Una tesis del LEQUIA desarrolla herramientas para mejorar la eficiencia de los bioreactores de membrana
La tesis doctoral de Albert Galizia Amoraga integra caracterización experimental avanzada, control automático y aprendizaje automático para abordar el ensuciamiento y el consumo energético en bioreactores de membrana
- 107 lecturas
Los bioreactores de membrana (MBR) representan una de las tecnologías más avanzadas para el tratamiento de aguas residuales gracias a su capacidad para producir efluentes de alta calidad en instalaciones compactas. No obstante, su implantación a gran escala continúa condicionada por dos factores clave: el ensuciamiento de las membranas y el elevado consumo energético asociado a la aireación de limpieza. La tesis doctoral de Albert Galizia Amoraga, desarrollada en el grupo de investigación LEQUIA de la Universidad de Girona (UdG), propone nuevas herramientas para abordar ambos desafíos desde una perspectiva integrada.
La investigación combina caracterización experimental avanzada, sistemas de control inteligente y modelización predictiva con el objetivo de mejorar la sostenibilidad operativa de los MBR.
Uno de los primeros resultados del trabajo cuestiona el uso exclusivo del flujo crítico (Jc) como indicador de evaluación de la filtración. Según la tesis, este parámetro no contempla adecuadamente la interacción entre la estructura de la membrana y la intensidad de aireación aplicada.
La línea controlada en la EDAR de Sabadell “Riu Sec” logró reducir un 90% la tasa de ensuciamiento y disminuir un 7% el consumo energético del soplante de membranas.
Para superar esta limitación, el investigador desarrolló el denominado Ensayo de Escalones de Aireación (AST), un nuevo protocolo experimental que permite identificar umbrales específicos de aireación. El método demuestra que membranas con flujos críticos similares pueden requerir intensidades de aireación muy diferentes para mantener condiciones operativas estables, facilitando así diseños más ajustados y eficientes.
Validación a escala real en la EDAR de Sabadell
La tesis también incluye el desarrollo y validación de un sistema de control automático basado en lógica difusa implantado en la depuradora de Sabadell “Riu Sec”. El sistema operó durante ocho meses en condiciones reales y actuó de forma dinámica tanto sobre el aire de limpieza como sobre la producción de permeado en episodios de estrés hidráulico.
Los resultados obtenidos muestran una reducción del 90% en la tasa de ensuciamiento y un ahorro energético del 7% en el soplante de membranas respecto a la operación convencional.
Según la investigación, estos resultados evidencian el potencial de integrar conocimiento experto en algoritmos inteligentes capaces de mejorar la autonomía y eficiencia de operación de los sistemas MBR.
La investigación plantea un enfoque basado en la convergencia entre experimentación avanzada y digitalización para transformar los sistemas MBR en infraestructuras más inteligentes, resilientes y sostenibles.
Machine learning para anticipar el ensuciamiento
La tesis incorpora además herramientas de aprendizaje automático (machine learning) para predecir la evolución de la presión transmembrana (TMP), uno de los principales indicadores del estado de ensuciamiento de las membranas.
Mediante modelos como LightGBM y la incorporación de análisis de incertidumbre, el sistema desarrollado permite anticipar episodios de ensuciamiento y mejorar la planificación del mantenimiento preventivo. El trabajo concluye que la calidad de los datos empleados resulta más determinante para la precisión predictiva que la complejidad del propio modelo matemático.
En conjunto, la investigación plantea un enfoque basado en la convergencia entre experimentación avanzada y digitalización para transformar los sistemas MBR en infraestructuras más inteligentes, resilientes y sostenibles.
La tesis ha sido dirigida por el Dr. Héctor Monclús, el Dr. Gaëtan Blandin y el Dr. Joaquim Comas, investigadores del grupo LEQUIA (Laboratorio de Ingeniería Química y Ambiental) de la Universidad de Girona.
Principales publicaciones derivadas de la investigación:
- Albert Galizia et al., Optimizing full-scale MBR performance: A dual-phase approach for real-time air-scouring and permeate flow modifications, Journal of Water Process Engineering, 66, 2024, 105992.
- Albert Galizia et al., Integration of Specific Aeration Demand (SAD) into Flux-Step Test for Submerged Membrane Bioreactor, Membranes 2025, 15, 111.
