Fraccionamiento de DQO del agua residual de Toluca por el protocolo STOWA

COD Fractionation of Toluca's Municipal Wastewaters using the STOWA Protocol

Guadalupe Vázquez-Mejía
Universidad Autónoma del Estado de México

Mario Esparza-Soto, Cheikh Fall*
Universidad Autónoma del Estado de México. *Autor de correspondencia.

Dirección institucional de los autores:
M.C. Guadalupe Vázquez-Mejía.
Centro Interamericano de Recursos del Agua
Facultad de Ingeniería ]]> Universidad Autónoma del Estado de México
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México, México
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M.C. Rosa Elena Ortega-Aguilar.
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rosa_elenao@hotmail.com.
reortega_05@yahoo.com.mx.

Dr. Mario Esparza-Soto.
Dr. Cheikh Fall.
Centro Interamericano de Recursos del Agua
Facultad de Ingeniería
Universidad Autónoma del Estado de México
Apartado Postal 367, 50091 Toluca, Centro, Estado de ]]> México, México
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cfall@uaemex.mx.
mesparzas@uaemex.mx.
mario_esparza_soto@hotmail.com.

Recibido: 25/06/10
Aceptado: 20/12/12

El modelo número 1 de lodos activados (ASM1), publicado en 1987, hoy es utilizado de manera amplia. La generación de una base de datos de padrones típicos de fraccionamiento de DQO para las aguas residuales municipales (ARM) en México y en América Latina facilitaría el uso de la modelación dinámica y de los simuladores de plantas de tratamiento en la sub-región. En este trabajo se aplicó el protocolo físico-químico de caracterización propuesto por la Asociación Holandesa de Investigación Aplicada al Agua (STOWA), para determinar el patrón de fraccionamiento de la DQO en las aguas residuales de la ciudad de Toluca. También se realizaron pruebas respirométricas para hallar el valor de algunos de los parámetros cinéticos del ASM1, así como para investigar la cantidad de biomasa heterótrofa (X_H0) inicialmente presente en las aguas residuales. Las tasas de crecimiento (µ_Hmáx) y de decaimiento (b_H) a 20 °C fueron 5.7 y 0.54 d^-1, mientras X_H0 representó hasta el 14% de la DQO total. El padrón de fraccionamiento promedio de la DQO en el ARM pre-sedimentada fue 13% de DQO soluble inerte (S_I), 23% de sustrato fácilmente biodegradable (S_S), 48% de DQO lentamente biodegradable (X_S) y 16% de DQO particulada inerte (X_I). Con respecto a la fracción S_S, hubo grandes divergencias entre los valores obtenidos por respirometría (S_S-respiro) y los derivados por vía físico-química (S_S-físico). Las contradicciones entre S_S-respiro y S_S-físico, y los problemas de medición de DBO fueron las principales dificultades notadas durante la implementación del protocolo STOWA en el ámbito local.

Palabras clave: fracciones de DQO, modelo ASM1, lodo activado, DQO fácilmente biodegradable, respirometría, protocolo STOWA.

Abstract

Activated Sludge Model N° 1 (ASM1), published in 1987, is widely used today. The creation of a database of typical COD fractionation patterns for municipal wastewaters (WW) in Mexico and in Latin America will facilitate the use of dynamic modeling and simulation of WW treatment plants (WWTP) in the sub-region. This research used the physiochemical characterization protocol developed by the Netherlands Foundation of Applied Water Research (STOWA) to determine the COD fractionation pattern for wastewater in the city of Toluca. Respirometric tests were also performed to estimate some of the kinetic parameters for the ASM1 and to evaluate the amount of heterotrophic biomass, XH0, initially present in the wastewater. The growth (μHmax) and decay rates (bH) were 5.7 d-1 and 0.54 d-1 (at 20° C), respectively, while XH0 represented as much as 14% of total COD. The average COD fractions in the pre-settled WW were: 13% inert soluble COD (SI), 23% readily biodegradable substrate (SS), 48% slowly biodegradable substrate (XS) and 16% inert particulate COD (XI). With respect to the SS fraction, large differences were noted between values from the respirometric method (SS-respiro) and those from the physiochemical protocol (SS-phys). The differences between SS-respiro and SS-phys, along with the non-repeatability of the BOD measurements were the main weaknesses observed when attempting to implement the STOWA protocol at the local level.

Keywords: COD fractions, ASM1 model, activated sludge, readily biodegradable, respirometry, STOWA protocol.

