MODELADO, SIMULACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE REACTORES … · VII CAIQ 2013 y 2das JASP AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos - CSPQ MODELADO, SIMULACIÓN Y OPTIMIZACIÓN

VII CAIQ 2013 y 2das JASP

AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos - CSPQ

MODELADO, SIMULACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE REACTORES

DE BIOFILM. APLICACIONES AL TRATAMIENTO DE

EFLUENTES COMPLEJOS, PRODUCCIÓN DE HIDRÓGENO Y

METANO

Mauren Fuentes*, Pío A. Aguirre and Nicolás J. Scenna

INGAR (CONICET-UTN), Avellaneda 3657 (3000) Santa Fe, Argentina

E-mail: [email protected]

Resumen. En el grupo de investigación se ha desarrollado una metodología

para el modelado de reactores de biofilm, basada en la interpretación

fenomenológica de los principales subsistemas: cinética microbiana,

biopartícula e hidrodinámica. Se trata del desarrollo de modelos dinámicos

para resolver balances de masa y cantidad de movimiento de las fases

(sólido, líquido y gas) presentes en reactores biológicos de alta velocidad

que operan bajo distintos principios. El desarrollo de estos modelos ha

permitido dilucidar fenómenos que no habían sido tenidos en cuenta en

trabajos previos como por ejemplo la importancia de las etapas de hidrólisis

y los balances de exoenzimas que son fundamentales para predecir los

resultados en sistemas de sustratos complejos. Este bagaje ha permitido

analizar no sólo sistemas de reacción simples, sino propuestas de sistemas

híbridos que vinculan diferentes alternativas tecnológicas y tipos de

fermentación. En este trabajo se presentan diferentes ejemplos de aplicación

teniendo en cuenta la cinética de los procesos microbianos (anaerobia,

aerobia/anóxica), el tipo de biofilm (soportado, agregado), el tipo de reactor

(AFB, EGSB, UASB, SBR, MBR) y la finalidad del proceso (reducción de

contaminantes, producción de metano e hidrógeno).

Palabras clave: Biorreactores, Modelado y Simulación, Optimización,

Tratamiento de Efluentes.


AAIQ, Asociación Argentina de Ingenieros Químicos - CSPQ

1. Introducción

Entre los procesos biotecnológicos de mayor interés que involucran reactores de

biofilm se distinguen (i) la producción de biomasa (alimentos no convencionales como

proteínas unicelulares), (ii) la producción de metabolitos (ácidos grasos, alcoholes,

enzimas), (iii) la reducción de contaminantes (C,N,P), (iv) la generación de biogás

(metano) y (v) la producción de bio-hidrógeno.

En este trabajo se describen algunos resultados derivados del desarrollo de una

metodología de modelado de reactores de biofilm basada en la descripción de los

principales subsistemas: digestión, biopartículas e hidrodinámica. Entre los aspectos

más novedosos de esta metodología de modelado están: la incorporación de modelos de

sustratos complejos y su desintegración e hidrólisis asociada a la producción de

exoenzimas, la determinación de la mutua dependencia que existe entre los procesos de

biofilm y el comportamiento fluidodinámico del reactor. Se resuelven sistemas de

ecuaciones algebraico-diferenciales para calcular la transferencia de masa y cantidad de

movimiento entre las fases (sólido, líquido y gas) presentes en reactores biológicos. Las

características propias de diseño del reactor, de las biopartículas y de los procesos

biológicos (aerobios/anóxicos, anaerobios) involucrados determinan el principio de

operación. Son de interés los reactores denominados de “alta velocidad”. Tecnologías

en las que se ha logrado independizar el tiempo de retención de la biomasa, del tiempo

de retención hidráulico; entre ellos: reactores anaerobios de lecho fluidizado (anaerobic

fluidized bed, AFB), reactores de manto de barros de flujo ascendente (upflow

anaerobic sludge bed, UASB), de gránulos de flujo expandido (expanded granular

sludge bed, EGSB), reactores secuenciales discontinuos (sequential batch reactor, SBR)

y biorreactores granulares que incluyen membranas (membrane bioreactor, MBR).

A diferencia de los reactores AFB, donde el biofilm es soportado sobre material

inerte, en los reactores UASB, EGSB, SBR y MBR la biomasa se encuentra agregada

principalmente en forma de gránulos. Es por ello que constituye un reto el modelado de

la distribución de partículas en el interior del reactor y la evaluación de los efectos de

diferentes factores como la composición del efluente, la hidrodinámica y la presencia de

determinados iones, en la formación y crecimiento del biofilm.



