El presente artículo analiza el estudio de modelado y simulación del proceso biológico de una estación depuradora de aguas residuales (EDAR) con una problemática persistente de incumplimiento del nitrógeno total en el efluente, con valores medios habituales en torno a los 25 mg/L.

1. FuturEnviro | Septiembre September 2016
Gestiónytratamientodeagua|Watermanagementandtreatmentwww.futurenviro.es
1
La planta depuradora está diseñada y dimensionada para tratar la
carga que recibe en la actualidad, por lo que un estudio mediante
un simulador de operación puede determinar el origen del pro-
blema. Se ha generado un modelo matemático de la EDAR, siendo
calibrado con datos experimentales y validado con más datos ana-
líticos gracias a una campaña experimental intensa. Con el modelo
generado de la EDAR, ha sido posible reproducir diferentes estrate-
gias de operación que logran la calidad exigida en el efluente de un
máximo de 10 mg/L de nitrógeno total. Los costes relacionados a
los diferentes elementos y requerimientos del proceso han permiti-
do, además, estimar costes de operación a cada uno de los escena-
rios y encontrar por tanto la solución de garantía del vertido con el
mínimo coste asociado, es decir, la estrategia óptima de operación.
Introducción
La eutrofización es un proceso biológico que se produce de mane-
ra natural en el medio y que se puede definir como el incremento
progresivo de productores primarios (cianobacterias y algas prin-
cipalmente) debido a alteraciones en los factores que limitan su
crecimiento: temperatura, luz y nutrientes. El vertido del agua re-
sidual en ecosistemas acuáticos con alto contenido en nutrientes,
principalmente nitrógeno en forma de nitrato, nitrito o amonio y
fósforo, en forma de ortofosfato, provoca una aceleración de este
proceso, originando una serie de cambios perjudiciales en los cau-
ces receptores.
La EDAR objeto de estudio presenta en el momento del inicio de la
experiencia piloto bajos rendimientos de eliminación del nitrógeno,
a pesar de las numerosas estrategias de operación adoptadas en el
pasado. Por ello, el objetivo principal del estudio que se presenta
fue el modelado y la simulación de una EDAR urbana con aportes
puntuales de vertidos industriales, como herramienta de soporte
para establecer las principales líneas de actuación que optimizan el
proceso de eliminación del nitrógeno. Para alcanzar dicho objetivo
fueron propuestas distintas fases, desarrolladas durante los diecio-
cho meses de duración de la experiencia piloto. Los resultados han
permitido determinar las estrategias necesarias para obtener una
concentración del nitrógeno total del efluente inferior a 10 mg/L,
garantizando unos costes de explotación mínimos.
Materiales y métodos
Descripción de la instalación
La EDAR dispone de un proceso biológico convencional de carga
media (proceso Ludzack-Ettinger modificado) con dos sistemas de
tratamiento secundario en paralelo (1+2 y 3+4), cada uno de ellos
formados por dos líneas que tratan aguas residuales urbanas con
cierto aporte de vertido industrial. Ambos sistemas operan de for-
ma independiente con un caudal medio registrado en el año 2013
de 5.048 m3
/día en las líneas (1+2) y de 7.523 m3
/día en las líneas
(3+4). La población total servida es de 178.080 habitantes equiva-
lentes. El volumen total del reactor de las dos líneas originales (1+2)
es de 5.026 m3
(20,1 % de zona anóxica), mientras que el correspon-
The WWTP is designed and sized to treat the load currently
received and, therefore, the study, which implements an operating
simulator, is capable of determining the origin of the problem. A
mathematical model of the WWTP was generated and this model
was calibrated with experimental data and validated with further
analytical data following an intensive period of experimentation.
With the WWTP model generated, it was possible to reproduce
different operating strategies that enabled the required effluent
quality of a maximum of 10 mg/L of total nitrogen to be achieved.
The costs associated with the different process elements and
requirements also enabled operating costs to be estimated for
each of the scenarios, thereby enabling the lowest cost solution
(i.e., the optimum operating strategy) to be identified.
Introduction
Eutrophication is a biological process that occurs naturally in
the environment. It can be defined as the progressive increase
of primary producers (mainly cyanobacteria and algae) due to
alterations in the factors that limit their growth: temperature,
light and nutrients. Discharging wastewater with a high nutrient
concentration (mainly nitrogen in the form of nitrate, nitrite or
ammonia and phosphorus) in the form of orthophosphate, causes
an acceleration of this process, thus giving rise to a number of
harmful changes in the receiving waters.