Introducción

En las últimas tres décadas se han realizado numerosos estudios acerca del control y manejo de los procesos biológicos de tratamiento para aguas residuales. Los primeros resultados significativos aparecieron con la formalización matemática de los fenómenos biológicos, en particular la formulación de la expresión de tasas de crecimiento y decaimiento específico. Más tarde se desarrolló una serie de modelos avanzados, capaces de simular las variaciones dinámicas de los parámetros en los lodos activados (Henze et al., 2000).

El ASM1 ha tomado a la DQO como parámetro de cuantificación de la materia orgánica del ARM, substituyendo a la demanda bioquímica de oxígeno de cinco días (DBO₅) como parámetro primario de cuantificación. El aspecto más importante de la caracterización de la materia orgánica es el fraccionamiento de la DQO, el cual distingue la DQO inerte de la DQO biodegradable, según los índices de la biodegradabilidad (Henze et al., 2000). La fracción inerte se divide en DQO inerte soluble (S_I) y en DQO inerte particulada (X_I). El S_I del influente pasa a través del sistema sin ser afectado por las reacciones bioquímicas dentro del reactor, mientras que el X_I se acumula en el lodo, contribuyendo a los sólidos suspendidos volátiles (Orhon y Cokgör, 1997). Por otro lado, la DQO biodegradable está subdivida en una fracción soluble fácilmente biodegradable (S_S) y en una fracción lentamente biodegradable (X_S).

La determinación experimental de las cuatro fracciones de DQO fue discutida ampliamente en la literatura (Ekama et al., 1986; Germirli et al., 1991; Ince et al., 1998; Henze et al., 2000), distinguiéndose dos principales tipos de métodos de fraccionamiento: por respirometría y por vía físico-química. Ejemplos de estudios donde se utilizaron métodos respirométricos para la caracterización de aguas residuales son los de Ekama et al., 1986; Fall et al., 2011b; Xu y Hasselblad, 1996; Kappeler y Gujer, 1992; y Mathieu y Etienne, 2000. Por otro lado, el protocolo de la STOWA (Roeleveld y van Loosdrecht, 2002), que es un método de fraccionamiento físico-químico, ha recibido una substancial atención debido a la relativa facilidad de aplicación, ya que sustituye las pruebas respirométricas con una serie de filtraciones a 0.1 μm, y análisis de DQO y DBO.

Con base en el caso de la ciudad de Toluca, el principal objetivo de la presente investigación fue determinar el padrón de fraccionamiento de la DQO en las aguas residuales municipales típicas de las grandes ciudades en México. Además, uno de los intereses del estudio fue evaluar, desde un punto de vista práctico, el uso local del protocolo STOWA, así como comparar este método con las técnicas tradicionales de respirometría, en particular para determinar la fracción lentamente biodegradable, S_s.

Metodología

Muestreo y tratamiento de muestras

El trabajo se realizó con las ARMs que reciben y tratan las dos grandes plantas de tratamiento de agua residual (PTAR) municipal de Toluca, la Planta Toluca Norte (PTN) y la Planta Toluca Oriente (PTO), representando un caso típico de una metrópolis en México. Se tomaron muestras compuestas diarias del influente y efluente durante una semana en cada planta, para determinar la variabilidad en las DQO totales (DQO_T) y solubles (DQO_sol, 0.1 μm), así como en las cuatro fracciones del ASM1 (S_S, S_I, X_S, X_I). Se colectaron alícuotas de 0.2 L por intervalos de treinta minutos, para constituir las muestras compuestas. La preservación de las muestras se hizo conforme a los métodos estándar (APHA-AWWA-WPCF, 2005). Cada día, al inicio del muestreo, se tomó también una muestra puntual de licor mixto (4 L) en el canal de recirculación de lodos. Al igual que las muestras de influente y efluente, el licor se trasladó al laboratorio; al llegar, se aireó el lodo durante 24 horas con una pequeña bomba; se dejó sedimentar para tomar una alícuota de sobrenadante, en la que se determinó la DQO soluble para el licor mezclado (DQO_SLM). El resto de licor se lavó y aireó nuevamente, para servir de siembra en las pruebas respirométricas descritas más adelante.

