Dispersión de Gases y Ventilación en Planta Depuradora: Evaluación mediante CFD

   En la nueva planta depuradora Berazategui, el proceso de elevación del líquido se lleva a cabo mediante un conjunto de tornillos de Arquímedes, con desprendimiento de sulfuro de hidrógeno. El edificio de motores de estos tornillos ha manifestado presencia de este gas en su interior.

   En este trabajo se presenta la metodología encarada para evaluar una solución de ventilación del interior del edificio.

P. A. Tarela¹ y F. E. Camelli²

1. CCyA Ingeniería, Buenos Aires, Argentina. ptarela@ccyaingenieria.com.ar
2. Laboratory for Computational Fluid Dynamics, Department of Physics and Astronomy, George Mason University, Fairfax, Virginia, USA.

   Conflictos de interés: El autor declara que no existe conflicto de intereses.

   Editor académico: Carlos N Díaz.

   Calidad del contenido: Este artículo científico ha sido revisado por al menos dos revisores. Vea el comité científico aquí

   Cita: P. A. Tarela y F. E. Camelli, 2015, Dispersión de Gases y Ventilación en Planta Depuradora: Evaluación mediante CFD, III Conferencia Internacional sobres gestión de Olores en el Medio Ambiente, Bilbao, España, www.olores.org

   Copyright: Los autores retienen la propiedad del copyright de sus artículos, pero los autores permiten a cualquier persona descargar, reusar, reimprimir, modificar, distribuir y/o copiar artículos del sitio web de olores.org, siempre que se citen los autores originales y las fuentes. No es necesario permiso específico de los autores o de los editores de esta web.

   ISBN: 978-84-608-2262-2.

   Palabras clave: CFD, olores internos, simulación numérica, sulfuro de hidrógeno, H₂S.

Resumen

   En la nueva planta depuradora Berazategui, el proceso de elevación del líquido se lleva a cabo mediante un conjunto de tornillos de Arquímedes, con desprendimiento de sulfuro de hidrógeno. El edificio de motores de estos tornillos ha manifestado presencia de este gas en su interior. En este trabajo se presenta la metodología encarada para evaluar una solución de ventilación del interior del edificio. Se han realizado mediciones con equipos de movilidad iónica en el rango ppm, a los efectos de caracterizar la situación y evaluar la intensidad de las fuentes. Como alternativa de ventilación se propuso un sistema de inyección forzada de aire fresco, con captación en altura. A los efectos de optimizar el diseño se aplicaron técnicas de simulación numérica, mediante el empleo de un modelo basado en Dinámica de Fluidos Computacional (CFD). En el trabajo se presentan los resultados de la aplicación de esta metodología, que ha permitido un mejor entendimiento del flujo y la dispersión de gases y, con ello, el diseño ajustado de la obra de admisión de aire fresco, minimizando efectos tanto visuales para el vecindario como estructurales.

Introducción

   La Ciudad de Buenos Aires es un conglomerado de alrededor de 13 millones de personas, concentrando un tercio de la población de Argentina. El crecimiento poblacional y la expansión del territorio urbano y suburbano están siendo acompañados por el desarrollo de amplias redes tanto de provisión de agua potable como saneamiento cloacal. En el último caso, el sistema concentra los líquidos en colectoras denominadas cloacas máximas, y lo conduce hacia una serie de plantas depuradoras (PD).

   Una de ellas, denominada PD Berazategui (PDB), se localiza en la zona sur de la ciudad, sobre la margen derecha del Río de la Plata. Actualmente opera en su primera etapa de desarrollo, consistente en el pre-tratamiento de líquidos cloacales. Al ingresar en la PD, y luego de atravesar un conjunto de rejas para eliminar sólidos voluminosos, el líquido cloacal debe ser elevado para ganar energía potencial para el resto del proceso, que se realiza por gravedad. La elevación se realiza mediante un conjunto de 8 tornillos de Arquímedes. La PDB está diseñada para procesar un caudal de hasta 33.5 m³/s. El movimiento turbulento del fluido produce desprendimiento de sulfuro de hidrógeno (H₂S), el cual se dispersa en las inmediaciones.

