Grupo de Control de ProcesosLíneas de Investigación

Desarrollo de Sistemas de Supervisión Inteligente y Control Jerárquico de plantas de depuración de aguas residuales

(EDARs)

Síntesis y Diseño Integrado de EDARs

Pastora VegaMario Francisco

Dpto. de Informática y AutomáticaUniversidad de Salamanca

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Líneas de Investigación

1. Desarrollo de Sistemas de Supervisión Inteligente y Control Jerárquico de plantas de depuración de aguas residuales (EDARs)

2. Síntesis y Diseño Integrado de EDARs

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Plantear soluciones innovadoras para la optimización y el control de procesos biológicos en plantas de depuración de

aguas residuales mediante estrategias de supervisión inteligente y el control jerárquico de los mismos

1. Cumplir las regulaciones medioambientales de calidad de las aguas evitando así posibles sanciones legales

2. Facilitar la adaptación a futuras legislaciones medioambientales más estrictas, evitando el rediseño de las plantas

3. Incrementar la fiabilidad y seguridad en el control de EDARs operando en condiciones de máximo beneficio económico en un contexto global (incluyendo: ríos, planta, distribución,…)

Objetivos generales de esta línea de investigación

Objetivos concretos

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Soluciones Propuestas

1.Cierto nivel de automatización y de infraestructura informática que permitan la interacción con los procesos en tiempo real

2.Técnicas Avanzadas de Control jerárquico que permitan establecer y alcanzar unas condiciones óptimas de operación

3.Supervisión inteligente para garantizar al máximo la operación continuada en un amplio rango de situaciones (fallos, malfunciones, …)

Plantear metodologías avanzadas de supervisión, optimización y control para los procesos biológicos de plantas de depuración de aguas residuales

Desarrollar una herramienta de software para la solución de los problemas mencionados que pueda ser utilizado fácilmente por personal no experto, facilitando así su difusión industrial

La consecución de estos objetivos requiere

5 Interés del tema en EuropaDesarrollo de herramientas benchmark (banco de pruebas de simulación) para evaluar estrategias de control avanzado para el proceso de fangos activados. Estos trabajos se han llevado a cabo por distintos grupos en el marco de las Acciones Europeas COST 682 y 624 (1998-2004)

La Acción COST 624 se ha dedicado a la optimización tanto del desempeño como de los costes de sistemas de tratamiento de aguas residuales, incrementando el conocimiento de los sistemas de microorganismos involucrados e implementando control basado en una descripción global del sistema.

COST 624: Gestión óptima de EDARs

Grupo de trabajo de la IWA en “Benchmarking” de estrategias de control para EDARs

Todos estos trabajos se continuan en el marco de un grupo de la IWA (International Water Association)

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B-6Development of an integrated process control system to

optimize biological carbon and nitrogen removal by waste water treatment plants

P. Vanrollegh

emUniv. Gent

ES-1Development and application of a knowledge-based

system for waste water treatment plants

M.P. Espallarga

s

Univ. Barcelona

ES-2Advanced methodologies to optimize design operation

and control of nitrogen removal activated sludge processes

L. LarreaCEIT, San Sebastian

ES-3Operational strategies for the activated sludge process in

the sewage works of Vitoria City J.L. Garcia-

Heras CEIT, San Sebastian

ES-4Analysis and tests in existing sewage treatment plants to

check design models considering organic load and nutrients

A.H. Munoz

Ets. Ing. Caminos, Madrid

ES-5Modelling, on-line state estimation and predictive control

of activated sludge process in wastewater treatment I.S. Pujol

Univ. Barcelona

CH-1 System identification of the activated sludge process W. GujerEAWAG,

Dübendorf

CH-2Quantification of denitrification processes in the

activated sludge system

R.v. Schultness W. Gujer

EAWAG, Dübendorf

CH-3Design of model-based controllers to optimize nutrient removal in activated sludge processes with upstream

denitrification

S. Menzi, M. Steiner

ETH, Zürich

F-2Development of a simulation software for municipal wastewater treatment plants by activated sludge