Un avance importante es el hecho de que se desarrollaran modelos rigurosos

orientados a la optimización de los procesos biológicos y físico-químicos y no

solamente al control del proceso. La implementación de los modelos en un software

(general Process Modeling System, gPROMS, Process Systems Enterprise Ltd.,

2004a,b) permite simular numerosos escenarios a través de la variación de parámetros

cinéticos y físico-químicos, condiciones de puesta en marcha y diseño; constituyendo

una herramienta importante para la toma de decisiones, para lograr una operación

óptima. Para validar dichos modelos se han usado datos propios y de la literatura.

En la práctica, existe interés en desarrollar sistemas de tratamiento para la remoción

simultánea de carbono, nitrógeno, fósforo y sólidos suspendidos (incluyendo

microorganismos patógenos y virus). Varias configuraciones de sistemas combinados de

reactores anaerobios y aerobios han sido aplicadas tanto para el tratamiento de aguas

residuales sintéticas como reales (Chan et al., 2009). Algunos de ellos integran la

denitrificación y la metanogénesis en un mismo reactor. Otros dispositivos más

sofisticados incluyen membranas sumergidas para satisfacer la demanda de un effluente

de excelente calidad (Ahn et al., 2007).

El presente trabajo está organizado de la siguiente forma. En la Sección 2 se muestra

la estructura general del modelo de un biorreactor (independientemente de su principio

de operación), incluyendo una descripción (por subsistema) de las principales hipótesis

consideradas para describir: (2.1) los diferentes procesos biológicos que pueden tener

lugar en el reactor, (2.2) los procesos de biofilm y las biopartículas, (2.3) las

características de fluidización de los reactores. En la Sección 3, específicamente se

mostrarán resultados de la simulación y optimización de los siguientes sistemas:

(3.1) Reactores de alta velocidad (AFB, EGSB, UASB) para el tratamiento de efluentes

complejos y la producción de metano.

(3.2) Sistemas combinados UASB-MBR y SBR anaerobio- SBR aerobio para la

remoción de C y N.

(3.3) Reactores AFB y EGSB para la producción de hidrógeno.

(3.4) Sistemas integrados para la producción de hidrógeno y la remoción de C y N.



2. Estructura del modelo del biorreactor

La Fig. 1 representa los principales subsistemas del modelo global del biorreactor:

(1) el modelo de digestión: involucra procesos bioquímicos (crecimiento de

microorganismos-consumo de sustrato, muerte, hidrólisis, despegue/ruptura del

biofilm) y procesos físicoquímicos (balance de cargas para calcular el ph,

transferencia de masa líquido-gas);

(2) el modelo de biopartículas: describe la distribución de biomasa en las

biopartículas, la densidad y la geometría de la biomasa;

(3) el modelo hidrodinámico: determina las características del mezclado de las fases

y los patrones de flujo.

Las ecuaciones del modelo global han sido extensamente publicadas (Fuentes et al.,

2006, 2007, 2008abc, 2009, 2011, 2013ab). Los autores invitan al lector a revisar la

literatura mencionada en el trabajo.

Fig. 1. Estructura del modelo del biorreactor.

En general, los biorreactores son modelados como sistemas de tres fases (gas-sólido-

líquido, ver Fig. 2). La fase sólida consiste en biopartículas compuestas por biomasa

activa y no activa, y material soporte inerte en reactores AFB. La fase líquida está

compuesta por las especies químicas en solución (sustratos, productos, enzimas, iones,

agua) y biomasa suspendida, cuyo comportamiento es asumido como el de un soluto. La

fase gas está formada por los productos gaseosos de las etapas de digestión y por el

oxígeno en caso de sistemas aerobios.



2.1. Modelos cinéticos

Basado en la experiencia de importantes grupos de investigadores dedicados a

estudiar tanto sistemas de tipo anaerobio, como aerobio, se ha llegado al consenso

internacional de representar la cinética de los principales procesos bioquímicos y

físicoquímicos de ambos sistemas a través de familias de modelos que han incorporado

sucesivamente un mayor nivel de detalle de estos procesos.

