Reducción de costes y emisiones de olores en EDARs mediante modelos CFD

Expirado

Son múltiples los casos en los que la atmósfera interior de edificios de proceso de EDARs presenta importantes deficiencias en cuanto a renovación del aire, lo que supone una elevada

R. Cerdá Ortiz *; J.M. Juárez-Galán; A.J. Amo Peña; I. Valor
Aqualogy Medio Ambiente. C/Dracma 16-18. Polígono Industrial Las Atalayas. 03114 Alicante. * ruben.cerda@labaqua.com

Palabras clave: CFD, olores, ventilación, eficiencia energética, EDAR.

Resumen

   Son múltiples los casos en los que la atmósfera interior de edificios de proceso de EDARs presenta importantes deficiencias en cuanto a renovación del aire, lo que supone una elevada concentración de compuestos, causantes de malos olores, riesgo para los operarios, corrosión y emisiones fugitivas. Generalmente los sistemas de ventilación se diseñan empleando un gran número de renovaciones hora, sin asegurar un resultado óptimo. La verificación de la eficacia del sistema de ventilación es de gran complejidad, debiendo considerar multitud de parámetros, siendo conveniente contar con herramientas que sean capaces de predecir el comportamiento del aire y los contaminantes en el interior de los edificios de proceso. La simulación mediante software CFD (Dinámica de Fluidos Computacional), es una potente herramienta capaz de ayudar en la optimización de sistemas de ventilación de edificios de proceso, de una manera relativamente rápida y económica, con el objeto de mejorar la calidad del aire interior y canalizar adecuadamente los olores hacia los sistemas de desodorización, y optimizar los costes asociados a la ventilación. En el caso que se presenta se ha optimizado mediante CFD el sistema de ventilación del edificio de deshidratación de fangos de una EDAR. El estudio realizado evidencia deficiencias en el diseño propuesto inicialmente, proponiendo una serie de modificaciones, tanto geométricas como de explotación y demostrando como el diseño más eficiente, no es siempre el que utiliza mayor número de renovaciones hora. El resultado obtenido supone una atmósfera interior de mejor calidad (menor concentración de compuestos), y un ahorro aproximado del 25% anual de los costes energéticos asociados.

 


 

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1. Introducción

   Son múltiples los casos en los que la atmósfera en el interior de edificios de proceso de EDARs presentan importantes deficiencias en cuanto a renovación del aire, actuando en sí misma como foco emisor de contaminantes y olores, y afectando a la ergonomía e higiene de los operarios que trabajan en su interior, al deterioro de las instalaciones (FMC Foret) y al coste energético de la instalación. En múltiples ocasiones, el diseño de estos sistemas se basa en establecer un número mínimo de renovaciones de aire/hora a partir de valores indicativos en la normativa relacionada existente (Soler y Palau, 2012) y que son establecidos por el criterio de la empresa instaladora. Estos sistemas de ventilación (caudal de extracción, ubicación de las entradas/salidas...) por tanto, se diseñan basados en la experiencia previa de la empresa instaladora, y no necesariamente en criterios de eficiencia del sistema ni ahorro energético.

   La simulación mediante software de CFD (de sus siglas en inglés Computational Fluid Dynamics) es una potente herramienta de cálculo en fluidodinámica, capaz de simular el comportamiento de los fluidos/partículas, tanto en el exterior como en el interior de edificios, permitiendo evaluar y cuantificar aspectos tan importantes como: renovación de aire en el interior de la instalación, edad media del aire, eficacia del sistema de ventilación, patrones de flujo de aire, dispersión de contaminantes, perfiles de temperaturas, etc., teniendo en cuenta aspectos como: influencia de las condiciones externas, aperturas en la estructura, geometrías (incluyendo tabiques, muros y obstáculos), focos de calor, tipo y ubicación de entradas y salidas de aire del sistema de ventilación.