M.N. PonsLSGC, Nancy

Proyectos Europeos en el marco de la Acción COST 682

7 Estación de Depuración de Aguas Residuales Urbanas

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1. En las balsas sin aireación se producen reacciones biológicas para eliminación de Nitrógeno (desnitrificación)

2. En las balsas con aireación existe una flora bacteriana (biomasa) que degrada la materia orgánica en presencia de oxígeno

3. En los Decantadores se produce la separación del agua limpia y de los lodos.Los lodos se recirculan y se purgan.

Eliminación de materia Orgánica y Nitrógeno

Agua Depurada

EFLUENTE

Sistema de aireación inyecta aire en las balsas proporcionando el O2 para procesos aerobios

Sistema de extracción y recirculación de lodos

Sensores de caudal, pH y O2 en las balsas

Sistema de control

Otros Componentes del Proceso

Eliminación de materia orgánica y nitrógeno para garantizar una mínima calidad del agua

Proceso biológico de Fangos Activados

Recirculación interna

Agua a depurar

INFLUENTE

PURGARecirculación de lodos externa

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Agua limpia

Agua del tratamiento

primario

Plantas depuradoras

Perturbaciones en el influente Perturbaciones en el influente (Entrada del proceso)(Entrada del proceso)

DepuradoraDepuradora dede ManresaManresa

Características del proceso

* Sistema no lineal de dinámica * Sistema no lineal de dinámica compleja y parámetros variables compleja y parámetros variables con el con el tiempo

** Grandes perturbaciones en el Grandes perturbaciones en el caudal y sustrato de entrada a la caudal y sustrato de entrada a la plantaplanta

* No existen medidas en línea de * No existen medidas en línea de las concentraciones de sustrato y las concentraciones de sustrato y biomasabiomasa

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Objetivos de Control de EDARs

Objetivo ligado a la calidad del agua:Objetivo ligado a la calidad del agua:

Mantener el sustrato a la salida por debajo del límite legal con independencia de las características del

influente

Eliminación de Nitrógeno, etc.

Objetivo ligado a la operación de la planta Objetivo ligado a la operación de la planta

Mantener un nivel de oxígeno disuelto mínimo en los reactoresLa realidad actual es:

1) Se controla el nivel de oxígeno con controladores PID, y en algunos casos también el nitrógeno

2) La calidad del agua (materia orgánica disuelta) se analiza una vez al día con técnicas de laboratorio

Primer Objetivo línea investigación Control global del proceso con Técnicas de Control Avanzado

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Operación de la planta: costes energéticos

COSTES REALES DE EXPLOTACION DE PLANTAS DE DEPURACION DE AGUAS RESIDUALES que vierten a los ríos Llobregat y Besós. (Año 2002)

EDAR Caudal de diseño (m3/día) Agua Depurada (m3/día)Coste Explotación

Besós 600.000 422.734 6.413.592Moncada 72.000 54.0181.035.878Sant Feliu 72.000 53.719 2.562.780Gava 70.000 46.835 2.078.387

Segundo Objetivo línea investigación Optimización de costes de operación (aireación, bombeo,…)

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Control Predictivo Neuronal : CPN Lineal: DMC, GPC

Optimización global Función de coste económico Restricciones: Modelos estacionarios

Tercer objetivo: Sistema de Supervisión, Optimización y Control de

EDARs

PROCESO

SISTEMA DE CONTROL DISTRIBUIDO

SISTEMA EXPERTO

Controlpredictivo

Supervisióny

Detección yDiagnóstico

de Fallos

Optimización de consignas

Reconciliación de datos Detección de fallos Recomendaciones consignas y condiciones de operación BalancesControl Distribuido

Supervisión experta

Control a nivel de lazo

13 Supervisión e implementación general

del software

Simulación

CACSDSimulink Matlab

Librerías C Optimización,

Control Avanzado,Medición del desempeño

Diagnóstico de fallos

Sistema de soporte a la

decisión Reglas de la base de conocimiento

Preprocesamiento de datosInterfaces (Operador, proceso)

SCADAAdquisición de datos

Control Básico

Planta

Datos analíticos

Supervisión, Control Avanzado,

Optimización

Decisiones del operador

Datos on-line(Sensores, actuadores pH, T, p, qp, DO, ..