En sistemas anaerobios, el denominado Anaerobic Digestion Model No. 1 (ADM1,

Batstone et al., 2002) y el modelo sugerido por Angelidaki et al. (1999) son los más

usados. Un análisis del uso de ambos modelos para reproducir datos propios de una

campaña experimental en reactores AFB se muestra en el trabajo de Fuentes et al.

(2008b). El modelo ADM1 requirió ser modificado para representar el caso de estudio.

En sistemas aerobios, la familia de los Aerobic Sludge Model (ASM, Henze et al.

2000) es la más aceptada. Estos modelos han sido adaptados y modificados en aras de

ser aplicados en condiciones específicas referidas al sustrato (C,N,P). A continuación

se describen algunos detalles de los modelos cinéticos que se han asumido para modelar

el proceso de digestión en cada caso.

Cinética anaerobia

Metanogénesis. Tratándose de un sistema anaerobio simple, y relacionando nuestra

experiencia, la cinética sugerida por Angelidaki et al. (1999) ha derivado en mejores

resultados en el ajuste de los modelos. Ésta involucra dos procesos enzimáticos para

describir la hidrólisis de proteínas y carbohidratos insolubles; y la actividad de ocho

grupos tróficos incluyendo etapas de acidogénesis, acetogénesis y metanogénesis

acetoclástica. El modelo de biomasa y la estequiometría del hidrógeno resultan ser más

simples que las correspondientes al ADM1. Una descripción detallada de las diferencias

entre ambos modelos se publicó en Fuentes et al. (2008b). El modelo de hidrólisis

enzimática de biopolímeros propuesto por Fuentes et al. (2007) es el que



tradicionalmente se acopla a ambos modelos para representar la descomposición del

sustrato complejo insoluble (ver resultados en la Sección 3.1).

Metanogénesis y denitrificación. Cuando se requiere modelar ambos procesos en una

misma unidad de reacción, producto del reciclo del efluente nitrificado procedente de un

reactor aerobio, la cinética descrita anteriormente es insuficiente. Se requiere incluir un

grupo de denitrificadores y las ecuaciones correspondientes a la transferencia de masa

líquido-gas correspondientes al nitrógeno que pasa a formar parte del biogás generado

(Fuentes et al., 2013a).

Anaerobiosis a pH bajo para producción de hidrógeno. Una versión modificada del

ADM1 fue propuesta recientemente por Antonopoulou et al. (2012) para representar la

acidogénesis a pH bajo y calcular el rendimiento de la producción de hidrógeno a partir

de un sustrato azucarado. Esta versión incluye al lactato y al etanol como metabolitos,

además de los tradicionales ácidos orgánicos (acetato, propionato, butirato, valerato) y

glucosa; y añade el consumo de hidrógeno por microorganismos homoacetogénicos.

Cinética aerobia. Está basada en la plataforma ASM3 (Henze et al., 2000), incluye

tres grupos tróficos: las bacterias que oxidan el amonio (ammonia-oxidizing bacteria,

AOB), las que oxidan el nitrito a nitrato (nitrite-oxidizing bacteria, NOB) y las bacterias

heterótrofas (heterotrophic bacteria, HB). Este modelo considera dos modificaciones

cinéticas importantes: (a) el crecimiento y almacenamiento de sustratos orgánicos

simultáneos por las HB, y (b) la inclusión de nitrito como un compuesto intermedio en

los procesos de nitrificación y denitrificación, por los efectos inhibitorios que este

pudiera generar. Particularmente, en un trabajo que se encuentra en edición, se ha

añadido una función de inhibición competitiva por nitrito en las expresiones de

velocidad de crecimiento y consumo de las bacterias AOB y NOB para ajustar el

modelo cinético en sistemas donde se presenta este fenómeno.

Interfaces entre modelos cinéticos para representar sistemas combinados. Es

evidente que, cualesquiera sean los modelos usados para representar los procesos

anteriormente descritos, las variables de estado, como por ejemplo las concentraciones

de las especies químicas en fase líquida, pueden ser interpretadas en forma diferente en

cada modelo cinético. Es por ello que es necesario identificar las “salidas desde” y



“entradas a” de un modelo a otro, para garantizar la continuidad de los balances de masa

en los flujos que van desde un reactor a otro. Teóricamente, la DQO total y la

concentración de nitrógeno total de un modelo cinético deben ser distribuidas en los

componentes del otro modelo.

