Análisis de sensibilidad paramétrica para el diseño eficiente de humedales artificiales de flujo superficial a través del software Matlab
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Abstract
En el presente trabajo se desarrolló un aplicativo con ayuda del software MATLAB para acompañar en
las fases de diseño y mantenimiento de la implementación de proyectos de humedales artificiales de
flujo superficial. Dicho aplicativo se encuentra de manera libre para su descarga con el nombre
HumePUCP en el siguiente link: https://bit.ly/3k2hOs7 .
El trabajo de tesis propone un primer acercamiento para un diseño optimizado de humedales artificiales
en función a la literatura existente. Por un lado, existen diversos autores que proponen distintas
ecuaciones de diseño en función al área superficial. Dichas ecuaciones tienen constantes de diseño
típicos que, debido a su naturaleza, no proporcionan diseños adecuados ya que las condiciones bajo las
cuales estas se formularon varían de acuerdo a las condiciones locales de cada estudio. Esto, finalmente
se traduce en sobredimensionamientos e incrementos en costos de construcción y mantenimiento. A
este reto se le suman las diversas consideraciones que se deben tomar en cuenta para diseñar en función
a distintos indicadores de calidad de agua. Frente a esta complejidad, el aplicativo en mención toma los
cuatro modelos para diseño de humedales más empleados en la literatura y se permite integrar los
siguientes contaminantes: DBO5, SST, NT, NH4, PT y NO3 para un diseño eficiente.
El aplicativo permite estudiar las variables involucradas en los típicos modelos de diseño para
humedales artificiales a fin de comparar y optar por un diseño optimizado (menor área superficial). Se
incluyen una fase de seguimiento (en caso el usuario cuente con datos) con herramientas de análisis
estocástico para modificar los parámetros seleccionados y optimizar las constantes de diseño de un
humedal de flujo superficial. Asimismo, el usuario puede gestionar la data recogida y evaluar
indicadores estadísticos como varianza, media y eficiencia a fin de comprender el comportamiento del
humedal construido. Asimismo, el aplicativo permite generar un reporte del diseño del humedal
(formato estándar) en PDF a fin de permitir la cooperación entre usuarios y técnicos para que en futuro
sea sencillo compartir la data generada y las consideraciones de humedales construidos en la región. De
igual forma, se brinda el código del aplicativo para que eventualmente la herramienta trabajada aquí
sirva como base para futuros proyectos en ingeniería relacionados a humedales artificiales.
Finalmente, para corroborar las exigencias en campo e incorporar las funcionalidades pertinentes dentro
del aplicativo, se implementó en el distrito de Chincheros, provincia de Urubamba, región del Cusco,
un humedal artificial de flujo superficial de 15.0 m2. El proyecto se diseñó en función a la remoción de
DBO5 y SST. Se encontró que las constantes de diseño sugeridas por el autor R. Reed en cuanto a
remoción de DBO5 son buenas aproximaciones, obteniendo un valor de p = 0.329, indicando que no hay
prueba suficiente para afirmar que lo que predice el modelo y las mediciones de contaminante en campo
son muy diferentes; es decir, el modelo y las constantes empleadas son predictivos. Por otro lado, el
modelo empleado para SST y las mediciones en campo si fueron disparejos empleando una constante
de K20=1000.0 m/año en el diseño según el modelo del autor R. Kadlec. De acuerdo al análisis
estocástico realizado con HumePUCP este debería de ser aproximadamente 150.0 m/año. In the present work, an application was developed with the help of MATLAB software to accompany
the design and maintenance phases of the implementation of surface flow constructed wetland projects.
This application is freely available under the name HumePUCP for download at the following link:
https://bit.ly/3k2hOs7 .
The thesis work proposes a first approach for an optimized design of constructed wetlands based on the
existing literature. On the one hand, there are various authors who propose different design equations
based on surface area. These equations have typical design constants which, due to their nature, do not
provide adequate designs since the conditions under which they were formulated vary according to the
various local conditions. This ultimately translates into oversizing and increases in construction and
maintenance costs. To this challenge are added the various considerations that must be taken into
account to design based on different water quality indicators. Faced with this complexity, the built
application takes the four most used models for wetland design in the literature and allows the
integration of the following pollutants (BOD5, SST, NT, NH4, PT and NO3).
The application allows to study the variables involved in the typical design models for constructed
wetlands in order to compare and choose an optimized design (lower surface area). A follow-up phase
is included (if the user has data) with stochastic analysis tools to modify the selected parameters and
optimize the design constants of a surface flow wetland. Likewise, the user can manage the collected
data and evaluate statistical indicators such as variance, mean and efficiency in order to understand the
behavior of the constructed wetland. Likewise, the application allows the generation of a report of the
wetland design (standard format) in PDF in order to allow cooperation between users and technicians
so that in the future it is easy to share the data generated and the considerations of wetlands built in the
region. In the same way, the application code is provided so that the tool worked here may eventually
serve as a basis for future engineering projects related to artificial wetlands.
Finally, to corroborate the requirements in the field and incorporate the pertinent functionalities within
the application, a 15.0 m2 surface flow artificial wetland was implemented in the Chincheros district,
Urubamba province, Cusco region. The project was designed based on the removal of BOD5 and TSS.
It was found that the design constants suggested by the author R. Reed regarding BOD5 removal are
good approximations, obtaining a value of p = 0.329, indicating that there is not enough evidence to
affirm that what the model predicts and the measurements of pollutant in the field are very different;
that is, the model and the constants used are predictive. On the other hand, the model used for SST and
field measurements were uneven using a constant of K20 = 1000.0 m / year in the design according to
the R. Kadlec model. According to the stochastic analysis carried out with HumePUCP this should be
approximately 150.0 m / year.