At the beginning of the pilot experiment, theWWTP analysed in
this study presented low nitrogen removal efficiency,despite the
implementation of numerous operating strategies to overcome this
problem in the past.Therefore, the main goal of the study was the
modelling and simulation of an urbanWWTP,which occasionally
treats industrial wastewater,as a support tool in order to establish
the main lines of action required to optimise the nitrogen removal
process. A number of different stages were proposed to achieve
this objective and these stages were undertaken over the 18-month
duration of the pilot experiment.The results have enabled the
identification of the strategies required to obtain a total nitrogen
content in the effluent of less than 10 mg/L,whilst achieving the
lowest possible operating costs.
Materials and methods
Description of the facility
TheWWTP implements a conventional medium organic loading
biological process (modified Ludzack-Ettinger process) with two
secondary treatment systems in parallel (1+2 and 3+4). Each of
these is made up of two lines that treat urban wastewater along
with a certain volume of industrial effluent.The two systems
operate independently with an average flow,recorded in 2013,of
5,048 m3
/day in lines (1+2) and 7,523 m3
/day in lines (3+4).The plant
serves a total population equivalent of 178,080.The total volume of
the reactor of the two original lines (1+2) is 5,026 m3
(20.1 % anoxic
zone),while the reactor volume of the lines introduced in the 2008
extension (3+4) is 10,198 m3
(28.5 % anoxic zone).
EXPERIENCIA PILOTO DE
SIMULACIÓN PARA LA MEJORA DEL
RENDIMIENTO DE ELIMINACIÓN
DEL NITRÓGENO EN EDAR
El presente artículo analiza el estudio de modelado y simu-
lación del proceso biológico de una estación depuradora de
aguas residuales (EDAR) con una problemática persistente de
incumplimiento del nitrógeno total en el efluente, con valo-
res medios habituales en torno a los 25 mg/L.
PILOT SIMULATION EXPERIMENT
TO IMPROVE NITROGEN
REMOVAL EFFICIENCY AT A
WWTP
This article outlines a modelling and simulation study
of the biological treatment process at a wastewater
treatment plant (WWTP) with a persistent problem of
non-compliance with total nitrogen concentration in the
effluent, with typical average values of around 25 mg/L.

2. diente a las ampliadas en el 2008 (3+4) es de 10.198 m3
(28,5 % de
zona anóxica).
La línea de fangos se encuentra compuesta de un espesador por
gravedad para los fangos primarios y de un espesador por flotación
para los fangos secundarios. Además, dispone de digestión anaero-
bia, depósito tampón y sistema de deshidratación de fangos digeri-
dos mediante centrífugas.
Fases del estudio de simulación
Fase I. Diseño del estudio, recopilación de la información existente
Las variables fisicoquímicas analizadas en el afluente, licor mezcla
y efluente, con una periodicidad de recogida y análisis de mues-
tras de cinco veces a la semana durante dos meses, fueron las si-
guientes:
• En afluente y efluente: sólidos en suspensión totales (SST), de-
manda química de oxígeno (DQO), demanda química de oxíge-
no soluble (DQOS), demanda biológica de oxígeno a los cinco días
(DBOS), nitrógeno total (NT), nitrógeno amoniacal (N-NH4
+
), nitró-
geno nítrico (N-NO3
-
), nitrógeno total kjeldahl (NTK), pH y conduc-
tividad.
• En licor mezcla: SST, sólidos en suspensión volátiles (SSV) y tem-
peratura (Tª).
Por otro lado, se realiza una caracterización exhaustiva del caudal
afluente para obtener el perfil diario de la DQO y N-NH4+, ensa-
yos de biodegradabilidad y de caracterización específica. Además,
para determinar el rendimiento de los espesadores de la línea de
fangos, así como el balance de materia, se realizan los siguientes
ensayos:
• En el espesador por gravedad y por flotación un único ensayo pun-
tal de los siguientes parámetros: SST y SSV en la entrada, materia
seca total (MST) y materia seca volátil (MSV) en la purga y SST en
el clarificado.
Todas las variables fisicoquímicas se determinaron mediante pro-
cedimientos normalizados (APHA, 2005). La fracción soluble se ob-
tuvo a través de un filtro de 0,45 μm (Grady, 1989).