2.2. Modelos de biopartículas

En todos los ejemplos estudiados se consideró que la biomasa estaba distribuida

uniformemente en las biopartículas, que estas tenían una geometría esférica y que el

biofilm tenía una densidad constante. Las hipótesis de que no existen limitaciones en la

transferencia de materia en el biofilm, ni en la fase líquida son asumidas para ambos

sistemas anaerobio y aerobio, siendo más importante su reconsideración en trabajos

futuros en sistemas aerobios donde el biofilm alcanza un mayor espesor.

Tanto en sistemas de biofilm adherido como granulares, se ha considerado una

relación entre las velocidades de crecimiento, muerte, hidrólisis y despegue o ruptura de

la biomasa para calcular la evolución del diámetro de biopartícula en función del tiempo

(Fuentes et al., 2008a, 2011). La Fig. 2 muestra cómo ha sido concebida la biopartícula

en sistemas donde el biofilm está adherido sobre un soporte inerte como en los reactores

AFB, y agregado en reactores granulares; además de cuáles son las velocidades de los

procesos del biofilm que se modelan.

2.3. Hidrodinámica

Una amplia gama de desarrollos empíricos y fenomenológicos han sido llevados a

cabo para describir la fluidodinámica de reactores biológicos (Fuentes 2006). Anterior

al desarrollo de la metodología de modelado descrita en este trabajo, no se habían

publicado trabajos que modelaran la dinámica del crecimiento del biofilm y su

interacción con la fluidodinámica del sistema de reacción. De aquí que hubo que

comenzar con una selección de correlaciones empíricas utilizadas para calcular la

fluidodinámica de reactores sólido-líquido y gas-sólido-líquido, para adecuarlas a las

condiciones de flujo y características de las biopartículas involucradas en los sistemas

en estudio. Como resultado de la experiencia, Fuentes y colaboradores (2008ac, 2011)

mostraron la factibilidad de representar con un elevado grado de aceptabilidad sistemas



de biopartículas usando el modelo de la estela y la burbuja (Bhatia y Epstein, 1974) en

sistemas de tres fases en reactores AFB y EGSB.

En el modelo de biofilm multiespecie, la biomasa es tratada como un continuo; es

decir, la biomasa está caracterizada por sus propiedades promedios (media aritmética),

como por ejemplo: la concentración de especies microbianas.

Para describir las interacciones del biofilm con el medio ambiente y cuantificar los

efectos del fluido, se incluyó un término de velocidad de despegue o ruptura del biofilm

en los balances de biomasa activa y no activa, en dependencia de si se trataba de un

biofilm adherido sobre el soporte inerte o biofilm en forma de gránulos,

respectivamente (ver Fig. 2).

Fig. 2. Estructura de la biopartícula. Procesos bioquímicos del biofilm.

Los reactores biológicos, y particularmente los aplicados al tratamiento de efluentes,

raramente operan en condiciones estacionarias debido a la sensibilidad del sistema a

variaciones en las condiciones ambientales y a los largos períodos de experimentación

que demanda su estudio bajo funcionamiento continuo. En tal sentido, la referencia a

estado estacionario debe entenderse como de pseudo estado estacionario. En la mayoría



de los trabajos publicados, las perturbaciones en la carga orgánica de los reactores se

aplican cuando se verifica una variación inferior al 5% en los valores de las variables

monitoreadas dentro de ciertos límites aceptables para cada perturbación, observando

una eficiencia de remoción de contaminantes deseada.

3. Ejemplos

A continuación se describen algunos de los principales resultados de aplicar dicha

metodología de modelado en reactores que operan bajo distintos principios, en

diferentes aplicaciones basadas en sistemas de reacción simples e híbridos.

3.1. Reactores de alta velocidad (AFB, EGSB, UASB) para el tratamiento de

efluentes complejos y la producción de metano

Reactores AFB. Los primeros modelos generados siguiendo la metodología

propuesta fueron validados con datos propios obtenidos de varias campañas

experimentales. Se trató de dos reactores anaerobios de lecho fluidizado que contenían

partículas de arena de diferente diámetro como material soporte inerte para la adhesión

del biofilm.

En un principio se alimentaron con sustratos solubles simples como glucosa y ácido

acético; y en una segunda etapa, la composición de la alimentación incluía sustratos

complejos: proteínas como la albúmina (A) y la gelatina (G) y como carbohidrato, la

sacarosa (S). Los reactores fueron identificados como RAS y RGS por la alimentación

de la segunda etapa. A continuación se presentan algunos resultados notables de esta

investigación (Fuentes 2006).

