el asentamien to de col onias bacte rianas. Los microorgan i smos. Los microorganism os se encargan de real izar el t ratamiento biológ ico . En la zona superior del humedal donde pred o mina la presencia del oxí geno liberado por las raí ces de las plantas y del oxígeno l legado por difusión atm o sférica, se desa rrollan colonias de microorganis mos aerobi os. En el resto del lecho granular predo minara la presencia de organismos anaerobios y an óx icos. Los principal es procesos q ue llev an a cabo los microorganis mos son la degradación de la materia orgánica, la eliminación de nutrientes y la desinfecció n. 2.4.3.2 Funcionamie nto y diseño del humedal Los humedal es tienen capacidad para la eliminaci ón de materia or gánica (por medio de procesos aerobi os principalmente y anaerobios en las capas in f eriores), materia en suspensi ón, nutrientes (nitrógeno y fósforo) y patógenos. L os humedales se comport an como reactores de flujo ideal en pistón en los cuales los con taminantes se de g radan sig uie ndo modelos cinéticos de primer ord en y se deben diseñar de forma que sea posibl e mantener condici ones aerobias . (Brix, H, 1994) (Reddy , K. R., D'an g elo, E. M ., 1 997) 𝑑𝐶 𝑑𝑡 = −𝑘 𝑣 𝐶 (2.1) C , es la concen t ración del contaminante, por eje mplo en mg/l y k V la cons tante de ciné t ica de primer orden , en dí as -1 . El tiempo medi o de re tención hidráulico es: 𝑡 = 𝑉 𝑄 = ℇ∙𝑆∙ℎ 𝑄 ( 2.2) Siendo, V el vol umen del humed al, en m 3 . Q el caudal medio, en m 3 /d.   la porosidad, en tanto por uno. S la superfici e del hu medal , en m 2 . h la profundidad media d el humedal, en m. Sustituyen do t en las do s ecuaciones anteriores y definiendo una nueva constante cinética de primer orden (k A , en m/d ) : 𝑘 𝐴 = 𝑘 𝑉 ∙ 𝜀 ∙ ℎ (2.3) 𝐶 1 𝐶 𝑜 = exp(−𝑘 𝐴 ∙ 𝑆 𝑄 ) (2.4) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 43 Nov iembre 2015 Despejando S , 𝑆 = 𝑄 𝑘 𝐴 ln ⁡ ( 𝐶 𝑜 𝐶 1 ) ( 2.5) Como ecuación de diseñ o (2.5) para dimensionar la superficie de hu m edal es de f lu jo horiz ontal . El valor de k A varí a según el contamina nte, abu ndantes autores han confirmado que nos es necesario una corrección de la temperatura pues una de las cualidades de los humedales de flujo subsuper fi cial, es su poca sensibili dad a los cambios de la t e mperatura, siendo estab le la remoción de m ateria orgánica t anto en verano como en invi erno. (Kadlec, R. H., Kni ght, R. L. , 1996) (Garcí a Serr ano, J., Corzo Hernández , A., 2008) (García Serrano, J., Corzo Hernández , A., 2008) El funcionamie nto hidráu lico v iene dado por la ecuación de Darcy para m edios porosos , 𝑄 = 𝑘 𝑆 ∙ 𝐴 𝑠 ∙ 𝑆𝑑 (2.6) Q el caudal , en m 3 /d. k s la conductividad hi dráulica del medio en una unidad de sección pe rpendicul ar a la dirección del flujo, en m 3 /m 2 ×d. A s es la secci ón del hu medal perpend icular a la dirección del flujo, en m2. Sd es el gradiente hidráu lico o pendien te (dh/dL), en m/m. Las dimensiones del hu medal vi enen determina das por la sección transversal (A s ): 𝐴 𝑆 = ⁡ 𝑄 𝑚𝑒𝑑,𝑑 𝑘 𝑆 ∙𝑆 ( 2.7) Siendo , Q med ,d, el caudal medio dia rio, en m 3 /d . Fi jada A s , y la pro fundidad ( h ) pode mos cal cular el ancho del humedal (w): 𝑤 = ⁡ 𝐴 𝑆 ℎ ⁄ (2.8) Siendo, w el ancho , en metros y h la pro f undida d, en metros. La longi tud del humedal se calcul a con , 𝐿 = 𝑆 𝑤 ⁄ , (2.9) , e n me tros. Finalmente es deseable que la relación entr e largo -ancho sea de 1:1, en caso negativ o se aconseja en dividi r el humedal en celdas que guarden esa proporción. (Garcí a Serrano, J ., Corzo Hernánd ez , A., 2008) 2.5 Modelización matemáti ca de siste mas depura ción La modelizaci ón matemática de p rocesos es una herram ienta muy útil pues t iene diversas funciones:  Sirv e, de ntro del marco de l a depuración de residuos, para construir y probar hipótesis .  En relación al diseño, perm ite explorar y probar los ef ec tos de y en las varia bles lo que permite con ocer más sobre el proceso p ropu esto.  Esa expl oración permi te mejorar los diseños, optimiz ándolos .  Permite la correcta ope ración de los sistemas implantados ofreciendo estrate gi as de control para me j orar el compor tamiento y funcionamie nto. En referencia a l os modelos de procesos biológ icos, se debe considerar el crecimiento y mantenimien to de un a bi omasa activa, lo que r equiere el uso de sustratos primarios con donantes y receptores de electrones capaces de conseguir energía para la s í ntesis y el mantenimien to celular . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 50 Nov iembre 2015 2.6.1 Digestión anae robia vers us digestión ae robia Los procesos biológicos aerobios y anaerobi os pueden compa rarse con respecto a diversos aspectos:  En térm inos energético s, en la digestión anaerobia más del 90% de la energía disponibl e por oxi dación directa se trans forma en metano, consumiéndose solo un 10% de la energí a en creci miento bacteriano frente al 50% consu mido en un sistema aerobio . Es decir, la fracción de la ener g í a total disponible utiliz ada por los microorganismos pa ra su propio crecimiento , es mucho m eno r en los sistemas anaerobi os que en los sistemas aerobios. Así , los procesos aerobios requieren un aporte neto de energí a. En cambio, los procesos anaerobios no solo no consumen ener gía, sino q ue son productores de la misma. El proceso de di gestión anaerobia, frente a un proceso aerobio, transcurre con un menor desprendimien to calorífico, lo que determina un mayor contenido energ é tico de los productos resultantes y consecuentement e, un may or rendimiento energético del proceso. (Ca mpos E.,Bo nmat A., Teira M R., Flotats X ., 2001).  En cuanto a la transformación g lobal de la materia orgánica, básicame nte la digesti ó n aerobia elimina el 80% de la m ateria orgánica en forma de biomasa microbiana (lodos o fangos), en cambi o, la digestión anaerobia transforma solamente un 10% de la mater ia orgánica en forma de fango .  La producción de metano como producto f inal del proceso anaerobio, consecuenci a de su m etabolismo microbiano, es una ventaja adicional con respecto al proceso aerobio y un atractiv o desde el punto de vi sta econ ómico . El bal ance energético posi tivo, aportado por el g as metano, incide en una notable reducc ión de los costes de operación en una planta de tra tamiento que ha ga uso del bio gás obtenido. 2.6.2 El proceso anae robio. El proceso anae robio oc urre de forma espon t án ea en la naturalez a para degradar la materia orgánica, producien do, por ej e mplo, el g as de los pantanos, el g as natural de yaci mientos subterráneos o incl uso el gas m e tabólico producido en el estómag o de los r umiantes . (Ca mpos Poz uelo, E., 2001) Como se puede observar en la ilustración 2- 6, la digestión anaerobia es un proceso biológico degradativ o en el cual parte de los materiales orgánic os complejos de un sustrato son convertido s en biogás, mezcla de dióxido de carbono y metano con trazas de otr os elementos, por un consorcio de bacterias que son sensibl es o completamen te inhibidas por el oxí geno. Utiliz ando el proceso de digestión anaerobia es posible convertir gran can tidad de residuos, en subproductos ú t iles. Exi sten diversos cr iterio s en cuanto a la f orma de agrupar las etapas q ue tienen lugar durante el proceso de digestión . Algunos aut o res como (Campos E., Palatsi J. , Flotats X., 19 99) , (Batstone D. J.; Keller J. ; Angelida ki I.; Kaly uzhnyi S.; Pavlostathis S. G.;, 2002) o (Gerber M . Span R., 2008), consideran cuatro fases ( hidróli sis, acidogéne sis, aceto génesis y metanogénesis ) y otros como (Gerardi M. H., 2003) agrupan la acidogénesis y acetog énesis en una única f ase de forma ción de ácidos. No obsta nte, indep endiente mente de cómo se agrupen, el proceso de diges tión es ex actamente idén t ico. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 51 Nov iembre 2015 Ilustración 2-6 . Tran sformacione s de la m a teria orgánica compleja d urante la digestión anaer obia 2.6.3 Ventajas de la digestión anaerobia En la siguien te tabla 2- 11 , se resumen las v entajas de utiliz ar la digesti ón anaerobia para el tratamiento de a guas residu ales. (Appels, L., Bae yen s, J., Degrève, J., & Dewi l, R., 2008) Tabla 2- 11 . Ventaja s del proce so de dige stión anaerobia con relación a lo s factores que s e ind ican (Flotats X . , 2000) FA CTOR VENTA J A S DE L A DIGESTIÓN A N A E ROBIA Variabil idad en la composición Homogenei zaci ón de la composición, m ás intensa cuanto mayor es el tiempo de re tención. M alos olores y compuestos orgánicos v olátiles Elimi nación de ácidos grasos volátiles (AGV) y otros compues tos fácilmente degradab les. La materia orgánica resul ta nte es lentamente o difícil mente degradable; los purine s digeridos no presentan olor desagradable y es un produc to más estable. En proceso s t érmi cos posteriores se evitan problemas por volatilización de compuestos orgánicos. La reducción o eliminación de AG V disminuye la fitotoxici dad a los cultiv os por estos c ompuestos. Reducción de M ateria orgánica total. M ineraliz ación Reducción de solidos totales y volatiles. Reducción de materia orgánica degradable y mantenimiento de las concen traciones de nutri entes. Transformación de nitró geno orgánico a amoniacal. En caso de separar fase acuosa, el producto resultan te prese ntará menor volumen , manteniendo la mis ma riqueza fertiliz ante. Distribuci ón de partícul as y de fracción solub le Homogenei zaci ón en la distribución de partículas, lo cual f avorece el diseño y ap licación de procesos po steriores de secado. Hidrolisis de partícul as de pequeño tamaño y coloidales, y r educción de org ánico s solubles, con lo cual se facilita la separación e ntr e fases solubles y en suspensión. MA TER IA ORGÁNI CA COMPL EJA 100% Car bo hi dra tos 30% Prote ínas 30% Líp id os 30% Mater ia Inerte 10% Monos acár idos 31% Am ino ác idos 30% Ác idos g ras os de cad ena larga 29% HPr , H bu ,H va 29% 12% Acé ti co 64% Hidr ógen o 26% Metan o + CO 2 90% Desintegración 30% 30% 30% 10% Hidrólisis 30% 1% 30% 29% Acidogénesis 16% 13% Acetogénesis 6% 12% 2% 9% 20% 9% 20% Metanogénesis 64% 26% EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 52 Nov iembre 2015 Consistenci a Consistenci a pastosa de la f racción sólida de l os purines dig eridos, lo cual favorece su manipulación y peletiz ación. Alcali nidad Disminuci ón muy s ignificativa de la relación de alcalinidad. Aporte de alcali nidad para f avorecer un proc eso posterior de nitrificación, t o tal o parcial. A su vez , y d ebido a la reducción de materia orgánica, el consumo ener gético en este proceso será inferio r al de la nitri f icación de la fracción lí quida de purines frescos. Balance ener gético Balance energ ético posi tivo y proceso productor neto de energía renovab le. Disminuy e las necesidades externas de energía para procesos t é rmicos. Perm ite el tratami ento de mezclas con o tros residuo s para opt i mizar la producción energética, y facilitar la g estión inte gral de residuos o rgánicos en la z ona de aplicaci ón del plan (co gestión) . Emisiones de gases de efec t o inv ernadero El proceso con tribuy e a la disminuci ón en la generación de gases de efecto inv ernadero, si el metano produci do sus tituy e una f uente no renovab le de energí a. 2.6.4 Aspectos biológi cos y bi oquím icos de la diges tión anaerobia El proceso de digestión anaerobia y producción de metano se div iden en : (Gerardi M . H., 2003) .  Etapa 1. Hidrol isis.  Etapa 2. Acido-ace togén esis.  Etapa 3. M etanog énesis . La oxida ción en alg unos ambientes an aeróbicos se pu eden realiz ar si tien e aceptores de electrones , que serán usados en sustitución del oxí geno, es el caso de la presencia de iones nitrato o de iones sul fato. En ese caso, las bacterias facultativ as anaerobias serían capaces de usarlos como aceptores de electrones t ermina les, y q ue pueden oxidar el carbono org ánico, obteniendo dióxido de carbono en ausen cia de aire. En estos ambie ntes anaeróbicos , no se f orman nitratos por nitrificación. La interrelación de estas tr es etapas es muy compleja y la presencia de aceptores de electrones inorgánicos distintos del CO 2 (sul f ato, nitrato, oxígeno) puede crear vías alterativas para la degradaci ón del sustrato. El proceso de digestión anaerobia concluy e de manera eficiente si la s t a sas de degradación de las tres fases son iguales. No obstante, si tiene lugar una inhibición en la primera f ase , los sustratos empleados en la segunda y tercera se ven li mitados y como consecuencia disminuy e la producción de metano . Si es inhibida la t ercera f ase, se produce una acumulación de los ácidos producidos en la segunda y ello con lleva una disminución de la alcalinidad y por tanto del pH. Los trastor no s más co munes de los digestores anae robios se producen debido a la inhibición de las bacterias encargadas de la f ormac ión de m e tano en la terc era fase. Cada fase o etapa es llevad a a cabo por diferente s grupos de bacterias, relacionadas entre ellas, de hecho, muchas de las reacciones ocu rren de m anera simul tánea. 2.6.4.1 Etapa de hi drólisis En la cual, se produce la ruptura de las moléc ulas de los polímeros orgánicos, q ue f o rman parte de la biomasa, a moléculas más simples. En estos procesos los carbohidratos se hidroliz an a a zúcares, las proteínas a péptidos y los aminoácidos y grasas a glicerol y ácidos varios, siendo los más numerosos los ácidos or gánicos. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 53 Nov iembre 2015 La materia orgánica polimérica no puede ser utiliz ada directamente por los microor ganismos a menos que se hidroli cen en compue stos solub les, que puedan at ravesar la membrana celular. La hidrólisi s es, po r tanto, el pri mer paso necesa rio para la degradación anaerobi a de sustrato s orgánicos complejos. La hidrólisis de estas partí culas org ánicas es llev ada a cabo por enz imas extracelul ares excretada s por las bacterias fermentativ as. La etapa hi drolí tica pu ede ser la etapa limi tante de la vel ocidad del proceso gl obal, sobre todo tratando resi duos con al to contenido en sóli dos. El sustr ato procedente del af luente se compone de carbohidratos, lípido s y proteí nas. Estos residuos son sustancias poliméricas, es decir, g randes moléculas insolubles que se componen de molécula s pequeñas unidas entre sí mediante enlaces q uí micos únicos. Pa ra que dichas m olécul as sean solubles, es necesario romper los enlaces q uí micos que l as mantienen unidas , las bacterias hid rolí ticas, anaerobias o anaerobia f acul tativas, son capa ces de llev ar a cabo la hidrólisis de los carbohidratos, lí pidos y prot eí nas, logrando la r uptu ra de los enlaces, conv irtiéndose como se puede ver en el siguien te tabl a 2 - 12 , en az ucares simples, ácidos grasos de cadena lar ga y amino ácido s, respecti vamente. Tabla 2- 12 . Tran sf or macione s de la materia org ánica co mpleja en la fase de hidr ólisis Fase Hidró lisis  Carbohidratos compl ejos → Azúcares simples  Lí pidos complejos → Áci dos grados de cadena la rga  Proteí nas complejas → Aminoáci dos 2.6.4.2 Etapa de formación de ácidos. a. Acidogénesis También denominada ferm en tación ácida, la materia orgánica solubiliz ada es conv ertida en ácidos orgánicos (acétic o, propi ónico, butí rico con trazas de fórmico, valérico , etc.) así como hidrógeno y anhídrido c arbónico, en este momento la mayoría de las bact erias anaerobias ha extraí do todo el alimento posi ble de la biomasa y como resultado de su metabolismo han de elimina r los productos de desechos . Estos productos son los ácidos volátil es sencillos. Se trata de un proceso microbi ano anaerobio que genera áci dos orgáni cos volátil es sin intervenci ón de aceptores o donantes de electrónicos externos. En esta segunda etapa , la correspondi ente a la formación de ácidos, los compues t os solubles obteni dos a trav és de la hidróli sis, son degradados por var ios microorganismo s fermentativ os f ormando :  Dióxi do de carbono;  Algunos compues tos orgánicos de ni trógeno;  Algunos compues tos or gánicos de az ufre;  Compuestos que puede n ser utilizados di rectamen te por las bacte r ias metano génicas tales como (acético, fórmico, H 2 );  Compuestos orgánicos (propionato, butirato , valerato , principal mente), que tien en que ser reducidos po r bacteri as acetogénicas a sust ratos que puedan ser emplea dos por las bacterias produc t oras de metano. b. Aceto génesis Consiste en la degradación de los ácidos grasos vol átiles producido s a lo largo del proceso de digestión anaerobia. Los agentes de transpo rte electrónico en la acetogénesi s pueden ser el hidrogeno g as eoso o el f ormato . El producto principal de la acetogénesi s es el ácido acético, siendo éste el sustra to principa l de la fase metanogénica. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 54 Nov iembre 2015 En el proceso de conv ersión de compues tos or gánicos solubles grandes a compuesto s m ás pequeños, algunos de e llos se conv ierten en ácidos org ánicos y alcoholes y otros tantos se convi erten en nuevas células bacterianas. Únicamente en la fase metanogénica, los compuestos o rgánicos d egradables se elimina n en forma de metano y dióx ido de carbono. Tabla 2- 13 . Tran sf or macione s de la materia org ánica co mpleja en la fase acida Fase de formac ión de ácidos  Acidogénesis: Azúca res+AGCL+A m inoaci dos → Ácidos orgánicos (aceta to incl.) + Alcohol es  Acetogénesis: Ácidos o rgánicos + Alcoh oles → Acetato 2.6.4.3 Etapa de me tanogénesi s Los ácidos org ánicos producido s en etapas an teriores son degradad os a metano y di óxido carbónico. En esta etap a, son utilizad os los materiales nitrog enado s m á s resistente s, co mo las proteína s, los aminoácidos etc, disminuy endo el contenido de ácidos volátiles. Aquí es donde se estabiliz a la materia orgánica al convertirse los ácidos orgánicos en metano y anhí drido carbónico Los m icroo rganismos metanogénica pueden ser considerados como los más importante s dentro del conso rcio de mi croorganismos an aerobi os, ya q ue son los responsab les de l a formación de metano y de la eliminación del medio de los productos de los g rupos anteriores , siendo, además, los que dan nombre al proce so g eneral de biometaniz ación. En la etapa metanogénica , el metano se forma principalmen te a part ir del acetato, dióxido de carbono e hidrogeno gaseoso, aunque también puede formarse a partir de algunos compues t os or g ánicos como el metanol, se pude consider ar que aproxi madamente el 70% de metano procede de ácido acético, mientras que el res tante p rovien e del f órmico y del dióx ido de carbono . Los ácidos, alcohol es y compuestos de nitrógen o orgánico que no pueden ser degradados po r las bacterias metano génica se acumulan en el digestor. La descompo sición de compuestos orgánicos complejos a metano, se produce r á pidamente a medida que los compuestos se pueden convertir en sustratos q ue son capaces de ser digeridos por las bacterias metanogénica . Dentro de la degradación y conversión anaeróbica de los compuestos orgánicos, la p roducción de acetato es el paso limitante de la vel ocidad del proceso o “cuello de botella” en la parte f inal de la deg radación de compuestos orgánic os complejos , sin embargo, para los compuestos o rgánicos que tardan en degr ada rse, la etapa de hidról isis puede convertirse también en li mitante de la vel ocidad de las rea cciones biol ógicas. Se pueden establecer dos grandes grupos de microorganismos , en f unción del sustrato principal , div idiéndo se en los hidrogenotrófico s, q ue consumen hidrogeno y f órmico, y los metilotrópicos o acetocl ásticos, q ue consumen grupos metilos del ace tato, metanol y algunas aminas. La m ay oría de los organis mos metan ogénicos son capaces de utiliz ar el H 2 como aceptor de electrone s, mi entras que pocos géneros son capaces de utilizar el acetato. (Campo s Poz uelo, E., 2001) A pesar de ell o, en ciertos a mbientes anaerobi os, este es el principal precursor del metano, considerándose q ue alrededor del 70% del metano producido en los r eactores anaerobi os se forma a partir de acetato. Las tr ans formaciones que se producen duran te la fase metano génica se pueden ver en la siguien te tabla 2- 14 . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 55 Nov iembre 2015 Tabla 2- 14 . Tran sf or macione s que tienen luga r du rante la fa s e meta nogé nica Fase Metanog énica  M etanogénesis acetocl ásica: CH 3 COOH → CH 4 + CO 2  M etanogénesis hidro genotrófica: H 2 + C O 2 → CH 4  M etanogénesis metil otrófica: CH 3 OH → CH 4 + H 2 0 2.6.5 Cinética de l a digestión anaerobia El proceso de digesti ón anaerobia puede ser conside rado como un conjunto de reacciones en serie y paralel o. Las reacciones bioquí micas ocurren debido a la actividad de varios grupos de microorganis mos y pueden visualizarse tanto desde el punto de vista de la utilización del sustrato (reacciones en paralelo) así como de sde la g eneración de los produc t os f in ales metano y di óxi do de carbono (p rocesos en se rie). No obstante el crecimie nto de las poblaciones microbianas enca rgadas de los subprocesos de digestión anaerobia en cultivos realizados en discontinuo o por t andas, presenta la limitación que impone la concentr ación de los nutrientes en el medio anaerobio dando por resultado un perfil de compo rtamien to de la población microbi ana de scrito mediante la s f ases secuencial es. Para estudi ar las reaccio nes cinéticas de los procesos biológicos se debe con siderar: 1. Tasa de u tiliz ación de sustrato. 2. Tasa de creci mien to de la biomasa . 3. Formación de product os. 1. Tasa de util iz ación de sustrato El crecimiento celul ar engloba la conversión metaból ica de un sustrato en sus productos, lo q ue hace que se li bere energía en f orma de ATP en la ruta catabólica, q ue será uti liz ada para la s´ıntesi s celular en la rut a anab ólica.  Cataboli smo Sustrato → Produ ct os + Energí a  Anaboli smo Sustrato + Ener gía + Nutrientes → M asa Celul ar La cantidad de masa celular, o biomasa f or mada, es proporc ional a la can tidad de sustrato y de producto. Se puede defini r un coeficiente para cad a tipo de bact erias , ll amado coe ficiente d e producción, Y, que pued e ser dete rminado ex perimentalmente: Producción de la biomas a: 𝑌 𝑋 ,𝑆 = ∆𝑋 ∆𝑆 ( 2.19 ) Producción de p roduc to 𝑌 𝑃 ,𝑆 = ∆𝑃 ∆𝑆 ( 2.20 ) Donde S es sust r ato, P producto y X la biomas a, Por otro lado, la degrad ación del sustra to ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑡 , en un sistema continuo o di scontinuo puede ser calculada tal y co mo sigue, y a que los microorganismos nece sitan el s ustr ato pa ra: EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 56 Nov iembre 2015 a. Sintentiz ar nuevo mate rial celul ar, ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑥 b. Producir producto s como ácido acé tico o me tano ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑐 c. Para su ministrar la ene rg í a de manteni miento y crecimiento necesa ria ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑒 ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑥 + ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑐 + ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑒 = ( 𝑑𝑆 𝑑𝑡 ) 𝑡 ( 2.21) 2. Tasa de crecimi ento de la biomasa Como t odo s los seres vi vos, el ciclo de crecimiento de las bacterias también se encuentr a caracteriz ado por varia s fases de c recimiento como se muestra en la ilust ración 2-7. Ilustración 2-7- Fases del creci miento de un a pobla ci ón ba cteriana (M onod J., 1949) ZONA DE LA C UR VA FA SE TA S A DE CREC IM IEN TO 1 F a s e de le ta r go Cero 2 F a se de ac el er aci ón Cr ec ie n t e 3 Fa se ex pone ncial Co ns t an t e 4 F a s e de re tr a so De cre ci ent e 5 Fa se es tacionaria Cero 6 F a se d ecli nac ió n N eg a ti va Tabla 2- 15 . Fa ses del creci miento de los microorga nismos En condiciones ideales, el crecimiento de las poblaciones bact erianas sigue un cr e c imiento expo nencial en el t iempo. Puesto q ue el creci miento de la poblaci ón bacteriana ocurre po r divisi ón de las células individual es, la tasa de crecimi ento bacteriano es p roporcional al t amaño de la población. Esto lleva a la reacción aut ocatalí ı tica descrita mediante la cinética Monod de primer orden . 𝑑𝑋 𝑑𝑡 = ⁡ 𝜇𝑋 ( 2.22 ) Donde µ es la tasa de crecimiento espe ci fica. Conside rando la respi ración endógena, la tasa de crecimiento se expresar á mediante la siguiente ex presión: EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 57 Nov iembre 2015 𝑑𝑋 𝑑𝑡 = ⁡ 𝜇𝑋 − 𝑘 𝑑 𝑋 ( 2.23 ) donde k d es la tasa de lisis o de respi ración . En la práctica existen limitaciones al cr eci miento, dadas por eje mplo, por la limitación del sustrato disponibl e o por la presencia de tóxicos. La concentración de sustrato disp onible limita la veloci dad de crecimiento de las poblaciones bacterianas. La f orma de simular esta influenci a ha sido objeto de contro versia, siendo diferente en f unción de las condici ones y del gr upo de microorganis mos. En g e neral se acepta q ue se cumple la ci nética de M onod, quien propuso una expresión similar a la ecuación de Mi chaelis-Menten de velocidad d e reacción enzimática (Campos Poz uelo, E., 2001) (Vav ilin, V. A., Ferna ndez, B., Palatsi, J. , Flot ats, X. , 2008) 𝜇 = 𝜇 𝑚𝑎𝑥 𝑆 𝐾 𝑆 +𝑆 ( 2.24) Donde µ es la tasa de cr ecimiento especifica µ m ax la tasa máxima de crec imiento especí f ica, S es la concen tración de s ustrato y K s la constan t e de satu ración. Según este modelo, la vel ocidad del proceso bi ológico de crecimien to microbiano tenderá asintóticamen te al valor m áx imo µ max . La concen tración a la cual la vel ocidad del proceso es igual a la mitad de la velocidad m áx ima será el valor de la constante de satur ación del proceso K s . Ilustración 2-8 . Tasa de c re cimiento especifico conforme a Monod 3. Formación de p r oductos El producto final de la digestión anaerobia es el biogás. Sin em bargo m u chos de los producto s obtenidos durante el proceso son muy impo rtantes. La cinética de la f ormación de producto s puede ser calculada teniendo en cuenta las tasa s de utilizaci ón de sustr ato y de crecimiento de la biomasa. (Gerber M. Span R., 2008) . Duran te el proceso se pueden e ncontrar t res t ipos de productos: 1. Productos que resultan d irectam en te de la ene rgía del me tabolismo . El p roducto se produce en el mismo instante en el que el sustrato es de gradado. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 58 Nov iembre 2015 𝑑𝑃 𝑑𝑡 = 𝑌 𝑝1 𝜇 ⁡𝑋 ( 2.25) 2. Productos q ue r esultan i ndirectamente de la ene rgía del metabolismo . El producto se obtiene como consecuencia directa de las interaccion es de los productos metabólicos en reaccion es secunda rias. 𝑑𝑃 𝑑𝑡 = 𝑌 𝑝1 𝜇 ⁡𝑋 + 𝑌 𝑝2 ⁡𝑋 (2.26) 3. Productos que no son resultado de la energí a del m e tabolismo. 𝑑𝑃 𝑑𝑡 = 𝑌 𝑝2 ⁡𝑋 ( 2.27 ) 2.6.6 Inhibición en la digestión anaerobia Inhibición es la reducció n del metabolismo micro biano debido al increme nto de la población de los microorganis mos pre sentes en el medio anaerobio o alguna alteración del ambiente en el cual se desarroll an estas poblacion es. Los ef ec tos inhi bitorios de los productos f inales sobre las reacciones catalizadas por enz imas puede ser el resultado de al guno de los siguientes mecanismos : inhibi ción no compe titiva, inhi bición compe titiv a e inhibici ón acompetiti va. Como es lógico la presencia de un compuesto tox ico para los microorganismos se refleja en una menor tasa de cr e cimiento de los mismos. No todos los microorganis mos se ven af ectados de la m isma f orma por los mismos compuestos. A t ravés de las constantes cinéticas de la ecuación de Monod (2.24), para la tasa de crecimi ento especifico, se puede ajustar el modelo para tener en cuenta los f actores inhibidores. Pa ra ello, de f orma general se utiliz a el s í mbolo (I i ) pa ra represen tar un factor de inhibi ción espec í fico. Como se comentó más arriba, hay tres tipo s básicos de inhi bición, en f unci ón de la reversibi lidad y del parámetro cinético al que af ec ta. En la tabla 2- 16 , se muestran las ecuaciones de los dif erentes tipos de inhibi ción que afectan a la velocidad de crecimiento especí fica, siendo K I la constante de inh ibición y el subíndice ( I) la concentración del compuesto inhibi dor. La expresión de la inhibición acompet itv a (Tabla 2- 16) se denomina, también, cinética de Haldane, y se utili za para expresar la inhibición por el propio sustrato S y también por el producto P. Esta inhibición est á presente en la f as e metanogénica de la digestión. La ecuación de Ha ldane generalizad a es: 𝜇 = 𝜇 𝑚𝑎𝑥 1+ 𝐾 𝑆 𝑆 +( 𝑆 𝐾 𝐼 ) 𝑛 ( 2.28 ) Donde n es el orden de inhibici ón. Con esta expresión, hay un val or de concentración de sustrato para el que la tasa de c recimien to es máx ima, se puede ver en la ilustración 2-9. Tabla 2- 16 . T ipos de inhibi ción y e xpresión matemática de la cinética (C ampos Pozu elo, E., 2001) TIPO DE INHIBICIO ´ N P ARA ´ M ET R O AFEC TADO EX PRES IÓN D E LA CIN ÉTICA Inhibición no competitiv a T a sa ma ´x ima de cr ec i mie nto 𝜇 = 𝜇 𝑚𝑎𝑥 ( 𝑆 𝐾 𝑆 + 𝑆 𝐾 𝐼 𝐾 𝐼 +1 ) Inhibición cooperativa C ons t an t e de sa t ur a ci ´ on 𝜇 = 𝜇 𝑚𝑎𝑥 𝑆 𝐾 𝑆 (1+ 𝐼 𝐾 𝐼 )+𝑆 Inhibición competitiv a Tasa máxima de crecimiento y constante de saturación 𝜇 = 𝜇 𝑚 𝑎𝑥 1+ 𝐾 𝑆 𝑆 + 𝐼 𝐾 𝐼 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 59 Nov iembre 2015 De f orma simi lar la ecuación de la inhibición no competitiva (Tabla 2- 16) es utiliz ada para modelar la inhibi ción de los procesos que conforman la digestión anaero bia cuando en el medio se encuentran concent raciones muy altas de especies inhi bitorias como el amoniaco e hidrogeno. Por otr o lado, los procesos que conforman las etapas de la digestión anaerobia son extremada mente sensibles a los cambios repentinos sobre el ambi ente del medio, por consiguiente e s factible que se generen condici ones de inhibi ción a causa de estas variaci ones . Durante la digestión tres tipos de inh ibicion es est án invol ucradas: 1. Inhibición por aumento o disminuci ón del pH fuer a del rango en el cual se desarrolla la di g estión an aerobia. 2. Inhibición debida a las al tas concent raciones de amoniaco (NH 3 ) e hidrogeno (H 2 ). 3. Inhibición entre consu midores de ácido valérico y butí rico. Dos f uncion es han sido desarrolladas para model ar el comportamient o del factor inhibitorio respecto al valor del pH en el medio anaerobio. La primera ecuación actúa dentro de un rango especi ficado por un lí mite umbral de inhi bición superior e inferior pa ra el val or del parámetro pH, mientras que la segunda ecuación tiene ef ec to en el rango de pH que esta sobre un umbral inferior de pH. A continuación se encuentran las expresiones para cada una de estas f unciones de inhibi ción. Ilustración 2-9 . Efe cto de la conce ntraci ón de sustra to en tasa espe cifica de cre cimiento / tasa máxima, par a diferentes v alores n  Factor de inhi bición para umbrales de pH supe rior e in f erior. 𝐼 𝑝𝐻 = 1+2× 10 0,5( 𝑝𝐻 𝐿𝐿 − 𝑝𝐻 𝑈𝐿 ) 1+ 10 ( 𝑝𝐻 − 𝑝𝐻 𝑈𝐿 ) + 10 ( 𝑝𝐻 𝐿𝐿 − 𝑝𝐻 ) ( 2.29) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 66 Nov iembre 2015 orgánica, incluy endo la concentración de las biomasas, se expresan en t érminos de DQO, es decir, como la demanda qu í m ica de oxígeno; v alor que mide la ca ntidad de sustancias susceptibles a ser oxidadas por componen tes químicos q ue hay disueltos o en suspensi ón en una muestra lí q uida. Este modelo considera dos tipos diferente s de biomasas ; la heter ótrofa, que consu me materia or g ánica bi odegradab le y la autó trofa. 2.7.3.1 Componentes del ASM 1 • Sustratos - ( i S ): Es una fra cción de la DQO del afluente que no se degrada ni se reproduce en el interio r del di gestor. - ( s S ): Sustrato f ácilmente biode g radable, ayuda al crecimiento de los organismos heterótro fos. Es una fracción de la D QO del a fluente que adem á s se form a en el reacto r. - ( p S ): Es la fr acción , no disuelta, de los só lidos org ánicos no biodegradables, presentes en el afluente . - ( ps S ): Se trata de la DQO particulada y l entamente biodegradabl e. No es consumida direc tamente por lo mic roorganis mos. • Biomasa - ( h X ): Biomasa het e ró tro fa. Crece en condicion es aerobias, consu miendo ox í geno y parte del nitrógeno amoniacal. - ( a X ): Biomasa autótro f a. Crece en condiciones aerobias, consumien do ox ígeno y tomando los bicarbona tos como fuente de carbono. Por o tra par te, oxi da el amonio. - ( u X ): Partícul as no biodegradabl es, proceden te de la muerte de las células. • Otros compone ntes - ( O S ): O xí geno disuel to. Se consume en el crecimi ento aerobio de heter ótrofos y aut ótrofos. - ( NO S ): Nitratos y nitritos. Se f orma en condiciones aerobias en el proceso de crecimiento de los autÓ trofos y se consume en el crecimien to anóxico de l os het e rótrofos. - ( NH S ): Nitr ó geno amoni acal. Se consume en el crecimiento aerobio y anóxico de los heterótro fos y en el crecimiento aerobio de lo s aut ótro fos. - ( O N ): Nitrógeno o rgánico sol uble y particul ado. 2.7.3.2 Procesos en el diges tor anaerobio El ASM 1 contempla och o procesos biológicos: 1. C recimiento aerobio de l os heterótrofos 2. Crecimien to an óxi co de los heterót rofos 3. Crecimien to aerobio de los aut ót rofos EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 67 Nov iembre 2015 4. M uerte de los hete r ótrofos 5. M uerte de los autót rofos 6. Amoni f icación del nitrógeno o rgánico solub le. 7. Hidróli sis de la mat eria orgánica l entamente biodegradabl e 8. Hidróli sis del nitróge no orgánico particul ado . En la actualidad exi sten dif erentes modelos matemáticos, la may or í a de ellos basados en la estructura del ASM 1, cada uno con distintos propósitos, aunando en el estudi o los procesos de tratamiento de a gua residual (Henz e M., Gujer W ., M ino T., Van Loosdrec ht M ., 2000) . Los siguientes modelos son ejemplos de modeli zación basados en el ASM 1: • ASM 2, (Activ ated Sludge M ode l Nº2), el cual se en foca en la el iminac ión del fósforo. • ASM 3, (Activ ated Sludge M odel Nº3), en focado en la des nitrificaci on biol óg ica. • ADM 1, (Anaerobic di g esti on Mod el Nº1), model o que estudi a procesos anaerobios biológicos para aguas residuales. En lo que r es ta de apartado se hará hincapié en aq uellos modelos en los cuales se estudia y analiza la digesti ón anae robia de la materia orgánica compleja. Parti endo del ADM 1, que deriva del ASM1, se r ealiz ará un breve repaso de los modelos que s e han consultado a lo largo de la realiz ación de esta tesis. Dichos mode los son: A M 2, AM3 y AHM1. Un principio q ue se debe tener en cuenta a partir de este momento es , que los digestores, donde se lleva a cabo el proceso de digestión anaerobia, se deben comportar como digestores de mezcla co m pleta y por lo tanto la biomasa se encuentra uni f ormement e repartida en ellos. 2.7.4 Model o ADM1 El modelo ADM1 (Batstone D., Kell er J., Angelid aki I., Kaly uzhny i SV., Pavl ostathis SG., Rozz i A., Sanders WT M ., Siegrist H, Vav ilin VA., et al., 2002), nació debido a que a f inal es de la década de los noventa , había demasiados modelos de reactores anae robios, por ello, la International W a ter Associatio n (I W A) establ eció el grupo de trabajo I W A- Anaerobic Di gestion M odelling, en el Octavo Congreso M undial de Dig es tión Anaerobia, realizado en Sen dai, Japón, en 1997, con la meta de desarroll ar un model o gene raliz ado de digesti ón anaerobi a. Posteriormente en 2002, dicho grupo de investi gaci ón publi có el reporte técnico y científico del modelo ADM 1, basado como se dijo ant e riorment e en el AS M 1, para la simulación del proceso de digestión anaerobia. Estos modelos mate máticos, dirigidos a la comp resión y optimizaci ón entendimiento y optimización del proceso de d igestión anaeróbica, de scriben la reacciones de forma ordena da y estructurada, siendo el ADM1 uno de los mejores ejemplos establecido s (Ramirez I.; Volcke E. I. P.; Rajinikanth R.; Steyer J. P., 2009) . El objetivo de este modelo fue el diseño de una base com ún que permitiera el desarrollo de p rocesos simul ados con aplicaci ón a multitud de p rocesos ( Sil va F.; Nadais H . ; Pra tes A.; Arro ja L.; Capel a I., 2 009) . El modelo de di gestión anaeróbica ( ADM 1) consiste en un modelo es tructurado que desc ribe sustratos complejos por sus principales co mponentes (carbohid r atos, lí pidos, proteína s, azúca res, aminoáci dos, ácidos g rasos de cadena larga, ácidos gr aso s volátiles, aniones y cationes), e incl uye múltiples pasos que describen los procesos bioquímicos y fisicoquí micos que se encuentran e n el proceso anae róbico de biodegradación de compuestos orgánicos complejos (Ba tstone D. J.; Kel ler J.; Angeli daki I.; Kaly uzhnyi S.; Pav lostathi s S. G.;, 2002 ) . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 68 Nov iembre 2015 En el caso de sustratos hetero géneos, como el estiércol líquido, se debe realiz ar una caracteriz ación detall ada, razonabl e y apropiada del líquido al imentado , determinando la distribución proporcional de carbohidratos, lí pidos, proteína s y constituyentes inertes (Schoen M . A.; Sperl D.; G adermai er M .; Goberna M.; Franke-W hit tle I.; I nsa m H.; Ablinger J.; W ett B. , 2009) . El ADM1 tiene implícitos los procesos de desintegración de sólidos c omplejos , hidrólisi s de partícul as orgánicas, de gradación de sustrato y crecimiento y muerte de biomasa (Mu S. J.; Zeng Y.; W u P.; Lou S. J.; Tar takovsky B. , 2008). Se describen igualmente la inhibición de la digestión anaeróbica por inhibici ón no competitiva, consumo compe t itiv o y la inhibi ción por pH (Batstone D. J.; Keller J.; Angelidaki I.; Kaly uzhny i S.; Pavlostathi s S. G.;, 2002) y (Campos E., Flot ats X., 2003). Su uso permite la simulación de la producción y composi ción del biogás producto de la digestión anaeróbi ca (Lub ken M.; W iche rn M.; Schlattman n M.; Gronauer A.; Ho r n H ., 2007) . El ADM1 es un modelo cinético con aplicación univ ersal y q ue describe de f orma matemática el proceso de digestión anaerobi a de sustra tos orgáni cos diferentes (Schoen M . A.; Sperl D.; Gadermaier M .; G obe rna M . ; Franke- W hittle I.; Insam H . ; Abli nger J.; W e tt B., 2009 ) . En este modelo, la hidrólisis y la muerte microbi ana se des arrollan por cinéticas de primer orden, y la ecuación de M onod se usa describir el consumo de los compuestos solubles y la producción de gas (Lubken M .; W iche rn M .; Sc hlattmann M .; Gronaue r A.; Horn H ., 2007 ) y (Zhao B. H. ; Yue Z. B. ; Ni B. J .; M u Y.; Yu H. Q.; Harada H. , 2009) Igualmente el modelo asume que bajo las condi ciones anaeróbicas, los carbohidratos se hidroliz an de f orma más vertiginosa q ue lí pidos y prote ína s (Lubken M .; W iche rn M.; Schlattmann M.; Gronau er A.; Ho rn H., 2007) . En la ilustraci ón 2- 13 , se pueden observar las transfo rmaciones de la materia org ánica compleja a lo larg o del proceso de digestión así como los procesos q ue se producen durante la misma. Ilustración 2- 13 . Tran sformacione s de la ma teria orgáni ca compleja en el ADM 1 2.7.4.1 Componentes de ADM 1 • Sustratos EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 69 Nov iembre 2015 - ( C S ): M ateria orgánica no in ert e en suspensión. - ( Ch S ): Carbohidra tos. - ( Pt S ):Proteí nas. - ( Li S ): Lí pidos. - ( su S ): Azúcares (monosacár idos). - ( aa S ): Aminoácido s. - ( fa S ): Ácidos grasos de ca den a larga.(ác.carbox álicos de más de cinco átomos C) . - ( va S ): Ácido v al ér ico. - ( bu S ): Ácido bu tíri co. - ( p r o S ): Ácido p ropiónico. - ( ac S ): Ácido acé tico. - ( h S ): Hidró geno gaseoso. - ( 4 CH S ): M etano gaseoso . - ( IC S ): Carbono inorgánico. - ( IN S ): Nitrógen o inorgánico . - ( I S ): M ateria inerte solubl e. Biomasa - ( su X ): M icroorganismos acidogénicos de g radadores de azúcares. - ( aa X ): M icroorganismos acidogénicos de gradadores de aminoácidos. - ( fa X ): M icroorganismos acetogénicos de g radadores de ácidos grasos d e cadena lar ga. - ( val X ): M icroorganismos acetogénicos de g radadores del acido v alérico. - ( b u t X ): M icroorganismos acetogénicos de g radadores del ácido butí rico. - ( p r o X ): M icroorganismos acetogénicos de g radadores del ácido propióni co. - ( ac X ): M icroorganismos met anog énicos aceticlástico s. - ( ac X ): M icroorganismos metanogénicos hidro genotróficos. Otros componen t es - ( I X ):Materia or gánica inerte en suspensión. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 70 Nov iembre 2015 2.7.4.2 Procesos en el diges tor anae robio En el modelo ADM 1, se tienen en cuenta div ersos procesos biológicos y f í sico- qu í micos los cuales se ex ponen a c ontinuació n. (Batstone D., Kell er J., Angelida ki I., Kalyuz hn yi SV., Pav lostathis SG., Roz zi A., Sanders W T M ., Sie grist H, Vavi lin VA., et al., 2002) , (Batstone D. J.; Pind P. F.; Angelida ki I., 2003) , (Batstone D. J.; Keller J.; Blac kall L. L., 2004) ( Ba tstone D. J.; Keller J.; Stey er J., 2005 ) • Procesos biol ógicos (a) Desinte graci ó n (b) Hi drólisis de ca rbohi dratos (c) Hi drólisis de p roteí nas (d) Hi drólisis lí p idos (e) Con sumo de az úcares en la acido génesis (f) Consu m o de a m inoácidos en la aci dogénesi s (g) Con sumo de áci dos grasos de cadena la rga en la acet ogénesis (h) Con sumo de val érico en la acetogénesis (i) Consu m o de butírico en la acetogénesis (j) Consu m o de pro piónico en la acetogénes is (k) Consu mo de acético en la metano g énesi s aceticlatica (l) Consu m o de hidrógeno en la metano génesis hidro genotrófica (m) M erma de microor ganismos acido g énicos degradadores de az úcares (n) M erm a de micro organismos acido génicos degradado res de a minoácidos (o) M erm a de micro organismos acetog énico s de gradadores ácidos grasos caden a larga (p) M erm a de micro organismos acetog énico s de gradadores de v al ér ico y butí rico (q) M erm a de micro organismos acetog énico s de gradadores de p r opiónico (r) M erma de microor ganismos me tanogénicos degradado r es de acético (s) M erm a de mic roor g anismos metano g énicos hidro g eno tróf ico s • Procesos físico- qu ími cos Las reacciones f í sico- qu í micas se definen como reacciones que no est án m ediadas po r microorganis mos y q ue ocurren de f orma común en los r eacto res anaerobios (Batstone D. , Keller J., Angeli daki I ., Kaly uzhnyi SV., Pavl ostathis SG., Roz zi A., Sanders W TM., Siegrist H , Vav ilin VA., et al., 2002) . Duran te el proceso de digestión anaerobia se producen comúnmente las siguentes: a) Reacciones lí quido-líquido b) Intercambios de gas-lí q uido c) T rans formaciones líquido-sóli do EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 71 Nov iembre 2015 Sin embar go en el A DM 1 s olamente se ha n abordado l as dos pri meras, pues la tercera generalmente no se apli ca al m odelo. (Bats tone D. J.; Keller J.; Angeli daki I.; Kal yuz hn yi S.; Pav lostathis S. G.;, 2002 ) El sistema f ísico- qu í mico es muy importante cuando se est á con siderando sistemas anaerobios debido a que: - Se hace uso de la r elación de alcalinida d para realizar un seguimiento de la materia inerte, esto es necesario para calcular los t ér minos de l a inhibi ció n deriv ada del pH y del NH 3 . (Ramirez I .; Volc ke E. I. P.; Rajini k anth R .; Steyer J. P., 2009) - Las variables principa les del rendi miento de l a diges tión, tales como el flujo de gases y la al calini dad dependen de que se estim e correctamen t e las transformacion es físico- qu í micas; - A menudo, el principal costo en el tratamien to de aguas residuales es el control del pH con un Ácido o base f uerte. En este caso, la estimaci ón del valor del pH se realiz a a partir del estado físico- qu í mico. (Cam pos E., Flota ts X., 2003 ) Los pares acido-base más importan tes en los sis t emas anaerobi os son: ) / ( 3 4 NH NH  , ) / ( 3 2  H CO CO , así como ) / / ( 2   H OH O H y ) / (  AG V AG V . Debido a q ue los proces os de asociación/disocia ción son muy r ápidos , sobre todo con respecto a l os procesos bi oquímicos, ellos a m enudo son de scritos como procesos de e q uili brio y pueden expresarse median te ecuaciones algebraicas en lugar de utilizar ecuaciones diferencial es. ADM 1 tiene en cuenta siete grupos de bacterias con di f eren tes activ idades que son expresadas en 26 v ariables de estado dinámicas de concentración, 19 procesos cinéticos bioquí micos, 3 procesos cinéticos de t ransferencia gas- lí q uido y 8 v ariables algebraicas implícitas, si se formula como un sis tema de ecuaciones al gebraicas y dif erenci ales (Batstone D. J.; Kell er J.; Angelidaki I.; Kalyuz hn yi S.; Pavl ostathis S. G .;, 2002) y (Penumathsa B. K. V.; Premie r G. C.; Kyazz e G.; Dinsdale R.; Guwy A. J.;Esteves S.; Rodrí g uez J., 2008) , o en el caso de una implementación como un sistema de ecuaciones diferenciales (DE) no lineales t iene 32 variabl es de estado dinámicas de concentra ción y seis procesos cinéticos ácido-base adicion ales (Silv a F. ; Nada is H.; Pra tes A.; Arroja L.; Capela I., 2009) 2.7.5 Model o AM2 (Dos sus tratos) Este modelo de digestión anaerobia fue propue sto en 2001 por (Bernard O., Hadj-Sado k Z., Dochain D., Genovesi A., Steyer J.P., 2001). En él se consideran únicamente dos reacciones. La acidogénesis del sustrato procedente del afluente ) ( 1 S y la metanogénesi s de los ácidos grasos volá tiles ) ( 2 S , que se obtien en como p roducto en la primera de las reac ciones. Todas las poblaciones de bac terias acidogénicas, aceto g énicas y metanog én icas se encuentran agrupadas en dos comunidades de caracter ás ticas homo g éneas y por lo tanto la digestión anaerobi a pue de ser desc rita mediante un proceso d e dos etap as con dos sus t ratos . En la ilustración 2- 14 , se puede observar la transformación q ue sufre la m ateri a org ánica compleja en el AM 2. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 72 Noviembre 2015 Ilustración 2- 14 . Tran sformacione s de la materia orgáni ca co mpleja en el AM2 2.7.5.1 Componentes del AM 2 Sustratos - ( 1 S ): Sustrato ini cial. - ( 2 S ): Á cidos gr asos volátil es Biomasa - ( 1 X ): Microor ganismos acido g énicos degrada dores del sustrato ini cial. - ( 2 X ): Microor ganismos me tanogénicos acetic lásticos. Otros componen t es - ( I X ):Materia or gánica inerte en suspensión. 2.7.6 Procesos en el di gestor anaerobi o En el modelo AM2 se est ablece que los l í pidos, carbohidratos y las proteínas tienen un proceso de hidrólisi s y una tasa d e consumo simil ar (Ca meron, El liot T, 2012) . Esta aproximación se puede consi derar correcta siempre y cuando se proporcionen en cantidad su ficiente los nutrientes y sustra t os. • Procesos biol ógicos Este m odelo condensa e n un único paso la hidról isis y posterior absorcion del sustrato. Esto es aceptable siempre y cuando las constantes cinét i cas se ajusten de m odo que tengan en cuenta ambos procesos . En el primer o de los pasos (2.36), las bacterias acido génicas ) ( 1 X consumen el sustrato orgánico pro cedente del a fluente ) ( 1 S producien do CO 2 y ácidos grasos volátil es ) ( 2 S . Acidogénesis del sustrat o suministrado po r el afluente( 1 S ): 2 1 , 3 2 1 , 2 1 1 , 1 1 1 CO S X S S S S S           (2.36) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 73 Nov iembre 2015 donde la cinética e m plea da en el p roceso es Monod de p r imer orden . 1 1 1 1 1 = S K S ma x    (2.37) donde 1 X es la población de bacterias acido génicas, 1 S el sustr ato orgánico procedente del afluente y 1 , 1 S  , 1 , 2 S  , 1 , 3 S  los coefici entes este quiométricos. Lo interesante de este modelo es que no hay t ér m inos adicional es de inhibi ción incorporados en la cinética de esta reacción. Esto no sig ni fica, que la inhi bici ón no est á presente durante el proceso, simplemente quiere decir que no se tuv o en cuenta en los datos expe rimentales empleados en el estudio o por el contrario la inhibición de esa población bacteriana en particular no es t uvo muy acusada pu diendo obv iarse. También hay que consi derar que en el AM 2 no se tiene en cuen ta la prod ucción de 2 H . Sin embargo, la parte mas interesante del AM 2 es la f o rma en que modela la metanog énesis de los ácidos grasos volátiles. En dicho proceso se consi dera los probables efectos inhibidores deriv ados de la acumula ción de los AGVs (que produce una reducci ón de l pH) (Cameron , Elliot T, 2012) y da cuenta de esa inhibi ción usando un a cinética Halda ne. En este segunda etapa la población bacteriana metanogé nica utiliz a los AGV’s como sustrato para su cre cimiento y produce CO 2 y CH 4 . M etanogénesis de los ácidos grasos volátil es ( 2 S ): 2 2,3 4 2,2 2 2,1 2 2 CO CH X S S S S          (2.38 ) La cinética empleada en el proce so es: I m a x K S S K S 2, 2 2 2 2 2 2 2 =     (2.39) donde 2 S , 2 X , 2 ma x  , 2 K , y I K 2, , son respectiv ament e, AGVs, la población de bacterias metanogénicas , la t asa m áxima de crecimiento bacteriano sin tener en cuenta la inhibición, e l coeficiente medio de saturación y el coe ficiente d e inhibi ción de Haldane debi do a 2 S . • Procesos físico- qu ími cos AM2 incorpora eq uili brios electro qu í micos con el fin de incluir la alcal inidad la cual desempe ña un papel importante en la estrateg ia de seguimiento y control de una planta de tr atamiento (Bernard O., Hadj-Sado k Z., Dochain D . , Genove si A., Steyer J.P., 20 01). Carbono Inorgáni co Se consideran las reaccion es químicas q ue implican al carbono inor g ánico compuesto principal mente de CO 2 disuelto, bicarbonato y carbonatos. En condi ciones normales de operación, el rango del pH se encuentr a entre ( 6 – 8), y la temperatura está ent re ] 38 < < [ 3 5 C T o . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 74 Nov iembre 2015 En dichas condicion es, la constante de afini dad para el par carbonato/bi carbonato ( l mol K c / 10 4 .7 = 11   ) indica que la concentración de carbonato segui rá siendo insi gnificante comparada con la conce ntración de bicarbona to ( Cameron, El liot T, 2012) . El carbono inor gánico tot al C para ese rango de pH es ap roxi madamente igual a : ] [ ] [ = ] [ 3 2   H CO CO C (2.40) el bicarbonato  3 H C O y el 2 CO disuelto se determinan a partir de la siguiente rea cción química (  H son los pro tones): O H CO H H C O 2 2 3      (2.41) Siendo( l mol K b / 10 6.5 = 7   ) para esta r ea cción , (Bernard O., Hadj-Sadok Z., Dochain D., Genovesi A., Steyer J .P., 2001) : ] [ ] ][ [ = 2 3 CO H C O H K b   (2.42) Ácidos grasos volátiles La concentr ación total de los AGV está compuesta de iones  Ac (principalmente acetato) y A cH (principalmen te ácido ac ético) ] [ ] [ = ] [   Ac Ac H AGV t (2.43) La constante de afinidad correspondi ente es: ] [ ] ][ [ = A cH Ac H K a   (2.44) El valor de a K considerado para ese interv alo de pH es ( l mol K a / 10 1.5 = 5   ), ( Berna rd O., Hadj-Sado k Z., Dochain D., Genovesi A., Stey er J.P., 2001) se puede ver que ] [ A c H es despreciable por tanto: ] [   Ac AG V t (2.45) Balance de ion es La alcalinidad total z es definida como la capacidad del agua para neutraliz ar ácidos o aceptar protones y la obtene mos del si guiente modo: ] [ ] [ = 3    Ac H CO z (2.46) Con la aprox imación hec ha en la ecuaci ón (2.45), podemos consi derar en tonces: ] [ ] [ 3 t AGV H CO z    (2.47) Se debe remarcar que esta asunción no es vál ida cuando el pH del afluente sea muy bajo (Bernard O., Hadj-Sado k Z., Dochain D ., Genove si A., Steyer J.P. , 2001). EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 75 Nov iembre 2015 Gases Se asume q ue el f lu jo g aseo so esta principa lmente compuesto por CO 2 y CH 4 . Debido a la baja solubil idad del metano, se desprecia la concen tración de metano disuel to y se considera como un flujo gaseos o m q proporcional a la veloci dad de la metano g énesis: 2 2 2,2 4 = X S CH    (2.48) Para el f lu jo de CO 2 se debe t ener en cuenta el almacenamiento de CO 2 en el carbono inorgánico total. Este se puede estipu lar utili zando la ley de Henr y: ) ( = 2 2 2 CO H L CO P K CO a k   (2.49) donde a k L es el coef iciente de transferencia líquido-gas, H K la constante de Henry y 2 CO P la presión parcial de CO 2 seg ún (Bernard O ., Hadj-Sadok Z., Dochain D., Genovesi A., Steyer J.P., 2001) , se calcul a como si gue: H T H CO K CO P K P 2 4 = 2 2 2     (2.50) Finalmente, [ CO 2 ] puede ser esti mada combina ndo l as ecuaciones (2.40) y (2 .47): ] [ ] [ ] [ = ] [ 2 z AG V C CO t   (2.51) Hidrodi námica del digest or Div ersos e xperimentos han demostrado que la tasa de recirculación es suficientemente alta para m a ntener al di g estor en condici ones homog én eas. (Núñez, F., Ur rutia, F., González , E., Urcelay , S., 1987) (Fregoso, M. D. J. S., Ferr era -Cerrato , R., Barra, J. E., G onz ález , G. A., Santos, J. T ., Gómez, L. B., Pérez , G . P., 2001 ) (Demirel, B., Scherer, P., 2008) (Bolaños Santiago, Y , 2014) Como consecuencia la dinámica de l as especies quí micas está directame nte in fluenciada por el ratio de dil ució n D . Definido como V Q , siendo Q el caudal entrante y V el volumen to tal del di gestor). Para los reactores de lecho f ijo, la biomasa se sujeta a un soporte, por lo tanto no se ve afectado por el efecto de dilución de los reactores cont inuos de tanque agitado ( CS T R). Sin embargo al gunas bacteri as no se f ijan en el soport e o se pierden en el ef luente. Por este motivo el modelo AM2 tiene en cuen t a esto en su modelo. Para realiz ar una descripción matemática simple del proceso, simplemen te se considera q ue solamente una f racció n  de l a bi omasa se encuentra en fase líquida. E l parametro  1) (0    por lo tanto, refleja la heterogeneidad del proceso. 0 =  correspon de a un rea ctor de lecho fi jo ideal, mient ras que 1 =  corresponde a un reac tor CSTR ideal. 2.7.7 Model o AM2 (Tres sust ratos) El modelo A M 2, anteriormente descrito fue el producto de un estudio, cuy o sustr ato era trazas de vino de dest ileras industriales obtenidas de las bodegas locales en el Área de Narbona , Francia (Be rnard O., Ha dj -Sadok Z. , Dochain D ., Genovesi A., Stey er J.P., 2001) . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 82 Nov iembre 2015 Estos m odelos m ás sofisticados se desarroll aron para suplir la necesida d de simular aspectos especí f icos del proceso de degradación de los sustratos compues tos con ba se en la identificación de los fac tores clav es que a fectan el desempe ño del siste ma. La modeliz ación del proceso de digesti ón anaerobia como un proceso d e m últiples etapas, se enfoca en la descripció n de las etapas limi tantes del proceso y su influencia sobre la razó n global de desarrollo del mismo, no obstante la etapa limitante del proceso puede vari ar de acuerdo a las condi cione s de ope ració n (Edw in Darío Ce ndales Ladino et al., 2011). Tal y como se mencionó en el ante rior apartado el modelo ADM 1 nació debido al gran número de modelos que existían, con el fin de desar rol lar un modelo general izado par a la di gestió n anaerobia. A partir del desarrollo y publicaci ón de este modelo en el año 2001, varios inv estigadores han im plementado esta herramienta computacion al , conduciendo a l a simulació n exitosa del proceso de digestión anaerobia de muchos desechos orgánicos biodegradables como los fangos cloacales, residuos provenientes de la a groindustria, e inclusiv e residuos indust riales de di f í cil eli minació n. 2.8.1 Desarrollo y apo rtacion es al modelo ADM 1 en la li teratura El A DM1 es un modelo cinético de ap licación universal (Ri vera-Salv ador V.; Aranda-Barradas J. S.; Espinosa-Solares T.; Robles-M artínez F; Toledo J.U,, 2009), que permite la descripción matemática de la digestión anaerobia de diferentes tipos de sustratos orgáicos. La publi cación del ADM1 supuso la aparición de una plataforma estándar para el m od elado f undamen t al del proceso de digestión anaerobi a, y posibi lita as í la investigación de aspectos especí f icos bajo un marco co mún. ADM 1 es, hasta la f echa, el modelo más exhaustivo empleado para el estudio de la digestión anaerobia (Ca m eron, El liot T, 2012 ) . En él se tiene en c uenta la desintegración de las partí culas, la hidrólisis de los sustratos, la acidogénesis, aceto génesis y finalmente la metanogésis (ilustra ción 11). También comprende la cinética d e las partí culas, así como las relaciones de inhibici ón que se producen a lo la rgo del proceso de digestión . Se debe tener en cuenta que el m odelo ADM 1 asume que tanto los carbohidratos, lí pidos como las proteínas tienen un proceso de digestión similar (B atstone D. J.; Kel ler J. ; Angeli daki I.; Kaly uzhnyi S.; Pavlostathi s S. G.;, 2002 ) . Desde su divulgación en 2002, el modelo ADM 1 ha tenido muchas ampliacion es, puntualiz ación y modif icacion es con el objeto de mejorar las cap acidades de simular adecuadamente el proceso biológico añadie ndo otr o s compues tos en sustratos ba jo fermentación y q ue no estaban r eco gidos en el m odelo inicial (Batstone D. J.; Keller J., 2003) , (Batstone D. J.; Keller J.; Stey er J., 2005) , (Lubken M.; W iche r n M .; Schlattmann M .; Gron auer A.; Horn H ., 2007) , (Derbal K.; Benchei kh- leho cine M.; Cecchi F.; M eniai A. H.; Pav an P., 2009) , (Fez zani B.; Cheikh R. B., 2009 ) , (Hernandez M., 2012) El éxito del ADM1 se deduce de lo amplio y flexible q ue es el modelo y que posibil ita q ue una multitud de procesos anaeróbicos puedan ser simulados t ano en f unci onamiento por lote o “ batch ”, en sistemas co ntinuos o en si stemas d e lote alimen t ado o “ fed-batch ” e incluso co n sistemas semicontinuos . (Rivera-Salv ador V.; Aranda-Barradas J. S.; Espinosa-Solares T.; Robles-M art ínez F; Toledo J.U ,, 2009) A continuación se muest ran algunas de las apo rtaciones, Batstone et al. (2002): Establece la est ructu r a g ené rica del proceso de dig estión anae r óbica. Utiliz a un sistema de ecuaci ones diferenciales y a lgebraicas de 26 variables de estado EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 83 Nov iembre 2015 dinámicas de concentración , 19 procesos bioquímicos y 3 procesos de t rans f erencia de gas y 8 variabl es algebraicas i m plí citas . (Batstone D . J.; Kel ler J.; Angelidaki I.; Kalyuz hn yi S.; Pav lostathis S. G.;, 2002 ) Batstone et al. (2003): Modificaciones par a la degradación de i-valerato con una ecuación cinética de con sumo co mpetitiv o. (Batstone D. J .; Pind P. F.; Angeli daki I., 2003) Batstone et al. ( 2003) : Se incluye una ecuación adicion al para descri bir la precipitación de CaCO 3 en un reac tor UA SB alimentado con efluen tes de una fábrica de papel. (Ba tstone D. J.; Keller J., 2003) Campos y Flotats (2003): Se desarrolla un algoritmo para la simulac ión dinámica del pH. Incrementa el número de variables de estado a 33 y el número de procesos a 22. (Campos E., Flotats X., 2003 ) Ba tstone et al. (2004 ): Se examin a la estructura de cuatro t ipos de gránulos y su relación con la cinética de deg radación de sustrato. Los gránulos se representaron usando un modelo de parámetros distribuidos. Además de un model o de parámetros de bi opelicula usando una aproxi mación de primer orden en las ecuaci ones di ferenciales parciales que r epresen tan la profundidad de la biopelí cula. (Batstone D. J .; Keller J.; Blac k all L . L., 200 4) Jeong et al. (2005): Se analiza la sensibilida d de los parámetros cinétic os y esteq uio métricos en la degradación anaeróbica de glucosa. Se utilizaron sólo 5 procesos: consumo de azúcares, consumo de butirato , co nsumo de propi onato, consumo de ace tato y consumo de hidrógeno . (Jeong H. S. ; Suh C. W .; Lim J. L. ; Lee S. H .; Shi n H. S., 2005) Straub et al. (2006): El ADM1 se emplea para eval uar el ef ecto de las variaciones en la hidrólisi s de sólidos y en la estabilidad en procesos metano génicos acetoclásticos en un exceso de acetato uti liz a do. Se incorporaron est ructuras hidrolí ticas, rutas simples y duales, así como estructuras de población acetoclástica simple y compet itiv a. ( Straub A. J.; Conklin A. S. Q.; Fer guson J. F.; S tensel H. D., 2006) Batstone et al. (2006): Se menciona el uso de los modelos anae róbicos en g ene ral y aplicación a sistemas domésticos de aguas suci as. Req ue rimientos para análisi s operacional, desarrol lo de tecnología y d iseño con base en e l modelo. Propone una ecuación adicional para situaciones donde se necesite representar la reducción del sulf ato. (Batstone D. J.; Picioreanu C.; Van Loosdr echt M . C. M., 2006 ) Batstone et al. (2006): Desarrol lo de un modelo de biopelícula u sando m odelado multidimension al. (Batst one D. J., 2006 ) Shimada et al. (2007): ADM 1 se modif ica para inclui r la acumulación y deg radaci ón de trealosa. (Shimada T.; Zilles J. ; Raskin L.; Morgen roth E., 20 07) Boltes et al . (2008). Est udio la aplicación del ADM 1 en la cinética de la degradación de ácidos grasos volátil es (AGVs) . (Boltes, K., Le ton, P., & Garcia-Calv o, E., 2008) Fuentes et al. (2008): Reactor anaeróbi co de lecho fluidiz ado representado por medio de cuatro modelos: un modelo de digestión anae róbica, un m odelo de biopelícul a, un modelo de partícula y un modelo hidrodi ná mico. (Fuentes M .; Scenna N. J.; Aguir re P. A.; Mussati M . C., 2008) Tartakovs k y et al . (2008) y Mu et al. (2008 ): Definici ón del modelo ADM1d, combina cinéticas de crecimien to de bi omasa del ADM1 con transformación de l sustra to con ba lances de masa de dispersión axial. El mod elo de pará m etros dis t ri buidos consta de 36 ecuaci ones di ferenciales parciales (12 ecuacion es de balance para materiales solubles, 12 para material en partí culas, 9 iones y 3 para g ases). 72 ecuaciones dif erenci ales ordinarias (dos condi ciones de f ron tera pa ra 36 componentes) y 33 ecuaciones algebraicas para los balan ces de mas a completos de los 33 componentes del lí quido. (Ta rtakovs ky B.; Mu, S. J.; Zen g Y.; Lou S . J.; Guiot S. R; W u, P ., 2008) Galí et al. ( 2009): Se util iza ecuaciones d iferenciales en lugar de ecuaciones al gebraicas. 3 2 procesos (19 procesos biológicos, 10 procesos de equilibrio y 4 procesos de tr ans ferencia de EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 84 Nov iembre 2015 gas). 41 componentes divididos en 24 compu estos solubles, 13 compuestos en f orma de partícul a y 4 compues tos gaseosos . (Galí A.; Ben abdall ah T.; Astals S .; Mata-Álvarez J., 2009) Ramí rez et al. (2009): Se modifica para consi derar una may or div ersidad microbi ana (10 especies en cada g rupo de biomasa f uncional ). El m odelo e xtendi do denominado ADM1_ 10 , incluy e 70 diferentes especi es de biomasa, 87 variables de estado en total y 154 r eacciones asociadas. (R amirez I.; Volcke E. I. P.; Ra jinikanth R.; S teyer J . P., 2009) Zhao et al. (2009): El ADM 1 se desarrolla para describir la conversión a naeróbica de plantas acuáticas ricas en lignoc elulosa. El modelo cinético describe las relaciones entre tres es pecies: sustrato, productos y microorganismos. (Zhao B. H.; Yue Z. B.; Ni B. J.; M u Y.; Yu H. Q.; Harada H., 2009 ) Fuentes et al. (2009) : Presenta un modelo heterogéneo de un sistema de tr es f ases para inv estigar el comportamiento biológico e hidrodinámico de un reactor anaeróbico de lecho fluidizad o. (Fuentes M .; M ussati M . C.; Scenna N. J .; Aguirre , P. A., 2009) Derbal K. et al. (2009). Aplica el m odelo ADM1 a un proceso de co -digestión anaerobia a gran escala para el tratamient o de la fr acción or gánica de los residuos sól idos municipales, junto con los residuos de lodos activados procedentes de una planta municipal de tratamiento de aguas residuales. Los resul tados simulados m ostraron un buen aj uste para pH, el metano y los porcentajes de dióxi do de carbono , el volumen de biogás , la demanda química de oxí geno , los ácidos grasos volátiles totales, nitró geno inorgánico y carbono inorgánico . (Derbal K.; Bencheikh-lehoci ne M .; Cecchi F.; Meni ai A. H.; Pav an P., 2009 ) Fezzan i B. et al. (2009). Describe el m odelo (ADM1 extendido) para manejar y simular los procesos de degradaci ón anaerobia de compue stos fenólicos y homólogos en almazara de aguas residuales (OM W ) y residuos sólidos almazara (O MS W ) en termó f ilo la temperatura. La estructura general de la ADM1 no se cambió a excepci ón de las modificacion es relacionadas con la inclusión de los procesos de degradació n compues tos f enólicos en acetato y más en metano y CO 2 . (Fezz ani B.; Chei k h R. B ., 2009) Ozkan ‐ Yuce l U. G. et al ( 2009) . ADM 1 se utiliza para simular la escala completa de digestión anaerobia de lod os de E DAR central de An kara . (Ozkan ‐ Yucela U. G. ; Gö kçayb C.F., 2009 ) Ramí rez J,L et al. (200 9). Se propone un esquema de estimación de es t ado sólido para los procesos digestión anaeróbi ca para estimar variables clav e bajo incertidumbres en las entradas de proceso y reacción desconoci da y tasas de crecimiento específicas. Este esque ma combina el ADM1 y la teoría de observador intervalo. (Ramirez, I ., Mottet, A. , Carrère, H., Déléris, S., Vedrenne, F. , & Stey er, J. P ., 2009) Silva et al. (2009). Aplicó el modelo ADM1 a un r eacto r anaeróbico de eflue ntes condensados de un molino de pulpa con sulfito. El resultado indicó que el incremento d e la carga no afectaba a la remoción hasta un cierto valor en el cual, se inhibía el sustr ato. (Silv a, F., Nadais, H., Prates, A., Arroja , L., Capel a, I, 2009) W iche rn et al. , 2009 . Utilizó los algoritm os genéticos de M atlab/ Simuli nk para cali brar el modelo, aplicado una digestión anaeróbica de pastos ensilados. ( W ichern, M., Gehring, T., Fischer, K., And rade, D ., Lüb ken, M., Koch , K., Horn, H, 2009) Koch, K. et al (2009). Ev aluó la digestión anaeróbica del ensilado de hier ba pura en un reactor de bucle ba jo en condición mesofíli ca (Koch, K., Wiche rn, M ., Lübken, M ., Horn, H. , 2009) Koch K. et al (2010). El modelo ADM 1 f ue modificado con un compuesto separado de los productos de desinte graci ón inertes similares al enfoque de Lodos Ac tiv ados Model o No. 1 (ASM 1), apli cado a monofermentación de ensil ado de hierba sin la adición de estiércol duran te casi un año en condiciones mesó f ilas. El modelo ADM 1 e xtendida mostró buen acuerdo con las mediciones y era adecuado para la digestión anaerobia de modelad o de ensilado de hierba. (Koch K.; Lüb k enb M .; Gehringb T.; W iche rnb M . , Horna H., 2010 ) Gadhamshet ty V. et al (2010). La producción de biohidrógeno por f ermentaci ón oscura en reactores discon tinuos se model ó usando la ec uación de Gompe r tz y un modelo basado e n EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 85 Nov iembre 2015 ADM 1, aceptado para la producción de model ado de metano por la digestión anaeróbica, se modificó en este estudio para l a producción de modelado de hidrógeno. (Gadhamshet tya V., Arudchelv amb Y.; Nir malakhandanb N., John son D.C., 2010) Recep Kaan Dereli et al (2010). Aplica el A DM 1 para un agua residual industrial específica : efluentes alcaloides del opio. (Dereli, R. K., Ersahin, M. E., O zgun, H., Oz turk, I ., Aydin, A. F, 2010) Girault R. et al (2011). Se describe un procedi miento de calibración ADM1 aplicado a un digestor para el tra tamiento de purines . La m etanogénesis aceticlástica, acetogénesis de propionato y acidogén esis de az úcares fueron identificados como los principales pasos sensibles. ( Giraul t, R., Bridoux, G., Nauleau, F., Poullain, C., Buffet, J., Ste yer, J. P., Béline, F., 2011) Hernández M .S. et al. (2011). Aplica el modelo ADM1 en la modelización de la digestión anaerobia de dif erentes sustratos, (aguas residu ales vinícol as en un r eactor de lecho f ijo y residuos sól idos ( papa , café, arroz y pasta) e n reactores t ipo batch. (He rnández, M. S., Delgadil lo, L. R. M ., 2011) Thamsiriro j T . et al ( 2011). Modeliz ación de los mono-digestión de ensilaje de hierba en un proceso húmedo dos e tapas con r ecirculaci ón del licor por medio de ADM1 . (Thamsiriro j, T., Mu rphy, J. D, 2011) Girault R. et al (2012). Establece un procedimiento de caracterización d e los r esiduos para la implementación ADM 1 basado en la ciné tica de degradación . (Girault, R., Rou sseau, P., Steyer, J. P ., Berne t, N., Bél ine, F, 2012) Girault R. et al (2012). E st ablece un procedi miento para representar la ciné tica de degradación al dividi r la DQO total de un sustrato en cada v ariable de estado de entrada necesaria para la digestión anaerobia AD M 1. (Girault, R., Bridoux , G., Naulea u, F., Poul lain, C. , Bu ffet, J., Stey er, J. P., Béli ne, F., 2012) Bornhö ft A. et al (2013). Análisi s de estado estacionario de ADM 1 con respecto a la concentraci ón tasa de diluci ón y el sustrato. ( Bo rnhö ft, A., Han ke-Rauschenbach, R. , Sundmacher , K, 2013 ) Gaida, D et al. (2013). Estimación de estado de funcionamiento de las plantas de biogás para digestores anaeróbicos utilizan do el ADM1. (Gaida, D., W ol f , C., M eyer, C., Stuhlsa tz, A., Lippel, J., Bac k, T., M cLoone, S, 2013) 2.8.2 Balance de ma teria El balance de materia es uno de los elemen tos conceptuales más impor tantes en el desarroll o del m odelo y f orma la base de cualquier proceso de simulación o modeliz ación. Med iante las ecuaciones g enerales d e balance de materia se pueden describir los sub procesos de consumo o generación de un ma terial en particular den tro d e los límites de un si stema definido . Cada una de estas especi es ( químicas o biológicas) sobre las cuales se desarrolla la ecuaci ó n de balance de masa constituye una de las variables de estado del modelo. A continuaci ón se desarrolla la ecuación g ene ral de balance de materia, estableci da sobre un sistema de tratamiento anaerobi o general iz ado como el que s e muestra en la ilustración 2-18. r m m dt dm o ut x in x x      = ( 2.72 ) Donde x m  es la masa de la especie qu í mica o bioló gica x en el interior del sistema, in x m  y ou t x m  son las razones de f lu jo m ásico de ingreso y salida del sistema respectivamente pa ra la EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 86 Nov iembre 2015 especie química o biol óg ica , r es la razón neta de generación de masa de l a especie en el interior del sistema. Para el caso de un digestor con agitación continua, en el cual se supone una mezcla total de los sustratos en su interior, la concentración del efluente puede m ode larse como ig ual a la concentraci ón en el interi or del digestor, asumien do que el volumen del mismo no cambi a con el tiempo, la ecua ción de balance de masa puede ser esc rita de la forma si guiente: x x o ut in x in x V S V S V dt dS V       = (2.73) donde V es el volumen del dig es tor x S es la concentración en el interior, in x S es la concen tración del compues to x en flujo de entrada. in V y ou t V son los caudal es de e ntrada y sal ida respec tivamente x   es la razó n volumétrica de generación de masa en f unción d el tiempo . Ilustración 2- 18 . Esquema general de los proce sos que o curren en cad a digestor El propósito general de realiz ar un balance de masa es formular la raz ón de generació n x   y estimar la con centración de los compuesto s ) ( x S para cualquie r instan te de tiempo. Sin embarg o la complejida d del modelo se incre menta con el hecho de l a dependenci a de la razón de generación del compues to con su propi a concentración. Bajo condiciones de est ado estacionario, la variación de la concentración de los componentes del sistema tiende a cero; por lo tanto la pued e ser r esuelta analí ticamente o mediante la formulación de un algo ritmo numérico según sea l a complejidad del términ o de la gene ración. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 87 Nov iembre 2015 0 = x x ou t in x in V S V S V       (2.74) Asimismo, si la ecuaci ón del balance de m asa describe un sistema cerrado con una concentraci ón inicial dada, la ecuación queda: x x dt dS   = (2.75) 2.8.3 Procesos, va riables y pa rámetros Los modelos biológicos de los procesos de desinte gración o conversión bioquími ca realizad os por un grupo bac teriano especifico, están estruct urados sobre las ecuaci ones q ue desc riben el comportamien to en f unción del t iempo tanto d e l a con centración del sustrato co mo de la biomasa. A partir de la modelización de estos conceptos es posible establecer la dinámica del crecimiento m icrobian o y del consumo del sustrato en f unción de parámetros que pueden ser obtenidos a pa rtir de me dicion es sobre siste mas ex perimentales. El crecimiento g lobal de un grupo de microorganismo s puede ser descrito mediante dos par ámetros fundamentales: la tasa de crecimie nto y el coe f ici ente de producción celular ya descritos. El modelo AD M 1 considera tres tipos de p rocesos:  Las conv ersiones bi oquí micas que son realizadas por l os mi croor ganismos q ue degradan paulatinamen te los sustratos sólidos solubles y particulados, has ta la obt ención de m etano y dióxido de carbono. Adici onalmente el model o tambié n considera la muerte o deg radación de la biomasa microbiana q ue desarr olla dichas conversio nes y que con forman el pro ceso global de digestión anae robia.  Los procesos f isico q uímicos que se desarroll an a partir de l as reacciones de equilibrio ácido-base (asoci ación y dislocación de i ones).  Los procesos de trans ferencia de masa entre la fase líquida y la fase gaseosa. Las ecuaciones que definen el modelo ADM1 pr esentan di ferentes par ámetros tales como las constantes de consumo m áx imo de productos intermedios ( µ max ), constantes de saturació n media para un m etaboli to en particular ( K s ), constantes de m erma de la biomasa K d , así como un conjunto de parámetros es t equiom ét r icos q ue rel acionan las r az ones cinéticas de los procesos de conv ersi ón bi oquími ca y las varia bles de estado . 2.8.4 Coeficien tes estequiomé tricos Estos paráme tros descri ben la relación exi stente entre los componentes o especies ( qu í micas o biológicas) y las velocidades a la cuale s se suscitan las variaciones de estos en cada uno de los di ferentes subproces os en los que están involucrados. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 88 Nov iembre 2015 2.8.5 Parámetros y raz ones cin ét icas Estos son los parámetros que describen las velocidade s de reacci ón de una especi e qu í mica o un grupo globaliz ado de biomasa du rante el desa r rollo de un subp roceso en el modelo . 