Fraccionamiento de la DQO, vía físico-química

La determinación de las cuatro fracciones de DQO del ASM1 en los influentes se realizó siguiendo el protocolo de la STOWA (Roeleveld y van Loosdrecht, 2002). El procedimiento de fraccionamiento en su conjunto requiere la medición de las DQO totales y solubles en el influente, y en el efluente tratado, así como de la DBO en el influente, lo que permite calcular después todas las fracciones, S_S, S_I, X_S y X_I. La DBO se mide a diferentes tiempos de incubación, desde uno hasta 14 días. Es importante resaltar que la S_S que proviene del método STOWA (notada también como S_{S_físico}) se obtiene vía un procedimiento totalmente físico-químico. Los análisis de DQO se realizaron con un método comercial de digestión a reflujo cerrado y espectrofotometría (Hach Company, Loveland, CO); se utilizaron membranas Whatman de 0.1 μm de poro para las filtraciones.

Otra medición directa requerida para el cálculo de las otras fracciones (X_I y X_S) es la demanda bioquímica de oxígeno (DBO). Todas las determinaciones de DBO se llevaron a cabo de acuerdo con la NMX-AA-028-SCFI; se determinó la DBO a 2, 5, 7, 10 y 14 días a 20 °C para cada una de las muestras compuestas (de 24 h) del influente de ambas plantas de tratamiento. Con los datos obtenidos se trazaron las gráficas de DBO en función del tiempo y se utilizó el programa estadístico SPSS (SPSS Inc., Chicago, IL) para ajustar los datos mediante una regresión no lineal a la ecuación clásica de la curva de DBO (ecuación (4a), apéndice 1,Cutrera et al., 1999), con lo que se obtuvieron los valores de k_DBO (constante cinética de primer orden) y DBO última (DBO_u). Posteriormente se estimó la DQO biodegradable (DQO_b) a partir de la DBO_u (ecuación (4b) del apéndice), considerando el valor recomendado de 0.15 para el factor de corrección, f_DBO (Roeleveld y van Loosdrecht, 2002). Considerando que la DQO_b es la suma S_S + X_S (ecuación (4c)), se puede despejar X_S (ecuación (4d)). Hasta aquí, las tres fracciones son ya conocidas y la cuarta (X_I) se puede despejar de las ecuaciones (1) y (5) del apéndice.

Determinación de X_H0 y de S_s por respirometría (S_{s_respiro})

En algunas aguas residuales, la fracción X_H0 es despreciable, mientras que en otras no es así (Henze et al., 2000), por lo que se considera importante evaluar su valor cuando se trata de una nueva situación. Sin embargo, su determinación y cálculo requiere del conocimiento previo de varios parámetros cinéticos. Estos son b_H, la constante de decaimiento de los heterótrofos, μ_Hmáx la constante de crecimiento y Y_H, el coeficiente de rendimiento de biomasa. Se realizaron las pruebas necesarias para estimar los dos parámetros cinéticos (b_H y μ_Hmáx), mientras que se utilizó el valor sugerido en el ASM1 para la constante estequiométrica Y_H (0.67). Por otro lado, se hicieron otras pruebas para hallar S_S por vía respirométrica (S_s-respiro). Los diferentes métodos respirométricos empleados para hallar S_s-respiro, b_H, μ_Hmáx, y X_H0 se describen a continuación.

Descripción del respirómetro utilizado

Las pruebas respirométricas se realizaron por triplicado en un sistema de reactores biológicos de vidrio (2 L) con serpentín externo para el control de temperatura (20 °C) y agitación magnética, descrito con más detalles en Fall et al. (2006); la aireación se suministró con pequeñas bombas conectadas a difusores. Los reactores contaron además con sensores de oxígeno, y un sistema de control y adquisición de datos, que permitió regular el suministro de oxígeno y registrar continuamente su concentración en el licor mezclado. Se emplearon diferentes relaciones sustrato/biomasa (S/X inicial) para encontrar los distintos parámetros cinéticos (Chávez, 2005): valores altos (> 4) en la determinación de μ_Hmáx y valores bajos (< 0.5) en las corridas para b_H. En todas las pruebas respirométricas se adicionó 1-alil-2-tiourea a una concentración de 10 mg/L para inhibir la nitrificación. El oxígeno disuelto se mantuvo entre 3 y 4 mg/L con la bomba de aireación en el modo off/on. Las tasas de consumo de oxígeno durante cada ciclo de aireación se calcularon con la pendiente del tramo descendiente de la curva de concentración de O₂ en función del tiempo.