Una de las primeras tareas consistió en estimar el parámetro velocidad específica de

despegue del biofilm kE, a partir de los datos experimentales (dinámicos) de la primera

etapa de experimentación (P1-P5), minimizando la influencia de la incertidumbre en la

cinética y parámetros biocinéticos de la hidrólisis de sustratos complejos. Luego,

habiendo estimado kE para cada uno de los sistemas de reacción RAS y RGS, se verificó

la cinética de hidrólisis de los sustratos complejos haciendo uso de los datos

experimentales de la segunda etapa experimental.

La Fig. 3 muestra una comparación entre los valores predichos y experimentales de

la DQO total del efluente tratado durante la primera etapa experimental para RAS



(resultados similares se obtuvieron para RGS). Las líneas de puntos perpendiculares a la

abscisa (tiempo) indican el instante en que cambia la concentración o flujo de

nutrientes. La línea de trazos cortos representa la simulación para el valor estimado de

kE en el orden de 1×10-10

m s2 kg

-1. Como se puede observar, esta simulación no

reproducía el comportamiento real del reactor durante las perturbaciones

hidrodinámicas PB y PC. Durante estos eventos, la remoción del lecho en ascenso

producía un despegue mucho mayor que el que se producía por el efecto de la

circulación del fluido para una determinada condición de fluidización del lecho. En la

práctica, el líquido en la sección no fluidizada del reactor se tornaba muy turbio

observándose una gran cantidad de biomasa suspendida producto de la destrucción del

biofilm. La línea continua en la Fig. 3 representa la simulación considerando que el

valor de kE incrementa súbitamente durante el instante en que se produce la perturbación

(“efecto kE”), recuperando luego su valor original. De esta forma, se lograba reproducir

un efecto similar al que ocurría realmente en el reactor.

Fig. 3. Resultados de la simulación de la DQO total del efluente tratado del reactor

RAS, considerando o no los efectos que producen perturbaciones hidrodinámicas

importantes a través del valor de kE.

Acerca de la verificación de la cinética de hidrólisis, la Fig. 4 muestra (línea de

puntos y trazos) el perfil simulado de DQO total del efluente tratado considerando la



cinética de hidrólisis que establecía el modelo de digestión asumido (Angelidaki et al.,

1999) para todos los carbohidratos y proteínas, incluyendo las fracciones de estos

componentes en la biomasa no activa y el sustrato complejo alimentado. Como se puede

observar, contrario a lo que ocurría experimentalmente, la simulación muestra un

incremento de la concentración de DQO proporcional al incremento de la carga

orgánica por adición de sustratos complejos (sacarosa y albúmina).

Un modelo de hidrólisis instantánea de la sacarosa y la albúmina a sustratos simples

(glucosa y aminoácidos), representado con la línea de trazos, tampoco describía el

comportamiento real del reactor cuando cambiaba el tiempo de residencia por cambio

del caudal de alimentación. Este comportamiento podía ser reproducido simulando

eventos aislados o una combinación de eventos que pudieran tener lugar en el reactor

como el “lavado” de las enzimas hidrolíticas y la inhibición por H2S, compuesto de alta

toxicidad para las especies metanogénicas, producido durante la digestión anaerobia de

las proteínas.

Fig. 4. Resultados de las simulaciones usando diferentes hipótesis para describir la

hidrólisis del sustrato complejo alimentado al reactor RAS durante la segunda etapa

experimental.

La línea continua en al Fig. 4 es el resultado de considerar una cinética de primer

orden en la concentración de enzimas para la hidrólisis de la sacarosa y la albúmina.



Esta variación del modelo de digestión del sustrato complejo alimentado requirió incluir

el balance diferencial de masa de la concentración de enzimas para cada tipo de sustrato

complejo, considerando que la velocidad de producción de enzimas era una función del

crecimiento de los microorganismos y que la velocidad de hidrólisis de las proteínas y la

sacarosa alimentadas seguía una cinética de Michaelis Menten (1913) inhibida por la

concentración de ácido acético en el reactor (Fuentes et al., 2007).

Reactores EGSB y UASB. El reactor EGSB fue introducido por De Man et al.

(1988) y es considerado una mejora del reactor UASB desarrollado por Lettinga et al.

