Resumen: Esta investigación presenta un enfoque de modelado dinámico adaptativo para optimizar la composición de consorcios microbianos en reactores por lotes secuenciales SBR con el objetivo de mejorar de forma significativa la eliminación de nutrientes como nitrógeno y fósforo. Mediante la combinación de enriquecimiento microbiano dirigido, monitorización en tiempo real de indicadores metabólicos clave y un ADM que se ajusta dinámicamente, el sistema responde a variaciones del afluente y alcanza eficiencias superiores y sostenibles en comparación con la operación SBR convencional. En los ensayos se observaron mejoras del 30 al 45 por ciento en las tasas de eliminación de nitrógeno y fósforo, reducción de lodo y menores costes operativos.
Introducción: Los SBR tradicionales son efectivos pero muestran limitaciones frente a variaciones de calidad del afluente y dinámicas microbianas subóptimas. Los esquemas convencionales con tiempos de aireación y anoxia fijos no se adaptan a la complejidad del tratamiento biológico. El presente estudio propone un cambio de paradigma que integra enriquecimiento microbiano dirigido con control adaptativo basado en modelos para mantener la actividad bacteriana y equilibrar el intercambio de nutrientes ante cambios rápidos del afluente.
Marco teórico: El núcleo del sistema es un Modelo Dinámico Adaptativo que combina un modelo mecanicista de los ciclos de nitrógeno y fósforo, datos de sensores en tiempo real (pH, oxígeno disuelto, ORP, amonio, nitrito, nitrato, fosfato, turbidez) y un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que ajusta parámetros operativos como tiempos de aireación, tiempos anóxicos y tiempo de retención de lodos. La eficiencia modelada depende de la consistencia de la actividad bacteriana, medida por un Índice Metabólico, y de un factor dinámico que representa la inestabilidad inherente del sistema. La sección matemática se representa mediante ecuaciones diferenciales que equilibran producción y consumo de amonio, nitrito y nitrato, y un submodelo de acumulación de polifosfatos para la eliminación de fósforo. El componente de aprendizaje por refuerzo busca maximizar una función de recompensa que pondera la remoción de nitrógeno, la remoción de fósforo y la reducción de lodo según los objetivos operativos.
Metodología: Se operaron tres reactores SBR en paralelo. Grupo control con operación convencional; Grupo experimental 1 con enriquecimiento microbiano dirigido incorporando consorcios de bacterias nitrificantes, desnitrificantes y organismos acumuladores de polifosfatos; Grupo experimental 2 con el ADM que ajustó dinámicamente aireación, tiempos anóxicos y tasas de aporte de COD. La adquisición de datos fue continua con registros cada 5 minutos y se emplearon balances de masa para cuantificar la eliminación de nutrientes, análisis estadístico para evaluar significancia y redes neuronales para monitorizar la evolución del Índice Metabólico.
Resultados y discusión: El grupo con ADM presentó la mejora más notable: incremento de 35 por ciento en la tasa de eliminación de nitrógeno con significancia estadística, aumento del 42 por ciento en la eliminación de fósforo y reducción del 15 por ciento en producción de lodo. El sistema ADM se adaptó eficazmente a condiciones de afluente fluctuantes y mantuvo rendimiento estable en un amplio rango de cargas orgánicas y tiempos de retención hidráulica. El Índice Metabólico mostró ajustes rápidos y una mayor estabilidad de la actividad microbiana en el grupo ADM frente a los controles.
Conclusiones: La integración de modelado dinámico adaptativo y enriquecimiento microbiano dirigido en SBR permite mejoras sustanciales en la eliminación de nutrientes, reducción de lodos y estabilidad operativa. Este enfoque ofrece una solución robusta y adaptable para plantas de tratamiento de aguas residuales, con potencial para reducir costes y minimizar el impacto ambiental. Futuras investigaciones se orientarán a desplegar sensores in situ para acelerar la respuesta microbiana y a perfeccionar modelos predictivos en tiempo real.
Potencial de comercialización: A corto plazo es viable la adaptación de plantas SBR existentes mediante sistemas de control ADM; a medio plazo la integración en nuevos diseños de plantas; y a largo plazo el desarrollo de unidades modulares SBR autooptimables para aplicaciones descentralizadas con mínima infraestructura.
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