DQO fácilmente biodegradable, S_{s_respiro}

La determinación de la fracción S_S medida por respirometría (S_{s_respiro}) se hizo siguiendo el procedimiento propuesto por Ekama et al. (1986) en condiciones de S/X inicial bajo. Esto se logró utilizando porciones de 0.45 L de agua residual y 0.25 L de licor mixto como siembra (triplicados). Se determinaron las velocidades de consumo de oxígeno (r_O2) de dos a tres horas, y se trazó la gráfica del respirograma correspondiente (r_O2 en función del tiempo). De la gráfica se calculó S_{s_respiro} con la ecuación (8) del apéndice, en donde ΔO₂ representa la cantidad de O₂ consumido durante la prueba, la cual corresponde al área bajo la curva de r_O2. El área fue obtenida por integración con el software ORIGIN (Origin Lab Corporation, Northampton, MA).

Coeficiente de decaimiento heterotrófico, b_H

Para determinar b_H se empleó la metodología de Vanrolleghem et al. (1999). Se adicionaron a los reactores del respirómetro 0.7 L de licor mezclado de la planta de tratamiento (sin añadir agua residual). Se mantuvo en aireación de cinco a siete días, midiendo una vez por día la tasa promedio de consumo de O₂ del cultivo (r_O2). Al graficar el logaritmo natural de r_O2 versus el tiempo, la pendiente da directamente el coeficiente de decaimiento del modelo tradicional (b'_H), a partir del cual se extrae el b_H del modelo ASM1 (ecuación (6a) y (6b) del apéndice). La corrección y transcripción del b'_H en b_H se considera por el hecho de que el decaimiento, tradicionalmente modelado con el proceso de respiración endógena, está ahora representado con un proceso de muerte-regeneración en el ASM1.

Se aplicó el método respirométrico de Kappeler y Gujer (1992) para determinar μ_Hmáx y X_H0. En cada uno de los reactores del respirómetro (triplicado) se añadió la cantidad de 0.7 L de agua residual (pre-sedimentada) y sin agregarle ninguna siembra externa (sin inocular). La pequeña cantidad de biomasa inicial naturalmente presente en el agua residual (X_H0) serviría en este caso de siembra (interna), lo que da una relación S/X alta (sustrato/biomasa), tal como se requiere en esta prueba. El respirograma producido permite calcular el valor de las constantes μ_Hmáx y X_H0. Durante las pruebas respirométricas, la adquisición de datos (concentración de O₂ en función del tiempo) se llevó a cabo en continuo de cuatro a cinco horas, típicamente. Después de calcular los valores de las tasas de respiración (r_O2) para cada corrida, éstos se representaron en una gráfica en función del tiempo (respirograma), misma que se ajustó con una función exponencial. La pendiente de la gráfica del logaritmo de los r_O2 en función del tiempo corresponde a la diferencia (μ_Hmáx-b'_H). Se extrajo después el valor de μ_Hmáx, restando el valor antes determinado de b'_H. Además, X_H0 se calculó a partir del mismo respirograma en el que se extrajo μ_Hmáx; se considera el valor inicial de la tasa de respiración (r_{O2, 0} = r_O2 al tiempo t = 0, ordenada al origen de la curva r_O2 función de t), siendo el valor a partir del cual se calcula X_H0 (ecuaciones (7a) y (7b), apéndice 1).

Resultados y discusión

Características generales del agua residual municipal

El valor del pH para el influente de la PTN fue en promedio de 8.3 (± 0.6); cinco de los siete datos diarios se encontraron ligeramente por arriba del límite establecido como óptimo (6.7 a 8.7; Rittmann y McCarty, 2001) en los tratamientos biológicos. Para la PTO, el pH promedio fue 7.5 (± 0.3); todos los valores a la PTO estuvieron dentro del intervalo óptimo. El análisis estadístico aplicado mostró diferencias significativas entre los pH en los afluentes de ambas plantas (t-student, α < 0.05).

El cuadro 1 resume los valores de DQO determinados en las ARMs que ingresaron a cada planta de tratamiento durante la campaña de muestreo de una semana; se presentan además los máximos, mínimos, la desviación estándar (DE) y el coeficiente de variación (CV). En general, las DQO totales y las DQO solubles fueron muy similares de una planta a la otra, mientras que la DQO inerte soluble (S_I o DQO_SI) fue dos veces mayor en la PTO (diferencia significativa). En promedio, la DQO particulada (DQO_P) representó entre 62 y 65% de la DQO total en ambas plantas. Los coeficientes de variación y desviación estándar fueron mayores en la PTO. Las DQO se encuentran en el mismo intervalo reportado para algunas plantas europeas, por ejemplo en Holanda (Roeleveld y van Loosdrecht, 2002), excepto que la proporción de DQO soluble inerte es menor para éstas. En cuanto al contenido de material orgánico inerte soluble, los valores de S_I reportados por Henze et al. (2000) para países como Dinamarca son 40 mg/L, Suiza 25 mg/L y Hungría con 30 mg/L, comparados con cerca de 50 a 90 mg/L en el agua residual municipal de Toluca. Al comparar la fracción S_i de ambas plantas (DQO_SI, cuadro 1), se tiene, por el contrario, una diferencia significativa (α < 0.05) entre ellas. Otro contraste interesante observado fue que, en promedio, la proporción de material soluble inerte respecto a la DQO soluble total fue mayor en la PTO (55% en promedio) comparado con la PTN (27%). Este da una idea de la variabilidad que puede haber en algunos parámetros de las aguas residuales, aun de una misma ciudad.