(1980). Como se ha mencionado, ambos se basan en la habilidad de los

microorganismos de formar agregados por autoinmovilización. Sin embargo, la alta

velocidad superficial del fluido en los reactores EGSB, causada por la recirculación y

por una mayor razón entre la altura/diámetro del reactor, provocan la expansión del

barro mejorando las condiciones de contacto con el efluente y disminuyendo los puntos

muertos dentro del reactor. Los reactores EGSB soportan cargas más altas, por lo que la

producción de gas en procesos anaerobios es también mayor y mejoran el mezclado de

las fases.

El patrón de flujo no puede ser generalizado y tiene que ser examinado en cada

reactor. El conocimiento del grado de expansión es importante en el diseño para

prevenir la salida y pérdida de biomasa. A los fines del modelado, un reactor EGSB

totalmente expandido puede ser considerado como un reactor tanque agitado y la

resistencia a la transferencia de masa líquido gas puede ser considerada despreciable

(Liu et al., 2006).

En el trabajo realizado por Fuentes et al. (2011) se ajustó y evaluó un modelo de

reactor EGSB usando datos de la literatura. A nuestro criterio, el caso más interesante es

el de un reactor a escala piloto que operó durante el primer período sin recirculación

como si fuera un reactor UASB. Los resultados de la simulación fueron apropiados y se

presentan en la Tabla 1 y la Fig. 5. Sin embargo, los autores no recomiendan usar un

modelo de mezcla completa para evaluar un UASB. La Fig. 6 muestra resultados de la

simulación para este ejemplo usando un modelo distribuido 1D con variación axial de

las propiedades en el lecho. Bajo las condiciones del primer período pueden existir



perfiles en la dirección axial del reactor que no pueden ser despreciados (Fuentes et al.,

2009).

Tabla 1. Valores experimentales y predichos de la corriente de salida de R2 (Fuentes et

al., 2011).

Período pH DQO total (mg/L) DQO soluble (mg/L) SSV (mg/L)

Pred.* Exp. Pred.* Exp. Pred.* Exp. Pred.*

1 7.05 68±29 60 42±21 30 13±8 20 2 6.90 87±21 68 55±22 39 8±3 20

3 7.03 79±26 71 44±15 36 24±17 25

*Los valores se midieron al final de cada perturbación.

0 50 100 150 200 250 3000

50

100

150

200

R2

Step IIIStep IIStep I

Co

ncen

trati

on

(m

g d

m-3)

Time (d)

Influent TCOD

Effluent TCOD

Effluent SCOD

Effluent VSS

Fig. 5. Resultados de la simulación para un reactor EGSB tomado de Fuentes et al.

(2011).

3.2. Sistemas combinados UASB-MBR y SBR anaerobio- SBR aerobio para la

remoción de C y N.

Sistema continuo UASB-MBR. Anteriormente se han descrito algunos detalles

acerca del funcionamiento de los reactores UASB, algunos tienen acoplados elementos

filtrantes en la parte superior para disminuir la concentración de sólidos suspendidos en

el efluente y se los denomina upflow bed filter (UBF).

A su vez, los reactores de membrana (MBR) combinan procesos de biodegradación

con filtración. El proceso de separación sólido-líquido ocurre a través de una especie de



colado. Macromoléculas, biomasa y microorganismos son retenidos mientras que el

agua y pequeños solutos pasan a través de la membrana.

Fig. 6. Valores predichos para el reactor EGSB usando un modelo 1D con dispersión

axial: (a) diámetro de gránulo, (b) holdup de sólido, (c) ph, y (d) holdup de gas. Tomado

de Fuentes et al. (2009).

En estos sistemas, las membranas retienen enzimas que mejoran el metabolismo

comparado con los procesos convencionales de barros activados, donde las enzimas

salen del reactor en el efluente tratado. Sin embargo, el ensuciamiento de las

membranas es el principal problema que frena la apliacción a gran escala de estos

sistemas (Zarragoitia-Gonzalez et al., 2008). Algunos métodos como filtración de flujo

cruzado, aumento de turbulencia en flujos de agua y/o aire y succión intermitente han

logrado revertir estos problemas en pequeñas escalas.