En base a la revisión de la totalidad de las analíticas disponibles
durante el periodo 2011-2012, registros de temperaturas y estrate-
gias de explotación llevadas a cabo, se decide adoptar el periodo de
tiempo correspondiente a julio, agosto y septiembre de 2012 como
el más adecuado para la primera simulación estacionaria que per-
mita realizar una primera calibración del modelo.
A partir del plan de análisis propuesto, así como de la informa-
ción disponible hasta el momento de la EDAR, se genera el mo-
delo de la planta a partir del software WEST (World-wide Engine
for Simulation,Training and Automation), versión 2014 de la firma
comercial DHI, implementando la totalidad de los elementos que
componen la línea de tratamiento de aguas y fangos producidos,
así como sus posibles recirculaciones y controladores de caudales
y aireación.
Fase II. Generación del modelo matemático integral de la EDAR
Se ha utilizado el modelo matemático de fangos activados ASM1
(Activated Sludge Model 1) (Henze et al., 2000) adecuado para los
objetivos de este estudio, ya que contiene las principales transfor-
maciones de eliminación del nitrógeno y además permite conec-
tarse al modelo de digestión ADM1 (Anaerobic Digestion Model 1)
(Batstone et al., 2002). De esta forma, es posible generar un modelo
integral de EDAR y reproducir el efecto de los retornos a cabecera de
The sludge line is composed of a gravity thickener for primary
sludge and a floatation thickener for secondary sludge. It also
includes anaerobic digestion, a buffer tank and a digested sludge
dewatering system that implements centrifuges.
Simulation study stages
Stage I. Design of study, collection of existing information
The physicochemical variables analysed in the influent, mixed
liquor and effluent (samples were collected and analysed five days
a week over two months) were as follows:
• In the influent and effluent: total suspended solids(TSS),
chemical oxygen demand (COD), soluble chemical oxygen
demand (CODS), 5-day biological oxygen demand (BODS), total
nitrogen (TN), ammoniacal nitrogen (N-NH4
+
), nitric nitrogen (N-
NO3-), total kjeldahl nitorgen (TKN), pH and conductivity.
• In the mixed liquor:TSS, volatile suspended solids (VSS) and
temperature (T).
Moreover, an exhaustive characterisation of the inflow was
carried out to obtain the daily COD and N-NH4+ profile, and
biodegradability tests and specific characterisation tests were
undertaken. In addition, the following tests were carried out to
determine the efficiency of the thickeners in the sludge line and
the material balance:
• In the gravity thickener and the floatation thickener: a single
support test of the following parameters:TSS and VSS at the
inlet, total dry matter (TDM) and volatile dry matter (VDM) of
the drained sludge and TSS of the clarified wastewater.
All physicochemical variables were determined by means of
standardised procedures (APHA, 2005).The soluble fraction was
obtained by means of a filter of 0.45 μm (Grady, 1989).
Based on a review of all available analytical data, recorded
temperatures and operating strategies for the period 2011-2012, it
was decided that the period of July, August and September of 2012
was the most suitable for the first stationary simulation, which
would enable an initial calibration of the model.
Based on the analysis plan proposed and the information
available on the WWTP up to that time, a model of the plant was
generated using the 2014 version of the WEST (World-wide Engine
for Simulation,Training and Automation) software, developed
by DHI. All the elements making up the line for the treatment of
water and sludge, as well as possible recirculation systems, and
flow and aeration controllers were used to generate this model.
Stage II. Generation of the global mathematical model of theWWTP
Because it contains the main nitrogen removal transformations
and it also enables connection with the ADM1 (Anaerobic Digestion
Model 1) model (Batstone et al.,2002), the ASM1 (Activated Sludge
Model 1) (Henze et al.,2000) model was used and adapted to the
objectives of this study. In this way,it was possible to generate an
overallWWTP model and reproduce the effect of return flows to the
plant headworks,which is of vital importance in terms of studying
nitrogen removal in a global manner.
Stage III. Calibration and validation of the model
a) Specific characterisation tests
Between April 1 and June 14 of 2013, three types of analyses
and tests were carried out to characterise the wastewater in
FuturEnviro|SeptiembreSeptember2016
www.futurenviro.es 2
Gestiónytratamientodeagua|Watermanagementandtreatment

3. FuturEnviro | Septiembre September 2016
Gestiónytratamientodeagua|Watermanagementandtreatmentwww.futurenviro.es
3
planta, fundamentales para estudiar la eliminación del nitrógeno
de una forma global.