2.8.6 Variables di námicas de estado Son las variables de inter nas puesto que expres an la concentración de una especie q uímica o un grupo de bioma sa en el medio anae robio ( i S , i X ). Estas varia bles r equieren de la solución de ecuaciones diferenciales no lineal es las cua les describen el comportami ento en función del tiempo para la concentración de las especies po r medio de la interacción de la razón cinética de generación o consumo de cada variable de estado y la p rimera deriv ada respec to al tiem po de la concen t ración de la misma . 2.8.7 Variables di scretas de estado Los val ores de algunos de los componentes del sistema son obtenidos medi ante la soluci ón de ecuaciones algebraicas. La concentración de estos componentes pued e calcul arse mediante las concentraci ones de las varia bles dinámicas de estado, pero la ecuación algebraica que determina este estado discreto puede solucionarse de f orma externa al sistema din á mi co. Un ejemplo de una variable discreta de estado es la concentración de los iones hidro g éno [  H ], que define el valor del pH , esta variable discreta debe calcularse del balance de cargas net o del sistema y a su vez d ebe cumplir la ecuación establecida entre la conc entración de este ion , la concentración del ion hidróxido [ OH - ] y la constant e de autoion ización del agua para la temperatura espe cifica de la fase lí quida del medi o anaerobio. 2.8.8 Constantes y coeficiente s de equili brio químico Estos son el conjunto de coef icien tes y constantes requeridas para la soluci ón de l sistema algebraico de ecuacione s que describen el e quili brio qu í mico en tre las f ormas ionizada y no ionizad a o t otal de las especi es qu ímicas presentes en el medio y q ue determinan el valor del pH asimismo se requieren los valores de los coeficientes de las ecuaci ones q ue rigen la transferencia líquido- gas, como por ejemplo los coe ficientes de la ley de Henry ( K H ) para cada uno de los gases q ue se encuentran presentes en el b iogás g enerado durante el proceso de digestión. 2.8.9 Procesos en el di gestor anaerobi o En el modelo A DM 1, se tienen en cuenta divers os procesos biol óg icos y f ísico- qu í micos, l os cuales se ex ponen a con t inuació n. Procesos bio lógicos El modelo ADM1 comienza reflejando la desint egración de la materia orgánica compleja y la hidróli sis de las part í culas orgánicas r e sultantes. La desinte gración consiste en un paso no EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 89 Nov iembre 2015 biológico, donde la materia org ánica e inorgánica es convertida a m a terial particular inerte , carbohidrato s, proteí nas y lí pidos. En la hidr íl isis enzi mática ocurren tres procesos en paralel o, en los que se conv ierten carbohidrato s, proteí nas y lípidos; en monosacaridos, aminoácidos y ácidos grasos de cadena larga respe ctivamente , empleand o una ciné ti ca d e pr imer o rden para tal objetiv o . i i i S k dt dS = (2.76) donde i es el sustrato en cuestión (ca rbohidratos, lípi dos, prot eí nas), i k es la constante de vel ocidad y i S es la conce ntración de sus t rato en el digestor. Finaliz ada la hidrólisis, seguidamente ADM 1 estudia la absorción de estos sustratos util izan do tres tipos de población de biomasa acido génica y los f actores de inhibi ción asociados al proceso de acido g énesis . Acidogénesis de los azúcares ( su S ):            ac su pr o su bu su su su IN I pH I su su su S S S X IN S 5 4 3 2 1       2 7 2 6 H CO su su     (2.77) Acidogénesis de los ácidos grasos de cadena larga ( fa S ) : 2 4 3 2 2 1 H S X IN S fa ac fa fa fa H I IN I pH I fa fa fa                (2.78) Acidogénesis de los a minoácidos ( aa S ) :            pr o aa bu aa va aa aa aa aa IN I pH I aa aa S S S X IN S 5 4 3 2 1       2 8 2 7 6 H CO S aa aa ac aa       (2.79) donde i  son los coefici entes este quiométricos, i X las poblacion es de biomasa acidogénica de los sustra tos i ; y pr o bu va aa fa su S S S S S S , , , , , y ac S las concen t raciones de azúcares, ácidos grasos, a mino ácidos, ác ido v alérico, butírico, pro piónico y acético respecti vamente. Estos cuatro últimos son los ácidos grasos voláti les que se tienen en consideración en el modelo ADM 1. La relación cinética, que se contempla para el crecimiento biológico en la acidogénesis, es la cinética M onod asociada a los parámet ros de inhi bició n. IN pH i i s i i i ma x i I I X K S S    = (2.80) Siendo: ) ( ) ( ) 0 . 5( 10 10 1 10 2 1 = pH LL pH UL pH pH UL pH LL pH pH I        (2.81) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 90 Nov iembre 2015 IN IN I IN   = (2.82) 2 , 2 , 2 2 = H K K I I H I H H  (2.83) donde i max  es la tasa máx ima de crecimien to bac teriano de la pobl ació n i . j s K es el coeficiente medio de saturación, I H K , 2 es el coef icien te de inhibición pro vocado por el hidrógeno,  es un val or q ue asegu ra que IN I nunca llegue a cero (te órica mente este val or se aproxima a cero pero en la práctica cualqui er valor razon ablemente peque ño se acepta) y por último LL pH y UL pH son el lí mite inferior y superior de la inh ibición por pH. La siguiente población bacterian a que trata el modelo ADM1 es la biomasa acetog énica. Esta es la encar gada de dige rir los ácidos grasos v olátiles y produce acetato, 2 CO y 2 H . Acetogénesis del valerat o ( va S ): 2 5 4 3 / 2 2 1 H S S X IN S su ac su p r o su bu va va H I IN I pH I va va va                  (2.83 ) Acetogénesis del buti rato ( bu S ) : 2 4 3 / 2 2 1 H S X IN S bu ac bu bu va bu H I IN I pH I bu bu bu                (2.84) Acetogénesis del propio nato ( p r o S ) : 2 5 2 4 3 2 2 1 H CO S X IN S p r o p r o ac p r o p r o p r o H I IN I pH I p r o p r o p r o                  (2.8 5) Este modelo po stula que en la absorción del val érico y del butírico, estos se inhi ben mutuamente , por tanto el metabolismo de una po blación bacteriana dada bu va X / debe ajustarse al sustrato predominante . Esto se r efle ja en un t ér mino adicional que se añade en la cinética de Monod. El propiona to por otro lado, es tratado de forma simi lar para la abs orci ón de Ácidos grasos. 2 = H IN pH bu va va va va va va va ma x va I I I S S S X S K S     (2.8 6) 2 = H IN pH va bu bu bu bu bu bu bu ma x bu I I I S S S X S K S     (2.8 7) 2 = H IN pH p r o p r o p r o p r o p r o ma x p r o I I I X S K S    (2.8 8) El último paso estudiado en el A DM1 es l a metanog énesis del acetato e hi dróg eno para obtener como productos finales 4 CH y 2 CO . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 91 Nov iembre 2015 M etanogénesis del ace tato ( ac S ): 2 4 4 3 2 3 1 CO CH X IN S ac ac ac ac NH I IN I pH I ac ac ac                (2.8 9) Metanogénesi s del hidr Ógeno ( 2 H ) : 4 4 2 2 3 2 2 2 2 2 1 2 2 CH X CO IN H H H H IN I pH I H H H               (2.9 0) Ambas reacciones de metano g énesis emplean la cinética M onod, con la adición de la inhi bició n por amoniaco en la me tanogénesis del acetato. 3 = NH IN pH ac ac ac ac ac ma x ac I I I X S K S    (2.9 1) IN pH H H H ma x H I I X H K H 2 2 2 2 2 2 =    (2.9 2) 3 3 3 3 = NH K K I NH NH NH  (2.9 3) Procesos f ísico- qu ímicos Los microorganismos q u e desarrollan los procesos que conforman la digesti ón anaerobia son altamente susceptibl es a cambios repentinos en el ambiente, de e sta f orma los p rocesos fisicoquí micos que afectan directamente el medio son integ rados al modelo con el objetivo de eval uar las condicion es fí sicas de este durante el desarroll o del proceso . En el modelo ADM1 se han considerados dos procesos; los procesos de interacción entre fases lí quido-lí quido y el proceso de transferencia de masa en la inte rfaz líquido-gas. - Procesos líquido - líqui do Dentro de las caracterásti cas del proceso de di gestión anaerobia se encue ntra la sensibili dad respecto a la f luctuación de l pH . Debido a la complejidad de los sustratos sobre los cuales se desarrolla el proceso , es necesario tener en cuenta el efecto que e jerce la presen cia de sistemas amortiguado res ( Buffer ) como los ácid os gr asos v olátiles (acético, p ropiónico, butíri co y v alérico), además de bicarbonato y amoniaco , los cua les afectan directamente el v alor del pH . Debido a que la inhibición por cambi os en el pH está involucrada en el modelo, el comportamien to del pH debe ser moni toreado. Por lo tanto el modelo A DM1 incluy e las ecuaciones que de terminan los equilibrios ácido-base para algunas de las especi es q uímicas que se encuentran dentro del digestor, las cuales tienen influencia en la concen tración del ion hidró geno [  H ] y por ende en el valor d el pH . Estos sistemas buffer han sido considerados durante el desarroll o del modelo ADM1 mediante las correspondiente s reacci ones de asociación-disloca ción de iones que puede n ser modeladas a t ravés de la implementación de ecuaciones diferenciales o la implementación de ecuacione s diferencial es algebraicas , las cual es describe n el equili brio químico del sistema en particular . Desde cada una de estas dos implementaciones el valor del pH puede se r calcul ado por medio de la estimación de la concentraci ón [  H ]. Asimis mo el modelo considera el desarrollo de EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 98 Nov iembre 2015 Una vez que se sospecha de la presencia de alg ún posible valor at ípi co, se puede proceder a emplear métodos analí ticos de ide ntificación y confirmació n . A continuación se describen los métodos principa les. 2.9.3.2 Test de Grubbs Consiste en un mé t od o numérico por el cua l se calcula el estadí st ico G de cada v alor sospechoso de ser atípi co independi entemente. (Davies, P. L., 1988) ( Ba ksalary, J. K., Puntanen, S.) Este test se real iz a por separado para cada valor límite, es decir, p ara aquellos v alores máximos o míni mos susceptibl es de ser outliers . Este dato se calcula de la siguien te manera: 𝐺 = 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥  𝑠 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡ , 𝑜 ⁡ 𝑏𝑖𝑒𝑛⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝐺 = 𝑥  −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑠 ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ (2.101) Donde: G: Estadístico de Gr ubbs 𝑥 𝑚𝑎𝑥 ⁡⁡, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 : Valor máximo o míni mo de la mues tra s: desviaci ón típi ca del conjunto de da tos Cuando el f actor de Grubbs sobrepasa un valor cr í tico se puede considerar el dato como atípi co. Este valor crítico viene tabulado según el tama ño de la muestra, a distintos niv eles de confianz a. 2.9.3.3 Test de Di xon Este test es una prueba numérica similar al tes t de G rubbs, y con el qu e se suelen obtener resultados parecidos, es decir, cuando un valor se descarta como atípico por medio del t est de Gru bbs , no rmalmente s e descar tará ta mbién por el t est de Di xon, con algunas ex cepciones. (Dix on, W . J., Masse y, F. J ., 1969) El test consiste en cal cular el facto r Q de Dix on de la si guiente manera : 𝑄 = 𝑥 𝑁 −𝑥 𝑁−1 𝑥 𝑁 −𝑥 1 (2.102) Siendo: x N : valor suscep t ible de se r atí pico (valor máximo) x N-1 : valor meno r inmediatamen t e si guiente de x N x 1 : val or mínimo del conjunto El dato se descarta cuan do el factor Q del pun to ex cede el valor cr í tico Q Crítica que se obtiene en función del nú mero de obse rvacion es de la mues tra 2.9.4 Estudio de la di stribución normal Exi sten dos r az ones fundamentales por las cual es la distribuci ón norma l ocupa un lugar tan prominente en la estadística. Primero , t iene algunas propiedades que la hacen aplicable a un gran número de situaciones en las que es necesario hacer i nferencias mediante la toma de muestras . Segundo, la distribución normal casi se ajusta a las distribucion es de f recuenci as reales observad as en muchos f enómenos, inclu yendo características humanas, resultados de procesos físicos, y much as otras medi das de inte r és pa ra los admini stradores. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 99 Nov iembre 2015 En la f igura 2- 21 se pon e de manifiesto varias caracterí st icas importantes de una distribuci ó n normal de probabil idad:  La curva tiene un solo pico; por tanto , es unimod al. Tiene forma de cam p ana de Gauss .  La m edia de un a po blació n di stribuida normalmente cae en el centr o de su curva normal. Debido a la simetr í a de la distr ibución normal de probabilidad, la mediana y la moda de la distribución se encuentr an t ambién en el centro; en consecuencia, para una curv a normal, la media, la mediana y la moda tienen el mismo valor. Las dos colas de la distribución normal se extien den indefinidamen te y nunca tocan el e je ho rizontal. La mayor parte de las poblaciones reales no se extienden de manera inde finida en ambas direcciones; pero para estas poblaciones , la distribución normal e s una aproximació n conven iente. No hay una sola curva normal, sino una f ami lia de curvas norm ales . Para defini r una distribución de este tipo se necesita definir s ólo dos parámetros: la me dia y la desviació n estándar (Lev in, R. I. , Rubin, D. S., 2004 ) . En la figura 2.21 se puede observar distintas curv as de distribución normal para 3 con juntos de dat os con la mi sma medi a, pero con distintas desv iacion es estándar. En el caso de la figura: 𝜎 3 > 𝜎 2 > 𝜎 1 M uchos métodos estadí s ticos se basan en la hipótesis de la nor malidad de la v ariable objeto de estudio. De hecho si la falta de normali dad de la variable es suficienteme nte fuerte, muchos de los contraste util iz ados en los análisis esta dístico-in ferenciales no son válidos (Figueras, S., Gargallo, P. , 2003). Ilustración 2- 21 . Distribu c ión nor mal con distinta s desviacion es están dar Exi sten v arios métodos para evaluar l a no rma lidad de un con j unto de datos que pued en dividi rse en métodos gráficos y contrastes de hipót esis ( Kolmo g órov-Smirnov , Sha piro-W i lks , Anderson-Darli ng etc.). Los métodos anteriores de estudio de normali dad coinciden en el plante amiento previo de dos hipótesis a con trasta r: - Hip ótesis nula (H 0 ): El co njunto de da tos presen ta una dist ribución normal. - Hip ótesis alternativa (H A ): La distribució n de los d atos no es normal . Para el contraste de e stas hipótesis hay que ap oy arse en el valor de p robabil idad obtenido, denom inado val or-p. Est e valor debe estar por encima de un nivel de significaci ón determinado (normalmente 0,05). Cuando p > 0,05, se aceptará la hipótesis nula H 0 , es decir, la normalida d de los datos . De lo contr ario, se recha za la nor mali dad y se acepta la h ip ótesis alte rnativa H A . Este es el criterio de aceptaci ón de las hipótesis en las pruebas de norm ali dad descritas anteriormente , definiendo el valor p como la proba bilida d, cuando la hip ótesis nula se acepta , de obtener un val or igual o may or que su v alor observado. 𝜎 2 𝜎 3 𝜎 1 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 100 Novi embre 2015 2.9.5 Prueba de Kol mogórov-S mirnov La prueba de Kolmo górov -Smirnov (K-S) es un test no paramé trico para di ferencias entre dos distribuciones to tales o acumul ativas. El tes t uni-muestral se refiere a la con cordancia entre una distribución acumulativa ob servada de valores de una m uestra y una f unci ón de distribució n continua especi f icada, e n este caso , una dist ribución normal (M iller, I., Fr eund, J. E., 1963). Si las f unciones de distribución acumulada t eórica y la muestral no son significa tivament e diferentes, entonces se dice que la muestra provi ene de la distribuci ón teórica normal. Sin embargo, si las dif erencias entre las f unciones acumuladas son muy g rande s, se rechaza la hipótesis nul a . Los paso s a segui r en la prueba d e bondad de ajuste de K- S son los si guientes: 1. Plantear las hipó tesis nul a y alternativ a. 2. Calcul ar todos los val ores de la función de la mue stra x 1 , x 2 ,x 3 … 3. Determina r la desviación máx ima, que está dada por el máx imo de los val ores absolu tos de las di ferencias en tre los val ores de la función t eórica y de la muestra : 𝐷 = 𝑚𝑎𝑥 | 𝐹 𝑚 ( 𝑥 ) − 𝐹 𝑡 ( 𝑥 )| 4. Escoger un nivel de significació n α (nor malmente del 5%). 5. Se acepta la h ipótesis n ula si el valor calculad o D es menor o igual q ue un cierto val or crítico especí f ico obtenid o de una tabla de pro bab ilida d. Las suposicion es de las pruebas de bondad de a juste de K-S son las sigui entes: 1. Muestras aleatorias . 2. La población debe ser continu a en la v ariable observ ada 3. La prueba no es váli da si se t ienen que esti mar uno o más paráme tros usando los datos de la muest ra. 2.9.6 Prueba de Shapiro -Wilk Esta es una de las pruebas con mayor sensibilidad a la no norm ali dad. En esta prueba no es necesario calcular la media ni la varianza de la muestra para incluirlas en la hip ótesis, pero requiere de dos t ipos de t ablas para su aplicació n. Los autores han proporcio nado tablas para un valor máxi mo de N (número de m ues tras) de 50 (Razali, N. M., W ah, Y. B., 2011). El t est de Shapiro- W il k se pued e de finir matemática m ente como: 𝑊 𝑖 = ( ∑ 𝑤 𝑖 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 ′ ) 2 ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥  ) 2 𝑛 𝑖=1 ⁡ (2.103) Siendo 𝑥 𝑖 los val ores originales, 𝑥 𝑖 ′ los valores perdidos y 𝑥  la media aritmé tica de los datos. Se recomienda el uso de la muestra para N<30 , aunque se puede aplicar a muestras mayores de en torno a 50. Al igual que en la prueba de Kolmogórov -Smirnov se escoge un nivel de confianz a, q ue normalm ente es del 5% (0,05), de f o rma q ue, si el valor p es m ay or, se puede aceptar la hipó tesis nula de que la distribución de los datos es normal . (Royston, P, 1992) 2.9.7 Prueba de Ande rson-Dar ling La prueba de Anderson- Darling es, en general , más po tente que las pruebas de Chi-cuadrado y de Kolmo gorov-Smirnov, siendo esta última menos sensible a desajus tes que pudiera haber en las colas de l a distr ibución. En particular, la prueba Anderson- Da rling f unciona mejor q u e cualquier otra cuando hay a casos extraordinarios (valores atípi cos o outliers). (Laio, F., 2004) (Scholz , F. W ., Stephens , M . A., 1987) (Raz ali, N. M ., W ah , Y. B ., 2011) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 101 Novi embre 2015 El estadí stico de A-D est á dado por la siguiente ex presió n: 𝐴 2 = − 𝑁 − ∑ 2𝑘− 1 𝑁 [ ln 𝐹 ( 𝑌 𝑘 ) + ln ( 1 − 𝐹 ( 𝑌 𝑁 +1−𝑘 ) )] 𝑁 𝑘 =1 (2.104) De esta f orma se determina si los datos { 𝑌 1 < ⁡ … < 𝑌 𝑁 } prov ienen de una distribu ción con función acu mulativa F. El estadí stico de la pr ueba se puede entonc es compa rar con l os valores crí ticos que s e obtienen de las tablas de probabili dad para cada una de las siguientes distribuciones: normal, log-normal, exponencial , W eibul l, logística, valor extremo, doble exponencial , uniforme y Pareto generali zada (Déni z Quintana, F. A. , 2 010) . 