OBSERVACIONESfilamentos,burbujas, colores,olores

LABORATORIO Datos off-line DBO, DQO, NO, SS, NO,…

Datos cualitativos

Sistema de Control

Distribuido

WWT

Supervisión manual a partir de los datos y conocimiento del proceso

Implementación del software

Supervisión automática

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Diagnosis, optimización, Control Avanzado y Simulador (Software G2, ACSL, C)

Monitorización y Control (SCADA)

Base de Datos Laboratorio

Se implementa en diferentes máquinas

Arquitectura Física del Sistema de Control

TCP/IP

Sistema de control distribuido

Supervisión

FIC

Proceso

PC Laboratorio

PC

Control

PC Supervisión

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Líneas de Investigación

1. Desarrollo de Sistemas de Supervisión Inteligente y Control Jerárquico de plantas de depuración de aguas residuales (EDARs)

2. Síntesis y Diseño Integrado de EDARs

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,min ( , )

( , ) 0

( , ) 0

, 0,1

x yf x y sujeto a

h x y

g x y

x y

Mediante la síntesis se determina la estructura óptima de la planta, de su sistema de control, y todos los parámetros del sistema, mediante la

resolución de un problema de optimización multiobjetivo MINLP, para cumplir unos requisitos

medioambientales

SÍNTESIS

DISEÑO INTEGRADO

Mediante el diseño integrado se determinan simultáneamente los parámetros óptimos de la planta junto con su sistema de control, considerando costes, restricciones físicas, de proceso y

de controlabilidad, y con el objetivo de cumplir requisitos medioambientales.

Costes de construcciónCostes de construcción Costes de operaciónCostes de operación

( ) 0

( ) 0

sujeto a

h X

g X

X

Restricciones físicas, Restricciones físicas, de proceso, y de de proceso, y de controlabilidadcontrolabilidad

Síntesis y Diseño integrado de EDARs

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Diseño integrado de EDARs

PerturbacionesPerturbaciones

Problema de diseñoProblema de diseño

Datos: qi, si, xi , qsal

Incógnitas: V1, V2,A, qr1, qp,s1, s2, x1, controlador

minv1, v2,.. F(x) sujeto a g(x) <= 0

SoluciónSolución

dies

22 24 26 28

gD

Q/.

m3

0

50

100

150

200

250

300

350

SSIXBHIXSIXII

dies

22 24 26 28

gN

/m3

0

10

20

30

40

50

60

SNHISNDIXNDI

dies

22 24 26 28

m3 /dia

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

Q I

Planta original -- > Diseño de estructuras alternativasPlanta original -- > Diseño de estructuras alternativas

decantador

El problema matemáticamente es un problema de optimización multiobjetivo no lineal con restricciones

reactores anaerobios aerobios

purga recirculación de fangos

recirculación interna de nitratos

decantador

18 Síntesis de EDARs

Síntesis: Resolución de un problema de Síntesis: Resolución de un problema de optimización mixto entero (MINLP)optimización mixto entero (MINLP)

,min ( , )

( , ) 0

( , ) 0

, 0,1

x yf x y sujeto a

h x y

g x y

x y

Ejemplo: metodología híbridaEjemplo: metodología híbrida

VARIABLES REALES:VARIABLES REALES:

Métodos clásicos Métodos clásicos

VARIABLES ENTERAS:VARIABLES ENTERAS:

Algoritmos genéticos, Algoritmos genéticos, enfriamiento simulado enfriamiento simulado (simulated annealing), etc.(simulated annealing), etc.

reactores anaerobios aerobios

purga recirculación de fangos

recirculación interna de nitratos

decantador

SUPERESTRUCTURA:Estructura general (benchmark)

Solución:Solución:Estructura Estructura simplificadasimplificaday=(1,1,1,1,0)y=(1,1,1,1,0)

decantador

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Modelo matemático Modelo matemático depuradoradepuradora

Restricciones de operación

Edad de fangos, carga másica, caudal de purga, tiempo de

residencia, etc.

Linealización del modelo para análisis y control del proceso

Síntesis y diseño integrado de EDARs: modelos