Fase III. Calibración y validación del modelo
a) Ensayos de caracterización específica
Durante el periodo del 1 de abril al 14 de junio de 2013 se realizaron
tres tipos de analíticas y ensayos para caracterizar el agua residual
de forma más detallada: (1) analíticas de parámetros contaminan-
tes que pudieran inhibir el rendimiento del proceso biológico (me-
tales, compuestos inorgánicos, etc.), (2) ensayos de biodegradabi-
lidad para determinar la velocidad de degradación y la fracción
inerte del afluente, y (3) ensayo del proceso de desnitrificación,
determinando la tasa de consumo de nitrato (NUR, nitrate uptake
rate) enfocado a tratar de orientar el valor de hg (factor de reduc-
ción de crecimiento de las bacterias heterótrofas en condiciones
anóxicas), así como ensayos respirométricos de nitrificación a par-
tir de la tasa de consumo de oxígeno (OUR, oxygen uptake rate)
para determinar el valor de la tasa de consumo de amonio (AUR,
ammonia uptake rate).
b) Calibración del modelo en base a los resultados experimentales
y de simulación
A partir de las analíticas recopiladas durante el periodo de análisis
intensivo se realizó una calibración estacionaria con los datos del
periodo 1 (del 01/04/2013 al 31/05/2013), determinando las siguien-
tes fracciones de la DQO y del nitrógeno:
• DQO: SI (soluble inerte), SS (soluble biodegradable), XI (particu-
lada inerte), XBH (biomasa heterótrofa) y XS
(particulada biode-
gradable).
• Nitrógeno: i(NSI), i(NSS), i(NXI), i(NXBH), i(NXS), siendo todas ellas frac-
ciones del nitrógeno asociadas a las correspondientes fracciones
de la DQO.
c) Criterios para la determinación de los márgenes de error
Para poder evaluar el grado de ajuste entre los valores simulados
y experimentales, de forma que se adopte un margen de error lí-
mite aceptable como para dar por válida la coherencia entre am-
bos, se ha desarrollado una doble metodología para cada uno de
los parámetros evaluados (SSLM, N-NH4+, N-NO3-,NT y DQO), que
consiste en:
• Estudio de la dispersión existente en los propios valores experi-
mentales, determinados por duplicado en dos laboratorios dis-
tintos, y valoración del grado de ajuste. Se compara el grado de
dispersión entre los valores experimentales y simulados,y se com-
prueba si dicha dispersión es menor que la experimental.
• Atendiendo a recomendaciones de la bibliografía especializada de
la IWA (International Water Association) (Rieger et al., 2012), don-
de se proponen márgenes de error aceptables para la validación
del proceso de calibrado.
d) Verificación y validación
Se realizaron dos simulaciones dinámicas con los datos analíticos
y de operación recopilados durante el periodo de toma de datos
intensivo: periodo 1 (del 01/04/2013 al 31/05/2013) y periodo 2 (del
01/06/2013 al 14/06/2013).
Fase IV. Optimización de la operación
Una vez calibrado y validado el modelo se procede a la simulación
de diferentes escenarios, estableciendo aquellas estrategias de ex-
plotación orientadas a mejorar el rendimiento de eliminación del
greater detail: (1) analysis of contaminant parameters that
might inhibit the efficiency of the biological process (metals,
inorganic compounds, etc.), (2) biodegradability tests to
determine the speed of degradation and the inert fraction
of the influent, and (3) test of the denitrification process
to determine the nitrate uptake rate (NUR), with a view to
orienting the hg (growth reduction factor of heterotrophic
bacteria under anoxic conditions), as well as nitrification
respirometry tests based on the oxygen uptake rate (OUR) in
order to determine the ammonia uptake rate (AUR).
b) Calibration of the model based on experimental results and
simulation
Based on the analytical data collected during the intensive
analysis period, a stationary calibration was carried out with
data from Period 1 (from 01/04/2013 to 31/05/2013), and the
following COD and nitrogen fractions were determined:
• CO: SI (inert soluble), SS (biodegradable soluble), XI (inert
particulate), XBH (heterotrophic biomass) y XS
(biodegradable
particulate).
