Automatización del proceso de coagulación

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(1)AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. ING. CARLOS GUSTAVO AGUDELO SÁNCHEZ. Asesor: Ing. PhD Mauricio Duque. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA Bogotá, Enero de 2003.

(2) AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. ING. CARLOS GUSTAVO AGUDELO SÁNCHEZ Cód: 200027273. Tesis presentada como requisito parcial para optar al título de Magíster en Ingeniería electrónica. Asesor: Ing. PhD Mauricio Duque. UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA Bogotá, Enero de 2003.

(3) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. A mis Padres y mi hermano... A ellos les debo todo lo que soy.. Carlos Gustavo Agudelo.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 2.

(4) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. AGRADECIMIENTOS. Quiero ofrecer mi mayor sentimiento de gratitud a todas aquellas personas que de manera directa o indirecta fueron partícipes de este proyecto, en especial a Marco Millán, Ricardo Carriazo y Orlando Alvarado por su gran colaboración y constante apoyo. Sin su ayuda no habría sido posible este trabajo. A Fanny Rey, Santiago Monsalve, Carlos Esparza, Johana Calderón, Paula Valencia, Oswaldo Montes, Ricardo Betancourt, Paulo Franco, Jorge Sánchez, Leonardo Betancurt, Johana Gónima por su continuo soporte. A los departamentos de mantenimiento y tratamiento división El Dorado (EAAB) por su cooperación y asesoría, a Maria Cañón quien colaboró con la adquisición de valiosos documentos bibliográficos y finalmente al ingeniero Mauricio Duque quien asesoró y orientó el desarrollo de esta tesis.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 3.

(5) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. TABLA DE CONTENIDO. AGRADECIMIENTOS ____________________________________________________ 3 TABLA DE CONTENIDO _________________________________________________ 4 TABLA DE FIGURAS ____________________________________________________ 6 INTRODUCCIÓN ________________________________________________________ 8 OBJETIVOS ___________________________________________________________ 10 ANTECEDENTES ______________________________________________________ 11 ACTIVIDADES _________________________________________________________ 12 MARCO TEÓRICO______________________________________________________ 14 PROCESO COAGULACION-FLOCULACION DEL AGUA ________________ 14 Clases de coagulación_________________________________________________ 18 Coagulantes ________________________________________________________ 21 Factores que afectan el proceso de coagulación_____________________________ 21 Control tradicional ___________________________________________________ 22 CONTROL PREDICTIVO GENERALIZADO ____________________________ 24 DESCRIPCIÓN _________________________________________________________ 28 Planta La Laguna _____________________________________________________ 29 Proceso De Potabilización _____________________________________________ 31 Actuadores___________________________________________________________ 32 Dosificadores Volumétricos ____________________________________________ 32 Cloradores__________________________________________________________ 36. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 4.

(6) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Sensores _____________________________________________________________ 37 Sensor de pH________________________________________________________ 38 SCD ______________________________________________________________ 39 Supervisor ___________________________________________________________ 41 Metodología__________________________________________________________ 47 SUBPROCESO pH ______________________________________________________ 50 Identificación_________________________________________________________ 52 Controlador__________________________________________________________ 54 SUBPROCESO SCD _____________________________________________________ 61 Identificación_________________________________________________________ 63 Controlador__________________________________________________________ 68 OBSERVACIONES______________________________________________________ 76 CONCLUSIONES _______________________________________________________ 78 RECOMENDACIONES __________________________________________________ 80 BIBLIOGRAFIA ________________________________________________________ 82. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 5.

(7) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. TABLA DE FIGURAS Figura 1 Fuerzas entre coloides. ____________________________________________ 16 Figura 2 Capa de contraiones.______________________________________________ 17 Figura 3 Estimación del potencial zeta._______________________________________ 18 Figura 4 Neutralización de cargas. __________________________________________ 19 Figura 5 Puente químico. __________________________________________________ 20 Figura 6 Panorámica de la planta de tratamiento La Laguna _____________________ 30 Figura 7 Esquema Planta La Laguna. ________________________________________ 30 Figura 8 Esquema tratamiento. _____________________________________________ 32 Figura 9 Dosificador, panel de control._______________________________________ 33 Figura 10 Dosificador, descarga. ___________________________________________ 33 Figura 11 Cuarto de dosificación. ___________________________________________ 34 Figura 12 Punto de dosificación precal. ______________________________________ 35 Figura 13 Punto de dosificación sulfato. ______________________________________ 35 Figura 14 Cilindros de cloro._______________________________________________ 36 Figura 15 Clorador. ______________________________________________________ 36 Figura 16 Instrumentos:SCD, pH, turbidímetros________________________________ 37 Figura 17 Caudalímetros. _________________________________________________ 38 Figura 18 Lugar de muestreo pH precal.______________________________________ 39 Figura 19 Lugar de muestreo SCD y pH sulfato.________________________________ 40 Figura 20 Niveles de supervisión. ___________________________________________ 41 Figura 21 Estructura SCADA. ______________________________________________ 42 Figura 22 Gabinete. ______________________________________________________ 44 Figura 23 Computador industrial. ___________________________________________ 44 Figura 24 PLC's. ________________________________________________________ 44 Figura 25 Pantalla de operación. ___________________________________________ 45. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 6.