2.9.8 Prueba de Chi- cuadrado Esta es una prueba de carácter completa mente general, que se utiliza no solamente para verificar el aj uste a la normalidad, sino t ambié n para el ajuste a cual quier otra distribuci ó n te órica de probabili dad. (Spi egel, M. R., Schill er, J. J., Sriniv asan, R. A., S tephens, M . , 2010) Aplicad a al caso de l a normalida d, esta prueba sirv e para contrastar la hip ótesis nul a H 0 : El proceso se ajusta a una normal frente a la hipótesis alternativ a H A : El proceso no se ajusta a una normal, como se ha ex plicado anteriormen te. Para decidir si se acep ta o se rechaza la hip ótesis nula, se dispone de una m ues tra de val ores de una variabl e X, la cual deberá estar presentad a como una tabla a grupada de frecuencias, e n donde los diferentes val ores observados de la variabl e aparecen clasi ficados en intervalos, con sus respectiv as frecuenc ias. Las aplicaci ones de esta prueba son: - El contraste de χ 2 de Pearson. - El contras te de χ 2 de Pearson con corrección de Yates. - La prueba de Bartlet t de ho mocedastici d ad. M ediante el contraste de Pearson se agrupan los datos en k clases (k > 5 ), como si se fuera a construir un histo grama, cubriendo todo el r an go posible de valores, siendo deseable disponer, aproxi madamente, del mismo número de datos en cada clase y al m enos de tres datos en cada una. Haciendo uso del modelo de probabili dad que se desea verificar se calc ula la probabilidad P i asignada a cada clase, por lo que para una m ues tra de n datos, la fr ecuen cia te órica esperada, según ese model o de pr obabili dad es, 𝑇 𝑖 = 𝑛 ∗ 𝑃 𝑖 Se calcula entonces el si guiente í ndice de discrepancia entre las frecuencias observadas y las que era prev isibl e encontrar si el modelo fuera el adecu ado: 𝜒 2 = ∑ (𝑂 𝑖 −𝑇 𝑖 ) 2 𝑇 𝑖 𝑘 𝑖 =1 (2.105) Siendo O i el dato observ ado en la clase i. Si el modelo es correcto se dis tribuye aproxi madamente co mo una 𝜒 2 . 2.9.9 Contraste de varianz as El estudio de las varianza s y la propied ad de distintas muestras de tener varianzas cercanas o iguales se conoce como homogeneidad de varianzas u homocedastici dad. Esta propiedad es un requisito necesario para realiz ar estudios posteriores de análisi s factor ial. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 102 Novi embre 2015 Exi sten dos pruebas fun damentales en este campo que son la prueba de B artlett y la prueba de Leven e. Los estadí sticos con los que se traba ja en estas pruebas permitirán contrastar las hipótesis de si exi ste homo geneidad entre las varianz as de distintos conj untos de dato s. 2.9.9.1 Prueba de Ba rtlett La prueba de esf erici dad de Bartlett, o KMO, es la medida de adecuaci ón muestral KMO (K aiser-M eyer-Olkin) que constata si las correl aciones parciales entre las varia bles son suficientemen te pequeñas y permite comparar la dimensión de los coe f i cientes de correlació n observados con l a dimen sión de los coeficientes de cor relación parcial. (B artlett, M . S., 1954) El estad ístico KM O v aría entr e 0 y 1. Los valores pequeños indican que el análisis factorial puede no ser una buena representación, dado que la correlación entre los pares de variables no puede ser explicada por otr as variabl es. Los valores menores de 0,50 son considerados malos. La prueba de es fericidad de Bartlett con trasta la hip ótesis nula de q ue la matriz de corr elació n es una matriz de identidad, en cuyo caso no exis te correlaci ón significativa entre las variables y el modelo factorial no serí a pert inente. Cuanto más ce rcanas s ean las varianz as de dos variabl es, más correl aci ón hay entre ellas. Esta prueba es muy sensible a mues tras que no sigan una distribución normal. 2.9.9.2 Prueba de Lev ene La prueba de Levene es otro contraste que analiza la homogeneidad de las v arianzas y es menos dependien te del supuesto de normalida d. Se calcula para cada dato experimen tal la diferencia absoluta entre su valor y la mediana de su grupo (a veces con la media arit mética), lleván dose a cabo un análisis de la v arianz a de un f ac tor sobre esas diferencias, lo q u e proporciona un valor del f actor de diferencia y su correspondient e significaci ón que corresponden a los estadí sticos de la prueba de Levene. (Levene, H., 1960) (Glass, G . V., 1966) Si se tienen v arias variables dependientes, la prueba se aplica indepen dientemente a cada una de ellas. Esta prueba de homogeneidad de varianz as está basada en el ni vel de significancia del estadí stico de Levene. La significancia debe ser m ay or de 0,05 , que es el val or d e conf ianz a que se suele f ijar. Cuando esto se cumple, se puede proceder a real izar el análisi s de varianz as o ANOVA. El estadí stico de la p rueba ( W ) se define de la si g uiente manera: 𝑊 = (𝑁 −𝑘) (𝑘 −1) ∑ 𝑁 𝑖 (𝑍 𝑖· −𝑍 ·· ) 2 𝑘 𝑖=1 ⁡ ∑ ∑ (𝑍 𝑖𝑗 −𝑍 𝑖· ) 2 𝑁𝑖 𝑗=1 𝑘 𝑖=1 (2.106) Siendo: - W : estadístico de Lev en e - k: número de diferen tes grupos a los que pertene cen los casos muestread os - N: nú mero total de casos en todos los gr upos - N i : nú mero de casos en el grupo i - 𝑍 𝑖𝑗 = | 𝑌 𝑖𝑗 − 𝑌  𝑖 · | ⁡, 𝑌  𝑖· es la media del i- ésimo grupo - 𝑌 𝑖𝑗 : es el valor de la variabl e medida pa ra el j- ésimo caso del i- ésimo grupo - 𝑍 ·· : es la media de 𝑍 𝑖𝑗 - 𝑍 𝑖 · : es la media de 𝑍 𝑖𝑗 para el grupo i EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 103 Novi embre 2015 La significancia de W es probada con tra F (α, k -1, N-k) , donde F es un cuantil de la prueba F de distribución, con k -1 y N- k grados de liber tad, y α es el nivel de sig nificaci ón elegido, por lo general 0,05 o 0,0 1. 2.9.10 Análisi s factor ial El anál isis f ac torial es u na técnica estadí stica de reducción de datos usada para explicar las correlaciones entre las varia bles obser vadas en términos de número menos de variables no observadas, ll amadas factores. Este t ipo de análi sis se suele utilizar para probar teorías previamente establecidas. La lóg ica que subyace al Análisis f actori al, y en general a los modelos de ecuaciones estructurales, es minimiz ar las diferencias entre la matriz de varianza-covarianza (o de correl aciones) observada en la m ues tra y predich a por el modelo de estudi o seleccionado de acuerdo a la hip ótesis de partida. La di ferencia en tre ambas da rí a lugar a los té rminos de e r ror (residual es). La hipótesis f undamen tal de partida es q ue la matriz de varianz as -covarianzas de las variables observadas es función de una serie de parámetros y que si se pudieran conocer esos parámetros y si el m o delo que se u tiliz a permitiera repre sentar de manera adecu ada la s relaciones entre todas la s variables se podrí a reducir la matriz que se obtendrí a de la població n de manera perfecta. (T a bachnick, B. G., Fidel l, L. S, 2001) (M ason, R. L., Gunst, R. F., Hess, J. L, 2003) (Barbero García, M., Vil a Abad, E. , Holga do Tello, F.P ., 2011). El análi sis factorial obti ene e interpreta los factores comunes a pa rtir de la matriz de correlaciones en tre las v ariables: 𝑅 = ( 1 𝑟 12 ⁡⁡⁡ … 𝑟 1𝑝⁡ 𝑟 21 . . . . ⁡⁡ 1 ⁡ ⁡ ⁡ . . . . ⁡⁡⁡ … 𝑟 2𝑝 . . . 𝑟 𝑝1⁡ ⁡⁡⁡𝑟 𝑝2 ⁡⁡⁡⁡ … 1 ) (2.107) El modelo más simple d e análisis factorial se po dría apl icar de la si guiente manera: Se consideran 𝑋 1 , … , 𝑋 𝑛 variables obse rvabl es sobre una misma población. Se contempla sólo un f actor común F, q ue r eco ge la covariabili dad de t odas las variabl es, y p f ac tores únicos 𝑈 1 , … , 𝑈 𝑝 , uno para cada v ariable. El modelo factorial sería: 𝑋 𝑖 = 𝑎 𝑖 𝐹 + 𝑑 𝑖 𝑈 𝑖 ⁡⁡,⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(⁡𝑖 = 1, … , 𝑛 . ) (2.108) De este modo, cada variabl e X depende del f actor común F y de un f actor único U. Para este modelo facto rial se supo ne que: 1. Las variabl es y factores están es tandari zados (med ia 0 y v arianz a 1) 2. Los p+1 factore s están i ncorrelacionados De este modo , para un número inde finido de fact ores m el modelo factori al serí a: 𝑋 𝑖 = 𝑎 𝑖1 𝐹 1 + 𝑎 𝑖2 𝐹 2 + ⁡ … + 𝑎 𝑖𝑚 𝐹 𝑚⁡ + 𝑑 𝑖 𝑈 𝑖 ⁡⁡,⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡(𝑖 = 1, … , 𝑛. ) (2.109) Siendo m in f erior a n . Un análi sis factorial compl eto se puede ob t ener r ealizan do los siguientes pasos: 1. Formulación del p roblem a 2. Análi sis de la matriz de correlacion es 3. Extracción de los factore s 4. Determinación d el número de factores 5. Rotación de los f actore s 6. Interpretación de los fact ores EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 104 Novi embre 2015 7. Valida ción del modelo (cál culo de las puntu aciones factoriales) La muestra debe ser representa tiva de la población objeto de estudio y del mayor tamaño posible. Como norma gene ral, deberán existir por lo menos cuatr o o cinco veces m ás observaci ones que varia bles (Déniz Quintana, F . A. , 2010 ). Para que el análisis f actorial t en ga sentido, co mo se ex plic ó anteriormente, debe existir una correlación signi f icativ a entre las variabl es. El grado de asociación de las variables de estudio se puede contrastar medi ante las pruebas de homocedasticida d de Bartlett y la medida de adecuación de Kaiser-Mey er-Olkin (KM O) . De esta manera valores de KM O mayores o iguales a 0,75 aseguran que el análisis factorial es ade cuado. Valores de entre 0,50 y 0,75 indican q ue se puede aceptar realiz ar un análisis f actorial . Pero valores inf erior es indican q ue sería irrelev ante realiz ar el anál isis y por tan to no es aconsejabl e. Una vez que se ha con firmado la idoneidad del análisis f actorial , se procede a realiz ar la determinaci ón y e xtracció n de los factores que pued an presentar las v ariables originales. Exi sten diversos método s cada uno de ellos con sus ventajas e inconven ientes. 2.9.10.1 M étodo de las Compone ntes Pri ncipales El m étodo consiste en estimar las puntuacio nes f actoriales mediante las puntu aciones tipificadas de las k primeras componen tes princip ales y la matr iz de carg as factorial es mediante las correlaciones de las variables orig inales con dichas componentes. Este método tiene la ventaja de q ue siemp re proporciona una solución. Tiene el inconv eniente, sin embar go, de que al no estar basado en el modelo de análisis factorial puede llevar a estimadores m uy ses gados de la matriz de cargas f actoriales, particular mente si exi sten variables con comunalidade s bajas. 2.9.10.2 M étodo de los Ejes Princ ipales Este método está basa do en l a identidad f undamental del análisis f actorial , por lo que suel e proporcionar mejores estimaciones que el métod o anterior. Sin embargo, no está g aran tizada su conver gencia, sobre todo en muest ras pe queñas. 2.9.10.3 M étodo de la M á xima Ve rosimilitud Este método tiene l a ventaj a sobre los dos ant eriores de que las estimaciones obtenidas no dependen de la escala de medida de las variables. Además t iene todas las propiedade s estadí sticas del modelo de la máxima verosimili tud, y en particular, es asintót ica m ente insesgada , e f icien te y normal si las hip ótesis del modelo factorial son ciertas. Per mite seleccionar el nú m ero d e f actores median te contrastes de hipótesis. 2.9.10.4 Correlaci ones La correlación mide la f uerza y la direcci ón de la relación lineal entre dos variables cuantitativas. El coe ficiente de correlación se simboliz a con la letra r. Se supone q ue se tienen datos de dos variables x e y para n indi v iduos. Los valores para el primer individu o son x 1 e y 1 , para el segundo son x 2 e y 2 etc. Las medias y las des vi aciones típi cas de las dos variabl es son 𝑥  y S x para la variable x , mientras que para la otra variable son 𝑦  y S y . La correlación r entre x e y es: 𝑟 = 1 𝑛−1 ∑ ( 𝑥 𝑖 −𝑥  𝑠 𝑥 ) ( 𝑦 𝑖 −𝑦  𝑠 𝑦 ) 𝑛 𝑖 =1 (2.110) Es ta expresión puede simpl ificarse y ex presarse en f unción de las covarianz as y varianz as de las varia bles, quedando: 𝑟 = 𝜎 𝑋𝑌 𝜎 𝑋 𝜎 𝑌 (2.111) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 105 Novi embre 2015 Siendo 𝜎 𝑋𝑌 la covarianz a de (X,Y) y 𝜎 𝑋 ⁡⁡ 𝑦⁡⁡𝜎 𝑌 las desviaciones típicas de las dis tr ibucion es marginales. El v alor del í ndice de correlación v aría en el interv alo [-1,+ 1 ]: - Cuando r = 0 , no existe relación lineal, pero es posible q ue existan relaciones no lineal es entre las dos v ariabl es - Cuando r = 1 , existe una correlación positi va tot al, es decir, presenta una dependencia total entre las dos variabl es de f orma que cuando una de ellas aumenta, la otra también lo hace en idén t ica p roporción - Cuando r = -1 , existe una corr elación negativa total, es decir, presenta una dependen cia total entre las dos variables de f orma que cuando una de el las aumenta, l a otra disminuy e en idéntica pr oporció n. Para el trata miento de correlaciones no lineales es preferibl e emple ar el coe ficiente de correlación de Spear man, el cual proporciona una medida de la corr elaci ón entre dos v ariables aleatorias con tinuas. El estadí st ico ρ v iene dado por la siguiente expresi ó n: 𝜌 = 1 − 6⁡ ∑ 𝐷 2 𝑁( 𝑁 2 −1) (2.112) Siendo D la diferencia (x-y ) y N el número de parejas. El coeficiente de Spearman se acercara a la unida d si existe una correlación posi tiva ent re las v ariables aunq ue no sea lineal ( Déniz Quintana, F . A. , 2010 ). 2.9.11 Análisi s dimensional. Te orema de Pi El análisis dimensional es una herramien ta conce ptual muy utilizada en la f í sica, la química y la ingenierí a para ganar comprensión de fenómenos que involucran la combi nación de diferentes cantidades f ísi cas. Per mite simpli f icar el estudi o de cualquier fen ómen o en el que estén inv olucradas muchas magnitudes f í sicas en f orm a de variabl es independi entes. El Teorema de pi es el model o fundame ntal del análi sis dimensio nal. El teorema pi de Buc kingham encierra un cambio de perspectiva en la observaci ón de un fenómeno f ísi co, permitiendo su simpli ficaci ón al reducir el número de variabl es implicadas en él. Se llega por análisis dimensional a un número de monomios sin dimensiones que describen el f enómeno f ísi co de partida con la misma precisión q ue el plantea miento incial, s ólo que con menos variabl es. (Boyl ing, J. B., 1979) 𝐹 ( 𝑞 1 , 𝑞 2 , 𝑞 3 , 𝑞 4 , … . ) = 0⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡ → ⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡⁡П ( 𝜋 1 , 𝜋 2 , 𝜋 3 ,…… ) = 0 (2.113) Siendo F y П funcione s con ⁡⁡⁡ 𝑞 1 , 𝑞 2 , 𝑞 3 , 𝑞 4 variabl es dimension ales y 𝜋 1 , 𝜋 2 , 𝜋 3 variables adimension ales. Se tr a ta de un procedimiento preciso y estricto a la hora de cambiar de perspectiva: cada monomio 𝜋 𝑖 se obtiene a pa rtir del producto de unas vari ables de referen cias elev adas a unos expo nentes que ha gan al mono mio adimension al. El procedimiento resulta plenamente satisfact orio pero puede parecer innecesaria mente estricto, al ser la función F una función genérica y desconocida. Dicho de otr a manera: cabe concebir otros ca mbios de perspectiva diferentes sin necesidad de acudir al p rocedimiento rí gido de los monomi os adimensi onales que prop one el teorema. El teorema de Pi establece que cuando el núme ro de varia bles o magnitude s físicas de las que es función l a magnitud problema, cuya ecuación f í sica queremos dedu cir, son cuatro o m á s, éstas se pueden a grupar en un número de grupos adimensionales, ll amados número Pi, y a EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 106 Novi embre 2015 partir de éstos es tablece r la ecuación homog éne a (Garcí a, J. L. G, 1987). El t eorema de pi se expresa de la si g uiente forma:  Sea la ley física 𝐹 ( 𝑞 1 , 𝑞 2 , 𝑞 3 , 𝑞 4 , … . ) = 0 , libre de unidade s, en donde 𝑞 1 , 𝑞 2 , 𝑞 3 … 𝑞 𝑛 son magni tudes dimensi onales  Sea 𝐿 1 , 𝐿 2 , 𝐿 3 … 𝐿 𝑚 dimensiones básicas, siendo m < n , y: [𝑞 𝑖 ] = 𝐿 1 𝑎 1 𝑖 , 𝐿 2 𝑎2𝑖 , … ⁡ , 𝐿 𝑚 𝑎𝑚𝑖 ⁡⁡⁡⁡,⁡⁡⁡⁡⁡⁡𝑖 = 1,2, … . , 𝑛 (2.114)  Si A es una matriz de m x n elementos y rango r: 𝐴 = ( 𝑎 11 … … 𝑎 1𝑛 𝑎 21 … … ⋮ ⋮ … … ⋮ 𝑎 𝑚1 … … 𝑎 𝑚𝑛 ) ( 2 .115) Entonces:  Exi sten 𝑛 − 𝑟 can tidades adimensi onales 𝜋 1 , 𝜋 2 , … . , 𝜋 𝑛−𝑟 independ ientes que pueden forma rse con las 𝑞 1 , 𝑞 2 , … , 𝑞 𝑛 .  La ley f ísi ca 𝐹 ( 𝑞 1 , 𝑞 2 , 𝑞 3 , 𝑞 4 , … . ) = 0 , es equiv alente a la f unció n 𝐹 ( 𝜋 1 , 𝜋 2 , 𝜋 3 ,…… ) = 0 . En esencia, el teorema expresa que es posible describir un f en ó meno con una cantidad de parámetros adimensional es 𝜋 1 , 𝜋 2 , … , 𝜋 𝑛− 𝑟 que es menor que la cantidad de parámet ros dimensional es inv olucrados 𝑞 𝑖 . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 107 Novi embre 2015 3. Recogida de datos de los sistemas de tratamiento EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 114 Novi embre 2015 Ilustració n 3-9. Esque ma planta piloto nº 2 Depósito de retenció n. El purí n producido en la expl otación ganadera es conducido al depósito de retenció n. En el dep ósito de retención de capaci dad 40 m 3 , y t iempo de re tención 4-6 días almacenará el purín hasta su t amiz ado. Su f orma es irregular pues se ha aprovechado al máximo el suelo disponi ble. Tamiz ro tativo. En la parte superior del digestor cerrado semien terrado se sitúa un tamiz rotator io de paso de malla 100 mic ras. Una vez t amiz ado, el sólido se ll eva a l a era de sec ado, a su vez la parte líquida se bo mbea al digestor. Ilustració n 3- 10 . Dep ósito de reten ción, tamiz rotat ivo y diges tor ana erobio. Planta pilo to nº2 Digestor anae robio – ti po en cascada -. El dig estor cerrado semien terrado con f orma rectangular t iene unas dimensiones de 17,50 metros x 6,50 metr os x 3,50 m etros (largo x ancho x alto), altura efectiv a 1,70 metros y que se encuentra semienter rado con una altura sobre el nivel de referencia de 1,00 metros. Esta constituido por seis cámaras rectan g ulares de dimensiones 3, 00 metros x 3,00 metros, ig uales e intercomunicad as por sifón de capacidad e fectiv a unitaria de 22,90 m 3 y de 132,60 m 3 en total EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 115 Novi embre 2015 y un tiempo de residencia del pur í n de 25 días. Por el tipo de f lujo podemos asimilarlo al funcionamiento de un di gestor en ca scada. El digestor es de construcci ón en hormigón armado y t anto sus muros exteriores e interiores tendrán un mí nimo de 0,30 m etros de espesor. La cimentación se realiza por losa arm ada de cimentación apoyad a en el t erreno de 0,50 metr os de espeso r . Al di gestor l le ga el purí n por gravedad del tamiz rotatorio. El digestor dispone de tapas de reg istro y l impieza, abert uras de ventil ación de g ases e igualmente, tanto la entrada como la salida del l íquido se realizara por medio de si f ón de grave dad situado a 1,0 metro debajo de la supe rf icie li bre del lí q uido. Bombeo a ve rtido/reut ilización. Se realiz a a 1 metro por de bajo de la última cáma ra del digesto r (cámara n º6) por medi o de un a bomba centrí f uga con u n caudal de diseño de 6-8 m 3 /d . 