2010 - estudio integrado del proceso de fangos activos i

© VII Jornadas de Transferencia de Tecnología sobre Microbiología del Fango Activo (2010), Sevilla. Spain.

Asociación Científica Grupo Bioindicación de Sevilla

Estudio integrado del proceso de fangos activos I. Análisis descriptivo de factores físico-químicos y biológicos implicados en su dinámica.

Andrés Zornoza1,2, José L. Alonso3, Susana Serrano4, Vicente Fajardo1, Francisco Zorrilla1, Ignacio Bernácer5, José J. Morenilla5 1Grupo Aguas de Valencia, 46014 Valencia, Spain. 2Aula de Bioindicación y Control de Proceso en EDAR. Grupo Bioindicación de Sevilla, Spain. (E-mail: [email protected]). 3Instituto Universitario de Investigación de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente. Universitat Politècnica de València. Camino de Vera, s/n, 46022 Valencia, Spain. (E-mail: [email protected]). 4Departamento de Microbiología III, Facultad de Biología, Universidad Complutense, 28040 Madrid, Spain. (E-mail: [email protected]). 5Entidad Pública de Saneamiento de Aguas Residuales de la Comunidad Valenciana (EPSAR), 46010 Valencia, Spain.

1. INTRODUCCIÓN

Muchos estudios coinciden en la importancia de los protistas en las estaciones depuradoras de aguas residuales urbanas (EDAR) (Curds, 1982; Al-Shahwani y Horan, 1991; Madoni et al., 1993; Madoni, 1994; Salvado et al., 1995). Las poblaciones de protistas juegan un papel fundamental en el proceso de eliminación de contaminantes por su participación en las cadenas tróficas y por su contribución a la biofloculación (Curds, 1963; Arregui et al., 2007, 2008). Además, los protistas tienen gran relevancia en el control del proceso debido a que son utilizados como indicadores biológicos del mismo (Curds y Cockburn, 1970a, b; Al-Shahwani y Horan, 1991; Madoni et al., 1993; Salvado, 1994; Salvado et al., 1995).

Diversos autores han demostrado que la presencia de los protistas en el sistema proporciona una mejora en la calidad del efluente (Curds y Cockburn, 1970b; Curds y Hawkes, 1983; Esteban et al., 1991; Al Shahwani y Horan, 1991; Madoni et al., 1993; Salvado et al., 1995). El mantenimiento de una

elevada actividad metabólica incide en la capacidad asimilatoria de la materia orgánica por las poblaciones microbianas, por lo que es indispensable para un buen funcionamiento de la EDAR. Así pues, dicha comunidad debe mantenerse en crecimiento activo durante el proceso para optimizar el rendimiento en el tratamiento secundario.

A pesar de que los protistas pueden estar involucrados en la eliminación de la materia orgánica en los procesos de tratamiento (Curds y Cockburn, 1970a,b; Curds, 1973), una de sus funciones fundamentales es la depredación sobre las poblaciones de bacterias libres. La actividad bacterívora de los protistas contribuye a la clarificación del efluente (Curds y Hawkes, 1983), así como a la eliminación de bacterias patógenas de transmisión fecal. Curds (1992) demostró que en presencia de protozoos se llega a eliminar el 95 % de E. coli, mientras que en ausencia de estos organismos el porcentaje disminuye hasta un 50 %.

Con respecto a la determinación de las especies de protistas bioindicadoras de control del proceso, se han llevado a cabo diversos estudios utilizando análisis multivariante para

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2 Estudio integrado del proceso de fangos activos

determinar la relación existente entre diversas especies de ciliados con parámetros físico-químicos y operacionales en plantas piloto o en estaciones depuradoras particulares (Esteban et al., 1991; Sangjin et al., 2004) y a partir de los datos obtenidos en varias plantas (Al-Shahwani y Horan, 1991; Madoni et al., 1993; Martín-Cereceda et al., 1996). Madoni en 1994 propuso el “Índice Biótico de Fango” (Sludge biotic index-SBI), un índice biológico de control de la marcha del proceso basado en la determinación de la abundancia de ciertos grupos de protistas como los flagelados, las amebas testáceas o desnudas y ciertas especies de ciliados sésiles, reptantes o nadadores; este índice biológico es en la actualidad uno de los más utilizados en el control rutinario de las EDAR.

Recientemente los estudios sobre la comunidad bacteriana del fango activo han ido encaminados sobretodo en una línea claramente taxonómica y fisiológica. Las investigaciones sobre su ecología en fangos activos son menos numerosas que en el caso de los protistas. Estas se encuentran principalmente recogidas en Jenkins et al., 2004, Eikelboom (2000, 2006) y Seviour et al., (2010). Ambas comunidades, que constituyen mayoritariamente la fracción biótica del licor mezcla, han sido estudiadas de forma independiente, junto con una cantidad limitada de parámetros operacionales, físico-químicos y variables de planta. La calidad de estos datos hace interesante la aplicación de técnicas estadísticas de análisis multivariante para conocer la relación entre los distintos componentes del sistema.

El proyecto ESTUDIO INTEGRADO DEL PROCESO DE FANGOS ACTIVOS tiene como objetivo general, desde una visión integrada del sistema y tomando como base la metodología de los estudios realizados en bioindicación, avanzar en el conocimiento del proceso de fangos activos, que es el sistema

más extendido para el tratamiento de las aguas residuales urbanas, aportando nuevos datos para su optimización y biomonitorización. Para ello, se ha realizado en distintas estaciones depuradoras un seguimiento de la comunidad de protistas, metazoos y bacterias mediante técnicas convencionales y de epifluoerescencia, estructura flocular, sedimentabilidad del fango activo, macroscopía de la V30, parámetros operacionales y fraccionamiento de los parámetros físico-químicos del licor mezcla, afluente al reactor y efluente del decantador secundario.

El objetivo de este artículo es la presentación, desde un punto de vista descriptivo, de los resultados obtenidos hasta el momento que muestran algunos factores físico-químicos y biológicos implicados en la dinámica del proceso de fangos activos.

2. MATERIAL Y MÉTODOS 2.1. Toma de muestras Se han estudiado cuatro EDAR localizadas en la Comunidad Valenciana. Estas comprenden un total de 6 líneas de tratamiento independientes, las cuales se han nombrado en el presente estudio a través de las siguientes abreviaturas: QB, CT1, CT2, DE, CX1 y CX2. Todas tratan afluentes urbanos, si bien las líneas QB, CX1 y CX2 reciben además aguas industriales. Se han llevado a cabo campañas de muestreo en cada línea durante 1 año con una frecuencia quincenal desde diciembre de 2008 hasta diciembre de 2009. En la figura 1 se representa un esquema de cada campaña indicándose la duración, origen y tipo de muestra. La campaña ha tenido una duración de 4 días repartidos de la siguiente forma: en los tres primeros días se muestreó afluente

Zornoza et al. 3

al reactor, y en el tercer día se muestreó, además, efluente del decantador secundario. Las muestras fueron compuestas, obteniéndose a partir de la mezcla de muestras simples horarias en relación al caudal. En el cuarto día se tomó una muestra de licor mezcla en el reactor biológico, siendo esta de tipo simple y de carácter puntual a la salida del mismo.