• Nitrogen: i(NSI), i(NSS), i(NXI), i(NXBH), i(NXS), all these being
nitrogen fractions associated with the corresponding COD
fractions.
c) Criteria for determination of margins of error
To be in a position to evaluate the degree of adjustment
between the simulated and experimental values in such
a way as to adopt a margin of error limit that would be
acceptable for validation of the coherence between the two, a
dual methodology was developed for each of the parameters
evaluated (MLSS, N-NH4+, N-NO3-,TN and COD).This dual
methodology consisted of:
• Study of the dispersion in the experimental values
themselves, determined in duplicate at two different
laboratories and evaluation of the degree of adjustment.
The degree of dispersion between experimental and
simulated values was compared and it was verified that this
dispersion was less than the dispersion of the experimental
values.
• The recommendations on acceptable margins of error
for validation of the calibration process in the specialised
bibliography of the IWA (International Water Association)
(Rieger et al., 2012) were followed.
d) Verification and validation
Two dynamic simulations were carried out with the analytical
and operating data collected during the intensive data collection
periods: period 1 (from 01/04/2013 to 31/05/2013) and period 2
(from 01/06/2013 to 14/06/2013).
Stage IV. Optimisation of the operation
Once the model had been calibrated and validated, the
simulation of different scenarios was undertaken, establishing
operating strategies aimed at improving nitrogen removal
efficiency and evaluating the operating costs associated with
each scenario.
Results and discussion
All the processes were represented in the integrated model
generated with WEST, including the pumping, drainage and
aeration systems at the WWTP under study (Figure 1).

4. nitrógeno y valorando en cada caso los costes de explotación aso-
ciados.
Resultados y discusión
En el modelo integral generado en WEST se representa la totalidad
de los procesos, bombeos, purgas y sistemas de aireación que com-
ponen la EDAR objeto del estudio (figura 1).
Los resultados de análisis de las sustancias inhibidoras (tabla 1) in-
dican que se encuentran por encima de los límites recomendados
para un correcto rendimiento del proceso de depuración según la
EPA (Environmental Protection Agency, 430/9-76-017). Los vertidos
industriales puntuales que recibe la EDAR provocan que la concen-
tración de algunos componentes sea suficiente como para inhibir
en parte el proceso de eliminación del nitrógeno según la EPA. Sin
embargo,dicho efecto inhibidor se produce para el proceso de nitri-
ficación y no en el de desnitrificación, siendo este último el princi-
pal problema de la EDAR estudiada.
La baja velocidad de desnitrificación que tiene lugar en la EDAR
puede ser reproducida en el modelo matemático mediante la dis-
minución del valor de hg. Dicho parámetro representa además la
posible presencia de materia orgánica coloidal lentamente biode-
The results of the analysis of inhibiting substances (Table
1) show that they are above EPA (Environmental Protection
Agency, 430/9-76-017) recommended limits for correct
purification efficiency.The occasional industrial effluents
received by the WWTP means that the concentration of some
components is sufficient to partially inhibit the nitrogen
removal process, according to the EPA. However, this inhibiting
effect occurs in the nitrification and not the denitrification
process, the latter being the main problem at the WWTP being
studied.
The low denitrification speed at theWWTP can be reproduced
in the mathematical model by reducing the value of hg.This
parameter also represents the possible presence of slowly
biodegradable colloidal organic matter,because ASM1 does
not differentiate between readily and slowly biodegradable
soluble substrate.Therefore, the low observed concentration
of readily biodegradable COD could be the cause of the low hg
value. Its only effect on the model is adjustment of the ready
or slow biodegradability of the COD (it only affects the value
of the readily biodegradable soluble fraction,SS) needed for
denitrification.
The different COD fractions (%) and nitrogen i values
adopted for the influent, obtained from the corresponding
calibration, are shown in Table 2. The value of hg was
modified to 0.10, in place of the ASM1 default value of 0.80,
and validation was based on two simulations of different
periods, and also in the specific test for the determination of
the NUR parameter.
The results of the two dynamic simulations, corresponding
to the analytical and operating data during two data taking
periods, enabled the following numerical estimations of the
differences between experimental and simulated values to be
Figura 1. Modelo integral generado en WEST.
Figure 1. Integrated model generated by WEST.