3.1.1.4 Descripción de la pl anta piloto nº3 Situada en el M unicipio de Teror, cerca de la po blación de Arbejales, y a una cot a sobre el nivel del mar de 700 metros, jun to a una expl otación de ganado po rcino de 1.432 cabez as. Ilustració n 3- 11 . Fo t o aérea exp lotación ganadera (Plan t a pilo to nº3) Planta nº 3. (28° 2.83' N, 15 ° 32.87' O) Madres Verracos Cebo Total Animales (cabe zas) 160 7 1.250 1.432 Volumen de res iduos ( m3 / a ño ) 1.043,38 42,84 1.965,69 8,26 m3 / día Limpieza 0, 34 m3 / día Caudal Eflue nte (estimado) 8, 7 0 m3 / día Ilustració n 3- 12 . Ca udal y cen so g anade ro. Explotación (Planta pi loto nº3 ) EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 116 Novi embre 2015 Esquema de la plan ta piloto n º3. Ilustració n 3- 13 . Esque m a planta piloto nº 3 Depósito de homogene izació n. El purín es recogido en la propia ex plotación por una arqueta de recepción con capacidad para 1 día (10 m 3 ), posterior mente es conducido al depósi to de homo geneización . En el depó sito de homogeneiz ación de capaci dad 35 m 3 y t iempo de retención 3- 4 d í as alm acena el purín hasta su bombeo. Bombeo pur ín. Se realiz ará a 1 metro por debajo de la superficie libre del depósito de homogeneización por medio de una bomba ce ntrífuga con un caudal de di seño de 8- 10 m 3 /d. Tamiz ro tativo. En la parte superior del digestor cerrado semienterrado se situara un tamiz rotator io de paso de malla 100 mic ras. Una vez tamizado, el sólido se ll eva a la era de secado, a su v ez la parte líquida se bo mbea al di gestor. Ilustració n 3- 14 . Tamiz rotativo. Planta piloto nº3 Digestor anae robio – ti po mezcla co mpleta-. El dig estor cerrado semienterrado con f o rma rectangular , t iene unas dimensiones de 8 ,50 metros x 4,50 metros x 4,00 metros ( lar go x ancho x a lto) y que se en cuentra semienter rado con una altura sobre el nivel de ref e rencia de 3, 50 m etros. Es tá constituido por cuatro cámara s rectangulare s iguales e intercomunicad as de capacidad ef e ctiva d e 103 ,00 m 3 en t otal y un tiempo de re sidencia de 10- 12 días. Esta geometría f avorece los procesos de mezclado y podemos asociarlo al comportamiento de un digestor de mezcl a completa. El diges tor es de construcción en hormigón armado y tanto sus muros exteriores e interiores son como mínimo de 0,30 metros de espesor. La cimenta ció n se realiz ara por losa armada de cimentación apoyada en el terreno de 0,50 m etros de e spesor. Al digesto r, cámara nº1, ll ega el purí n bombeado del dep ósito de homo g eneiz ación y de ella será enviada al tamiz r otatorio. Una vez t amizado, el purí n es introduci do en la seg unda cámara. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 117 Novi embre 2015 Ilustració n 3- 15 .Diges tor anaer obio – tipo mezcla completa-. P lanta piloto nº 3 El digestor dispone de tapas de reg istro y limpieza, aberturas de ven tilaci ón de gases y tanto la entrada como la salida d el líquido se r ealiz ara por medio de sif ón de gravedad. Además, posee llaves de purga para su limpi eza para cada una cámaras. El digesto r t iene un acabado f or mado por mortero de cemento y tierra de la zona para minimiz ar su impacto. El digestor t iene un acabado formado po r morte ro de cemento y tierra de l a zona pa ra mini mizar su impac to. Humedal art ificial SFS 1. A la salida del digestor se encuentra el prime ro de los humedales artificiales de tipo SFS ( f i gura 3) constitui do por un cubí cu lo excavad o en la tierra de forma rectan gular de dimensiones de 9 metros x 4,25 metros x 3,00 metros (l argo x ancho x al to) y que se encuentra ente rrado con una altura sobre el niv el de referencia de 3,0 metros , con capacidad de 114,7 5 m 3 , este vol umen es llenad o por cantos de granulometría variada , que el v olumen libre es el 20 -30%, 22, 95 m 3 y un tiempo de r e sidencia del purín de 2-5 días. El humedal artificial consist irá en una zanja cuyas tres paredes se conformarán con taludes de 45º y la restante con listones de madera hasta una altura de 1 ,75 metros. Este recin t o se rellena de grava de granulometrí a v ariable y creciente conforme la profundida d. Ilustració n 3- 16 . Fa ses de la const rucción del hu medal arti ficial SFS 1 y 2. Planta piloto nº 3 En el humedal arti ficial se desarrollan vario s tipos de plantas que de gradan la materia orgánica. Posee dos tubos de ventilación vertical. El paso del agua a tratar se realiz a por debajo de la superficie en toda el á rea de con t ac to lateral con la laguna. Laguna facu ltativa . El pur í n procedente del Humedal artificial 1, se deposita en una laguna f acultativ a de relaci ó n longitud / an chura, 2/1 de 90 m 3 de capacidad efectiv a. La prof undidad será de 1,5 metros. El tiempo de residenci a es de 8 dí as y su limpieza previ sta cada 2 año s. En la laguna, y debido a la profundidad y tiempo de residencia se llevarán a cabo procesos degradación de la materia orgánica de tipo aerobio con f otosí ntesis y airea ción en la superficie, y de t ipo anaerobio en el fondo de la mis m a. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 118 Novi embre 2015 Ilustració n 3- 17 . Sección lagu na y humedales arti ficiales SFS 1 y 2. Planta p iloto nº 3 La laguna se encuentra rodea da por los humedales artificiales de manera tal que tod o el líquido de la laguna se encue ntra en cont ac to también con raíces desarroll adas por las plantas en los humedales, esto nos ha permitido ex perimentar con una laguna de in ferior capacidad y por otro lado y debido a que son los propios humedales los elementos contenedo res de la laguna evita los problemas de despl ome de los taludes de la misma . La laguna se realizará con com pactación del terreno a una prof undidad de 1,50 metros. Los taludes se compon drán por can tos planos y con un án gulo de 40 – 45º so bre la hori zontal. Humedal art ificial SFS 2. El humedal ar tificial 2 en la salida del efluen te es de concep ción idéntica a l anterior. Recirculación y arque ta final. La instalación posee un circuito de recirculación q ue permite recircul ar total o parcialmente el líquido exi ste en la laguna a una arq ueta de control que se encuentra comunicada con el dep ósito de ho mogenei zació n. Al final del hu medal nº2, se en cuentra la arq ueta f inal de dimensiones (4,00 x 1,80 x 1.50 metr os – largo x ancho x profundidad) y 10,50 metros cúbicos de capacidad. El purí n estabiliz ado percola desde el humedal a la arqueta. Ilustració n 3- 18 . Lagun a, hu medales y arq ueta final . Planta piloto nº 3 Bombeo a ve rtid/reutil izació n. Se realiz ará a 1 metr o por debajo de la superfici e libre de la arq ueta final, y en el e xtremo opuesto por medio de un a bomba cent rífuga con un caudal de diseño de 8-10 m 3 /d ía . EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 119 Novi embre 2015 Ilustració n 3- 19 . Di stribución en p arcela planta piloto nº 3 3.1.1.5 Construcción de las plan tas piloto. La construcción de las plantas comienz a una vez otorgados todos los permisos re queridos para la planta nº 1 en febrero de 2006, la planta nº 2 en noviembre de 2006 y la planta nº 3 en julio de 2007. Los digestores y lagun as se han diseñado en hormigón armado sigu iendo los siguientes criterios: 1) Geomor f olo gía del terren o. 2) Facili dad de transporte y acopio de los ma teriales en la expl otación 3) Facili dad y rapidez de construcció n. 4) Resistencia adecu ada a los agentes atmosféricos y a las solici taciones. 5) Escasa mano de obra para su cons t rucció n. Digestores . Para la pl anta n º 3, se ha elegido una cons trucción de ho rmigón a r mado con encofrado recuperable conformado por muros de 35 centímetros de espes or, losa de 50 centímetros de espesor y forjado unidirecci onal de 30 centímetros de espesor. Ade más posee rejillas d e ventil ación y limpieza de 2,00 x 0,80 met ros. Ilustració n 3- 20 . Lo s a de sedi m ent ación, muros de la s cá maras y forj ado de cubierta. Planta piloto nº3 Para la planta nº 2, se ha elegido una constr ucción de hormigón arm a do con encofrado no- recuperable de muro de f ábrica de blo que de 12 centímetros y núcleo armado de 35 centí metros de espesor , losa de 50 centí metros de espesor y f orjad o unidireccional de 30 centí metros de espesor . Además posee rejil las de limpiez a y respiraderos de venti lació n. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 120 Novi embre 2015 Ilustració n 3- 21 y 3- 22 . Depó s ito d e retenci ón y muro s de las cá maras digestor. Plan ta piloto nº 2 . Lagunas y humedales. Para la planta nº 3, debido a la escasa f acil idad de uso de maq uinaria pesada para el movimi ento de tier ras y baja permeabil idad del terreno se opt ó por realizar un sistema combinado de laguna facultativ a y humedal artificial SFS combinado con f ondo de membrana geotexti l, con el obj e to de maximiz ar la poca superficie disponible, la laguna se plantea como un recinto rodeado por una serie soportes de madera que permiten la colocación la grava de granulometrí a variable en t odo el perímetr o tenien do dos f un ciones principa les; ser soporte para el humedal y ev itar el colapso de los taludes de la la guna. Para la planta nº 1, debi do a la facilidad de uso de maquinaria pesada para el movimiento de tierras y alta permeabil idad del terreno se o pt ó por realiz ar una super ficie con membrana geotexti l con una compactación y resistencia a la compresión homogénea la f inalidad de evitar asentamien tos diferenciales que puedan transmitir tensiones extraordina rias a la lámina. Para ello, las gravas de niv elación son dos tamaños y con cantos redondo s. La laguna posee dos canal es a lo largo de la dimensi ón más larga de la lag una para las tuberías de drenaje q ue conducen a los pozos de registro, estas tuberí as descansa n sobre un hormigón de limpieza y debajo de la capa de g rav a dispone además, de zonas de aireación y ventil ación de las láminas para los posibles gases f iltrados y e xud ación de la lámina, situados en la superf icie superior de los taludes, y realizado con el mismo material q ue la membrana y estarán protegidas de la lluvia por una caperuza hecha del mismo material de la membrana, estas ventilaci ones se realiz an cada 6 metros . Ilustració n 3- 23 . Per spectiva gene ral de la instalación planta piloto n º3 3.1.1.6 Puesta en funcionamien to las instalaci ones La planta nº 1 y nº 2 en enero y marzo de 2008 respectiv amente, mientr as que la planta nº 3, se puso en f uncion amiento en mayo de 2008, instalán dose el tamiz rotatorio en novi embre de 2008. Para la ca rg a de los digesto res y la gunas se han se guido los si g uientes paso s: 1. Cada cámara de los digestores como las lagunas se han car gado inici almente con agua limpia lo cual permite por un lado la comprobación de filtraciones como la adaptación paulatin a de l a flora bacte riana. 2. En f unción de los tiempos de descarga de las granjas, q ue pueden varia r entre 2 y 5 dí as en f unción de las dimensiones de las a lbercas exi stentes bajo el suelo de las expl otaciones, se han ido llenando con pu r í n. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 121 Novi embre 2015 3. No se han añadido recursos externos, léase cultivos de bacterias, lodos de depuradoras , etc., dejando sólo en reposo al pu rín para q ue se desarroll en la f lora bacteriana au tóctona. 3.1.2 Toma de mue stras (1 ª T an da 2008-2009 ) Como f ase previa a modo de análi sis preliminar del funciona miento de la instalación, se consideró tomar una s erie de pará metros de sde el 22 de mayo de 20 08 hasta el 1 8 de novi embre de 20 09 en la s tres plantas pil oto dise ñadas . Los parámet ros medidos en este pe riodo son los si guientes: - pH - T empera tura interio r (to ma de muestra) y exterior (estación meteoroló gica) - DQO total - Conductivida d Para la planta nº1 y nº3 han sido 46 muestras mientras que en la planta nº2 se han to mado 3 9 debido a una pa rada san itaria del 30 de octubre al 30 de diciemb re de 200 8. 3.1.2.1 Periodici dad y puntos de muestreo Para la toma de mues tras se ha pro cedido de la si guiente forma : Ilustración 3- 24 . Puntos de muestr eo (1ªTanda) - Planta nº1 ( s e indic a en negr o) Ilustración 3- 25 . Punto s de mues treo (1ª Tand a) - Planta nº2 (se indi c a en negr o) Ilustración 3- 26 . Punto s de mues treo (1ª Tand a) - Planta nº3 (se indi c a en negr o) A nivel genera l. 1) Se han realiz ado tres tomas de muestras para cada uno de los pa rámetros a anali zar, cada muestra se env asa en un recipien te nuev o de capa cidad 200 ml . 2) Las muest ras se han tomado sie mpre entre las 10:00 a las 12:00 de la mañana. 3) Las tomas se realiz an siempre en el mismo sitio . 4) Se desechan los val ores extremos. 5) La periodici dad de las mismas ha sido fijada previamente de la si guiente forma: Gr anja T anqu e Recepción Laguna Efluente laguna Afluente laguna Efluente Granja Tamiz Gr anja T anq ue R ecepción Diges tor (6 c ámar as) Cámara 1 Efluent e Granja Tamiz Cámara 2 Cámara 4 Cámara 6 - Efluente Gr anja Digest or (4 cámar as) Efluente Granja - Cámara 1 Tamiz Cámara 2 Cámara 4 Efluente Humedal SFS1 Laguna Humedal SFS2 Arqueta final EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 122 Novi embre 2015 a) En los primeros seis meses se realizan semanalmente pH, t e mperatura, conductiv idad y DQO. b) En siguiente se m estre los análi sis definidos en el punto a, se reali zan cad a quince días. c) A los doce meses los an álisi s definidos en el pun t o a, se realiz an cada m es. En los diges t ores. 1) Para la planta nº 2, las tomas se realiz an a 1 metro de prof undidad sobre la superf icie libre en las cámara 1, 2, 4 y 6 . 2) Para a planta nº 3, las tomas se realiz an a 1 metro de profundida d sobre la superficie libre en las cámara 1, 2 y , 4 3) Las tomas en a m bos digestores se realizan igualmente a 2,5 me t ros de prof undidad (profundidad media de ambos di gestores) y la s tomas se realizan siempre en el mismo sitio que las realiz adas en los puntos 1 y 2. En las lagunas . 1. Para la planta nº 1 y nº 3, las tomas se realizan a 0,5 metros de profundidad en tres puntos distintos de la la guna y que representan su zona ini cial (jun to a entrada) , media y final (junt o a salida). 2. Igualmente, para la planta nº 1 y nº 3, las tomas se realizan a 1,5 m etros de profundidad en tres puntos distintos de la laguna y que representan su zona inicial (junto a entrada), media y final (jun to a salida). En los humeda les. 1) Los humedales presentes en la planta nº 3, pose en tubos de reg istro situados en las zon as iníci ales y finales, en ellos y por ef ecto de la capi laridad se t omas m u estras del lí quido superficial, a 0,5 met ros, y 1 me tro y 2 met ros profundidad. 3.1.2.2 M edida de factores cli máticos. En las tr es plantas disp onemos de una serie d e estaciones meteorológ icas en las c uales se recogen los siguien tes datos ambien tales: tempe ratura Interior y te mperat ura exterior, humedad relativ a. De ellos, se tomarán como datos: temperatura exterior, humedad exterior y precipitaciones o rganizaos por semanas. 3.1.2.3 M edidas “in situ”. Se midieron los siguientes parámetros emplean do la sonda multiparamétrica: profundidad , pH, temperatura (ºC), conductiv idad eléctrica, oxí g eno disuel to (mg/l) , poten cial redox y sa lini dad. Tanto la sonda multiparamétri ca HYDROLAB H20, como el medidor de pH de apoyo han sido calibrados por el Centro de Calibración y Metrología de la Uni versid ad de Las Palmas de Gran Canaria con revision es cada 3 m eses. (Yagüe Carrasco, M . R., Quílez Sáez de Viteri, D., Iguácel Sote ras, F., 2008) 3.1.2.4 M edidas en laboratori o. Las m uestras tomadas “in situ” han sido llevadas re frigeradas para ser analiz adas el d í a siguiente, en f un ción de la periodi cidad a cada una de l as muestras se le ha determina do la Demanda Quí mica de Oxí g eno (DQO) uili zando el Fotómetro NAN OCOL OR 500 y patrones. 3.1.2.5 Caracterí sticas de los e quipos de muestreo u tiliz ados. Botella para muestras t ipo Van Dorn. La botella de muestr eo t ipo Van Dorn horiz ont al y vertical de 1 litro. Posee mecanismo de g atillo horizontal el cual es activado por un m en sajer o de metal. Los émbolos prov een un adecuad o sello y previenen la mezcl a de la m uestra con las capas intermedi as de a gua duran te el ascenso. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 123 Novi embre 2015 Sonda mul tipara métrica HY DROLA B H20. Sonda multipara métrica que pe rmite medi r simultáneamen te y hasta 10 m de profundidad: temperatu ra, condu ctivi dad, salini dad, s ólidos disueltos to tales, oxí g eno disuelto, pH y profundi dad. Tabla 3-3 . Pará metros de func ion amiento de sonda H YDROLAB H2 O PA RÁMET RO RA NGO PREC ISIÓN SENS OR RESOLU CIÓN Tempe ratura -5 a 50 ºC ± 0,15 ºC Resistencia térm ica 0,01 ºC Conductiv idad 0 a 100 μS/cm ± 1%de rango Sensor de 6 el ectrodos 4 dígitos pH 0 a 14 Uds. ± 0,20 ud. pH de vidrio 0,01 ud. Oxígeno disuelto 0 a 40 m g/l ± 0,2 p.p.m . Sensor t ipo celda de Clark 0,01 p.p.m . Salinidad 0 a 70 p.p.t. ± 0,2 p.p.t. Calculado 0,1 p.p.t. Ilustració n 3- 27 . Mue stras plan ta nº3 , Toma de mue stras, Sonda mul tipara métrica HYDR OLAB H20 y Fotómetro N ANOCOLOR 500 y patrone s para la muestras 3.1.2.6 Procedimientos de análi sis de laboratorio . El análisis de la DQO se ha real izad o en el La boratorio Agroali mentari o y Fitopatológico del Cabil do de Gran Canaria , (AP hA, A. W . W . A ., 1981) Demanda Química de Oxigeno (DQO). Para la determinación de la DQO se utilizó la determinaci ón f o tométrica de la concentraci ón de cromo ( III) tras oxidación con di-cromato potásico / ácido sulfúric o / sulfato de plata a 148 º C. Se realiza la misma operaci ón pa r a el blanco de agua destilada, se t apan, se agitan con cuidado los viales y se colocan en un digestor de bloque, a 180ºC durante 2 hora s. S e dejan en f riar a t emperatu r a ambien te y se agitan varias vece s, dejando depositar los s ólidos antes de medir la absorbanci a. Se determina EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 226 Novi embre 2015 8. %DQO elimina da digest or vs. Precipi tación acu m ulada Heterocedas ticidad 9. %DQO elimina da ta miz v s. %Reducción Conduc tivi dad Global Heterocedas ticidad 10. %DQO eliminada tamiz vs. Variaci ón de pH Heterocedas ticidad 11. %DQO eliminada tamiz vs. Variaci ón Temperatu ra Heterocedas ticidad 12. %DQO eliminada tamiz vs. Precipi tación acu mulad a Heterocedas ticidad 13. %DQO eliminada global v s. %DQO elimi nada tamiz Heterocedas ticidad 14. %DQO eliminada global v s. % DQO elimi nada digestor Hom ocedasticidad 15. DQO eliminada tamiz vs. %DQO elimina da digestor Heterocedas ticidad 16. %Reducción Condu ctivi dad Global v s. %Reducción C onductiv idad tamiz Hom ocedasticidad 17. %Reducción Condu ctivi dad Global v s.