En la tabla 1 se indica el número de muestras por punto de muestreo y EDAR tomadas a lo largo del estudio.

Tabla 1. Nº de muestras tomadas por punto de muestreo y EDAR.

EDAR Nº de muestras

Afluente reactor Licor mezcla Efluente dec.

Secundario QB 75 25 25 CT1 69 23 23 CT2 69 23 23 DN 69 23 23 CX1 69 23 23 CX2 69 23 23

Total 420 140 140

Día 1 2 3 4

Muestra Afluente al reactor Afluente al reactor y efluente

decantador secundario Licor mezcla

Tipo de muestra Compuesta (horaria) Simple (puntual)

Fig. 1- Esquema campaña de muestreo.

2.2. Parámetros físico-químicos y biológicos En la tabla 2 se detallan los parámetros físico-químicos y biológicos determinados en las muestras. Los días 1 y 2 se analizaron en el afluente al reactor DQO total, DQO soluble y DBO5, mientras que el día 3 se llevó a cabo un análisis físico-químico completo del afluente y efluente. El objetivo del primer análisis es estudiar la influencia de la carga orgánica y del segundo establecer el rendimiento del proceso biológico. El día 4 se procedió al análisis del licor mezcla. Los parámetros se han determinado siguiendo los procedimientos normalizados (APHA 1998). La fracción filtrada se ha obtenido a través de un filtro de lana de vidrio (Whatman GF/C) con un tamaño de poro de 1.2 μm, la fracción soluble se obtuvo a través de un filtro de 0.45 μm (Grady, 1989). El Índice Volumétrico de Fango (IVF) y su forma diluida (IVFD) se han calculado según el procedimiento descrito en Jenkins et al., 2004.

2.3. Identificación y recuento de protozoos y metazoos El análisis microscópico de las muestras se realizó en un intervalo de tiempo máximo de 24 horas después de la toma de muestras, utilizando un microscopio de contraste de fases Zeiss (modelo Axiostar). Para la estimación de la densidad de protistas ciliados y metazoos se llevó a cabo por recuento directo dos alícuotas de 25 µl (Madoni, 1988); para el recuento de ciliados sésiles coloniales se realizaron cuatro réplicas adicionales. La abundancia se ha expresado en relación a los SSLM (ind/mg SSLM). Para la estimación de la densidad de pequeños flagelados se examinan dos réplicas, tomando un volumen de 25 µl, en la diagonal de la cámara Fuchs Rosenthal (Madoni, 1988). Los organismos fueron identificados en vivo usando las claves de Foissner et al., (1991, 1992, 1994, 1995, 1996), Rodríguez et al., (2008) y Serrano et


al., (2008). Cuando fue necesario se utilizó para la identificación la técnica de impregnación argéntica (Fernández-Galiano 1976, 1994) y tinción con Flutax-2 (Arregui et

al., 2003). Se consideraron dos grupos de amebas desnudas según el tamaño celular: amebas grandes (>50 µm) y pequeñas (<50 µm).

Tabla 2. Parámetros físico-químicos y biológicos afluente, efluente y licor mezcla.

Parámetros Afluente al reactor

Efl. dec.

secundario

Licor mezcla

Día 1,2 Día 3 Día 3 Parámetros Dia 4

pH - x -

pH x Conductividad - x - Conductividad x

V60 - x - SSLM x

SST - x x SSVLM x

SSTV - x x SS recirculación x

DQO total x x x SSV recirculación x

DQO filtrada - x x V1 x

DQO soluble x x x V2 x

DBO5 x x x V5 x

DBO5 filtrada - x x V10 x

Nitrógeno total - x x V15 x

Nitrógeno total soluble - x x V 20 x

Nitrógeno amoniacal - x x V 30 x

Nitrógeno nitroso - - x Nitrógeno total x

Nitrógeno nítrico - - x Nitrógeno total clarificado x

Fósforo total - x x Fósforo total x

Fósforo total soluble - x x Fósforo total clarificado x

Ortofosfato - x x DQO total x

Sulfuros - x - DQO total clarificado x

Sulfatos - x x Turbidez total clarificado x

Tensioactivos aniónicos - x x Absorbancia UV total clarificado x

Proteínas - x - Turbidez filtrada clarificado x

Carbohidratos - x - Absorbancia UV filtrada clarificado x

Grasas - x - Ácidos grasos volátiles - x -

Coliformes fecales - x x E.coli - x x

2.4. Identificación y recuento de bacterias filamentosas El análisis de morfotipos filamentosos se realizó antes de las 48 horas posteriores a la toma de muestras, siguiendo las recomendaciones para su correcta manipulación y conservación de Rodríguez et al., (2005). Para su identificación se utilizaron las claves propuestas por Eikelboom (2000, 2006) y Jenkins et al., (2004) estimándose su

densidad según el criterio subjetivo propuesto por Eikelboom, que establece el Índice de Filamentos (IF) dentro de una escala del 0-5 (tabla 3). Se ha empleado un código numérico por línea de cada una de las bacterias identificadas, de esta forma se pretende llevar un mejor seguimiento y estudiar el polimorfismo para posteriormente asociarlo a los resultados obtenidos mediante la técnica de Hibridación in situ con sondas marcadas con fluorocromos (FISH).

Zornoza et al. 5

Debido a la dificultad que en determinadas condiciones plantea la estimación de la densidad, estructura flocular abierta y elevada población de filamentos, se utilizaron valores intermedios de la escala. Se identificó y estimó la densidad de bacterias filamentosas sobre muestras en vivo y fijadas en tinciones Gram y Neisser, utilizando para ello microscopía de contraste de fases y campo claro (tabla 4).

Tabla 3. Escala criterio subjetivo de Eikelboom.

IF Abundancia Explicación

0 Ninguno No se observan 1 Pocos Se observa en un flóculo

ocasional 2 Algunos Comunes pero no presentes en

todos los flóculos 3 Común En todos los flóculos con una

densidad 1-5/floc. 4 Muy común En todos los flóculos con una

densidad 5-20/flor 5 Abundante

En todos los flóculos con una densidad > 20 fil/floc.

Tabla 4. Estimación de la densidad de morfotipos filamentosos.