En cuanto a la variabilidad temporal de las características según los días de la semana, los valores promedio diarios para la DQO_T fluctuaron en intervalos de 409-532 mg/L y 345-596 mg/L, para la PTN y la PTO, respectivamente (cuadro 1). En general, los niveles fueron relativamente constantes entre el lunes y sábado, pero significativamente más pequeños en el domingo (mínimos).

En resumen, el análisis estadístico aplicado a las DQO totales y solubles arroja que no existe diferencia significativa (α > 0.05) entre las dos plantas; por tanto, se puede considerar como primera aproximación que la composición del agua que reciben ambas plantas es similar respecto a estos parámetros. Sin embargo, con considerar el pH y las fracciones de DQO solubles inertes, se detectan diferencias que son significativas entre las dos plantas. Las diferencias son potencialmente imputables a las características específicas de los sistemas de alcantarillado que alimentan las plantas, así como de las subcuencas drenadas (tipo de poblaciones e industrias).

Cinética de la DBO

Se realizó una regresión no lineal para ajustar las curvas de DBO al modelo cinético de orden 1 (ecuación (4a) del apéndice), obteniéndose los valores de las constantes k_DBO, DBO última (DBO_u) y R² para cada muestra. Este permitió calcular la DQO biodegradable (DQO_b) aplicando la ecuación (4b) del apéndice y considerando un valor para f_DBO de 0.15 (Roeleveld y van Loosdescht, 2002). Los resultados de los ajustes y cálculos de la DQO_b son presentados en el cuadro 2. Los coeficientes de determinación encontrados fueron altos y aceptables casi para todas las muestras (0.93-0.99), excepto para la M5 de la PTN, que fue finalmente excluida del cálculo de los promedios.

Considerando al inicio todos los datos obtenidos, la DQO biodegradable fluctuó entre 289 y 436 mg/L en la PTN, contra 302 a 540 mg/L en la PTO, sin presentar alguna tendencia particular según los días de la semana. La congruencia de las mediciones de DBO en este trabajo, y consecuentemente de los valores de DQO_b, fue evaluada calculando X_S y X_I. En los cálculos realizados, tres valores procedentes de la PTO produjeron valores negativos de X_I; por ser incoherentes, los valores de DQO_b correspondientes (valores marcados * en el cuadro 2) fueron excluidos de las estadísticas. El promedio de los valores de DQO_b restantes para la PTO fue muy similar a la media obtenida a la PTN (352 mg/L). Con base en éste, la proporción de DQO biodegradable (formada por S_S + X_S) en el agua residual municipal de la ciudad de Toluca se estima en promedio de 69%. El porcentaje fue sensiblemente mayor en la PTN (73%), comparado al de la PTO (65%), que está sujeta a descargas industriales; esta diferencia en los niveles de biodegradabilidad es lógica, tomando en cuenta el más alto contenido de materia orgánica inerte soluble ya señalado para la PTO, comparado a la PTN. Para fines de comparación, la relación promedio DQO_b /DQO_tot reportada para 21 plantas en Holanda fue de 45 a 68% (Roeleveld y van Loosdrecht, 2002), lo que ubicaría las aguas residuales de Toluca mucho más cerca del límite superior.

La propia sensibilidad de la técnica de DBO y su bajo nivel de repetibilidad en algunos casos ya fueron identificados como una debilidad potencial en el protocolo de la STOWA (Sin et al., 2005; Fall et al., 2011a). En este trabajo, se había observado niveles altos de espumas (detergentes) en los tanques de la planta Oriente, por lo que se esperaba que podrían tener un impacto en las mediciones.