(8) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 26 Pantalla de automatización. _______________________________________ 45 Figura 27 Esquema del supervisor Planta La Laguna. ___________________________ 46 Figura 28 Esquema de subprocesos para automatización. ________________________ 48 Figura 29 Datos 1 subproceso pH ___________________________________________ 50 Figura 30 Datos 2 subproceso pH. __________________________________________ 51 Figura 31 Datos identificación precal. _______________________________________ 52 Figura 32 Validación datos recolectados. _____________________________________ 53 Figura 33 Validación con datos de muestreo diferente. __________________________ 54 Figura 34 Características del filtro de señales._________________________________ 55 Figura 35 Simulación lazo subproceso pH. ____________________________________ 56 Figura 36 Señales simuladas lazo precal sin ruido. _____________________________ 57 Figura 37 Señales simuladas lazo precal con ruido. _____________________________ 58 Figura 38 Control real. Ascendente, setpoint = 8._______________________________ 59 Figura 39 Control real. Descendente, setpoint = 7.5. ____________________________ 59 Figura 40 Datos 1 subproceso SCD. _________________________________________ 61 Figura 41 Datos 2 subproceso SCD. _________________________________________ 62 Figura 42 Identificación SCD/DOS. _________________________________________ 64 Figura 43 Identificación SCD/pH. ___________________________________________ 64 Figura 44 Identificación no lineal SCD/pH. ___________________________________ 65 Figura 45 Datos identificación MISO. ________________________________________ 66 Figura 46 Indices de Lipschitz. _____________________________________________ 67 Figura 47 Validación subproceso SCD._______________________________________ 68 Figura 48 Simulación lazo subproceso SCD.___________________________________ 70 Figura 49 Señales simuladas lazo SCD sin ruido. _______________________________ 71 Figura 50 Señales simuladas lazo SCD con ruido. ______________________________ 72 Figura 51 Control real. Setpoint = 0.5. _______________________________________ 73 Figura 52 Operación subproceso SCD. _______________________________________ 74. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 7.

(9) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. INTRODUCCIÓN. La automatización de procesos es una fascinante ciencia que tiene su principal aplicación en la industria. Por medio de ella se busca activamente no sólo comprender más a fondo la relación que existe entre unas variables y otras en determinadas condiciones sino encontrar la forma de darle al proceso un comportamiento controlado lo más autónomo posible. Estos pilares fueron la visión en el desarrollo de este trabajo, enfocado al proceso específico de coagulación del agua.. Un aspecto importante en la automatización de procesos es el factor práctico. La experiencia en la implementación y ejecución de detalles hacen que la automatización no sólo sea viable sino exitosa. Es por eso que este elemento ha sido integrado como objetivo y misión en esta tesis.. El control automático es cada vez más importante en el tratamiento de agua potable debido a las actuales exigencias en la calidad del agua. El control del proceso de coagulación es crucial para un adecuado tratamiento, ya que se debe encontrar la dosificación óptima de coagulante con el fin de remover la turbiedad presente en el agua. Generalmente la dosificación se realiza de forma manual y depende en gran medida de la experiencia y el método del operador. Por medio del potencial de corriente se realiza la automatización al plantear el control de dos subprocesos, el subproceso pH y subproceso SCD.. El proceso de coagulación constituye el proceso básico en el tratamiento de agua potable. Para la automatización de este proceso se tiene en cuenta tanto la teoría. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 8.

(10) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. como los detalles de implementación en la supervisión y control del sistema. Esto implica no sólo desarrollar un algoritmo de control sino también enfrentar los pequeños pero valiosos pasos intermedios en el desarrollo de un sistema supervisor.. Por medio de la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá se plantea el control de un proceso de coagulación en el tratamiento del agua. El área de control de la universidad ya ha dedicado esfuerzos en esta dirección y esta tesis pretende ser un aporte a la ardua tarea de control de procesos.. Inicialmente se parte de un marco teórico relativo al proceso de coagulación y el control predictivo generalizado, el cual proporciona las bases para los temas tratados en este trabajo. Posteriormente se describen cada uno de los subsistemas manejados para la implementación de la automatización del proceso. Finalmente se describen los procedimientos y diseños realizados para controlar el proceso.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 9.

(11) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. OBJETIVOS. 1. Realizar la automatización del proceso de coagulación en el tratamiento del agua.. 2. Adquirir experiencia y fluidez en el desarrollo de un controlador en un proceso real.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 10.

(12) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. ANTECEDENTES. En la actualidad el control del proceso de coagulación en el tratamiento de agua potable se realiza de forma manual, basado en la experiencia de un operario, aunque la dosificación e instrumentación de algunas variables implicadas están implementadas dependiendo de la planta de tratamiento en cuestión. Es precisamente por esta razón por la cual se han hecho investigaciones y trabajos acerca del control automático de este proceso [18], [19] y [20]. Aún así se encuentran equipos en el ámbito industrial que realizan una estabilización basados en un control PI los cuales trabajan basados en una sintonización y no siempre tienen un desempeño óptimo. Entre los estudios1 se han simulado y puesto en marcha con éxito algunos controladores e incluso se ha diseñado e implementado un controlador fuzzy en la planta de tratamiento F. Wiesner. Una de las intenciones de este trabajo es brindar hasta donde sea posible algunas características más al controlador, como un criterio de estabilidad y una filosofía de control diferente2. Además es enriquecedor y complementario observar el proceso en una planta alterna con subprocesos diferentes, como los son la floculación y sedimentación3.. 1. Referirse a las tesis [11], [12] y artículos [18],[19] y [20].. 2. Teniendo en cuenta la medida del PH, por ejemplo.. 3. En la planta La laguna se encuentran estos subprocesos adicionalmente.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 11.