Morfotipos Estimación de la densidad

Beggiatoa Tipo 1863 Tipo 0411 Tipo 1701 Thiothrix Tipo 021N Tipo 0914/0803 Tipo 0041/0675 H.hydrossis

Sobre muestras en vivo. Microscopia de contraste de fases

M. parvicella Nocardioformes

Sobre muestras fijadas en tinción Gram. Microscopía de campo claro

Nostocoida limícola Sobre muestras fijadas en tinción Gram y Neisser. Microscopía de campo claro

Tipo 0581 Sobre muestras fijadas en tinción Gram. Microscopía de campo claro

Tipo 0092 Sobre muestras fijadas en tinción Neisser. Microscopía de campo claro

2.5. Análisis macroscópico de la V30 Durante el ensayo de la V30 se procedió a realizar un análisis macroscópico cualitativo de aspectos relacionados con la sedimentabilidad del fango activo. Se utilizó

una escala arbitraria para poder ser representados frente a otras variables (tabla 5).

Tabla 5. Escala criterio subjetivo macroscópico.

Aspecto Valor Explicación

Turbidez Flóculos en suspensión 1, 2, 3 1 = bajo, 2 = medio, 3

= alto

Capa cérea Decantación en bloque Esponjamiento

0, 1 0 = ausencia, 1 = presencia

Tamaño macroflóculo 1,2 1 < 0,5 cm, 2 > 0,5 cm

Tabla 6. Parámetros operacionales.

Variable Unidades

DEC. PRIMARIA/SECUNDARIA Carga hidráulica superficial m3/m2.h Carga hidráulica sobre vertedero m3/m.h Carga de sólidos por superficie Kg SS/m2. h Carga de sólidos sobre vertedero Kg SS/m. h Tiempo retención hidráulico horas

REACTOR BIOLÓGICO Carga másica kg DBO5/kg SSVLM.d Carga volúmica Kg DBO5/m

Edad del fango Días Tasa de recirculación % Temperatura ºC Oxígeno (< 0.8, 0.8-2 >2 ppm)

%

2.6. Variables operacionales Se solicitaron a las distintas estaciones depuradoras los datos relativos a los días de la campaña de muestreo (días 1,2 y 3) para el cálculo de los parámetros operacionales de la decantación primaria, secundaria y reactor biológico (tabla 6), de acuerdo con Metcalf & Eddy (1991).

Debido a la inercia en el proceso biológico de algunos parámetros operacionales, como la carga orgánica afluente al reactor biológico (Salvadó et al., 1993), se ha realizado un promedio por campaña de muestreo de cada uno de ellos a excepción de la edad del fango. Esta se ha calculado en todas las líneas con el sumatorio de las variables


correspondientes a los tres días anteriores al análisis del licor mezcla (EF3), con excepción de la EDAR DE en la que, debido al régimen de purga de fangos en exceso, se utilizaron los siete días anteriores (EF7).

Los valores de oxígeno disuelto en el reactor han sido distribuidos en tres intervalos (0.8, 0.8-2 y >2 ppm) y expresados en porcentaje de tiempo (%). En el caso de QB, CX1 y CX2 los datos corresponden a medidores on line situados en la parte final del reactor biológico, en CT1 y CT2 a tres puntos (entrada, parte media y salida) y DE a nueve puntos equidistantes a lo largo del reactor. 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 3.1. Parámetros operacionales En la tabla 7 se muestran los valores promedio (media aritmética), máximo y mínimo de cada uno de los parámetros operacionales. Se observa como los valores de los parámetros de la decantación primaria pertenecientes a QB, CT1, CT2 y DE son más bajos que CX1 y CX2. El tiempo de retención hidráulico es un factor importante a tener en cuenta, ya que puede influir sobre la calidad del afluente al reactor y por tanto en el proceso biológico.

Dentro de los parámetros del reactor biológico, se aprecia mayor diferencia entre líneas de tratamiento que en decantación primaria. En el caso de la carga másica en QB, CX1 y CX2 hay diferencias en los valores de la media y mayores intervalos que CT1 y DN. Esta última ha operado con carga más baja y rango ms estrecho. En lo que respecta a la edad del fango, se observa valores promedio e intervalos diferentes entre las distintas estaciones depuradoras, siendo DN la que opera con valor promedio

más alto. Respecto al tiempo de retención hidráulico, las líneas QB, DN operan con valor más elevado que el resto. A excepción de CT1 y CT2, se aprecian diferencias entre líneas respecto a los valores de oxígeno disuelto en el reactor. En general, existe una gran variabilidad en cuanto a los valores de los parámetros operacionales del reactor, como factores a tener en cuenta en el rendimiento de depuración.

En decantación secundaria se observan escasas diferencias entre los valores de carga hidráulica. Sin embargo, la carga de sólidos es mayor en CT1, CT2 y DE. A resaltar el elevado tiempo de retención hidráulico de CX1 y CX2 y menor tasa de recirculación respecto al resto de líneas.

Con referencia a la edad del fango y la carga másica, está muy extendido en el campo de la explotación que ambas variables están inversamente relacionadas. Este hecho tiene su origen en el concepto contrapuesto de las fórmulas aplicadas para su cálculo, es decir, al reducir las purgas de fangos en exceso se eleva la edad del fango y la concentración de SSLM, disminuyendo así la carga másica al incrementarse el valor del denominador en su fórmula. Por lo tanto, se espera una evolución inversa y proporcional de ambos parámetros bajo un eje de simetría imaginario, pues esta hipótesis supone que la carga contaminante y la temperatura a la cual se produce la degradación son constantes a lo largo del tiempo. Estas condiciones no suelen darse en plantas de tratamiento a escala real, pues el sustrato puede variar en un espacio corto (días) o largo de tiempo (meses) y la temperatura puede fluctuar en mayor o menor grado a lo largo del año en función de la situación geográfica de la EDAR.

Zornoza et al. 7

Tabla 7. Valores medios, máximos y mínimos de las variables operacionales.

PARÁMETROS QB CT1 CT2 DN CX1 CX2

Med. Mín.-Máx. Med. Mín.-Máx. Med. Mín.-Máx. Med. Mín.-Máx. Med. Mín.-Máx. Med. Mín.-Máx.