Parámetros Unidades Valor EPA (m. o) EPA (nitrógeno)
Parameters Units Value EPA value (om) EPA (nitrogen)
Cobre | Copper µg/L 58 1*103 50
Zinc | Zinc µg/L 120 80 80
Sulfatos | Sulphates mg/L 1200 - 500
m. o: materia orgánica | om: organic matter
Tabla 1.Valores de posibles parámetros inhibidores comparados
con los indicados por la EPA. | Table 1.Values of potentially inhibiting substances
compared to those recommended by the EPA.
FuturEnviro|SeptiembreSeptember2016
www.futurenviro.es 4
Gestiónytratamientodeagua|Watermanagementandtreatment

5. FuturEnviro | Septiembre September 2016
Gestiónytratamientodeagua|Watermanagementandtreatmentwww.futurenviro.es
5
gradable, ya que el modelo de fangos activados Nº1 no diferencia
entre sustrato soluble rápidamente biodegradable y el lentamente
biodegradable. Por ello, la baja concentración observada de la DQO
rápidamente biodegradable podría ser la causa del valor bajo de hg.
Su único efecto sobre el modelo es el ajuste de la rápida o lenta
biodegradabilidad de la DQO (afecta exclusivamente al valor de la
fracción soluble rápidamente biodegradable, SS) necesaria para la
desnitrificación.
Las distintas fracciones de la DQO (%) y valores i del nitrógeno
adoptados para el agua afluente, obtenidas a partir de la corres-
pondiente calibración, se muestran en la tabla 2. El valor de hg se ha
modificado a 0,10, en lugar del valor de 0,80 que plantea por defec-
to el ASM1,siendo validado a partir de dos simulaciones de periodos
diferentes, e incluso en el ensayo específico para la determinación
del parámetro NUR.
Los resultados de las dos simulaciones dinámicas,correspondientes
a los datos analíticos y de operación durante los dos periodos de
toma de datos, han permitido obtener las siguientes estimaciones
numéricas de diferencias entre los valores experimentales y simu-
lados tanto para la línea de aguas como de fangos. A su vez, dichos
resultados han sido capaces de demostrar la adecuada reproduc-
ción del modelo respecto a los datos experimentales recopilados en
planta, pudiendo afirmar que:
• Se considera el modelo correctamente calibrado y validado.
• La modificación adoptada del valor del parámetro hg a 0,10 queda
doblemente justificada, tanto por la propia validación del modelo
con dos periodos utilizados, como a partir de los resultados del
ensayo NUR para la determinación de dicho parámetro cinético,el
cual arrojó un resultado claramente inferior al de 0,80 propuesto
por defecto en el ASM1.
Una vez calibrado y validado el modelo han sido simuladas aque-
llas estrategias de explotación que han permitido mejorar el rendi-
miento de eliminación del nitrógeno y optimizar a su vez los costes
de explotación, considerando las siguientes alternativas:
Estrategia A. Cuatro líneas en operación sin decantación primaria,
con incremento de volumen anóxico y con adición de metanol
Los resultados que a continuación se muestran se corresponden
con la mejor estrategia de explotación alcanzada para una concen-
tración máxima de NT de 9,5 mg/L en el periodo de tiempo de bajas
temperaturas, la cual ha sido generada a partir de las siguientes
actuaciones de operación:
• Adición de metanol en ambos sistemas: 1,2 m3
/d en las líneas 1-2 y
2,2 m3
/d en las líneas 3-4.
• Utilización de los decantadores primarios correspondientes a las
líneas 1-2 como volumen anóxico adicional (464 m3
por cada de-
cantador). Para ello se hace necesario adecuar el trazado de las
tuberías de recirculación interna procedentes de la cola de los re-
actores 1-2 para que pueda llegar hasta dichos decantadores.
• Incremento de la capacidad de recirculación interna del bombeo
de los reactores (1-2). Al incrementar el volumen total anóxico de
operación resulta necesario incrementar también la capacidad de
recirculación interna de las líneas 1-2 desde los 14.000 m3
/d por
línea instalada hasta los 19.000 m3
/d.
Estrategia B. Cuatro líneas en operación sin decantación primaria,
con incremento de volumen anóxico, con adición de metanol y sis-
tema de tratamiento de retornos
Se consideró de interés simular un escenario en el que, mante-
niendo las mismas actuaciones de operación que en la estrategia
anterior, se aplicase un sistema de tratamiento de retornos, los
obtained, both for the water line and the sludge line. In turn,
these results were able to demonstrate that the reproduction
of the model was appropriate with respect to the experimental
data collected in the plant. It can be stated that:
• The model is considered to be correctly calibrated and
validated.