Además, es importante hacer notar que la constante k_DBO no participa después en los cálculos de fraccionamiento, contrariamente a la DQO_b, que se usa después para hallar X_S y X_I; sin embargo, la información sobre los valores y rangos de la constante cinética es útil, no sólo porque contribuye a la base de datos sobre las características del agua municipal típica bajo estudio, sino también para considerar las dificultades asociadas con el uso de mediciones de DBO en el protocolo de la STOWA. Considerando en un primer tiempo los promedios, los valores de k_DBO obtenidos en las aguas de la PTN (0.24 d^-1) y de la PTO (0.29 d^-1) fueron similares en la práctica, tomando en cuenta que la desviación estándar fue de 0.08 d^-1 (error estándar de 0.03). De acuerdo con la cinética de la DBO, las características típicas de las aguas residuales municipales de Toluca serían entonces diferentes de las de Holanda, para las cuales fueron reportados rangos de valores de k_DBO de entre 0.33 y 0.70 d^-1, en un estudio que incluía 21 plantas (Roeleveld y van Loosdrecht, 2002). Las aguas de Toluca estarían más cercanas al límite inferior del intervalo referido. Las diferencias observadas son un argumento más que fortifica la opinión de evaluar muy bien los protocolos extranjeros antes de que se decida adaptarlas en el país. Con base en la experiencia de aplicación local del protocolo STOWA, se debe señalar que incluso con utilizar hasta siete muestras en las mediciones, la variabilidad de la constante k_DBO alcanzó valores de 30% dentro de una misma planta (coeficiente de variación intra-planta), los valores individuales de k_BOD llegaron a variar hasta el doble según las muestras analizadas, mostrando que se debería siempre realizar un gran número de repeticiones para la cinética de la DBO.

Padrón de fraccionamiento de la DQO en las plantas

Con los valores obtenidos de mediciones directas y cálculos intermedios, como la DQO_sol, DQO_P (particulada) y DQO_b (biodegradable), se puede finalizar el cálculo de las diferentes fracciones del ASM1, que son S_I, S_S, X_S y X_I. Los resultados finales del fraccionamiento se muestran en el cuadro 3, primero para cada una de las siete muestras individuales por planta (PTN versus PTO), seguido de los promedios de las concentraciones y de los porcentajes respecto a la DQO total. El coeficiente de variación (CV) entre las concentraciones medidas de un día a otro estuvo entre 15 y 50% en general (y hasta 62% sobre X_I, en lo particular), lo que son niveles coherentes en cuanto a variabilidad diaria en las características de un efluente municipal. Las incertidumbres se acumulan más en la fracción X_I (los más grandes CV) por su forma de cálculo. Independientemente de los niveles alcanzados, los valores probables de variabilidad temporal son información crucial para definir las frecuencias de muestreo y para evaluar las incertidumbres asociadas con las predicciones de los modelos de simulación.

Al comparar las concentraciones entre las dos plantas (figura 2), se observa que la fracción S_I fue la única en la que se detectó una diferencia estadísticamente significativa entre la PTO y la PTN; es decir que, con base en los promedios semanales, no hay diferencias significativas en las otras fracciones, de una planta y otra. Se llega exactamente a las mismas conclusiones al repetir los análisis estadísticos de comparación de medias, considerando esta vez las fracciones expresadas en porcentajes. Los resultados respecto a este último análisis no son mostrados, sin embargo, uno puede tener indicios sobre estas conclusiones con observar los rangos de variación de las fracciones porcentuales de DQO (última línea del cuadro 3, PTN versus PTO).

Entre los padrones de fraccionamiento de la planta Norte y de la planta Oriente (cuadro 3) existen diferencias de entre tres y nueve puntos porcentuales (absolutos) entre los promedios, según la fracción de DQO considerada. Sin embargo, estos niveles de variabilidad entre las dos plantas (inter-planta) son del mismo orden que las fluctuaciones puntuales (intra-planta) que existen a lo largo de la semana en el seno de cualquiera de las dos plantas, por lo que se pueden utilizar las dos series de información para definir un padrón de fraccionamiento promedio para las aguas residuales de Toluca, pero es importante hacer notar que entre un día y otro, los valores para cada fracción de DQO pueden variar dentro de un amplio intervalo: 8-24% para S_I, 10-37% para S_S, 30-59% para X_S y 7-31 para X_I. Estas fluctuaciones justifican la necesidad que hay de extender las campañas de mediciones (varios días) para poder definir los padrones con una mayor precisión.

En promedio, el padrón de fraccionamiento de DQO en las aguas residuales municipales de Toluca es el siguiente: 13% S_I, 23% S_S, 48% X_S y 16% X_I. Incluso si las fluctuaciones diarias son altas (desviación estándar de ± 3 a 10%, según la fracción), el número de réplicas utilizadas (en este caso siete) parece adecuado, dando un error estándar bajo sobre los valores del padrón promedio (± 1 a 4%, según la fracción).