(13) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. ACTIVIDADES. Las actividades distan mucho del planteamiento inicial debido a que la implementación del sistema de supervisión no fue tenida en cuenta. Aunque la toma de datos desde el punto de vista académico no es más que un archivo en la práctica puede complicarse mucho. Para poder tomar datos en línea del proceso de coagulación fue necesario no sólo contar con los sensores y actuadores en línea adecuados sino también implementar y programar el sistema supervisor en la Planta la Laguna. Esta tarea tomó la mayor parte del tiempo (6-8 meses) para su ejecución. Es complementario anotar que en otras plantas existe la infraestructura técnica para la recolección de datos pero debido a inflexibilidades en la operación no es posible tomar datos representativos de la dinámica del proceso. En esta etapa práctica se reconocieron y manejaron muchos detalles de diferente importancia pero en definitiva vitales para la realización del sistema supervisor. Tanto técnicos como operativos e incluso burocráticos y sociales, aunque considerando que el factor práctico es uno de los dos objetivos de esta tesis fue muy satisfactorio pasar por el difícil y lento camino de construir. Durante esta etapa gradualmente fue definiéndose la metodología del trabajo.. Posteriormente se realizó la adecuación de la toma de datos, la identificación y el diseño de controladores casi conjuntamente, lo cual tomó los últimos 3 meses del trabajo. Adicionalmente en forma paralela fueron adquiridas las bases académicas y el marco teórico en las cuales se fundamenta esta tesis.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 12.

(14) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Cronograma revisado: 1er semestre 2002 2do semestre 2002 Ene – Mar Abr - Jun. Jul - Sept. Oct – Dic. Implementación sistema supervisión Marco teórico Identificación Diseño del controlador Pruebas y resultados. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 13.

(15) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. MARCO TEÓRICO. A continuación se introduce la teoría básica necesaria para fundamentar el desarrollo de este trabajo.. PROCESO COAGULACION-FLOCULACION DEL AGUA El agua aunque es el alma de la existencia de la vida no siempre está en las mejores condiciones para ser consumida, y por lo tanto debe ser potabilizada. El agua en su forma molecular pura no existe en la naturaleza, por cuanto contiene substancias que pueden estar en suspensión o en solución verdadera según el tamaño del material que acarrea. El agua, según el tipo de impurezas, puede aparecer como turbia o coloreada, o ambas.. El proceso de coagulación se denomina proceso de desestabilización de partículas suspendidas en el agua mediante la remoción de las fuerzas que las mantienen separadas. Comienza en el mismo instante en que se agregan los coagulantes al agua y dura solamente fracciones de segundo. El proceso de floculación es el proceso de transporte de dichas partículas dentro del líquido para que hagan contacto, aglomerándose, generalmente haciendo puentes entre sí formando partículas más grandes y pesadas denominadas flocs. La turbiedad y el color son las características básicas consideradas en el tratamiento.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 14.

(16) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. La turbiedad, que es la capacidad de un líquido con coloides1 de diseminar un haz luminoso, se debe principalmente a arcillas provenientes de la erosión del suelo. Depende directamente del número, concentración, tamaño y forma de las partículas, las cuales se encuentran en estado coloidal. Algunos de estos coloides se precipitan rápidamente gracias a su tamaño y peso, pero otros tienen bastante estabilidad en su estado y no se precipitarán espontáneamente aún cuando sean más densas que el líquido que las rodea, gobernadas por movimiento browniano. Son mantenidas en suspensión por los rápidos movimientos aleatorios del líquido. El color está constituido por substancias químicas, la mayoría de las veces provenientes de la degradación de la materia orgánica. Generalmente las partículas de color se encuentran en solución verdadera2.. Una propiedad fundamental de los coloides en la teoría de coagulación es la electrocinética. Esta indica que los coloides poseen una carga electrostática (generalmente negativa) la cual se debe principalmente a reemplazos isomórficos (reemplazo. de. átomos. de. diferente. valencia. en. estructuras. cristalinas. imperfectas), ionización por disociación en el agua y adsorción preferencial. Todos estos fenómenos se dan en la superficie del coloide. Esta carga neta produce una fuerza repulsiva que impide la aglomeración de las partículas cuando éstas se acercan. unas. a. otras. manteniéndolas. dispersas. sin. conseguir. ser. lo. suficientemente grandes para sedimentarse. Adicionalmente se debe considerar la fuerza de Van der Waals, que en el proceso de coagulación juega un papel importante. Dicha fuerza es relativamente débil y siempre es atractiva sin importar las cargas de las partículas. En definitiva las fuerzas que intervienen son las de Coulomb o de repulsión y las atractivas de Van der Waals, de la forma en que muestra la figura 1.. 1. Partículas entre 1 y 1000 mµ dispersas en una sustancia.. 2. Partícula menor a 1 mµ dispersa dentro de una sustancia.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 15.

(17) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 1 Fuerzas entre coloides.. Si se hace la composición de las fuerzas electrostáticas de repulsión (coulomb) y atractivas (Van de Waals) se obtiene una resultante (punteada). Esto muestra que para que un coloide se aglutine con otro es necesario que se aproximen lo suficiente (punto llamado barrera de energía), el cual varía con el pH. Alrededor de estos coloides acudirán tantos contraiones del medio dispersante (agua) como sean necesarios para neutralizar su carga. Se formará entonces una capa mixta de iones adheridos a la superficie y una capa de iones difusos.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 16.

(18) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 2 Capa de contraiones.. Estos contraiones están aún dispersos en la fase líquida, pero la parte adherida no se puede separar del coloide, por eso es en este punto (llamado plano de cizalla) donde se infiere la carga del coloide y su potencial asociado. Este potencial es llamado Potencial Zeta.. Para estimar el potencial zeta se utilizan generalmente dos métodos, la eletrofóresis y el potencial de corriente. Con el método de electrofóresis se somete el líquido a un campo eléctrico y se mide la velocidad de los coloides, que es proporcional al potencial zeta. Con el potencial de corriente el líquido que contiene los coloides se mueve a lo largo de un pistón y se mide el potencial generado en dos electrodos ubicados en los extremos. La relación entre el potencial de corriente y el potencial zeta no es directa y debe medirse experimentalmente la equivalencia entre estas.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 17.