   El edificio de motores de los tornillos, donde el personal realiza tareas de relevamiento y mediciones rutinarias, ha sufrido el ingreso de H₂S en concentraciones que generan incomodidad para el trabajo. El sistema de ventilación existente no resuelve la situación, por lo cual se decidió iniciar una investigación para establecer los niveles de H₂S y plantear el diseño de un nuevo sistema. Estos son los objetivos perseguidos.

Tareas de monitoreo

   El ingreso de gases al edificio de motores fue registrado a través de monitoreos periódicos con equipos portátiles de celdas electroquímicas del tipo utilizado para el control del ambiente de trabajo (gas H₂S, sensibilidad 1 ppm, rango 0-50 ppm). La Figura 1 muestra los registros así obtenidos durante 6 meses, los cuales están normalizados al nivel de referencia esperable (NRE=1.0). Si bien el 71% de los datos indican concentraciones por debajo del NRE, dentro del 29% restante se observan excedencias de entre el 20% y el 600% (CCyA 2014a).

Figura 1: Registro de H₂S (relativo) en el interior del edificio de bombas, para un período de 6 meses.

   Este rendimiento es menor al esperado, por lo cual se decidió encarar el diseño de un nuevo sistema de ventilación para el edificio. El diseño conceptual seleccionado consiste en inyectar aire fresco al interior, manteniéndolo con presión positiva (CCyA 2014c). Para ello, se requiere captar aire no contaminado desde el exterior. Con el objeto de que el punto de admisión de aire fresco fuera lo más próximo al lugar, evitando tendido de grandes cañerías, se realizaron una serie de campañas de monitoreo en las inmediaciones para detectar zonas aptas. Ya que se busca aire limpio, para el monitoreo se utilizó un equipo para detección de H2S de alta sensibilidad, que trabaja por fluorescencia UV y permite cuantificar el gas con un límite de detección inferior a 0.5 ppb a 3 sigma de nivel de confianza (EPA Reference EQSA 0506-159, EN 14212, CCyA 2014b). Se observó que, en la situación actual, el perfil de concentración de H₂S cae a valores bajos a varios metros por sobre la terraza del edificio, lo que llevó a la idea de una obra de admisión tipo “chimenea”.

   Para analizar el rendimiento del diseño y la altura óptima del conducto (a menor altura mayor concentración de H₂S, pero menor impacto visual y menor complejidad estructural), se decidió implementar un modelo de flujo, que se presenta en la sección siguiente. El modelo requiere simular la emisión de H₂S, y dado que la fuente en cuestión es compleja, se decidió caracterizarla mediante mediciones ad hoc. Para ello se utilizó un sensor OdaLog L2 con sensibilidad 0.1 ppm, registro de datos y capacidad para medir en ambientes rústicos como la zona de generación de H₂S sobre los tornillos. Las mediciones incluyeron la zona de emisión, y perfiles verticales y horizontales de concentración en derredor del edificio. Estos valores fueron utilizados para ajustar/validar el modelo numérico.

Descripción del modelo

   El flujo atmosférico es matemáticamente modelado por las ecuaciones 3D incompresibles de Navier-Stokes en régimen impermanente. Las soluciones numéricas se obtienen a través del software multi propósito en elementos finitos FEFLO-Urban (Löhner 1990). El código está basado en los siguientes principios generales: (a) uso de mallas no estructuradas, con generación de malla y refinamiento automáticos,
(b) discretización espacial mediante el método de elementos finitos, and (c) estructura de datos basada en las aristas para mejorar el rendimiento computacional.

   El código CFD modela las ecuaciones de Navier-Stokes aplicando el método de Simulación de Grandes Remolinos (Large Eddy Simulation, LES) (Moene et al. 2011; Volker, Kindl, and Suciu 2010; Camelli, Löhner, and Hanna 2006). Las ecuaciones resultantes son similares a las del modelo de turbulencia de Smagorinsky con viscosidad de torbellino adaptada a la pared (WALE) ( Nicoud and Ducros 1999). FEFLO-Urban ha sido validado utilizando experimentos de laboratorio y de campo (Camelli, Hanna, and Löhner 2004; Camelli et al. 2004;Camelli, Hanna, and Löhner 2005;Camelli, Byrne, and Löhner 2014) y experimentos en túnel de viento (Camelli and Löhner 2000; Camelli et al. 2004; Camelli, Byrne, and Löhner 2014; Keady et al. 2014).