El ensuciamiento de las membranas está directamente relacionado con la adhesión de

biofilm sobre su superficie. También es dependiente de propiedades de la biomasa y

otros parámetros de proceso como la presión transmembranal (transmembrane pressure,

TMP), el flujo de filtrado, la concentración de microorganismos y productos

microbianos y la intensidad de aireación.

a

)

b

)

c

)

d

)



Debido a estas interacciones se hace necesario desarrollar modelos globales que

incluyan modelos de ensuciamiento. La Fig. 7ab incluye algunos resultados obtenidos

en el ajuste de un modelo para el tratamiento combinado anaerobio (UASB)- aerobio

MBR acoplado a un modelo de ensuciamiento que permitió predecir aceptablemente la

evolución de este efecto sobre la membrana (Fig. 7b). Por su parte, el modelo cinético

adoptado en el reactor UASB incluyó los procesos de denitrificación y metanogénesis

para tratar tanto el residual crudo como el efluente nitrificado reciclado desde el MBR.

(a) (b)

0 20 40 60 80-15

-10

-5

0

5

10

15

20

CO

D c

on

c.

(g/d

m3)

Time (day)

Sim. Exp.

Influent

Eff. (UBF)

Eff. (MBR)

0 20 40 60 80-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

NH

4-N

co

nc.

(g/d

m3)

Time (d)

0 20 40 60 80

0

20

40

60

80

Bio

gas c

on

ten

ts (

%)

Time (d)

Sim.

CH4

CO2

N2

0 20 40 60 80 100 1200

10

20

30

40

50

0

5

10

15

20

25

30

Flu

x (

dm

3 m

-2 h

-1)

Time (min)

Flux

TM

P (k

Pa)

TMP_sim

TMP_exp

Fig. 7. Valores predichos y experimentales de un sistema combinado UASB –MBR: (a)

concentración de amonio y DQO, (b) resultados de la prueba de filtración. Tomado de

Fuentes et al. (2012a).

Reactores secuenciales discontinuos (SBR) anaerobio-aerobio. El reactor SBR se

basa en la operación cíclica de cinco etapas fundamentales: llenado (estático, mezclado

o aireado), reacción, sedimentación, decantación e inactividad incluyendo limpiezas. En

reactores anaerobios el proceso de aireación es eliminado. El proceso de limpieza

generalmente se basa en la extracción de barros y es más frecuente en operaciones

aerobias (Artan y Orhon, 2005).

En nuestro grupo se han desarrollado modelos para simular y optimizar operaciones

de reactores secuenciales anaerobios, aerobios y sistemas combinados anaerobio-

aerobio. Al igual que ocurre en un sistema continuo, los nutrientes y condiciones de

operación requeridos deben estar garantizadas al comienzo de cada ciclo (etapa de



reacción en cada bachada); y resulta riguroso el control de cada una de las operaciones

para matener los volúmenes a manejar y el tiempo de ciclo (la producción).

Como en casos anteriores, en sistemas combinados las relaciones de reciclo y bypass

pueden ser optimizadas con ayuda de los modelos, así como las variables de diseño de

los sistemas. Por ejemplo, la Fig. 8 muestra la configuración y secuencia de operación

de un sistema SBR ananerobio- SBR aerobio con reciclo. Resultados preliminares de la

optimización de este sistema, cuyo modelo fue ajustado con datos de la literatura,

mostraron que es posible aumentar en casi un 30% la producción acortando el tiempo de

ciclo y manteniendo los estándares de vertido del efluente (Fuentes et al., 2012b).

Digested

and denitrified effluent

effluent

Q1 Q1

Q2

Q1+ Q2

Raw

influent

Anaerobic

SBR

Aerobic

SBR

Nitrified

effluent

Biogas Air (O2)

Effluent

Anaerobic SBR

Aerobic SBR

Nitrified effluent

tank Horizon time

Cycle (tT = tf+tr+ts+td)

Filling (tf)

Reaction (tr)

Settling (ts)

Discharge (td)

Storage

Raw influent

Fig. 8. Configuración y secuencia de operación de un sistema combinado de

reactores SBR anaerobio- SBR aerobio. Tomado de Fuentes et al. (2012b).

3.3. Reactores AFB y EGSB para la producción de hidrógeno

El hidrógeno constituye un vector energético importante que puede ser producido por

vía biotecnológica, incluyendo la fermentación anaerobia a pH bajo. El hidrógeno es un

subproducto de la descomposición de residuos orgánicos que se convierten a ácidos

orgánicos durante la etapa de acidogénesis y que luego pueden ser usados como

sustratos en una metanogénesis. El pH del medio es una de las variables que más incide

en el rendimiento y en la velocidad específica de producción de hidrógeno, en los tipos

de ácidos producidos y en el contenido del biogas.