(19) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 3 Estimación del potencial zeta.. Ahora bien, para que los coloides se aproximen a una distancia menor que la de la barrera de energía el potencial Z deberá bajar hasta cero, llamado “Punto isoeléctrico”, (Z=0), o desestabilizar de alguna forma el proceso.. Clases de coagulación Básicamente se consideran tres clases de coagulación:. Por neutralización de la carga Esto se hace por la adsorción de iones que poseen una carga opuesta a las de los iones determinantes de potencial. Estos iones generalmente son iones simples como el catión Al(OH)++. Eventualmente estos iones de carga opuesta proporcionarán una carga neta al coloide propiciando una posible colisión.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 18.

(20) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 4 Neutralización de cargas.. Puente Químico Si la adsorción de contraiones es debida a fuerza químicas en lugar a fuerzas electrostáticas se establecerán enlaces entre las moléculas adsorbidas y las superficies de los coloides, en cuyo caso éstas quedarán adheridas a puntos fijos de adsorción. Las moléculas poliméricas de alto peso molecular (largas cadenas) pueden ser adsorbidas químicamente. En este caso la coagulación no está mayormente influenciada por las fuerzas electrostáticas sino por el fenómeno de puente químico, en donde el resto de la cadena queda libre de forma que pueda flotar en el líquido y adherirse a su vez a otro coloide u otra cadena permitiendo la aglomeración de los coloides. Esto explica porque no siempre la coagulación se realiza a Z=0. Los coagulantes poliméricos actúan de esta forma.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 19.

(21) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 5 Puente químico.. Por Barrido Se realiza cuando se agrega una concentración de coagulante tan alta que excede el límite de solubilidad del compuesto en el agua, con lo que induce la producción de una masa esponjosa (floc de barrido) que atrapa en su caída a los coloides y partículas suspendidas las cuales se ven forzadas a decantar, incorporadas dentro del precipitado que desciende.. El método ampliamente utilizado es la coagulación por neutralización seguido por el método de puente químico. Este último aunque es más eficiente es menos rentable. Se evita el método de barrido que produce muchos sólidos, disminuyendo la carrera de los filtros y no es económico.. Experimentalmente se ha investigado el comportamiento del proceso coagulaciónfloculación. En operación se ha mostrado que el punto óptimo de dosificación se obtiene cuando el pH resultante se encuentra entre 5.6-6.2.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 20.

(22) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Coagulantes Se tiene principalmente dos clases de coagulantes: polímeros y coagulante metálicos.. Poliméricos. Un polímero puede definirse como una sustancia formada por una cantidad de unidades básicas, monómeros, unidos por enlaces covalentes que se repiten. El tipo de polímero depende de la naturaleza de los grupos funcionales que los integran. Cuando las cadenas poliméricas tienen múltiples grupos funcionales activos se denominan polielectrolitos. De estudios de estas sustancias se desprenden las siguientes conclusiones prácticas: 1. Los polielectrolitos usados en unión de coagulantes metálicos comunes producen un floc que sedimenta rápidamente. 2. Todos los polielectrolitos no son igualmente efectivos en todas las aguas. 3. Dosis excesivas de polielectrolitos producen dispersión en lugar de ayudar a la coagulación. 4. Deben añadirse en forma de solución para asegurar una mezcla completa.. Coagulantes metálicos. Las sales de aluminio forman un floc ligeramente pesado. Los más conocidos son el sulfato de aluminio y el cloruro de polialuminio. El sulfato de aluminio Al2(S04)3 18H20 es un polvo de color marfil, ordinariamente hidratado, que con el almacenaje suele convertirse en terrones relativamente duros y es el usado con mayor frecuencia por su bajo costo y manejo relativamente sencillo.. Factores que afectan el proceso de coagulación. Los principales factores que afectan el proceso son: AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 21.

(23) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. 1. Dosis del coagulante. 2. pH. 3. Concentración de coloides o turbiedad. 4. Color o concentración de sustancias orgánicas. 5. Aniones y cationes presentes en el agua. 6. Intensidad de la mezcla rápida y gradiente de velocidad en la mezcla lenta. 7. Movilidad de las partículas. 8. Temperatura del agua.. Como se observa, se trata de un proceso muy complejo por el número de factores que intervienen. Los tres primeros factores se interrelacionan íntimamente, la dosis que se aplique depende del pH terminal del agua y de la concentración de coloides. Los cationes bivalentes (Ca++, Mg++, etc) ayudan a la desestabilización de los coloides al comprimir la capa de contraiones y reducir las fuerzas repulsivas, disminuyendo la intensidad de la barrera de energía. Por este motivo suele ser útil agregar cal para ayudar a la coagulación en especial cuando ésta es poco mineralizada, pues así se evita que se deprima el pH y se introducen cationes bivalentes que colaboran en la desestabilización de los coloides. Se encuentran gran cantidad de no linealidades en el proceso de tratamiento. Por ejemplo la turbiedad causada por partículas pequeñas requiere mayor dosificación que la causada por partículas más grandes. La turbiedad y la alcalinidad del agua cruda determinan en gran medida el punto de operación de la planta de tratamiento.. Control tradicional Desde el punto de vista clásico de control, es un proceso con una dinámica lenta (minutos), aspecto que ha permitido su control manual. Por otra parte en el proceso no se encuentra claramente identificada una variable objetivo. Existen varias técnicas para apoyar el control de coagulación: prueba de jarras, comparación visual del tamaño del floc, concentración del coagulante residual, AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 22.