La figura 3 compara los padrones de DQO en las aguas municipales de Toluca con los reportados por Henze et al. (2000) para diferentes países. Incluso cuando las concentraciones de los componentes varían entre una planta y otra (figura 3a), dependiendo de la DQO total, las fracciones expresadas en % en la ciudad de Toluca fueron similares a las reportadas en países como Dinamarca, Suecia y Hungría (figura 3b). En los cinco casos comparados, la fracción X_S es predominante, mientras que la fracción X_I se encuentra en menor proporción.

Resultados de las pruebas de respirometría para hallar X_H0

La determinación de las constantes cinéticas µ_Hmáx y b_H es un requisito para poder calcular la biomasa heterótrofa inicial (X_H0) que está presente en el agua residual cruda. Las figuras 4a y 4b muestran los datos que se obtienen de las pruebas respirométricas de b_H y de µ_Hmáx, respectivamente.

La prueba de medición de la constante de decaimiento se prolongó por varios días, dando un respirograma como el de la figura 4a. El valor de b'_H se extrajo de la ecuación de regresión exponencial (b'_H = 0.167 d^-1 en el ejemplo mostrado, lo que corresponde a un b_H de 0.44 d^-1). En cuanto a la corrida para hallar µ_Hmáx y X_H0, se obtiene en menos de un día un respirograma como el de la figura 4b. El incremento de la tasa r_O2 (así como el crecimiento de la biomasa) sigue una tendencia exponencial (y = a.e^bt), hasta cuando se agota el sustrato fácilmente biodegradable, momento señalado por la caída repentina de la respiración. Las constantes a y b dan, respectivamente, la tasa de respiración inicial r_O2 a t = 0 (en el ejemplo, 7.8 mg/L.h) y la diferencia µ_Hmáx-b'_H (0.133 h^-1), mismos que permiten calcular finalmente µ_Hmáx y X_H0 (ecuación (7a) y (7b), apéndice 1).

El cuadro 4 resume los resultados finales de b_H, µ_Hmáx y X_H0 obtenidos a partir de las diferentes corridas y repeticiones. La comparación estadística de los parámetros presentados mostró que no existe diferencia significativa entre los valores de la planta Norte comparada con la planta Oriente (a > 0.05), por lo que se puede tener un valor promedio para las aguas municipales de Toluca: b_H promedio de 0.54 d^-1 (o bien b'_H de 0.21 d^-1), µ_Hmáx de 5.7 d^-1 y X_H0 de 61 mg/L DQO (de 10 a 14% de la DQO_Tot). Al igual que para todas las características de un agua municipal en general, la variabilidad de las constantes cinéticas entre las muestras individuales es alta (coeficiente de variabilidad de hasta 47%), sin embargo, con un número suficiente de muestras y repeticiones, la precisión (error estándar) obtenida en las mediciones fue bastante buena.

Como se muestra en el cuadro 4, los valores obtenidos para los parámetros cinéticos (20 °C) en las plantas municipales de Toluca se ubican en general en los intervalos y valores aceptados por el ASM1 (Henze et al., 2000). Además, con respecto a la constante de decaimiento, los valores obtenidos en Toluca (b'_H de 0.21 d^-1) son similares a los valores publicados por diferentes autores (Sollfrank y Gujer, 1991; Sözen et al., 1998). Con respecto a la tasa de crecimiento, los rangos citados en el ASM1 son amplios (de 3 a 13.2 d^-1); los valores de µ_Hmáx encontrados en esta investigación son cercanos a los valores típicos del ASM1 (6.0 d^-1).

Comparación de las determinaciones de S_S por respirometría y por vía físico-química

La figura 5a muestra un ejemplo típico de los respirogramas obtenidos a partir de las pruebas de respirometría a baja S/X, para estimar S_S. En todos los casos, el sustrato fácilmente biodegradable se consumió con rapidez antes de media hora, lo que se observó por la caída brusca de la tasa de consumo de oxígeno (r_O2), desde alrededor de 50 mg/L.h hasta niveles de 15-20 mg/L.h. La baja cantidad de S_S medida por respirometría se alcanza a apreciar con el área que se tiene bajo la curva, con un ∆O₂ de aproximadamente 8 mg/L de oxígeno, que daría para este ejemplo, un S_S-respiro del orden de 40 mg/L.h (ecuación (8)), apéndice 1).

