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
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