(24) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. número de filtrabilidad, potencial Z, turbidímetro, contador de partículas entre otros. Ninguna de ellas es óptima ni debe considerarse por si sola, ni definida a priori como variable objetivo.. En general los métodos para determinar la dosis se divide en: 1. Sistema de simulación en laboratorio (Ensayo de jarras) 2. Sistema de medida de cargas electrostáticas de las partículas (potencial Z) 3. Sistemas de medida de la filtrabilidad del agua. Se nota que los métodos de control son básicamente por experimentación o laboratorio. La medida de potencial de corriente en sí es una técnica nueva que permite la implementación de un automatismo en línea.. Puede encontrarse información más detallada en [12]. Algunos buenos artículos de investigación en este campo son [13], [14], [15], [16], [17], [21]. En la biblioteca del departamento de mantenimiento se registran datos de operación interesantes [23].. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 23.

(25) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. CONTROL PREDICTIVO GENERALIZADO El Control Predictivo Generalizado es un método óptimo de control con un creciente auge y aceptación en la industria. El control predictivo se basa en un criterio de control en el cual explícitamente se expresa en términos de las salidas predichas de la planta y de las señales de control futuras. Dadas que estas predicciones son más imprecisas mientras sean más lejanas, estos criterios son de horizonte finito. Durante la historia del control predictivo se han tenido considerable cantidad de contribuciones y variaciones, en este caso se contempla la versión con mayor aceptación derivada por Clarke, Mohtadi y Tuffs ’87, [2].. Se parte suponiendo un modelo de la planta en la siguiente forma ARIMAX (AutoRegresive Integrated Moving Average with eXogenous input): A(q −1 ) y k = B(q −1 )u k −1 +. C (q −1 ) ξk ∆. En donde, como es usual, uk, yk y ξk son la señal de entrada, la señal de salida y la perturbación del proceso, respectivamente, en el instante k, y A, B y C son polinomios del operador atraso, q-1, con A y C mónicos. El papel del operador ∆ = 1 − q −1 es asegurar una acción integral natural en el controlador y cancelar los efectos de perturbaciones con media diferente de cero, las cuales son muy comunes en los procesos industriales. Para asegurar la acción integral se debe hacer el diseño del controlador añadiendo el factor integral ( z − 1) en el denominador de la función de transferencia de la planta y realizar una integración a la salida del controlador en la implementación real.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 24.

(26) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. El controlador se obtiene al minimizar, para un modelo lineal, el siguiente criterio: J (u , k ) =. ∑ [y N2. j = N1. k+ j. − rk + j. ]. 2. Nu. [. + λ ∑ ∆u k + j −1 j =1. ]. 2. sujeto a ∆u k + j = 0 para j = N u ..N 2 en donde N1 es el mínimo del horizonte, N2 es el máximo del horizonte y Nu es el horizonte de la ley de control. La señal rk es la secuencia de referencia conocidas que se desea que la planta siga. La constante positiva λ determina la importancia relativa del tamaño de la señal de control al imponer una penalidad en el criterio de minimización. Entonces el diseño del controlador es un problema de optimización con horizonte finito. Aunque Nu incrementos futuros son hallados al resolver la optimización sólo se aplica el primer elemento, u k = u k −1 + ∆u k , en el instante k. Un nuevo problema es resuelto en el instante k+1 y otra vez se aplica sólo el primer elemento es utilizado. Este esquema es llamado horizonte deslizante.. Para resolver el problema de optimización se debe obtener un predictor a j pasos de la salida y k + j , para j = N1 ..N 2 , basado en la información conocida en el instante k y en los valores futuros de los incrementos de control, los cuales luego son hallados para minimizar el criterio. Estas predicciones implican el uso de ecuaciones diofantinas o pueden ser manualmente hallados por reemplazos iterativos del modelo de la planta. Después de algunos cálculos se llega a que las ecuaciones de predicción de la planta puede escribirse en la forma vectorial, yˆ = Gu~ + f. En donde el vector de predicciones se define:. [. yˆ = yˆ k + N1 , yˆ k + N1 + ,..., yˆ k + N 2. ]. T. La matriz G depende de los parámetros de la planta y tiene tamaño (N2-N1)xNu.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 25.

(27) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. El vector f está compuesto por las predicciones libres de la planta, las cuales dependen de las salidas pasadas y señales de control pasadas. Así,. [. f = yˆ k + N1 / k , yˆ k + N1 +1 / k ,..., yˆ k + N 2 / k Y el vector de incrementos de control futuros se define:. [. u~ = ∆u k , ∆u k +1 ,..., ∆u k + N u −1. ]. T. ]. T. A estas definiciones se le agrega la referencia futura:. [. r = rk , rk +1 ,..., rk + N 2. ]. T. El criterio de minimización cuadrático se convierte entonces en un problema de álgebra lineal, con J = ( yˆ − r ) ( yˆ − r ) + λu~ T u~ = (Gu~ + f − r ) (Gu~ + f − r ) + λu~ T u~ T. T. Al derivar con respecto a u~ e igualar a cero se obtiene la solución:. (. u~ = G T G + λI. ). −1. G T (r − f ). Ya que sólo se aplica el primer elemento, ∆u k , sólo se toma la primera fila de la solución. Esto conlleva a que ∆u k puede expresarse como un polinomio en diferencias que depende de las referencias futuras, las salidas pasadas y las señales de control pasadas.. Generalmente no se introduce directamente la referencia r(k). Se hace por medio de un modelo de referencia. Este modelo de referencia en alguna medida separa la dinámica de seguimiento de la dinámica de regulación. La idea es que este modelo de referencia tenga características similares a las deseadas del sistema en lazo cerrado. Entonces w(k) es la señal deseada y r(k) es la señal después del modelo de referencia.. Los parámetros generalmente son escogidos de tal forma que N1 sea el número de retardos de la planta, N2 sea el tiempo de respuesta de la planta en lazo cerrado y Nu sea aproximadamente cercano al orden de la planta. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 26.