   La ventilación es la técnica que permite sustituir el aire ambiente interior de un recinto, considerado inconveniente por su falta de pureza, temperatura inadecuada o humedad excesiva, por otro de mejores características (Soler y Palau, 2012). Para desarrollar de manera adecuada el análisis del sistema ventilación es necesario definir los diferentes parámetros que afectan a la calidad de la ventilación:

  • Patrón de flujo: Movimiento y distribución del aire en el interior de un recinto (depende de la geometría del recinto, obstáculos en su interior y posición de las entradas y salidas).
  • Número de renovaciones hora de aire (ACH, del inglés Air Changes per Hour), el cual se define como la relación entre el flujo de aire que entra al espacio cerrado y el volumen de este.
  • Edad del aire: Distribución espacial del tiempo que permanece el aire en la sala (Castro et al, 2008). La Edad del Aire se puede considerar desde dos escalas diferentes:
    • Edad Media Local del Aire (EMLA): el tiempo que las partículas contenidas en volumen diferencial alrededor del punto han estado en el recinto, desde que entró desde la zona de impulsión (Eheridge y Sandberg, 1996).
    • Edad Media del Aire (EMA): valor medio de la Edad Media Local en el total del volumen del recinto. La EMA permite cuantificar el rendimiento o eficiencia del sistema de ventilación, el cual, se define como la relación entre el tiempo mínimo y el tiempo medio de reemplazo del aire en el recinto (Eheridge y Sandberg, 1996). La eficiencia óptima se situaría en el 50% y valores inferiores o superiores implicarían la elevación o aumento de los caudales de ventilación respectivamente (Meiss y Feijoo, 2011).

2. Consideraciones del modelo CFD. Método de resolución.

   La dinámica computacional de fluidos (CFD), se basa en las ecuaciones fundamentales de conservación de masa, de momento y de energía. En la resolución numérica mediante CFD se emplean las citadas ecuaciones junto con la ecuación de Navier-Stokes y diferentes modelos de turbulencia. El software CFD resuelve todo este conjunto de ecuaciones, mediante cálculo iterativo de balances globales del sistema a partir de las condiciones de contorno definidas por el usuario.

   El sistema planteado en el presente estudio se resolvió utilizando el método RANS (Reynolds Average Navier Stokes) que resuelve las ecuaciones de Navier-Stokes promediadas en el tiempo y el modelo de turbulencia k-w estándar. Además de las ecuaciones mencionadas, el software tiene en cuenta una ecuación de transporte adicional, definida por el usuario, para la magnitud escalar f, la cual permitirá la obtención de la EMLA y la EMA en cada uno de los escenarios problema.

   Dada la complejidad del sistema y con el fin de simplificar el modelo y favorecer la convergencia del mismo, se ha resuelto desactivando las ecuaciones del balance de energía, por lo que no se han tenido en cuenta posibles efectos de inversión térmica en el interior del edificio.

   El caso que se plantea se ha llevado a cabo sobre el sistema de ventilación, en fase de proyecto, del edificio de deshidratación de fangos de una EDAR. Dicho edificio, consta de dos plantas. En la planta superior se encuentran instalados seis filtros prensa que reciben fangos procesados. La planta baja alberga además de las seis tolvas de recogida de fangos deshidratados, el sistema de transporte mediante tornillos sinfín de dichos fangos y las tuberías que recogen los lixiviados de los filtros de la primera planta.

   Tras la deshidratación de los fangos, se produce la apertura del filtro manualmente por parte de los operarios de la planta y la posterior caída de mismos a las tolvas. El sistema de ventilación planteado inicialmente constaba de una zona de impulsión en un lateral del edificio y de una zona de extracción en el lateral opuesto, el sistema se diseñó para el aire se desplazara en la dirección normal a las paredes donde se ubicaba la impulsión/extracción, con la finalidad de generar un barrido de compuestos para que la zona de trabajo de los operarios se encontrase libre de contaminación y olores. Adicionalmente se diseñó la extracción focalizada de aire del interior de las tolvas.

   Una vez realizado el diseño 3D del edificio, se procedió al mallado en pequeñas celdas del volumen interno del edificio. En cada una de esas celdas (aproximadamente 3,5·106) se resuelven las ecuaciones implicadas y se determinan las magnitudes físicas que proporcionarán la información sobre el estado del fluido en el sistema. Durante el proceso, se introducen las condiciones de contorno del sistema y finalmente se produce el proceso de cálculos. Una vez finalizado, tiene lugar la fase de post-proceso. Todo el proceso fue realizado con el modelo CFD de ANSYS (v12.1).