• The modification of the hg parameter value to 0.10 is doubly
justified, both by the validation of the model itself with the
two periods utilised, and based on the results of the NUR
test for the determination of said kinetic parameter, which
provides a result that is clearly lower than the 0.80 defect
value proposed in ASM1.
Once the model had been calibrated and validated, the
operating strategies that had enabled greater efficiency in
nitrogen removal, whilst optimising operating costs were
simulated.The following alternatives were considered:
Strategy A. Four lines in operation without primary
settling, with an increase in the anoxic volume and
methanol dosing
The results shown below correspond to the optimal
operating strategy achieved for a maximum TN
concentration of 9.5 mg/L in the time period with low
temperatures. This strategy was generated based on the
following operational initiatives:
• Addition of methanol in the two systems: 1.2 m3
/d in lines 1-2
and 2.2 m3
/d in lines 3-4.
• Use of line 1-2 primary settling tanks as additional anoxic
volume (464 m3
per settling tank). For this purpose, it was
necessary to adapt the routing of the internal recirculation
pipes from the end of reactors 1-2 to enable them to reach
these settling tanks.
• Increase the internal recirculation capacity of the pumping
station of the reactors (1-2). Increasing the total anoxic
operating volume also makes it necessary to increase the
internal recirculation capacity of lines 1-2 from 14,000 m3/d
per line to 19,000 m3
/d.
Strategy B. Four lines in operation without primary settling,
with an increase in the anoxic volume, methanol dosing, and a
return flows treatment system
It was considered of interest to simulate a scenario which,
implementing the same operating initiatives as the previous
strategy, featured a treatment system for return flows,
which account for around 14 % of total N-NH4+ in the
influent.
With this strategy, an effluent quality very similar to that
of the previous strategy was achieved (TN = 9.5 mg/L),
making it of interest to compare the operating costs of the
two strategies.Table 3 shows the overall estimated cost of
each of the strategies. It should be borne in mind that these
Fracciones de la DQO % DQO Fracciones del N Valores i (g N/g DQO)
COD fractions % COD N fractions i values (g N/g COD)
SI 4,0 i(NSI) 0,01 | 0.01
SS 46,0 i(NSS) 0,03 | 0.03
XI 3,0 i(NXI) 0,03 | 0.03
XBH 4,0 i(NXBH) 0,067 | 0.067
XS 43,0 i(NXS) 0,03 | 0.03
Tabla 2. Fracciones de la DQO (%) y valores i del nitrógeno adoptados para el
agua afluente. | Table 2. COD fractions (%) and nitrogen i values adopted
for the inflow water.

6. cuales aportan aproximadamente el 14 % del
N-NH4+ total del afluente.
Con esta estrategia se ha alcanzado una ca-
lidad del efluente muy similar a la anterior
(NT = 9,5 mg/L), siendo por ello interesante
comparar los costes de explotación de ambas
estrategias. En la tabla 3 se muestra el cos-
te global estimado en cada una de las estrategias, teniendo en
cuenta que dicho coste corresponde a la suma de los costes de
aireación, agitación, bombeos de recirculación y gestión de fan-
gos. Por otro lado, se muestran los costes debidos a la adición de
metanol, mientras que el tratamiento de retornos corresponde a
los costes de consumo de reactivos, electricidad y amortización de
dicho sistema.
Conclusiones
Se ha modelado la planta depuradora de manera integral,incluyen-
do la línea de agua y fangos, teniendo en cuenta los retornos de los
sobrenadantes. Para este trabajo se ha utilizado la herramienta de
simulación WEST.
Los modelos unitarios asociados tanto a sistemas de decantación y
a los procesos biológicos han sido calibrados según datos reales de
planta, verificados y validados en periodos diferentes.
El simulador desarrollado y ya validado, ha sido utilizado para explo-
rar distintas estrategias de operación de la EDAR. Se ha logrado el
principal objetivo del estudio, enfocado a la consecución de un valor
de NT < 10,0 mg/L, partiendo de una situación persistente de incum-
plimiento del vertido con valores en torno a los 25 mg/L. Entre todas
las soluciones viables, la alternativa de operación óptima propuesta
consiste en el uso de las cuatro líneas en paralelo, pero tratando el
agua bruta,es decir,sin la utilización de la decantación primaria.
