Evaluación de un modelo mecanicista para la aireación de agua residual con difusor de burbuja fina

• Autor: Avellaneda Andrade, Bladimir Pavel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/6888
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/6888
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelo matemático; Oxigenación; Agua; Difusor; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.04.00

El objetivo fundamental de esta investigación, fue evaluar el comportamiento del error de estimación que ofrece un modelo matemático, al modificar la profundidad de sumergencia del difusor, y el tipo de agua a oxigenar, en la simulación de la concentración de oxígeno disuelto durante la aireación con un difusor de burbuja fina. El modelo matemático resultó de incorporar relaciones mecanicistas, para la concentración de saturación de oxígeno disuelto y el coeficiente de transferencia de oxígeno, en la ecuación clásica de la teoría de la doble película para la transferencia de oxígeno, en un volumen constante de líquido contenido en el recipiente de una unidad de aireación. La evaluación se realizó para tres niveles de profundidad de sumergencia del difusor (35cm, 70cm y 105cm) y, para dos tipos de agua (agua potable y agua residual sintética). El error de estimación del modelo, se obtuvo de comparar los datos experimentales con datos simulados, generados con el modelo matemático. Los datos experimentales se obtuvieron de pruebas de oxigenación de agua en una unidad con difusor de burbuja fina. La simulación se realizó con el modelo matemático expresado en diferencias finitas. Del análisis y evaluación de resultados se encontró que el error máximo fue 0.229 ppm para un agua residual sintética a 35 cm y un mínimo de 0.101 ppm para agua potable a 35cm. No se encontró una relación clara entre la profundidad de sumergencia y el error para cada tipo de agua. Finalmente, el efecto que tienen los factores manipulados sobre el error de estimación es insignificante.