Experimentalmente se han usado diversos reactores de alta velocidad como los AFB,

EGSB y UASB para producir bio-hidrógeno, pero se han establecido muy pocas



estrategias de operación para lograr una producción efectiva (Hawkes et al., 2007; Levin

et al., 2004). Aprovechando la experiencia previa de modelado de reactores AFB y

EGSB y haciendo uso de la cinética propuesta por Antonopoulou et al. (2012), se han

logrado reproducir varios ejemplos de la literatura (Fuentes et al. 2013b). La Fig. 9

muestra un caso interesante y que alerta sobre la necesidad de seguir estudiando la

cinética de este proceso. Se trata de un posible caso de homoacetogénesis, donde el

hidrógeno es utilizado por microorganismos oportunistas para la producción de acetato

a partir de la reacción con el dióxido de carbono, disminuyendo considerablemente el

rendimiento de la producción de hidrógeno.

Fig. 9. Reproducción de un caso de homoacetogénesis en un reactor EGSB para la

producción de hidrógeno. Tomado de Fuentes et al. (2013b)

3.4. Integración de la producción de hidrógeno y un sistema combinado anaerobio-

aerobio para la remoción de contaminantes.

Bajos niveles de remoción de DQO se obtienen durante la fermentación anaerobia

para la producción de hidrógeno, por lo que un método de descontaminación del



efluente debe ser aplicado. Existen limitados estudios acerca de cómo llevar a cabo la

producción combinada de hidrógeno y metano incluyendo la remoción de nitrógeno. En

un trabajo preliminar (Fuentes et al., 2013a), se ha simulado y optimizado un sistema

compuesto por tres unidades de reacción: (1) un reactor anaerobio que opera a pH bajo

para producir hidrógeno, (2) un reactor anaerobio para metanogénesis y denitrificación

y (3) un reactor aerobio para nitrificación.

Estos sistemas deben ser bien diseñados y controlados para garantizar condiciones

ambientales y de alimentación óptimas en cada una de las unidades. Por ejemplo, la

concentración de amonio y la relación C/N en el primer reactor no debe exceder los

límites par evitar la inhibición de la metanogénesis del segundo reactor. Asímismo, se

requiere de procesos de dilución y/o neutralización para llevar a pH neutro este efluente.

Consideraciones similares se requieren entre el segundo y el tercer reactor, por lo que el

cálculo de relaciones de reciclo y bypass adecuadas es imprescindible. En este contexto,

el cálculo basado en modelos resulta de una ayuda considerable para optimizar estos

procesos y ganar experiencia en el diseño, control y operación eficientes de estos

sistemas.

Conclusiones

La metodología de modelado por subsistemas aquí descrita, ha permitido estudiar

diversos sistemas de reacción para el tratamiento de efluentes, la producción de metano

y la producción de hidrógeno por vía fermentativa. Luego del ajuste usando datos

experimentales propios y de la literatura, estos modelos rigurosos han permitido

predecir el comportamiento de sistemas de tratamiento simples y otros que combinan

distintos tipos de reactores, atendiendo al diseño propiamente dicho, al tipo de

biopartículas o procesos de digestión involucrados. Las principales variables

macroscópicas relativas a procesos bioquímicos e hidrodinámicos han sido reproducidas

satisfactoriamente.

Generada la herramienta, al implementar estos modelos en alguna plataforma

computacional, resulta de gran utilidad para calcular estrategias de operación óptimas y

para ayudar en el diseño, entre otros usos. Aunque se trata de modelos rigurosos que en

ocasiones tienen un uso limitado en problemas de síntesis, sí permiten estudiar



previamente situaciones límites, evaluar restricciones y establecer rangos de

operabilidad de los procesos.

Aunque se han presentado ejemplos relacionados con el uso de sistemas biológicos

para tratar efluentes, esta metodología bien pudiera ser aplicada para modelar reactores

para la producción de biomasa o metabolitos específicos, dos de las aplicaciones

biotecnológicas de mayor valor agregado.

Reconocimientos

Los autores reconocen el aporte financiero del Consejo nacional de Investigaciones

Científicas y Técnicas (CONICET), la Agencia Nacional para la Promoción de la

Ciencia y la Tecnología (ANPCyT) y la Universidad Nacional del Litoral de Argentina.

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