| Data: |
2026 |
| Resum: |
Les activitats industrials i urbanes generen corrents de residus líquids i gasosos cada vegada més complexos, rics en compostos de sofre (S), nitrogen (N) i carboni (C). Tot i que tradicionalment s'han considerat contaminants, aquests corrents també poden ser valoritzats mitjançant nous conceptes de tractament basats en processos biològics. En aquest context, aquesta tesi aplica la modelització matemàtica per avaluar nous trens de tractament, amb un enfocament principal en el procés de bioscrubbing SONOVA per al tractament de gasos de combustió de la indústria dels pigments, rics en SO2. El nucli de la tesi aborda el desenvolupament, el calibrat i la validació de models mecanístics que descriuen les etapes biològiques i fisicoquímiques implicades en processos integrats de conversió de S, N i C. En primer lloc, es va establir un marc de modelització cinètica per descriure la desnitrificació parcial autotròfica, capturant l'acumulació de nitrit i la dinàmica competitiva entre poblacions de bacteris oxidants del sofre. Posteriorment, es van desenvolupar tres models unitaris per a la descripció matemàtica del bioscrubber SONOVA: (i) la absorció físico-química de SO2 mitjançant processos de transferència de matèria gas-líquid en gotes, calibrat amb dades a escala de laboratori i industrial; (ii) la reducció biològica de sulfat (SO42-) en un reactor UASB sulfidogènic alimentat amb glicerina crua, calibrat i validat amb dos conjunts de dades experimentals independents; i (iii) l'oxidació biològica del sulfur (S2-) a sofre elemental (S¿) en un RCTA amb control d'aeració. Els tres models es van integrar amb eines d'anàlisi de cicle de vida (LCA) i de costos (LCC), generant una plataforma de simulació unificada. Aquest marc va permetre l'avaluació i la comparació del procés SONOVA amb l'absorció química convencional. Els resultats van mostrar el potencial del bioscrubber en la reducció del consum de reactius, la millora de la qualitat de l'efluent i la generació de beneficis ambientals mitjançant la recuperació de sofre i biogàs, sent la font de carboni seleccionada un factor clau en la sostenibilitat global del sistema. Finalment, la plataforma integrada de modelització-LCA-LCC es va implementar en una eina preliminar de suport a la presa de decisions (DST). Aquesta eina incorpora mètodes de decisió multi-criteri (MCDM) per a la jerarquització de configuracions alternatives de tractament. La DST resultant proporciona una base funcional per a l'avaluació holística de línies alternatives de tractament aplicable al cas SONOVA i a altres casos d'estudi industrials. |
| Resum: |
Las actividades industriales y urbanas generan corrientes de residuos líquidos y gaseosos cada vez más complejas, ricas en compuestos de azufre (S), nitrógeno (N) y carbono (C). Aunque tradicionalmente se han considerado contaminantes, estas corrientes también pueden ser valorizadas mediante nuevos conceptos de tratamiento basados en procesos biológicos. En este contexto, esta tesis aplica la modelización matemática para evaluar nuevos trenes de tratamiento, con el foco principal en el proceso de bioscrubbing SONOVA para el tratamiento de gases de combustión de la industria de los pigmentos, ricos en SO2. El núcleo de la tesis aborda el desarrollo, calibración y validación de modelos mecanísticos que describen las etapas biológicas y fisicoquímicas implicadas en procesos integrados de conversión de S, N y C. En primer lugar, se estableció un marco de modelización cinética para describir la desnitrificación parcial autotrófica, capturando la acumulación de nitrito y la dinámica competitiva entre poblaciones de bacterias oxidantes del azufre. Posteriormente, se desarrollaron tres modelos unitarios para la descripción matemática del bioscrubber SONOVA: (i) la absorción físico-química de SO2 mediante procesos de transferencia de materia gas-líquido en gotas, calibrado con datos a escala de laboratorio e industrial; (ii) la reducción biológica de sulfato (SO42-) en un reactor UASB sulfidogénico alimentado con glicerina cruda, calibrado y validado con dos conjuntos de datos experimentales independientes; y (iii) la oxidación biológica del sulfuro (S2-) a azufre