   La resolución del problema se llevó a cabo en dos fases. En la primera se realizó una simulación previa del comportamiento fluidodinámico del sistema de ventilación planteado inicialmente, con el fin de detectar posibles deficiencias, y proponer modificaciones en la geometría del mismo. En la segunda fase, y una vez determinada la geometría final del sistema, se llevó a cabo la simulación de tres escenarios, en los que se ha variado la relación de caudales impulsión/extracción con el fin de determinar la eficiencia del sistema en cada uno de los casos.

3. Resultados y discusión

   El presente apartado muestra los resultados obtenidos en cada una de las etapas en las que se llevo a cabo la ejecución del proyecto.

3.1. Etapa 1. Modelización diseño inicial

   El estudio evidenció que la ubicación de algunas de las rejillas inferiores de la primera planta y de algunas de las rejillas de impulsión de la planta baja no era la adecuada (Figura 1), debido a la incidencia del aire impulsado directamente sobre los equipos instalados, hecho que dificulta la generación del pretendido barrido del aire del edificio.

Perfiles de velocidad en un plano paralelo a 1.5 m del suelo de la dos plantas del edificio

Figura 1: Perfiles de velocidad en un plano paralelo a 1.5 m del suelo de la dos plantas del edificio.

   Ante la imposibilidad de realizar grandes modificaciones, ya que el sistema diseñado se debía ajustar al edificio ya existente, se decidió modificar la dirección de entrada del aire de dichas rejillas, re-direccionando la entrada de aire 25º con respecto a la dirección normal a la pared. Se eliminaron además, algunas toberas de impulsión.

detalle_bocas_impulsion_1.jpg bocas_impulsion_1.jpg

Figura 2: Detalle de las bocas de impulsión y geometría final del sistema.

3.2. Etapa 2: Modelización escenario geometría final

   Una vez establecido el conjunto de modificaciones en la geometría, se simuló considerando tres escenarios diferentes. En el escenario 1, se contempló el 100% del caudal de diseño; en el escenario 2, se planteó una reducción del 20% sobre caudal diseño, y; por último, en el escenario 3 se planeó una reducción del 30% sobre el caudal de diseño. Se analizaron los perfiles de la velocidad y la edad del aire en cada uno de los escenarios planteados. En la Figuras 3 y 4, se presenta la edad media local del aire en un plano horizontal a una altura de 1,5 m del suelo, el llamado “breathing plane” (Novoselac y Srebric, 2003) o plano de respiración, en la planta baja y la primera planta del edificio.

   Se realizó una evaluación de la edad media y edad media local del aire del edificio y de la eficiencia del sistema de ventilación. A la vista de los resultados recogidos en la tabla 1 de los escenarios estudiados, el óptimo corresponde al escenario 2, que es el que presenta una mayor eficiencia. El escenario 1, que contempla el 100% del caudal de diseño del sistema de ventilación, es el que presenta una menor eficiencia, destacando que para obtener una adecuada calidad del aire interior, con el menor consumo energético, no basta con determinar un elevado número de renovaciones hora del recinto.

Perfiles de EMLA obtenidos a 1.5 m sobre el suelo de la primera planta del edificio

Figura 3: Perfiles de EMLA obtenidos a 1.5 m sobre el suelo de la primera planta del edificio.

   A partir de las modelizaciones realizadas para los diferentes escenarios, fue posible rediseñar la geometría de las toberas de impulsión-extracción de aire para conseguir un patrón de flujo capaz de barrer los contaminantes químicos. Asimismo, la disminución de las exigencias de impulsión, del 100 al 80% de los caudales nominales, supone un ahorro del 25% en los costes directos relacionados con el trasiego de aire del edificio en estudio.