(28) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Lo que es asombroso sobre el criterio de control es que posee un significante nivel de complejidad como para hacerlo muy robusto mientras el criterio en sí depende de la especificación de sólo 3 parámetros de diseño, N2, Nu y λ.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 27.

(29) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. DESCRIPCIÓN. A continuación se elabora una descripción del trabajo realizado.. El desarrollo de esta tesis fue llevado a cabo en la Planta La Laguna, una de las plantas de tratamiento de agua potable perteneciente a la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá (EAAB). Durante el año 2002 fueron dedicados muchos esfuerzos para poner en funcionamiento el sistema supervisor y adelantar la automatización de varios subsistemas.. El sistema supervisor no sólo monitorea los instrumentos en línea de la planta sino que permite manipular las dosificaciones de químicos en el tratamiento. Adicionalmente el sistema permite una programación flexible que permite realizar prácticamente cualquier tarea en supervisión y control.. Una gran parte de esta tesis se concentró en la puesta en marcha del sistema supervisor desde sus principios. Aunque los equipos fueron adquiridos por la EAAB es necesario crear toda la infraestructura para su funcionamiento. Esto implica poner en línea sensores y actuadores, crear las interfaces apropiadas, configurar y programar equipos, realizar calibración y mantenimiento de equipos, definir filosofías de funcionamiento, optimizar recursos y por último pero no menos importante crear y nutrir la comunicación con el personal involucrado.. Una vez puesto en marcha el supervisor con las características deseadas se prosiguió a la fase académica de consecución de datos, identificación y diseño de controladores. Durante esta etapa nunca se dejó a un lado la parte práctica, como. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 28.

(30) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. es común en un proceso real, siempre se requieren ajustes, mantenimiento, correcciones, calibraciones, cambios, etc, una serie de detalles imprescindibles para un correcto funcionamiento. En particular se observa que el adquirir datos representativos de un proceso real es un trabajo laborioso.. El principal objetivo de la automatización es el proceso de coagulación, el cual constituye el proceso básico que determina en gran parte las condiciones de operación de la planta de tratamiento y por lo tanto una de las principales preocupaciones en la operación.. A continuación se describe los diferentes elementos que hicieron parte del trabajo realizado.. Planta La Laguna Es una planta de tratamiento de agua potable ubicada en los predios de la zona 5 Usme, Cundinamarca, a una cota de 2890 msn. Esta diseñada para tratar un caudal de 0.5 m3/s. Tiene dos conducciones de entrada en acero de 18” y 12” provenientes del embalse la Regadera que conducen el agua a una cámara de entrada a cielo abierto con resalto hidráulico de 1.5 m. Posteriormente se encuentra una canaleta parshall en donde se dosifican químicos y termina en una derivación en T a dos floculadores. En esta intersección se realiza mezcla rápida por. turbulencia.. Cada. floculador. posee. tres. secciones. de. 5x5x5. m3. interconectadas en donde se realiza un gradiente de velocidad por medio de paletas giratorias. A continuación se encuentran dos sedimentadores de tasa rápida en donde se realiza decantación. El agua procede luego a un canal de agua clarificada que la distribuye a 10 filtros con área de filtración de 15 m2 cada uno. El medio filtrante se compone de antracita (0.5 m) y Grava (0.25 m). Un canal de aguas filtradas recoge el agua de todas las unidades y por medio de un vertedero. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 29.

(31) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. rectangular es dirigida a un tanque de almacenamiento con capacidad para 2000 m3. A continuación se muestra una panorámica de la planta ubicada en los alrededores de Usme y un diseño esquemático de la planta indicando los puntos designados para la supervisión del proceso de coagulación. Este último fue realizado para el plan de información del departamento de mantenimiento.. Figura 6 Panorámica de la planta de tratamiento La Laguna. Figura 7 Esquema Planta La Laguna. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 30.

(32) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. En el esquema se indican los siguientes puntos: 1. Resalto de entrada a la planta. 2. Punto de dosificación de cal hidratada. 3. Punto de muestreo de pH. 4. Dosificación de coagulante. 5. Mezcla rápida. 6. Punto de muestreo SCD y pH.. En el edificio de operación se encuentra el cuarto de dosificación, cuarto de instrumentación, cuarto del operador, laboratorio, entre otros.. Proceso De Potabilización. La secuencia de tratamiento empieza con la entrada del agua cruda (agua sin tratar) a la planta por dos conducciones de 18” y 12”. Las condiciones del agua cruda pueden variar mucho de una época del año a otra, dependiendo del clima, lluvias, temperaturas, entre otros. Las variables principales en las cuales se basa el tratamiento son el pH, turbiedad y alcalinidad de esta agua cruda. De estas variables sólo pH y turbiedad pueden ser medidas en línea. Luego el agua entra a un canal en donde se le dosifica cal hidratada (precal) con el fin de subir el pH del agua. Posteriormente se dosifica un coagulante, que en este caso es sulfato de aluminio. Luego de la adición del coagulante se monitorean el pH y el potencial de corriente, que es una medida indirecta del potencial zeta. El agua luego pasa a una etapa de floculación en donde por medio de agitación lenta empieza a crearse floc. El floc son las pequeñas partículas que se van aglomerando hasta alcanzar cierto tamaño (visibles). El agua procede luego a los sedimentadores en donde este floc se sedimenta debido a su propio peso. Después el agua pasa a una sección de filtros con lecho de grava y antracita con el fin de eliminar la mayor cantidad de turbiedad posible. A continuación se dosifica cloro para desinfectar el AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 31.

