Previsión y optimización de la reducción in situ del exceso de lodos en el proceso de tratamiento de aguas residuales...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería ambiental
• Tratamiento de aguas residuales
• Aplicaciones de aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La producción excesiva de lodos es un gran desafío en el tratamiento de aguas residuales.
• Las técnicas existentes de reducción de lodos in situ incluyen el metabolismo de desacoplamiento, el crecimiento lísico-crítico y la depredación microbiana.
• Existe una brecha entre los grandes conjuntos de datos y las necesidades industriales de estrategias eficaces de reducción de lodos.

Objetivo del estudio:

• Utilizar el aprendizaje automático para analizar la reducción del exceso de lodo in situ.
• Identificar los factores clave que influyen en la eficiencia de la reducción de los lodos.
• Determinar la técnica y las condiciones óptimas de reducción de lodos para su aplicación industrial.

Principales métodos:

• Aprendizaje automático empleado, específicamente el Bosque Aleatorio, para el modelado predictivo (R2 = 0.8).
• Utilizó las explanaciones aditivas de SHapley (SHAP) para identificar características importantes.
• Aplicación de gráficos de dependencia parcial (PDP) para evaluar el rendimiento de la técnica y optimizar las condiciones.

Principales resultados:

• El modelo de Bosque Aleatorio logró una alta precisión de predicción (R2 = 0,8).
• Se han identificado factores clave: dosis de tratamiento, tipo de reactivo, tiempo de retención del lodo y energía de tratamiento.
• Se identificó el crecimiento críptico de lisis como la técnica más efectiva, con ultrasonido y desacoplamiento de ultrasonido como métodos óptimos de lisis.

Conclusiones:

• El aprendizaje automático proporciona una herramienta robusta para analizar procesos complejos de reducción de lodos.
• El crecimiento críptico-lísico, en condiciones específicas (15-100% de recirculación, 0,36-1,8 W/mL de energía, 0-15 minutos de tiempo, 4-5 mg/L de dosificación), ofrece una reducción significativa de los lodos y beneficios para la calidad de los efluentes.
• Este estudio ofrece una base científica para optimizar la reducción de lodos in situ en aplicaciones prácticas de tratamiento de aguas residuales.