DECANTACION PRIMARIA Si Si Si No Si (misma línea) Carga hidráulica superficial (m3/m.h) 0.72 0.53-0.93 0.63 0.32-0.77 0.76 0.41-0.89 - - 0.89 0.83-1.10 - - Carga hidráulica sobre vertedero (m3/m2.h) 4.9 3.6-6.2 4.6 4-5.4 5.4 4.7-6 - - 6.2 5.8-7.7 - - Tiempo retención hidráulico (horas) 5.1 3.9-6.5 4.4 3.7-5 4.4 3.8-5.2 - - 3.5 2.9-3.7 - -

REACTOR BIOLÓGICO Caudal (m3) 35023 - 19481 - 21837 - 19089 - 15784 - 23677 - Carga másica (Kg DBO5/kg SSVLM.d) 0.20 0.08-0.47 0.31 0.21-0.43 0.29 0.16-0.60 0.12 0.06-0.21 0.30 0.12-0.45 0.31 0.14-0.49 Carga volumétrica (Kg DBO5/m3) 0.36 0.13-0.73 0.80 0.48-1.27 0.79 0.50-1.35 0.18 0.08-0.38 0.48 0.25-0.91 0.48 0.25-0.91 Edad del fango (días) 11 4-23 6 3-11 7 3-14 17 10-31 7 3-21 7 3-22 Tiempo retención hidráulico (horas) 17 14-22 5.5 4.7-6.3 5.4 4.9-6.2 15 12-19 6.4 5-3-6.9 6.4 5.3-6.8 Oxígeno < 0.8 ppm (%) 33 5-69 15 0-34 22 0-50 55 37-64 1 0-10 11 0-63 Oxígeno 0.8-2 ppm (%) 61 12-95 41 14-63 38 21-49 30 21-38 4 0-23 25 1-74 Oxígeno > 2 ppm (%) 5 0-40 44 10-86 39 13-73 14 8-42 96 66-100 64 19-97

DECANTACION SECUNDARIA Carga hidráulica superficial (m3/m.h) 0.49 0.36-0.65 0.62 0.53-0.71 0.77 0.68-0.86 0.54 0.42-0.65 0.44 0.40-0.54 0.54 0.51-0.67 Carga hidráulica sobre vertedero (m3/m2.h) 3.7 0.9-5.4 4.5 3.9-5.2 5.4 4.7-6 3.4 2.6-4.1 3.4 3.1-4.2 4.6 4.3-5.7 Carga de sólidos por superficie (Kg SS/m2.h) 1.1 0.7-1.5 2.3 1.4-3.5 3.1 1.4-4.1 2.2 0.5-6.5 0.9 0.6-1.3 1.1 0.8-1.6 Carga de sólidos sobre vertedero (Kg SS/m.h) 9 6-13 16 10-25 21 10-29 14 3-41 7 5-10 9 7-13 Tiempo retención hidráulico (horas) 6.8 5-9.2 4.9 4.2-5.6 5.3 4.7-6.3 6.6 5.5-8.4 9.2 7.6-9.9 8 6.6-8.6 Tasa de recirculación (%) 134 94-179 126 103-159 99 91-139 89 66-120 61 50-66 - -


En la figura 2 se representa la evolución de ambos parámetros en la línea QB, donde el intervalo de temperatura en el reactor biológico ha sido de 14 – 29 ºC (tabla 8). Se observa una evolución inversa proporcional de la carga másica y edad del fango hasta el muestreo 4. A partir de ahí ambos evolucionan de forma independiente.

Con referencia a la edad del fango y la carga másica, está muy extendido en el campo de la explotación que ambas variables están inversamente relacionadas. Este hecho tiene su origen en el concepto contrapuesto de las fórmulas aplicadas para su cálculo, es decir, al reducir las purgas de fangos en exceso se eleva la edad del fango y la concentración de SSLM, disminuyendo así la carga másica al incrementarse el valor del denominador en su fórmula. Por lo tanto, se espera una evolución inversa y proporcional de ambos parámetros bajo un eje de simetría imaginario, pues esta hipótesis supone que la carga contaminante y la temperatura a la cual se produce la degradación son constantes a lo largo del tiempo. Estas condiciones no suelen darse en plantas de tratamiento a escala real, pues el sustrato puede variar en un espacio corto (días) o largo de tiempo (meses) y la temperatura puede fluctuar en mayor o menor grado a lo largo del año en función de la situación geográfica de la EDAR. En la figura 2 se representa la evolución de ambos parámetros en la línea QB, donde el intervalo de temperatura en el reactor biológico ha sido de 14 – 29 ºC (tabla 8). Se observa una evolución inversa proporcional de la carga másica y edad del fango hasta el muestreo 4. A partir de ahí ambos evolucionan de forma independiente.

Aunque la fórmula para el cálculo de la edad del fango es bien conocida, su

interpretación y cálculo en determinadas situaciones sigue siendo, hoy por hoy, una asignatura pendiente para una gran mayoría de los responsables de explotación. Actualmente tiene más utilidad para el diseño de estaciones depuradoras que para el control rutinario en la EDAR, determinando al final que la estrategia principal sea establecer un régimen de purgas de fangos en exceso hasta mantener la concentración deseada de SSLM. El problema aparece en el momento en que no se purgan fangos durante un día: si tenemos en cuenta para su cálculo la concentración de SST del efluente de decantación secundaria obtendremos valores de edad de fango muy elevados e incongruentes. Algunos responsables de explotación optan erróneamente por solucionar el problema sumando días naturales sin purga a la última edad de fango calculada en condiciones normales, o realizar un promedio de las edades de fango diarias de los días previos. Una solución práctica podría ser su cálculo a partir de la suma de las variables de un cierto número de días, que dependerá del régimen de purgas de la EDAR (p.e; EF3 = 3 días, EF7 = 7 días). En la figura 3 se representa la EF3 frente a la EF7 de la línea DN, la cual tiene la particularidad de centralizar las purgas de fangos en exceso de forma aleatoria en determinados días. Para una mejor visualización de los datos se ha optado por dar un valor de 40 días a los muestreos 1, 3 y 12 en la EF3, siendo sus valores calculados más elevados (128, 48, 307). En la figura se observa como aproximadamente en la mitad de los muestreos la EF3 muestra una desviación considerable respecto a la EF7.

Zornoza et al. 9

0

5

10

15

20

25

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Muestreos

EF3

(dia

s)

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

C. m

ásic

a (K

g D

BO

5/K

g S

SV

LM.d

)

EF3 Carga másica

Fig. 2- Evolución de la carga másica frente a la edad del fango (EF3) en QB.

0

10

20

30

40

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

EF3

- E

F7 (d

ías)

EF3 EF7

Fig. 3 – Representación de EF3 frente a EF7 en DN.

3.2. Parámetros físico-químicos En la figura 4 se ha representado el promedio en porcentaje (%) de las distintas fracciones de la DQO y DBO5 en el afluente. Se puede observar como aproximadamente la mitad de la DQO total es soluble y por tanto fácilmente disponible para los procesos de oxidación y síntesis de la biomasa en un espacio corto de tiempo. El resto es la denominada fracción particulada, relativa a los sólidos en suspensión y a partículas coloidales con un tamaño comprendido entre 0.45-1,2 μm. La primera se elimina del agua residual por “atrapamiento” en el

macroflóculo, denominando este como la unión de numerosos flóculos, y la segunda a través de procesos de adsorción. Esta última tiene un bajo porcentaje (8 %) del total de DQO. Con un tiempo adecuado de retención celular la fracción particulada puede llegar a ser degradada dentro del reactor biológico, principalmente a través de mecanismos exoenzimáticos, o ser eliminada con la purga de fangos en exceso. Los valores de la fracción en suspensión de la DBO5 (38 %) y la DQO (39 %) coinciden.