Resultados y discusión

   La planta depuradora fue modelada con un dominio computacional de 400 metros en la dirección E-O, 270 metros en la dirección N-S, y 90 metros en la dirección vertical. La partición del dominio computacional resulto en 19 millones de tetraedros, y 3,2 millones de puntos. Una vista de la geometría tridimensional es mostrada en la Figura 2(a). Se modelaron las dos direcciones de viento mas frecuentes, E and NE, con intensidades de viento de 4.9 m/s y 4 m/s a 6 metros s.n.m. respectivamente. La Figura 2(b) muestra líneas de corriente a 3 metros de la superficie. El flujo es desacelerado en la cara del edificio que mira al E que contiene los tornillos de Arquímedes, luego acelerándose en el lateral N del edifico. También se observa como la pared que mira al E produce un flujo ascendente y turbulento en la terraza del edificio.

   La emisión de H₂S fue modelada como un gas pasivo trasportado y dispersado por la ecuación de transporte y dispersión. La intensidad de la fuente es unitaria y fue modelada como constante en la superficie de los tornillos y la superficie libre de agua contaminada alrededor de los tornillos (esta aproximación es objeto de un análisis a llevar a cabo en el futuro, ya que se observaron ciertas desviaciones). Primero se inicializo el viento hasta alcanzar el régimen de flujo con turbulencia. Una vez alcanzado el estado de régimen del flujo, se inició la emisión de los 8 tornillos a la vez, cada uno tratado como una variable independiente. Dado el carácter lineal de la ecuación de transporte y dispersión en la concentración, la concentración total por las 8 fuentes es solo la adición de cada una de las fuentes independientes. La dispersión muestra características transitorias inicialmente, y rápidamente alcance un estado de régimen. La simulación de dispersión se integró por 300 segundos, incluyendo el transitorio. Para los cálculos estadísticos de concentración, se usaron los últimos 120 segundos, cuando ya se había alcanzado un estado de régimen.

Figura 2: (a) Geometría tridimensional. (b) Patrón de flujo alrededor del edificio. Líneas de flujo a 3 m de la superficie.

   Un corte transversal de la pluma a los 300 segundos de iniciada la dispersión es mostrado en la figura 3. La figura 4 muestra la pluma que produce un solo tornillo en funcionamiento.La pluma es representada como tres iso-superficies superpuestas con concentraciones relativas a 1 de 0.1, 0.01, y 0.001. La pluma de concentración relativa 0.001 envuelve a casi todo el edificio principal, y concentraciones relativas de 0.01 se observan en la superficie de la terraza. La concentración relativa 0.1 es observada en lateral S del edificio principal, extendiéndose unos 10 metros en la dirección NE del viento, permaneciendo a una altura inferior a la del edificio principal. Mediciones de campo fueron realizadas para la dispersión producida por un solo tornillo en funcionamiento (CCyA 2015).

Figura 5: (a) Ubicación de los puntos de medición. (b) Comparación de las mediciones y el modelo CFD.

   Parte de las mediciones fueron usadas para calibrar la intensidad de la fuente y se observó que los valores modelados y medidos están en el mismo rango para los puntos sobre el tornillo en funcionamiento, como se observa en la Figura 5(b).

   La Figure 6(a) y (b) muestran cuatro plumas superpuestas para viento NE con vistas frontal y posterior con la chimenea incluida en el modelo. Las plumas son producidas solo por el tornillo en funcionamiento que se encuentra a la izquierda en la Figure 6(a). En la Figure 6(c) se puede observar que el corte transversal de la pluma de concentración relativa 10^-4 alcanza cubrir menos de un cuarto de la altura de la chimenea. La Figure 6(d) muestra las líneas de corriente en el plano de dirección del viento y que contiene la chimenea. Las líneas de corriente no muestran flujo ascendente en la parte posterior de la chimenea. La falta de flujo advectivo detrás de la chimenea explica la baja concentración en alturas superiores de la chimenea.

Figure 6: (a) y (b) Plumas de concentración relativa 0.1, 0.01, 0.001 y 0.0001, para dirección de viento NE. (c) Corte transversal de la pluma en la dirección NE incluyendo la chimenea. (d) Líneas de corriente en el plano NE.