Los valores de S_s obtenidos por los dos métodos son comparados en la figura 5b por respirometría (S_S-respiro) versus vía físico-química (S_S-físico). La línea diagonal mostrada en esta figura representa la relación ideal que se esperaría (perfecta igualdad entre las dos estimaciones). Lejos de la situación ideal, se observa que los valores obtenidos por el método de la STOWA son siempre mayores tanto en la PTN como en la PTO. Expresados en porcentaje de la DQO total, el promedio de las fracciones S_S obtenidas mediante respirometría (8% a la PTN y 7% a la PTO) y mediante el método STOWA (28% a la PTN y 19% a la PTO) fueron significativamente diferentes. La figura 5b muestra además que no existe una relación coherente entre S_S-respiro y S_S-físico; los valores de los coeficientes de determinación son relativamente bajos, mientras que las correlaciones entre los dos tipos de S_S muestran padrones totalmente divergentes de una planta a la otra.

Si bien en la bibliografía parece admitirse que los protocolos de fraccionamiento por vía físico-química llegarían a dar valores similares a los que se obtienen por respirometría, no hubo ninguna evaluación rigurosa y completa que la sustente (WERF, 2003). En el pasado hubo ya estudios en el que S_S-respiro y S_S-físico fueron muy divergentes (Gokcay y Sin, 2004; WERF, 2003). Recientemente, Fall et al. (2011b) presentaron un caso, con aguas residuales municipales de Monterrey, México, en el que S_S-físico fue hasta seis veces mayor que S_S-respiro. La existencia de tales diferencias tiene consecuencias e implicaciones en los fundamentos de los modelos, por ejemplo en los valores admisibles para algunos de los parámetros cinéticos y en las estrategias que serían apropiadas para calibrar los modelos. Adoptar una metodología de caracterización simple, ya establecida en algún lugar como el de STOWA (Holanda), puede ser interesante para países como México, pero sería una estrategia riesgosa si no se prueba de forma adecuada su aplicabilidad y se verifique lo supuesto en el contexto local, ya que la composición del agua residual está influenciada por las actividades humanas, desarrollo, costumbres y cultura de cada lugar.

Conclusiones

1. Las concentraciones promedio de DQO total y soluble (del orden de 500 y 200 mg/L) fueron similares en los afluentes de las dos macroplantas de Toluca, sin embargo, aun para la misma ciudad, resultaron significativas las diferencias entre los pH (8.5 versus 7.5) y entre las fracciones de DQO soluble inerte (49 versus 88 mg/L). Lo anterior se debe probablemente a la diferencia entre las contribuciones industriales en cada planta.

2. El padrón de fraccionamiento de la DQO en las aguas residuales municipales fue establecido, siendo en promedio 13% S_I, 23% S_S, 48% X_S y 16% X_I, con un error estándar de ± 1 a 4 puntos porcentuales, según la fracción. La DQO biodegradable fue del orden de 70% de la DQO total, lo que representa un nivel alto.

]]> 3. Los valores promedio de las constantes cinéticas b_H (0.54 d^-1, 20°C) y µ_Hmáx (5.7 d^-1) determinados en las plantas de lodo activado de Toluca fueron muy cercanos a los valores típicos del ASM1.

4. La cantidad de biomasa heterótrofa presente en las aguas residuales municipales (aprox. 61 mg/L DQO) representa 10% de la DQO total en la PTN, y 14% en la PTO, lo que no es despreciable y debería de tomarse en cuenta en proyectos de modelación.

5. La investigación mostró unas divergencias importantes entre los valores de sustrato fácilmente biodegradable medidos por respirometría (S_S-respiro, 8% de la DQOT a la PTN y 7% a la PTO) y vía físico-química (S_S-físico, 28% a la PTN y 19% a la PTO). Estudios complementarios deberían llevarse a cabo sobre las implicaciones de estas contradicciones.

6. Se logró poner en práctica el procedimiento de caracterización de la STOWA, mostrando que en general es accesible para los laboratorios de las plantas de tratamiento en México, siendo las pruebas de DBO y las contradicciones entre S_S-respiro y S_S-físico las principales debilidades para la implementación de este protocolo.

7. Ante la escasez de información sobre las características de agua residual y parámetros cinéticos de los modelos ASM que sean aplicables a la región, se espera que la información provista contribuya para incrementar la utilización de herramientas de simulación de plantas en México y América Latina.

Agradecimientos

Los autores agradecen a la Universidad Autónoma del Estado de México por el financiamiento de esta investigación (Proyecto UAEM2004/2005) y a Ecosistemas, S.A de C.V., operadora de las plantas de Toluca.

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