QB

DN


53%39%

8%

DQO soluble DQO part. susp. DQO col. (1,2-0,45 micras)

62%

38%

DBO filtrada DBO part. susp.

Fig. 4 – Porcentaje de las distintas fracciones de la DQO y DBO5 en el afluente al reactor.

El fraccionamiento de los parámetros físico-químicos del efluente tratado es fundamental para poder discernir entre un episodio de una deficiente separación del fango en el clarificador secundario y una mala depuración, entendiendo esta última como un escaso rendimiento de eliminación del sustrato (materia orgánica y/o nutrientes). A pesar de ello, continúan utilizándose parámetros como la DQO, DBO5, nitrógeno y fósforo en su forma total. Este hecho dificulta el análisis y seguimiento de la calidad del fango activo y agua tratada. En la figura 5 se ha representado el fraccionamiento de la DQO del efluente tomado a partir de datos experimentales. En el diagrama de barras se representan cuatro posibles situaciones, donde se muestra el porcentaje de cada una de fracciones y dentro de cada una el valor de la DQO (mg O2/L):

1.- El porcentaje de la fracción suspendida y soluble es muy elevada. Se corresponde con un episodio de mala separación, escape de sólidos (biomasa), y mala depuración. 2.- En este episodio el porcentaje de la fracción suspendida es menor que el anterior pero todavía significativa. La fracción soluble sigue siendo elevada. Se corresponde con un episodio de deficiente depuración y moderada separación. 3.- El porcentaje de la fracción suspendida es elevado y el valor de la DQO soluble media-baja. Se corresponde con un episodio de mala separación y buena depuración. 4.- El porcentaje de la fracción suspendida es nula y el valor de la fracción soluble es bajo. Se corresponde con un episodio de buena separación y depuración.

Hay que destacar en todos los casos el valor prácticamente despreciable de la fracción coloidal.

Zornoza et al. 11

96 252

70 29

44 68

37

0% 20% 40% 60% 80% 100%

1

2

3

4

DQO soluble DQO part. susp. DQO col. (0.45 - 1.2 micras)

Fig. 5 – Fraccionamiento de la DQO en el efluente del decantador secundario.

3.3. Licor mezcla En la tabla 8 se representa el valor medio, máximo y mínimo de los parámetros físico-químicos y características macroscópicas del licor mezcla. Se observa como se ha operado con niveles distintos de concentración de SSLM, siendo en CT y DN donde se ha encontrado el porcentaje de fracción volátil más bajo. La temperatura en el reactor biológico es uno de los factores ambientales más importantes implicados en la dinámica de los fangos activos, ya que influye en la velocidad de las reacciones bioquímicas de los microorganismos. Los valores más elevados (29 ºC) se registraron en QB y CT y el más bajo (11 ºC) en DN, produciéndose una variación total de 11-15 ºC a lo largo del muestreo en los diferentes reactores. Todas las líneas registraron valores elevados de la V30 a excepción de CX1. Este hecho esta relacionado directamente con la decantación que se produce lentamente y en bloque debido a una elevada concentración de SSLM y/o esponjamiento. CT y DN han sido las líneas donde con mayor frecuencia el licor mezcla

ha decantado con estas características. El cálculo del IVF a partir de una sedimentación en bloque y valor elevado de V30 origina un sesgo en el mismo. Este se aprecia en la diferencia entre el IVF (n=0), en el que no se ha practicado ninguna dilución sobre la V30, y el IVF donde no ha sido necesario o se ha tenido que proceder a diluir; n=1, 2… (1:1, 1:2…). Los intervalos de nitrógeno total (NTLM) fueron similares en todas las líneas menos en DN, siendo la media mas elevada la registrada en CX1 y CX2. El intervalo de concentración de fósforo total (PTLM) fue similar en las líneas QB, CX1, CX2 y DN, en esta última ligeramente mas estrecho, mientras que en CT1 y CT2 el intervalo ha sido más amplio y con una concentración más alta. Los valores de la biomasa (SSV) expresada como DQO total analizada en todas las líneas (1.15-1.67 gDQO/gSSV) se corresponden con los obtenidos experimentalmente por otros autores (Bullock et al., 1996). Dentro de las características macroscópicas, el valor promedio más alto respecto a la turbidez se ha observado en CT1 y CT2 y respecto a sólidos en suspensión en QB y CT1.


Tabla 8. Valores medios, máximos y mínimos de parámetros físico-químicos y características macroscópicas del licor mezcla.

PARÁMETROS QB CT1 CT2 DE CX1 CX2

Ud. Med. Mín.-Max. Med. Mín.-Max. Med. Mín.-Max. Med. Mín.-Max. Med. Mín.-Max. Med. Mín.-Max.

pH 7,4 7-7.8 7.2 6.7-7.5 7.20 6.9-7.6 7.4 6.9-8 7.4 7-7.9 7.5 7.1-7.8 Conductividad mS/cm 2.0 1.3-2.7 3.0 1.9-4.9 2.9 1.9-4.8 2.8 1-5.4 1.6 1.2.5 1.6 1-2.2 SSLM g/L 2.5 1.8-3.1 4.1 2.6-6.2 4.1 2.5-6.8 3.2 2.5-3.8 1.9 1.1-3 1.8 1.1-2.8 SSVLM % 79 68-87 72 64-78 72 61-86 69 62-75 83 70-91 83 73-88 SS recirulación mg/L 3.8 2.7-4.9 5.5 3-11 5.9 2.8-8.7 5.6 2.4-10.3 2.7 1.6-5.7 - - Relación recirculación 1,6 1-2.2 1.4 0.7-2 1.4 0.9-2 1.8 0.7-3.5 1.4 0.9-2.3 - - Temperatura ºC 21 14-29 22 16-29 22 15-29 18 11-26 20 15-27 20 15-26 V30 (n=0) mL/L 339 140-720 579 300-920 587 160-950 461 330-740 222 110-440 280 120-800 IVF (n=0) mL/g 136 59-245 142 92-201 136 64-228 143 103-234 117 74-228 154 76-464

IVF (n=0,1,2…) mL/g 119 59-167 109 81-161 109 64-106 109 85-140 112 74-200 131 76-286

NTLM mg/gSSVLM 71 41-108 54 30-96 52 31-109 57 31-78 96 72-140 96 67-138

PTLM mg/gSSVLM 29 19-40 60 42-75 57 27-76 35 28-43 24 19-39 26 20-40

DQO total g/gSSVLM 1.42 1.25-1.63 1.41 1.26-1.60 1.42 1.30-1.53 1,45 1,28-1,61 1-38 1.21-1.54 1.39 1.15-1.67