elemental (S0) en un RCTA con control de aireación. Los tres modelos se integraron con herramientas de análisis de ciclo de vida (LCA) y de costes (LCC), generando una plataforma de simulación unificada. Este marco permitió la evaluación y comparación del proceso SONOVA con la absorción química convencional. Los resultados mostraron el potencial del bioscrubber en reducción del consumo de reactivos, mejora de la calidad del efluente y generación de beneficios ambientales mediante la recuperación de azufre y biogás, siendo la fuente de carbono seleccionada un factor clave en la sostenibilidad global del sistema. Finalmente, la plataforma integrada de modelización-LCA-LCC se implementó en una herramienta preliminar de apoyo a la toma de decisiones (DST). Esta herramienta incorpora métodos de decisión multi-criterio (MCDM) para la jerarquización de configuraciones alternativas de tratamiento. La DST resultante proporciona una base funcional para la evaluación holística de líneas alternativas de tratamiento aplicable al caso SONOVA y a otros casos de estudio industriales. |
| Resum: |
Industrial and urban activities generate increasingly complex liquid and gaseous waste streams rich in sulphur (S), nitrogen (N), and carbon (C) compounds. While these streams are traditionally treated as pollutants, they also represent potential resources that can be recovered through innovative treatment concepts integrating biological processes. This thesis applies mathematical modelling to support the assessment of novel treatment trains, with a primary focus on the SONOVA bioscrubber process for the treatment of SO2-rich flue gases from the pigment industry. This thesis focuses on the development, calibration, and validation of mechanistic models describing key biological and physicochemical stages involved in integrated S, N and C conversion processes. First, a kinetic modelling framework was established to describe the partial autotrophic denitrification (PAD) process, capturing nitrite accumulation and the competitive dynamics between distinct SOB populations. Subsequently, three unit models forming the SONOVA bioscrubber were developed: (i) a chemical scrubber model describing SO2 absorption through gas-liquid droplets mass transfer, calibrated with lab-scale and industrial-scale data; (ii) the biological reduction of sulphate (SO42-) in a sulphidogenic UASB reactor fed with crude glycerol, calibrated and validated using two independent experimental datasets; and (iii) the biological oxidation of sulphide (S2-) to elemental sulphur (S¿) in a CSTR with aeration control. The three developed models were then integrated into a whole-process simulation platform and coupled with life-cycle assessment (LCA) and life-cycle costing (LCC) tools. This framework enabled the assessment of SONOVA against conventional chemical scrubbing. The results highlighted the potential of the bioscrubber to reduce caustic consumption and improve effluent quality, and generate environmental benefits through sulphur and biogas recovery, while also underlining the influence of carbon source selection on overall sustainability. Finally, the integrated modelling-LCA-LCC platform was implemented within a preliminary decision support tool (DST). The DST uses multi-criteria decision-making (MCDM) to rank the best-performing treatment configurations based on the calculated KPIs. It provides a user-friendly basis for the assessment of innovative treatment trains and can be applied not only to the SONOVA case study, but also to other industrial scenarios. |
| Resum: |
Universitat Autònoma de Barcelona. Programa de Doctorat en Ciència i Tecnologia Ambientals. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, sempre i quan aquestes es distribueixin sota la mateixa llicència que regula l'obra original i es reconegui l'autoria.  |
| Llengua: |
Anglès |
| Document: |
Tesi doctoral ; Text ; Versió publicada |
| Matèria: |
Modelització matemàtica ;
Mathematical modelling ;
Modelización matemática ;
Processos biològics ;
Bioprocesses ;
Procesos biológicos ;
Eina de suport a la decisió ;
Decision support tool ;
Sistema de apoyo a la decisión ;
Ciències Experimentals |
visitant ::
identificació