(33) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. agua y finalmente se vuelve a dosificar cal (postcal) para estabilizar el pH en 7 (neutro). En la figura 8 se muestra un esquema del tratamiento incluyendo los equipos en línea conectados al supervisor y en particular el proceso de coagulación.. Figura 8 Esquema tratamiento.. Actuadores En el sistema supervisor se encuentra integrado la manipulación de la dosificación de precal, sulfato de aluminio y cloro. La dosificación de postcal aún se hace de forma manual debida a la falta de un actuador en línea. Al realizar una identificación generalmente los dosificadores se toman como una ganancia estática, lo cual es lo más simple pero no siempre es muy preciso. Existen factores que introducen no linealidades en este bloque, como lo son la alimentación no regulada, dinámicas electromecánicas internas, actuadores no lineales, características del químico a dosificar entre otros. En este trabajo se realiza una linealización por tabla en la calibración de los dosificadores.. Dosificadores Volumétricos El dosificador de sulfato de aluminio y de precal son del mismo tipo, dosificadores volumétricos. Los dos químicos vienen en formato sólido, el sulfato de aluminio AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 32.

(34) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. tipo II viene en gránulos y la cal hidratada viene en polvo. El químico es depositado en una tolva y en su base se encuentra un tornillo sin fin que dosifica proporcionalmente a su velocidad de rotación, la cual es ajustada por un motor DC y su tarjeta controladora.. El material dosificado es mezclado por medio de. agitación rápida con un motor independiente en un contenedor antes de ser dirigido por tuberías al lugar de aplicación. En la figura 9, 10 y 11 se muestran los dosificadores.. Figura 9 Dosificador, panel de control.. Figura 10 Dosificador, descarga.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 33.

(35) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Como es usual en la industria se tienen dos dosificadores de sulfato de aluminio por redundancia, ya que son frecuentes los mantenimientos, correcciones o mejoramientos. Ambos equipos están discriminados y contemplados en el supervisor.. Figura 11 Cuarto de dosificación.. Las especificaciones técnicas son:. DOSIFICADOR GRAVIMÉTRICO Alimentación. 100-140 Vac, 50/60 Hz, monofásico, 2 Amp. Sellado. Nema 12. Reducción. Ajustable. Señal de entrada. 4-20 Ma. Dosificación. 0 – 1000 gr/min. Aunque el desempeño de esta clase de dosificadores es bueno aún existen algunos problemas en su uso diario. Debido a que su principio de operación es por volumen algunas variables puede afectar su funcionamiento tales como el tamaño del grano del químico, el nivel del insumo en la tolva, entre otros. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 34.

(36) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Los puntos de dosificación fueron determinados por el departamento de tratamiento y se muestran a continuación. La solución agua-químico es llevada por tubería abierta hasta el punto de aplicación. La precal se dosifica justo en la cámara de entrada del agua y el coagulante en la canaleta parshall justo antes de la mezcla por turbulencia antes de entrar a los floculadores.. Figura 12 Punto de dosificación precal.. Figura 13 Punto de dosificación sulfato.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 35.

(37) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Cloradores El dosificador de cloro es de tipo V-notch de inyección. Tiene una alimentación de agua a presión que pasa por un inyector, el cual por presión de vacío mezcla el cloro gaseoso con el agua. Luego es aplicada al final del tratamiento. La regulación de la cantidad de cloro gaseoso dosificado se hace por un método de estrangulación tipo V-notch en la línea de alimentación que viene de los cilindros de cloro al inyector. En la figura 14 y 15 se muestra el dosificador y los cilindros de alimentación.. Figura 14 Cilindros de cloro.. Figura 15 Clorador.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 36.

(38) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Las especificaciones técnicas son: DOSIFICADOR GASEOSO Alimentación. 100-140 Vac, 50/60 Hz, monofásico, 2 Amp. Tipo. V-notch por inyección. Sellado. Nema 12. Señal de entrada. 4-20 mA, 0-5 Vdc. Dosificación. 0 – 190 libras/día. Sensores En la planta existe un cuarto de instrumentación en donde se encuentran todos los sensores instalados. En la actualidad se encuentran en operación sensores de caudal, pH, turbiedad, cloro residual, nivel, SCU y peso. Sólo se describirá el sensor de pH y SCU dado que son los implicados directos en el proceso de coagulación aunque todos están contemplados en el supervisor. En la figura 16 se muestra el cuarto de instrumentación con los sensores instalados.. Figura 16 Instrumentos:SCD, pH, turbidímetros. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 37.

(39) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 17 Caudalímetros.. Sensor de pH. Tiene las siguientes especificaciones: SENSOR pH Alimentación. 120 Vac, 50/60 Hz, monofásico, 0.5 Amp. Sellado. Nema 12. Señal de salida. 4-20 mA. Rango. 4 - 10. El electrodo de pH está ubicado a un metro del indicador, hasta donde debe llegar una derivación hidráulica con el agua muestreada. Dado que se contaba con dos sensores fueron utilizados para medir el pH de precal y el pH después de la adición del coagulante por su papel en la operación de tratamiento. El pH de entrada y salida de planta, aunque son medidas importantes también, son tomados manualmente. El lugar de muestreo debe estar lo suficientemente lejos del lugar de aplicación como para que haya una buena mezcla a la hora tomar la muestra, pero no tanto como para introducir un tiempo muerto muy grande. Generalmente se recomienda entre 6 y 10 veces el diámetro de la línea de la conducción. Para la muestra de precal la línea de muestreo fue ubicada justo antes de la adición del coagulante. Para el pH de sulfato la línea fue ubicada en el primer sector del floculador 2. Esta línea también es utilizada por el sensor de potencial de corriente. Esta elección fue hecha partiendo de que la desestabilización dura AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 38.