Turbidez 1,2,3 1.5 1-3 2.7 1.5-3 2.7 1-3 1.2 1-2 2 1-3 2 1-3

Flóculos en suspensión 1,2,3 2 1-3 2 1.5-2.5 1.8 1-2 1.7 1-2.5 1.7 1-2.5 1.8 1-3

Capa cérea 0,1 0.5 0-1 1 - 1 - 0.8 0-1 0.4 0-1 0.3 0-0.5

Decantación en bloque 0,1 0.3 0-1 0.9 0-1 0.7 0-1 0.9 0.5-1 0.1 0-1 0.2 0-1

Esponjamiento 0,1 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - 0 - Tamaño macroflóculo 1,2 2 1-2 1.7 1-2 1.8 1-2 2 - 1.8 1-2 1.8 1-2

Zornoza et al. 13

Se ha llevado a cabo un análisis del nitrógeno total del flóculo (NTLM) para realizar un seguimiento indirecto de las sustancias poliméricas extracelulares (SPE), ya que las proteínas son unos de sus componentes mayoritarios. En la figura 6 se representa el contenido en nitrógeno de las líneas QB y DN frente a la Tª. En ambos

gráficos se puede observar como a medida que aumenta la Tª a partir de 20-22 ºC disminuye el nitrógeno. Estos resultados concuerdan con los de otros autores sobre la disminución de EPS que tiene lugar en las épocas del año donde la Tª del reactor biológico es alta.

20

50

80

110

140

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Muestreos

NTL

M (m

g/g

SS

VLM

)

10

20

30

Tem

pera

tura

(ºC

)

NTLM Temperatura

50

75

100

125

150

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

NTL

M (m

g/g

SS

VLM

)

10

20

30

Tem

pera

tura

(ºC

)

Fig. 6 – Representación del nitrógeno orgánico del licor mezcla (NTLM) frente a la Tª.

El incremento del IVF en el fango activo no está solamente asociado con un incremento de la población de bacterias filamentosas (Tandoi et al., 2005). Un aumento del contenido en EPS con disminución del núcleo flocular (anóxico) es un factor que favorece el incremento del IVF. En la figura 7 se representa la concentración de SSLM frente al IVF. Del muestreo 9 al 11

se observa un incremento importante del IVF que no está asociado directamente con la población filamentosa dominante (Microthrix parvicella) ya que en los muestreos 2-4 y 9-11 el IF de esta alcanzó el mismo valor (5) y sin embargo se observan diferencias considerables del IVF. Una posible explicación sería que el nivel bajo de SSLM para una misma carga másica y temperatura

CX1

QB


sea un factor que potencie la disminución del tamaño de los núcleos floculares (residuo celular), y por tanto una disminución del peso específico y velocidad de sedimentación (la significación estadística de esta relación deberá ser comprobada). La concentración de SSLM en el periodo 2-4 fue más alta que en el 9-11.

En la figura 8 se representa el IVF frente al IVFD (diluido) en DN. En el gráfico se

puede apreciar las diferencias existentes entre ambos, sobre todo importantes en determinados muestreos (5, 6, 7 y 9). No realizar la dilución correcta en el ensayo de la V30 cuando nos encontramos ante un episodio de bulking o elevada concentración de SSLM, ocasiona un sesgo en el resultado del IVF y por tanto una interpretación incorrecta de la calidad del fango activo.

1000

1500

2000

2500

3000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

SS

LM (m

g/L)

0

150

300

IVF

(mL/

g)

SSLM IVF

Fig. 7 – Representación de la concentración de SSLM frente al IVF.

50

100

150

200

250

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

IVF

(mL/

g)

IVF (n=0) IVFD (n=1)

Fig. 8 – Representación del IVF frente al IVFD.

3.4. Bacterias filamentosas Al final del estudio se han identificado y codificado un total de 116 bacterias

filamentosas repartidas de forma similar entre todas las líneas (tabla 8). Nostocoida limícola ha sido la bacteria que mayor polimorfismo ha presentado con un máximo

CX2

DN

Zornoza et al. 15

en QB (8 códigos) y un mínimo en DN, CX1 y CX2 (5 códigos). En la tabla además se representa el valor promedio del IF de aquellas bacterias que han aparecido como secundarias (3.5-4.5) y dominantes (4.5-5) siendo en QB donde mayor número total de ambas (12) y secundarias (7) se ha identificado. CT1 ha sido la línea donde mayor número de bacterias dominantes se ha encontrado (7).

En color rojo se muestra aquellas bacterias filamentosas en las que en ocasiones ha sido imposible estimar el IF a través del procedimiento convencional. A continuación se indican los motivos:

- CX1-23, CX2-23 y QB-21: por ser un

filamento Gram negativo similar a Microthrix parvicella (tipo 0581).

- CT1-21 y CT2-21: en ocasiones ha mostrado una reacción negativa a la tinción de Gram.

- DN-19 y CX1-20: por ser filamentos muy cortos, estrechos e intrafloculares del tipo Nostocoida limícola.

- CT1-09, CT2-09, DN-07, CT1-06, CT2-06 y DN-08: por ser filamentos muy estrechos, cortos y Gram negativos en flóculos abiertos y disgregados con abundantes filamentos.

Algunos autores mencionan que determinados morfotipos filamentosos de crecimiento principalmente intraflocular tienen una dependencia directa del sustrato presente en la microestructura, como por ejemplo las SPE. Algunos de estos

morfotipos tienen capacidad exoenzimática, por lo que en determinadas condiciones pueden ser más competitivos que otros. Se ha representado para poder observar este hecho de forma aproximada e indirecta morfotipos dominantes/secundarias del tipo N. limícola, M. parvicella y nocardioformes frente al nitrógeno total (NTLM) (figura 9). Se observa generalmente como en los periodos de muestreo en los que el NTLM es bajo el IF decrece pasando de ser dominantes y secundarios a ser principalmente escasos.

Algunos estudios señalan que la Tª es un factor que influye en el crecimiento de algunas bacterias filamentosas, como por ejemplo del tipo nocardioformes y Microthrix parvicella. La primera con un crecimiento óptimo a partir de 15 ºC y la segunda con un crecimiento óptimo en torno a 22 ºC, pudiendo llegar hasta 7 ºC, y desfavorable a partir de 25 ºC (Eikelboom, 2006). En la figura 10 se ha representado el IF de ambas respecto a la Tª en el reactor, observándose que se cumple el rango óptimo según lo indicado anteriormente.

El morfotipo 0581 es uno de los grandes desconocidos (Zornoza et al., 2006) del que apenas existen datos a nivel fisiológico. En la figura 11 se ha representado este morfotipo (Gram negativo) junto a M. parvicella (Gram positivo) frente a la Tª. A partir de 25 ºC (muestreo 14) se observa la desaparición prácticamente Microthrix parvicella para dar paso al morfotipo 0581.