100% Caudal

80% Caudal

70% Caudal

Q extrac (m3/h)

86.637

69.310

62.379

EMA (s)

503

533

659

Eficiencia

0,42

0,49

0,44

Tabla 1: Resumen de los resultados

Perfiles de EMLA obtenidos a 1.5 m sobre el suelo de la planta baja  del edificio

Figura 4: Perfiles de EMLA obtenidos a 1.5 m sobre el suelo de la planta baja del edificio.

   Con la finalidad de determinar el comportamiento de compuestos químicos típicos involucrados en procesos de deshidratación de fangos, como pueden ser H 2S y NH3, se definieron como superficies emisoras de compuestos la superficie de cada uno de los filtros prensa, la zona interior de las tolvas y los tornillos de transporte de fangos, ubicados en la planta baja del edificio. Las concentraciones utilizadas a la salida de estas superficies se han calculado como un promedio de las concentraciones analizadas por AQUALOGY Medio Ambiente en edificios de similar proceso a lo largo de los años:

- Factor promedio de concentración para el H2S = 7,1 ppm

- Factor promedio de concentración para el NH3 = 4,6 ppm

   Se analizaron los perfiles de concentración de los compuestos en cada uno de los escenarios planteados. En la figura 5, se presenta el perfil de concentración de H2S en un plano horizontal a una altura de 1,5 m del suelo. El comportamiento de los compuestos obtenido es el esperado. Se produce una dispersión a baja concentración de los mismos por la planta, siendo eliminado el grueso de las emisiones incluidas en la simulación de forma eficiente por el sistema de ventilación planteado por el cliente. Aunque se comprueba como aparece en el escenario 1 una zona de mayor concentración que no se genera en el resto de escenarios, hecho que demuestra que los escenarios 2 y 3 trabajan de manera más eficiente que el escenario 1 en lo que respecta a la eliminación de compuestos potencialmente olorosos.

Perfiles de concentración de H2S obtenidos a 1.5 m sobre el suelo de la planta baja del edificio

Figura 5: Perfiles de concentración de H2S obtenidos a 1.5 m sobre el suelo de la planta baja del edificio.

4. Conclusiones

   Las simulaciones muestran como a partir de las modificaciones propuestas en el diseño inicial, se obtiene la correcta ubicación/orientación los puntos de impulsión y extracción del sistema de ventilación, no evidenciando ninguna zona estancada o con una elevada edad media local del aire, las cuales, son susceptibles de tener una calidad de aire deficiente. Se ha verificado gracias a las simulaciones realizadas, que el diseño de ventilación más eficiente es aquel que emplea un 80% del caudal nominal en movimiento, lo que supone una disminución en torno al 25% del total de los costes directos relacionados con el trasiego de aire en el edificio estudiado, y una mejor calidad del aire interior ya que las concentraciones de compuestos obtenidas son por norma general menores. Este resultado ratifica, además, que una mayor ACH, no tiene por qué suponer una ventilación más eficiente. La simulación mediante CFD es, por tanto, una potente herramienta capaz de determinar puntos de funcionamiento óptimos en complejos sistemas de ventilación de edificios de proceso, de una manera relativamente rápida y económica. Empleado en fases de diseño, se favorece la creación de entornos de trabajo energéticamente eficientes y con buena calidad del aire.

5. Referencias

Castro, F.,San José. J. F., Villafruela. J. M., Méndez, C. y Guijarro, A. Mejora de la ventilación de una habitación de hospital. Ingeniería Hospitalaria, Enero 2008.
Eheridge, D. and Sandberg, M. Building Ventilation. Theory and measurement. Ed. John Wiley & Sons 1996.
Meiss, A. y Feijóo, F. Influencia de la ubicación de las aberturas en la eficiencia en ventilación de viviendas. Informes de la construcción. Vol. 63, 522,53-60, abril-junio 2011.
Novoselac, A. y Srebric, J. Comparison of air efficiency and contaminant removal effectiveness as IAQ indices. ASHRAE Transactions Volume 109, Part 2, Julio 2003.
Soler y Palau. Manual práctico de ventilación. Edición 2012.
FMC Foret. Control de olor y corrosión causados por H2S. http://www.fmcforet .com/Portals/FMCForetTO/Content/Docs/Sulfuros/Control%20de%20H2S%20en%20fangos%20municipales.pdf

 

 

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