Monitorización y control avanzado de reactores anaerobios

  1. RUIZ FILIPPI GONZALO MATIAS ALVARO
Supervised by:
  1. Juan Manuel Lema Rodicio Director
  2. Enrique Roca Bordello Co-director

Defence university: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 03 March 2005

Committee:
  1. Wenceslao González Manteiga Chair
  2. Eugenio Fernández Carrasco Secretary
  3. Eugenio Campos Ferreira Committee member
  4. Xavier Flotats Ripoll Committee member
  5. Javier Lafuente Committee member
Department:
  1. Department of Chemical Engineering

Type: Thesis

Teseo: 124236 DIALNET

Abstract

A pesar de la aplicación creciente de la digestión anaerobia para el tratamiento de aguas residuales, tanto municipales como industriales, el control automático del proceso y la monitorización avanzada del mismo, aun es un tema no consolidado, existiendo grandes discrepancias entre las necesidades de la industria en estas materia s y los desarrollos alcanzados en los trabajos de investigación. En este trabajo se estudiaron sistemas que, buscando su sencillez y su aplicabilidad, permitiesen la monitorización y control automático adecuado de un proceso de digestión anaerobia industrial. Los algoritmos producidos, se desarrollaron y validaron en una planta piloto altamente instrumentalizada. El objetivo principal de esta Tesis, fue el desarrollo un controlador que permita mantener el efluente de un reactor anaerobio, en un nivel adecuado de DQO y, a la vez, maximizar la producción de metano. En primer lugar, se desarrollaron y compararon de dos metodología generalizadas para la detección automática de estados estacionarios en procesos multivariantes. Ambas metodologías se basan en la utilización, en una primera etapa, de Análisis de Componentes Principales (PCA) para reducir la dimensión de los datos. Tras reducir la dimensión a 2 componentes principales se aplican ambas metodologías. La primera es una extensión multivariante del algoritmo de Cao y Rhinheart, desarrollado en los años 90 que se basa en la comparación de la varianza de los datos, determinadas de dos formas distintas. Así, el estado estacionario se identifica cuando la relación de estas varianzas es igual a 1. La segunda metodología se basa en la determinación de un radio que, en el plano generado por PC1 y PC2, agrupe cierta cantidad de puntos en un determinado intervalo de tiempo. Si el número de puntos agrupados supera cierto valor preestablecido, el proceso se considera en estado estacionario. Ambos métodos se aplicaron a los datos de la oper