Tabla 8. Codificación de bacterias filamentosas (COD.). Valor promedio de Índice de Filamentos (IF) y abundancia (Ab.) de morfotipos dominantes y secundarios.

MORFOTIPO QB CT1 CT2 DN CX1 CX2

COD. IF Ab. COD. IF Ab. COD. IF Ab. COD. IF Ab. COD. IF Ab. COD. IF Ab.

Beggiatoa - - - - - - - - - DN-14 - - - - - CX2-22 - - Tipo 1863 QB-16 - - CT1-16 - - CT2-16 - - DN-16 - - CX1-16 - - CX2-16 - - Tipo 0411 - - - CT1-17 - - CT2-17 - - - - - CX1-08 - - CX2-08 - - Tipo 1701 QB-08 2.8 Sec CT1-12 - - CT2-12 0.5 Sec DN-20 - - CX1-10 1.7 Sec CX2-10 1.5 Sec Thiothrix QB-09 2.1 Dom CT1-19 - - CT2-19 - - DN-03 - - - - - - - - Tipo 021N QB-12 1.1 Sec CT1-08 - - CT2-08 - - DN-13 - - CX1-01 3.0 Dom CX2-01 3.0 Dom QB-06 CT1-13 - - CT2-13 1.9 Sec DN-09 - - CX1-17 - - CX2-17 - -

M. parvicella QB-07 2.0 Dom CT1-02 2.8 Dom CT2-02 2.2 sec DN-11 4.2 Dom CX1-12 2.6 Dom CX2-12 3.0 Dom QB-20 0.7 Dom - - - - - - - - - - - - - - -

Tipo 0581 QB-21 - - - - - - - - - - - CX1-23 1.6 Dom CX2-23 1.6 Dom Nocardioformes QB-01 2.7 Dom CT1-01 4.7 Dom CT2-01 4.7 Dom DN-10 - - CX1-15 - - CX2-15 - - Nostocoida limícola QB-19 - - CT1-15 - - CT2-15 - - DN-01 - - CX1-21 - - CX2-21 - - QB-02 2.9 Dom CT1-14 - - CT1-14 - - DN-04 - - CX1-06 1.6 Sec CX2-06 - - QB-15 - - CT1-11 - - CT2-11 - - DN-15 - - CX1-18 - - CX2-18 - - QB-04 - - CT1-18 - - CT2-18 - - DN-17 1.7 Dom CX1-19 - - CX2-19 - - QB-13 - - CT1-21 - - CT2-21 - - DN-19 - - CX1-20 2.1 Sec CX2-20 2.0 Sec QB-17 - - CT1-20 1.9 Dom CT2-20 1.8 Dom - - - - - - - - - QB-22 0.3 Sec - - - - - - - - - - - - - - - QB-18 0.3 Sec - - - - - - - - - - - - - - -

Tipo 0914/0803 QB-14 2.9 Sec CT1-07 3.9 Dom CT2-07 3.9 Dom DN-05 3.8 Dom CX1-09 2.3 Sec CX2-09 2.3 Sec Tipo 0041/0675 QB-05 2.9 Sec CT1-04 2.5 Sec CT2-04 - - DN-06 - - CX1-04 2.4 Sec CX2-04 - - Tipo 0092 QB-10 - - CT1-03 4.0 Dom CT2-03 3.8 Dom DN-12 4.7 Dom CX1-24 1.4 Dom CX2-24 1.8 Dom H. hydrossis QB-11 2.8 Sec CT1-09 2.7 Dom CT2-09 2.5 Sec DN-07 4.1 Dom CX1-11 3.3 Dom CX2-11 3.2 Dom Desconocido - - - CT1-06 4.1 Dom CT2-06 3.8 Dom DN-08 4.3 Dom CX1-03 - - CX2-03 - - - - - - - - - - - - - - CX1-02 - - CX2-02 - -

TOTAL 21 12 19 8 19 9 18 6 19 10 20 8

Zornoza et al. 17

0

2

4

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Muestreos

IF (0

-5)

0

40

80

120

NTL

M /m

g/g

SS

VLM

)

QB-02 QB-07 QB-01 NTLM

0

2

4

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

IF (0

-5)

40

80

120

160

NTL

M (m

g/g

SS

VLM

)

CX1-06 CX1-12 NTLM

Fig. 9 – Representación de bacterias del tipo Nostocoida limícola, Nocardiofrmes y Microthrix parvicella frente al NTLM

0

3

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25

Muestreos

IF (0

-5)

10

15

20

25

30Te

mpe

ratu

ra (º

C)QB-07 QB-01 Temperatura

QB

QB

CX1


0

3

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

IF (0

-5)

10

15

20

25

30

Tem

pera

tura

(ºC

)

DN-11 DN-10 Temperatura

0

3

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

IF (0

-5)

10

15

20

25

30

Tem

pera

tura

(ºC

)

CT2-01 CT2-02 Temperatura

Fig. 10 – Representación de nocardiofrmes y Microthrix parvicella frente a la Tª.

0

3

6

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

IF (0

-5)

10

15

20

25

30Te

mpe

ratu

ra (º

C)CX1-12 CX1-23 Temperatura

Fig. 11 – Representación de Microthrix parvicella y tipo 0581 frente a la Tª.

CT2

DN

CX1

Zornoza et al. 19

3.5. Protistas y metazoos En la tabla 9 se muestra la media en los porcentajes de abundancia de cada uno de los taxones de ciliados, sarcodinos y metazoos en QB y DN; en función de estos valores se ha atribuido, en la columna siguiente, una posición dentro del rango de abundancia promedio; por último se muestra en la tercera columna el valor máximo del porcentaje de abundancia para cada taxón. Se recogen únicamente aquellas especies que han alcanzado un porcentaje máximo de abundancia superior al 5%, con un total de 30 y 25 taxones en QB y DN respectivamente.

En ambas líneas los mayores porcentajes de abundancia corresponden a ciliados asociados al flóculo (reptantes y sésiles). En la línea QB los ciliados sésiles presentan una mayor abundancia total, siendo la especie dominante el peritrico colonial Epistylis balatónica; en contraste en la línea DN son más representativos los ciliados reptantes, siendo las especies Trochilia minuta y Acineria uncinata las que acumulan un 49 % del porcentaje de abundancia promedio. Los ciliados nadadores presentan valores más altos de densidad en la línea QB, especialmente la especie Uronema nigricans. Dentro del grupo de los sarcodinos también se aprecian algunas diferencias importantes, en QB la comunidad estaría fundamentalmente constituida por amebas desnudas, principalmente amebas desnudas (>50 μm), mientras que en DN dominan las especies del género Arcella sp. Con respecto a los flagelados no se aprecian grandes diferencias entre ambas líneas. En el grupo de los metazoos los dos géneros más frecuentes fueron Lecane sp. y Rotaria sp., ambos con una frecuencia similar en DN y el

primero con una frecuencia mucho mayor que el segundo en QB.