De esta forma se aprovecha toda la materia orgánica disponible
en el agua residual afluente y se soluciona el principal origen del
problema, detectado en este trabajo: la baja concentración de la
DQO rápidamente biodegradable para que se produzca el proceso
de desnitrificación. Además, se propone la utilización del decanta-
dor primario como volumen anóxico,con la posibilidad de adicionar
metanol como fuente de carbono externa para aumentar el rendi-
miento del proceso de desnitrificación. Por otro lado, se ha anali-
zado la incorporación de un sistema de tratamiento del nitrógeno
en el caudal de retorno de los escurridos, en este caso el sistema
BioNitroX con oxígeno puro. Este sistema trata pequeños caudales
de alta carga,reduce hasta un 20 % la carga amoniacal de las líneas
de agua y reduce por tanto los costes operacionales globales.
costs correspond to the sum of the costs associated with
aeration, mixing, recirculation pumping stations and sludge
management. Costs associated with methanol dosing are also
shown and return flow treatment costs correspond to the
consumption of chemicals, electricity and depreciation of the
treatment system.
Conclusions
The wastewater treatment plant was fully modelled,
including the water and sludge lines, bearing in mind the
supernatant returns. The WEST simulation tool was used for
this purpose.
The unitary models associated with settling systems and
biological processes were calibrated using real plant data,
which was verified and validated in different periods.
The developed and validated simulator was used to explore
different WWTP operating strategies. The main objective of
the study, which was to achieve a TN value of < 10.0 mg/L,
was achieved, starting from a scenario in which there was
persistent failure to comply with discharge requirements,
with discharge TN values being around 25 mg/L. Of all the
feasible solutions, the optimal operating alternative proposed
consists of the use of the four lines in parallel, with raw water
treatment without primary settling.
In this way, all the organic matter in the inflow of wastewater is
availed of and the main origin of the problem is addressed; i.e.,
the low concentration of readily biodegradable COD in order for
the denitrification process to take place. Moreover, it is proposed
to use the primary settling tank as an anoxic volume, with the
option of adding methanol as an external source of carbon in
order to increase the efficiency of the denitrification process.
In addition, the incorporation of a system to treat nitrogen in
the return flow was analysed.The system implemented for
this purpose was the BioNitroX system with pure oxygen.This
system treats small flows with high pollutant loads. It reduces
the ammonium load of the water lines by up to 20%, thus
reducing operating costs.
Héctor Rey Gosálbez, Prointec S.A
Mónica de Gracia Igelmo, Praxair España SLU
Andrés Zornoza Zornoza
Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA). Universitat Politècnica de València
Instituto Universitario de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA). Universitat Politècnica de València
Referencias | References
American Public Health Association (APHA) (2005) Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, 20th ed.Washington, DC.
Batstone, D.J., Keller, J., Angelidaki, I., Kalyuzhnyi, S.V., Pavlostathis, S.G., Rozzi, A., Sanders,W.T., Siegrist, H.,Vavilin,V.A. (2002) The IWA Anaerobic Digestion Model No 1
(ADM1). London, UK: IWA Publishing
Grady, C.P. (1989) Dinamic modeling of suspende growth biological wastewater treatment processes. En G. Patry & D. Chapman (eds) Dynamic Moedeling and
Expert Systems in Wastewater Engineering (pp. 1-38). Chelsea, Michigan: Lewis Publishers.
Henze, M., Gujer,W., Mino,T., van Loosdrecht, M. (2000) Activated Sludge Models ASM1, ASM2, ASM2D and ASM3. London, UK: IWA Publishing.
Rieger, L., Gillot, S., Langergraber, G., Ohtsuki,T., Shaw, A.,Takács, I.,Winkler, S. (2012) Guidelines for Using Activated Sludge Models. London, UK: IWA Publishing.
Costes €/d Global EDAR Metanol Tratamiento retornos Coste total
Costs €/d Overall WWTP Methanol Return sludge treatment Total cost
Escenario A | Scenario A 1365 967 No hay | N/A 2332
Ecenario B | Scenario B 1308 497 174 1979
Tabla 3. Coste global estimado en cada una de las estrategias.
Table 3. Estimated overall cost for each of the two strategies
FuturEnviro|SeptiembreSeptember2016
www.futurenviro.es 6
Gestiónytratamientodeagua|Watermanagementandtreatment