Conclusiones

   Un sector interno de una nueva planta de tratamiento de líquidos cloacales a gran escala ha sufrido el ingreso de gases de proceso en forma inesperada. Con el objeto de evaluar la situación, se han realizado campañas de monitoreo que confirmaron la presencia de H₂S en niveles por sobre los deseados. A los efectos de resolver esta situación, se diseñó un sistema de tratamiento por inyección de aire fresco, el cual fue evaluado previo a su construcción mediante simulación numérica.

   Para la implementación del modelo numérico se han realizado campañas de medición y diseñado experimentos en condiciones relativamente controladas.

   El modelado mediante CFD ha permitido un mejor entendimiento del flujo aerodinámico en la zona de estudio, y la correspondiente dispersión de gases. Se ha observado que el conducto de admisión no genera corrientes ascendentes significativas, por lo que las concentraciones de ingreso en la boca de toma son admisibles. Además, se pudo mostrar que la altura del nuevo conducto podría ser bastante inferior a la de diseño tradicional (1,5 veces la altura del edificio), minimizando complicaciones estructurales y efectos visuales para el vecindario.

Bibliografía

Camelli, Fernando, Greg Byrne, and Rainald Löhner. 2014. Modeling subway air flow using CFD. Tunnelling and Underground Space Technology 43:20-31.

Camelli, Fernando, Steven R. Hanna, and Rainald Löhner. 2004. Simulation of the MUST field experiment using the FEFLO-Urban CFD model. Paper read at Fifth Symposium on the Urban Environment, August, at Vancouver, Canada.

Repeated Author. 2005. VLES study of flow and dispersion patterns in Midtown Manhattan. Paper read at 9^th Annual George Mason University Conference on Atmospheric Transport and Dispersion Modeling, at Fairfax, VA.

Camelli, Fernando, and Rainald Löhner. 2000. Flow and dispersion around buildings: an application with FEFLO. In Proc. for ECCOMAS 2000, European Congress on Computational Methods. Barcelona, Spain.

Camelli, Fernando, Rainald Löhner, and Steven R. Hanna. 2006. VLES study of flow and dispersion patterns in heterogeneous urban areas. AIAA Paper 2006-1419.

Camelli, Fernando, Rainald Löhner, William C. Sandberg, and Ravi Ramamurti. 2004. VLES study of ship stack gas dynamics. AIAA Paper 2004-0072.

CCyA Ingeniería, 2014a. Estudio de Generación de Gases y Olores PDB, Informe de avance Etapa I.

CCyA Ingeniería, 2014b. Estudio de Generación de Gases y Olores PDB, Informe Final Etapa I.

CCyA Ingeniería, 2014c. Anteproyecto HVAC para PDB.

CCyA Ingeniería, 2015. Monitoreo de tasa de emisión en PDB.

Keady, John, Pablo Huq, William G. K. Bradbury, Peter E. Price, and Fernando Camelli. 2014. Capturing Upstream Turbulence Information by Modeling the Turbulent Generation Region and Comparison of 0º and 30º flow and Dispersion CFD Modeling and Macdonald’s MUST Experiment. In American Meteorological Society 94^th Annual Meeting, edited by AMS. Atlanta, GA.

Löhner, Rainald. 1990. A fast finite element solver for incompressible flows. AIAA Paper 1990-0398.

Löhner, Rainald, Joseph D. Baum, E. Mestreau, D. Sharov, C. Charman, and D. Pelessone. 2004. Adaptive embedded unstructured grid methods. International Journal of Numerical Methods in Engineering 60 (3):641-660.

Moene, Arnold F., Peter Baas, Fred C. Bosveld, and Sukanta Basu. 2011. LES model intercomparisons for the stable atmospheric boundary layer. In Quality and Reliability of Large-Eddy Simulations II, edited by M. V. Salvetti, B. Geurts, J. Meyers and P. Sagaut: Springer Netherlands.

Nicoud, F., and F. Ducros. 1999. Subgrid-Scale Stress Modelling Based on the Square of the Velocity Gradient Tensor. Flow, Turbulence and Combustion 62 (3):183-200.

Volker, John, Adela Kindl, and Carina Suciu. 2010. Finite element LES and VMS methods on tetrahedral meshes. Journal of Computational and Applied Mathematics 233 (12):3095-3102.

Agradecimientos

   Los autores agradecen a Aguas y Saneamientos Argentinos S.A. por permitir la publicación de ciertos ensayos y resultados obtenidos durante el estudio realizado en la Planta Depuradora Berazategui.