En la figura 12 se ha representado el valor promedio (%) de abundancia de los grupos taxonómicos en ambas líneas. En DN el grupo de peritricos y filofaringeos, con valores bastante similares, son los más abundantes. Sin embargo, el grupo de los filofaríngeos en QB se encuentra prácticamente ausente (< 5%), siendo los peritrícos el grupo más representativo (52 %).

En la figura 11 se ha representado la distribución de la densidad total de ciliados en ambas líneas. Como se observa la comunidad de ciliados presentó generalmente una mayor densidad en QB.

Los datos que se han expuesto y representado referente a la estructura de la comunidad de protistas y metazoos muestran diferencias destacables. Probablemente estas sean debidas a las diferencias existentes entre los parámetros operacionales de ambas líneas (tabla 7), principalmente en la carga másica y edad de fango. La línea QB ha operado con mayor intervalo y valor promedio más alto de carga másica, así como una edad de fango más baja. Esto ocasiona un incremento del metabolismo bacteriano y por consiguiente un incremento en el fango activo de la densidad de las especies bacterívoras, como por ejemplo los ciliados sésiles peritricos.


13%

22%

31%

6%

28%

Hipotricos Pleurostomatidos Filofaringeos Peritricos G. taxonómicos >5%

17%

17%

6%52%

8%

Hipotricos Pleurostomatidos Escuticociliados Peritricos G. taxonómicos >5%

Fig. 12 – Valor promedio de abundancia de los grupos taxonómicos en QB y DN.

0

2000

4000

6000

8000

10000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Muestreos

Ind.

/mg

SS

LM

Ciliados DN Ciliados QB

Fig. 11 – Evolución de la densidad de ciliados en DN y QB.

QB

DN

Zornoza et al. 21

Tabla 9. Promedio de la abundancia y valor máximo (%) de protistas y metazoos identificados en QB y DN.

Taxones QB DN

Med. (%) Rango Máx.

(%) Med. (%) Rango Máx.

(%)

Ciliados nadadores libres

Amphileptus punctatus 1.1 - 12 0 - 0

Holophrya sp. 1.0 - 12 0 - 0

Uronema nigricans 3.6 7 29 0.9 - 5.6

Pseudocohnilembus .pusillus 1.9 - 29 1.4 - 14

Ciliados reptantes Aspidisca cicada 15 3 63 13 3 28

Acineria uncinata 16 2 76 22 2 76

Euplotes affinis 1.2 - 15 0 0

Pseudochilodonopsis fluviatilis 1.1 - 5 3.1 8 15

Trochilia minuta 2.9 9 27 27 1 56

Gastronauta membranaceus 0.7 - 11 0 - 0

Ciliados sésiles

Opercularia articulata 3,3 8 22 12 4 55

Epistylis plicatilis 11 5 54 0 - 0

Epistylis Chrysemidis 2.0 - 17 0 - 0

Epistylis balatonica 17 1 52 1.9 10 25

Vorticella aquadulcis 11 4 45 6.4 5 64

Vorticella convallaria 3,9 6 35 3.1 7 36

Vorticella microstoma 2.3 10 15 1.2 - 8.9

Pseudovorticella sp. 0 - 0 2.4 9 17

Carchesium polypinum 2.0 - 25 0 - 0

Opercularia Asymmetrica 0.3 - 7 0 - 0 Acineta tuberosa 0.6 - 6 3.5 6 8.4

Sarcodinos Arcella sp 9 3 60 35 2 97

Euglypha sp. 1 - 12 0 - 0

Pyxidicula operculata 1 - 26 1.7 - 30

Amebas desnudas (> 0.50 µm) 36 2 88 3.2 3 16 Amebas desnudas (< 0.50 µm) 53 1 97 61 1 97

Grandes flagelados Peranema trichophorum 60 1 100 48 - 100 Entosiphon sp. 40 - 91 51 1 100 Euglena sp. 0 - 0 0.7 - 13 Pequeños flagelados (diagonal FR) 20 - >100 10 - 45

Metazoos Rotaria sp. 17 2 100 44 2 90 Lecane sp. 74 1 100 48 1 100 Nematodo 0 - 0 7.6 - 33 Gastrotricos 0 - 0 0,7 - 17


4. CONCLUSIONES

Las primeras conclusiones sobre los resultados descriptivos obtenidos hasta el momento que muestran algunos factores implicados en la dinámica del proceso de fangos activos son: 1. Existe una importante variabilidad

referente a los valores de los parámetros operacionales de planta. La carga másica y la edad del fango evolucionan de forma independiente la mayor parte del tiempo. Las diferencias del régimen de purga de fangos en exceso en las EDAR hacen necesario el establecer criterios unificados de cálculo, principalmente enfocados a obtener valores representativos de la dinámica del proceso.

2. El seguimiento rutinario de la DQO

soluble del afluente al reactor es más interesante que la DQO total, ya que la DQO particulada se presenta en ocasiones como una fracción importante dentro de esta última. El fraccionamiento de los parámetros físico-químicos del efluente tratado es fundamental para poder discernir entre un episodio de una deficiente separación del fango en el clarificador secundario y una mala depuración.

3. La decantación lenta y en bloque con

valor alto de V30 que se produce en condiciones de elevada concentración de SSLM y/o esponjamiento origina un sesgo en el valor del IVF, siendo necesario realizar la dilución correspondiente para poder conocer la calidad del fango. El nitrógeno total del flóculo (NTLM) podría ser un parámetro interesante de rutina para llevar a cabo

un seguimiento indirecto y aproximado de la presencia de EPS, pues estos influyen en la sedimentabilidad del fango activo.

4. Nostocoida limícola ha sido el tipo

filamentoso que mayor polimorfismo ha presentado. En estos casos la identificación mediante la técnica FISH ofrecería una alternativa interesante y efectiva para el seguimiento de este. En determinadas condiciones, flóculos abiertos con una abundante población filamentosa, está técnica podría ser de gran ayuda para la estimación de la abundancia de bacterias Gram y Neisser negativas. La temperatura en el reactor biológico es un factor importante en la dinámica de las bacterias filamentosas, sobre todo en el grupo de las nocardioformes y Microthrix parvicella.

5. La estructura de la comunidad de

protistas y metazoos así como su densidad varían en función de una serie de factores; siendo los más importantes la carga másica, la edad del fango y la temperatura.

AGRADECIMIENTOS

Este proyecto de investigación ha sido financiado por la Entidad Publica de Saneamiento de Aguas Residuales de la Generalitat Valenciana (EPSAR) y el proyecto CGL2008-02310 del Ministerio de Ciencia e Innovación. Queremos agradecer la colaboración de cada una de las empresas explotadoras (FACSA, OMS-SACEDE, DAM y AVSA-EGEVASA).

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