% Reducción C onductiv idad digestor Hom ocedasticidad 18. %Reducción Condu ctivi dad Global v s. Variación Temperatura Heterocedas ticidad 19. %Reducción Condu ctivi dad Global v s. Variación pH Heterocedas ticidad 20. %Reducción Condu ctivi dad Global v s. Precipi tación acumulada Heterocedas ticidad 21. %Reducción Condu ctivi dad tamiz vs. % Reduc ción Conductivi dad digestor Heterocedas ticidad 22. %DQO eliminada global v s. %Reducción Conduc t iv idad tamiz Hom ocedasticidad 23. %DQO eliminada global v s. %Reducción Conduc t iv idad digestor Hom ocedasticidad 24. Variación de pH v s. Vari ación de Condu ctivi dad Global Hom ocedasticidad 25. Variación de pH v s. Prec ipitación media Heterocedas ticidad 26. Variación de Condu ctivi dad Global v s. Precipi tación media Heterocedas ticidad 4.3.2.10 Detección y análisi s de correlacion es Una vez se han identif ic ado las variabl es q ue se ajustan a los r equisitos necesarios a la hora de realiz ar un análisis factorial, hay q ue detectar posibles correlaciones existentes ent re dichas variabl es para tener una idea de la fuerza con la que está relacion ada cada par de varia bles, y así f acili tar el análi sis posterior. A continuaci ón se muestra una matriz de regresión, en la cual se muestran cada una de las variabl es que presentaban homocedasticidad ent re sí. Tal y como indicaba la prueba de Bartlett, el par de varia bles que, a priori muestra una m ay or regresi ón y correlación es el de DQO eliminada y la variación de conductividad. Esto se puede apreciar en la figura, aunque posteriormen te se estudiarán los coeficientes de corr elación reales entre cada una de las variabl es. Los pares de v ariables c omparadas son :  %DQO elimina da global vs. %Reducción Con ductiv idad Global  %DQO elimina da global vs. Variaci ón de pH  %DQO elimina da diges tor v s. %Reduc ción Con ductividad Global  %DQO elimina da diges tor v s. Variación de pH EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 227 Novi embre 2015  %DQO elimina da global vs. %DQO eli minada digestor  %Reducción C onductiv idad Global vs. %Reducci ón Conductiv idad tamiz  %DQO elimina da global vs. %Reducción Con ductiv idad tamiz  %DQO elimina da global vs. %Reducción Con ductiv idad digestor  Variación de pH vs. %Re ducciónondu ctivi dad Global Correlaciones li neales Las corr elaci ones de Pearson perm i ten identificar la existencia de r elaci ones lineal es entre las variabl es. El progr a ma SPS S permite obtener los v alores de los coeficientes de correlaci ón, indican do además la si gnificancia de dicha correl ación. En la matriz se puede observ ar los valores de los coe f icien tes de Pear son, y una si g ni ficancia para las cor relaciones. C omo indica la tabla, a q uel los coe f icien tes de co rrelaci ón con dos asteriscos ( **) tienen un niv el de significanci a no sólo de 0,05 (que es el hab itual en el traba jo) sino de 0,01 . Es pecialmente en el caso de la correlación entre DQO eliminada g lobal y DQO eliminada en la digestor y la el iminación de la Conduc t iv idad global con l a que se pro d uce en el digestor, el coeficiente de correlació n es de 0,9 70 y 0,9 06 con un valor de signif icancia <0, 001. Esto indi ca una relativ amente fuerte correlaci ón lineal entre estas 4 variables. Igualmente y en menor medida encontra mos correlaci ón entre la r educ ción de DQO G lobal y la variaci ón pH y la reducción de conductividad en la laguna. Pa ra las 8 va riables de estudio se obtiene la matriz de datos si guiente: Tabla 4- 34 . Co rrelacione s lineales . Planta nº2 - 1ª Tanda - % Eliminación DQO Global % Eliminación DQO Ta miz % Eliminación DQO Digestor % Reducci ón CE General % Reducció n CE Tamiz % Reducció n CE Digestor Variación pH % Eliminación DQO Global Corre lación de Pearson 1 -,122 ,970 ** ,536 * ,419 ,462 * ,638 ** Sig. (bilateral) ,599 ,000 ,012 ,059 ,035 ,002 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales 1791,542 -182,882 2140,582 1202,544 485,135 842,277 102,721 Cova rianza 89,577 -9,144 107,029 60,127 24,257 42,114 5,136 N 21 21 21 21 21 21 21 % Eliminación DQO Ta miz Corre lación de Pearson -,122 1 -,344 ,066 ,108 ,033 ,264 Sig. (bilateral) ,599 ,127 ,777 ,640 ,886 ,248 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales -182,882 1256,787 -635,877 123,351 105,180 50,923 35,591 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 228 Novi embre 2015 Cova rianza -9,144 62,839 -31,794 6,168 5,259 2,546 1,780 N 21 21 21 21 21 21 21 % Eliminación DQO Diges tor Corre lación de Pearson ,970 ** -,344 1 ,470 * ,346 ,417 ,511 * Sig. (bilateral) ,000 ,127 ,031 ,125 ,060 ,018 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales 2140,582 -635,877 2715,484 1299,317 492,490 936,833 101,420 Cova rianza 107,029 -31,794 135,774 64,966 24,624 46,842 5,071 N 21 21 21 21 21 21 21 % Reducción CE General Corre lación de Pearson ,536 * ,066 ,470 * 1 ,729 ** ,906 ** ,538 * Sig. (bilateral) ,012 ,777 ,031 ,000 ,000 ,012 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales 1202,544 123,351 1299,317 2809,847 1056,46 4 2068,92 4 108,501 Cova rianza 60,127 6,168 64,966 140,492 52,823 103,446 5,425 N 21 21 21 21 21 21 21 % Reducción CE Tamiz Corre lación de Pearson ,419 ,108 ,346 ,729 ** 1 ,373 ,563 ** Sig. (bilateral) ,059 ,640 ,125 ,000 ,096 ,008 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales 485,135 105,180 492,490 1056,464 747,736 438,859 58,584 Cova rianza 24,257 5,259 24,624 52,823 37,387 21,943 2,929 N 21 21 21 21 21 21 21 % Reducción CE Digestor Corre lación de Pearson ,462 * ,033 ,417 ,906 ** ,373 1 ,373 Sig. (bilateral) ,035 ,886 ,060 ,000 ,096 ,096 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales 842,277 50,923 936,833 2068,924 438,859 1854,69 3 61,109 Cova rianza 42,114 2,546 46,842 103,446 21,943 92,735 3,055 N 21 21 21 21 21 21 21 Variación pH Corre lación de Pearson ,638 ** ,264 ,511 * ,538 * ,563 ** ,373 1 Sig. (bilateral) ,002 ,248 ,018 ,012 ,008 ,096 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 229 Novi embre 2015 Suma de cuadrado s y produ ctos vectoriales 102,721 35,591 101,420 108,501 58,584 61,109 14,483 Cova rianza 5,136 1,780 5,071 5,425 2,929 3,055 ,724 **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas). *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas). En el resto de pares de variabl es exi ste una correl ación media o baja, venos co mo en esta planta nº2 encon t ramos más correlacion es. Los coeficiente s de cor relación de P earson v arí an entre -1 y 1, dependien do de si la correlació n es negativ a o positiv a. En el caso de las v ariables de estudio de este trabajo se observ an coeficientes po sitiv os, lo que ll eva a con f irmar lo que se obse rvaba gráficamente, que las relaciones ent re las v ariables son direc t a mente prop orcionales. Correlaciones no line ales Las correlaciones de Spearman per miten identi ficar relaciones no line ales entre variables. En el presente estudio se ha n detectado relaci ones l ineales, a un así se muestra la matriz de correlación de Spearma n, q ue debe dar resul tados simil ares a la ma t riz lineal: Tabla 4- 35 . Co rrelacione s no linea les. Plan ta nº2 - 1ª Tanda - % Eliminación DQO Global % Eliminación DQO Tami z % Eliminación DQO Digestor % Reducción CE General % Reducció n CE Tamiz % Reducción CE Digestor Variación pH Rho de Spearman % Eliminación DQO Global Coeficiente de correlación 1,000 -,084 ,965 ** ,634 ** ,482 * ,614 ** ,541 * Sig. (bilatera l) . ,716 ,000 ,002 ,027 ,003 ,011 N 21 21 21 21 21 21 21 % Eliminación DQO Tami z Coeficiente de correlación -,084 1,000 -,239 ,003 ,156 ,070 ,204 Sig. (bilateral) ,716 . ,297 ,991 ,500 ,763 ,375 N 21 21 21 21 21 21 21 % Eliminación DQO Digest or Coeficiente de correlación ,965 ** -,239 1,000 ,502 * ,371 ,476 * ,444 * Sig. (bilateral) ,000 ,297 . ,020 ,098 ,029 ,044 N 21 21 21 21 21 21 21 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 230 Novi embre 2015 % Reducció n CE General Coeficiente de correlación ,634 ** ,003 ,502 * 1,000 ,773 ** ,899 ** ,529 * Sig. (b ilateral) ,002 ,991 ,020 . ,000 ,000 ,014 N 21 21 21 21 21 21 21 % Reducció n CE Tamiz Coeficiente de correlación ,482 * ,156 ,371 ,773 ** 1,000 ,510 * ,544 * Sig. (bilateral) ,027 ,500 ,098 ,000 . ,018 ,011 N 21 21 21 21 21 21 21 % Reducció n CE Digestor Coeficiente de correlación ,614 ** ,070 ,476 * ,899 ** ,510 * 1,000 ,375 Sig. (bilateral) ,003 ,763 ,029 ,000 ,018 . ,094 N 21 21 21 21 21 21 21 Variación pH Coeficiente de correlación ,541 * ,204 ,444 * ,529 * ,544 * ,375 1,000 Sig. (bilateral) ,011 ,375 ,044 ,014 ,011 ,094 . N 21 21 21 21 21 21 21 **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas). *. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas). Los resultados son similares a los de la matriz de P earson, mostrand o correlacione s significativ as en las siguientes varia bles, en o rden de mayor a menor fuer za:  %Elimina ción DQO Di gestor vs. %Elimi nación DQO Global  %Reducción C E Global v s. % Eli minación DQ O Global  %Reducción C E Digesto r vs. %Elimina ción DQO Gl obal  Variación pH v s. %Eli minación DQ O Global  %Elimina ción DQO Di gestor vs. %Reducci ón CE Glob al  %Elimina ción DQO Di gestor vs. Variaci ón pH  %Reducción C E Global v s. % Reducci ón CE Ta miz  %Reducción C E Tamiz vs Variación pH 4.3.2.11 Anál isis Factorial El análisis factorial tiene c omo objetiv o obtener un núme ro pequeño de factores (menor que el número de variables) que expliquen la mayor part e de la variabil idad de los parámetro s de estudio. Las tablas y figuras g ene radas en este apartado deben interpretarse de tal f orma que EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 231 Novi embre 2015 muestren l a in fluencia d e cada una de las variables sobre la v ariabili dad del r esto, es decir , indican si son factores significa tivos. Este análisi s se realiz a basándose en la matriz de corr elaci ones ( podrí a hacerse también en base a la matriz de covarianzas), e sto se conoce como extracción de f actores , por m edio del método de las compone ntes principales, y es una f o rma de vi sualiz ar el número de factores que tienen gran i nfluenci a en la v ariación del resto. Tabla 4- 36 . Varian za Total ex plicada. Planta nº2 En la tabla se muestra la influencia de cada factor sobre la variabil idad. La condici ón para la extracción es tener un autov alor igual o superio r a 1. Se puede apreciar que hay 3 f actor es que cumpl en con estas condicione s, y que el con junto de ellos expli can e l 84,231% de la varia bilidad, lo cual viene ref lejado en la part e derecha de la tabla. De esta f orma se puede conocer el número de f actores a extraer, q ue en este caso serían Otra f orma de apreciar el núm ero de f actores sería mediante un g ráfico de sedimentaci ón, de esta m ane ra se puede analizar visualmente qué f actores cumplen con las condiciones de extracción. A continuación se muestra dicho gráfico, aunque para el presente caso es algo difícil de apreciar y a que uno de los factores tiene un au toval or muy cerca no a la unidad . Ilustración 4- 22 . Repre sentación gr áfica de lo s autovalores de los fa c tores. Plan ta nº2 El sig uiente paso en el análisis es la ob tención de la matriz de ponderaciones o cargas, también llamada m atriz f actorial. Esta matriz indica la r elación e inf lu encia de cada f actor extraí do ( en este caso 2 ), sob re cada una de las v ariables in iciales (4). EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 232 Novi embre 2015 En ocasiones en las que puede ser difícil la interpretación de esta matriz , conviene realizar una rotación f ac torial, dando lugar a la matriz f actorial r otada. Las rotaciones se pueden realizar por distintos método s, y no modi fican la influencia e n la variabi lidad de ni ngún factor . Tabla 4- 37 . M atriz de componen te. Plan ta nº2 Componente 1 2 3 % Eliminación DQO Tamiz ,003 -,363 ,787 % Eliminacion DQO Digestor ,792 ,112 -,544 % Eliminación DQO Global ,860 ,016 -,370 % Reducción CE Tamiz ,739 -,243 ,262 % Reducción CE Digestor ,690 ,592 ,326 % Reducción CE General ,849 ,322 ,351 Variación pH ,788 -,366 ,136 Variación Temperatura Digestor (ºC) -,390 ,810 ,198 M étodo d e extracción: análisis de componente s principales. a. 3 componentes extraídos. Tabla 4- 38 .Ma triz de co mponente rotado. Plan ta nº2 Componente 1 2 3 % Eliminación DQO Tamiz ,162 ,255 -,812 % Eliminación DQO Digestor ,389 ,415 ,782 % Eliminación DQO Global ,464 ,525 ,620 % Reducción CE Tamiz ,523 ,629 -,064 % Reducción CE Digestor ,957 -,065 ,116 % Reducción CE General ,940 ,244 ,065 Variación pH ,437 ,763 ,029 Variación Temperatura Digestor (ºC) ,234 -,888 -,061 M étodo d e extracción: análisis de componente s principale s . Método de rotación: Varimax c on normalización Kaiser. a. La rotación ha convergido en 4 iteraciones. Una vez se dispone de la m atriz rotada, se busca obtener las ponde raci ones altas, q ue deben ser mayores de un valor absoluto (en g ene ral se suele u tilizar 0,5). Esto permite realizar la interpretación de los factores agrupando las variables inicial es con altas cargas por cada factor , obteniéndose, en este caso: EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 233 Novi embre 2015  Factor 1: %Reducci ón CE Global, %Reducci ón C E Digestor , %Reducción CE Tami z  Factor 2: Variaci ón pH, %Reducción CE Tamiz , %Eli minación D QO Global  Factor 3: %Eli minación DQO global y %Elimina ción DQO di g estor La conclusión f inal es que las variabl es agrupadas en el Factor 1: Reducción de l a conductiv idad global, tamiz y d igestor están rela cion adas tal y como se preveía tras el análisis de correlaci ones fuerte s sobre todo en el digesto r, 0,906 . El Factor 2 incl uye la variación de pH y la reducci ón de conductiv idad del tamiz y la eliminaci ón DQO en di gestor, con co rrelaciones medias, 0,51 1 y 0,563 respec tivamente. El Factor 3, relaciona la eliminación de DQO global con la del digest or en el tamiz con la reducción de DQO en el digestor lo que es ev idente con correl aciones fuer tes de 0,970. Ilustración 4- 23 . Represen t ación grá fica de las var iables a grupadas en f actores. Planta nº2 4.3.2.12 M ode los de regresión Este es el apartado final del análisis, donde se intenta buscar el m o delo de regresión que mejor explique la relación entre dos variables. El pr og rama SPSS permite realizar simultáneamen te disti ntos modelos de regresión, de entre los cuales se identi f icará a quel cuyo coeficiente R2 sea más cercano a 1 , para r ep resentarlo gráf ica mente y m ostrar la expresión matemática de la lí nea que lo de fine. De esta forma se puede asegurar que dicho m odelo y e xpresi ón matemática expl ican de la mejor manera posible la relación ent re dos v ariables de es tudio de este tr abajo. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 234 Novi embre 2015 Co mparación de modelos para% DQO el iminada y Variación pH Resumen de modelo y estimac iones de parámetro Variable dependiente: % Eliminación DQO Global Ecuación Resumen del modelo Estimaciones de parámetro R cuadrado F df1 df2 Sig. Constante b1 b2 b3 Lineal ,407 13,022 1 19 ,002 62,632 7,092 Logarítmico ,505 19,395 1 19 ,000 69,010 13,575 Inverso ,496 18,704 1 19 ,000 88,037 -15,625 Cuadrático ,544 10,720 2 18 ,001 46,047 25,399 -4,236 Cúbico ,549 6,898 3 17 ,003 51,033 15,304 1,141 -,837 Compuesto ,419 13,721 1 19 ,002 62,647 1,102 Potencia ,541 22,378 1 19 ,000 68,165 , 189 S ,552 23,367 1 19 ,000 4,489 -,222 Crecimiento ,419 13,721 1 19 ,002 4,138 ,097 Exponencial ,419 13,721 1 19 ,002 62,647 ,097 Logística ,419 13,721 1 19 ,002 ,016 ,908 La variable independiente es Variación pH. Se observa q ue los mod elos q ue mejor se ajustan son el Cúbico y Cuadrática, con una R 2 de 0,5 52 , la cual no es demasiado alta. A continu ación se muestran ambos ajustes de regresió n gráficamente . La ecuación de la lí nea de r e gresión cúbica es: %𝑫𝑸𝑶⁡𝒆𝒍𝒊𝒎𝒊𝒏𝒂𝒅𝒂 = 𝟓𝟏 , 𝟎𝟑𝟑 + 𝟏𝟓 , 𝟑𝟎𝟒 ( 𝑽𝒑𝑯 ) + 𝟏 , 𝟏𝟒𝟏 ( 𝑽𝒑𝑯 ) 𝟐 − 𝟎, 𝟖𝟑𝟕 (𝑽𝒑𝑯) 𝟑 EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 235 Novi embre 2015 Comparación de model os para %DQ O elimina da y. %DQO eliminada diges tor Resumen de modelo y estimac iones de parámetro Variable dependiente: % Elimin ación DQO Global Ecuación Resumen del modelo Estimaciones de parámetro R cuadrado F df1 df2 Sig. Constante b1 b2 b3 Lineal ,942 307,832 1 19 ,000 19,900 ,788 Logarítmico ,937 282,987 1 19 ,000 -156,537 54,732 Inverso ,916 208,402 1 19 ,000 129 ,041 -3643,698 Cuadrático ,942 146,240 2 18 ,000 16,037 ,900 -,001 Cúbico ,942 146,240 2 18 ,000 16,037 ,900 -,001 ,000 Compuesto ,929 250,124 1 19 ,000 35,557 1,011 Potencia ,939 291,290 1 19 ,000 3,279 ,738 S ,932 261,831 1 19 ,000 5,041 - 49, 478 Crecimiento ,929 250,124 1 19 ,000 3,571 ,011 Exponencial ,929 250,124 1 19 ,000 35,557 ,011 Logística ,929 250,124 1 19 ,000 ,028 ,990 La variable independiente es % Eliminación DQO Digestor. EVALUACIÓN Y MOD ELIZACIÓN DE SIST EMAS DE TRATAM IENT O NO-CONVENCIONAL O NATU RAL PARA EFLU ENTES PROCEDENT ES DE E XPLOTAC IONES GANADERA S DE PORCIN O EN LA ISL A DE GR AN CAN ARIA M endieta Pino, C.A . 242 Novi embre 2015 Comparación de model os para %DQ O elimina da globa l y %R educción CE digestor Resumen de modelo y estimac iones de parámetro Variable dependiente: % Eliminación DQO Global Ecuación Resumen del modelo Estimaciones de parámetro R cuadrado F df1 df2 Sig. Constante b1 b2 b3 Lineal ,214 5,158 1 19 ,035 73,919 ,454 Logarítmico a . . . . . . . Inverso ,006 ,116 1 19 ,737 79,498 2,273 Cuadrático ,242 2,866 2 18 ,083 71,538 ,868 -,012 Cúbico ,252 1,910 3 17 ,166 72,808 ,337 ,028 -,001 Compuesto ,199 4,726 1 19 ,043 73,385 1,006 Potencia a . . . . . . . S ,006 ,122 1 19 ,731 4,368 ,031 Crecimiento ,199 4,726 1 19 ,043 4,296 ,006 Exponencial ,199 4,726 1 19 ,043 73,385 ,006 La variable independiente es % Reducción CE Digestor. a. La variable independiente (% Reducción CE Digestor) contiene valores no positivos. El v alor mínimo es -1,11. Los modelos Logarítmico y de Potencia no se pueden calcular. La regresión es débil pero más fuerte que cuando comparamos la del t a miz, lo que ind ica que la DQO elimi nada es má s afectada por la reduc ción de condu ct iv idad en e l propio di gestor. La ecuación de la lí nea de r e gresión cúbica es: %𝑫𝑸𝑶⁡𝒆𝒍𝒊𝒎𝒊𝒏𝒂𝒅𝒂⁡𝒈𝒍𝒐𝒃𝒂𝒍 = 𝟕𝟐 , 𝟖𝟎𝟖 − 𝟎, 𝟑𝟑𝟕 ( %𝑪𝑬𝒅 ) + 𝟎, 𝟎𝟐𝟖 ( %𝑪𝑬𝒅 ) 𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟎𝟏 (%𝑪𝑬𝒅) 𝟑 [Document text truncated for crawler view.]