(40) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. sólo algunos segundos y que existe una mezcla rápida por turbulencia seguida por una mezcla lenta, lo cual proporciona una indicación veraz del estado del proceso sin introducir un retardo muy grande. En la figura 18 se muestra el lugar de muestreo para el sensor de pH de precal.. Figura 18 Lugar de muestreo pH precal.. SCD El sensor de SCU (Streaming Current Units), llamado SCD (Streaming Current Detector) fue uno de los motivos de este trabajo, ya que por medio de él se puede obtener una medida relativa de la acción del coagulante, lo cual sólo ha sido posible recientemente en el campo del tratamiento de agua potable. Su principio de funcionamiento es el potencial de corriente. El punto de muestreo es una decisión importante ya que se necesitan datos representativos del proceso. En particular las condiciones hidráulicas pueden determinar la dinámica del proceso. El SCD comparte la línea de muestreo con el sensor de pH de sulfato, ubicada en el primer sector del floculador 2. Esta elección fue hecha partiendo de que la desestabilización dura sólo algunos segundos y que existe una mezcla rápida por turbulencia seguida por una mezcla lenta, lo cual AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 39.

(41) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. proporciona una indicación veraz del estado del proceso sin introducir un retardo muy grande.. Figura 19 Lugar de muestreo SCD y pH sulfato.. El SCD tiene las siguientes especificaciones: SENSOR SCU Alimentación. 120 Vac, 50/60 Hz, monofásico, 3 Amp. Sellado. Nema 4X. Señal de salida. 4-20 mA, 0-10 Vdc. Rango. ±10 SCU. Las decisiones sobre el uso y ubicación de los sensores fueron tomadas conjuntamente con el personal de tratamiento y mantenimiento, posteriormente fueron llevadas a la realidad con la invaluable ayuda del personal de mantenimiento.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 40.

(42) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Supervisor El sistema supervisor SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) es el corazón de la automatización. Por medio de él se obtienen las señales de los sensores y se manipulan los actuadores. Se pueden monitorear, almacenar y controlar las variables del proceso. Su programación es muy flexible y es muy similar a un lenguaje de programación orientado a eventos.. Es interesante visualizar el trabajo realizado de acuerdo a los conceptos de supervisión manejados actualmente. La figura 20 se muestran los niveles entre el proceso y el operador. El nivel 0 comprende la instrumentación. El proceso de identificación, diseño de reguladores y adquisición de datos se encuentran en el nivel 1. El preprocesamiento, concentración, almacenamiento y visualización de datos se encuentran en el nivel 2. Estos primeros niveles son implementados en su totalidad por el sistema SCADA de la Laguna aunque aún se encuentra el nivel 3 por explorar, lo que significa que este trabajo puede ampliarse al considerar elementos de inteligencia artificial y sistemas expertos, pero ya se encuentra una estructura sólida en el control del proceso.. Figura 20 Niveles de supervisión.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 41.

(43) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. El sistema supervisor de la Planta La Laguna está conformado por: •. Dos PLC’s Motorola MOSCAD encargados de la interface y procesamiento de las señales de campo.. •. Software SCADA Intouch desarrollado por WonderWare en donde se programan las tareas de monitoreo, supervisión y control de señales.. •. Un computador industrial ADVANTECH con sistema operativo Windows NT, con UPS GMC de respaldo.. En la figura 21 se muestra la estructura de un sistema SCADA, la cual es típica en una aplicación industrial. Dependiendo de la aplicación en particular y del presupuesto disponible algunos módulos pueden variar.. Figura 21 Estructura SCADA.. El sistema MOSCAD es una solución para el área de control y comunicaciones industrial. Combina procesamiento digital de señales y comunicación remota con diferentes interfaces y protocolos estándares. Está compuesto por: •. 1 módulo de 16 entradas digitales de relé. •. 2 módulos de 16 salidas digitales de relé. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 42.

(44) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. •. 4 módulos de 8 entradas análogas. •. 1 módulo de 4 salidas análogas. •. 2 módulos CPU400 de 16 bits. La interface entre los PLC’s y las señales de campo son en su totalidad de tipo 420 mA, lo cual hace la señalización tipo estrella. La comunicación entre los PLC’s y el software Intouch se realiza serialmente con protocolo MODBUS.. El software Intouch es una herramienta que facilita la creación de interfaces hombre-máquina. (HMI). para. sistemas. operativos. Windows.. Consta. de. básicamente de dos aplicaciones, el Windows Maker y el Windows Viewer. El Windows Maker es la herramienta de desarrollo en donde se realiza la programación de tareas, visualización de variables y procesos además de la interface gráfica con el operador. El Windows Viewer es la herramienta que ejecuta la programación hecha en Windows Maker.. Tanto los PLC’s como el computador industrial se encuentran ubicados dentro de un gabinete metálico NEMA 4. En este gabinete están dispuestos también las protecciones digitales y análogas, además de las borneras pertinentes. En las figuras siguientes se muestra la distribución del gabinete.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 43.

(45) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 22 Gabinete.. Figura 23 Computador industrial.. Figura 24 PLC's. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 44.

(46) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. La programación del supervisor incluyó la configuración y el código tanto para los PLC’s como para el SCADA Intouch. Básicamente los PLC’s fueron programados para leer y escribir las variables de campo de forma secuencial, ejecutar tareas de comunicación y monitoreo, además de algunos automatismos secuenciales simples. En el HMI se construyeron varias ventanas de las cuales dos son mostradas en las figuras 25 y 26, ya que son las pertinentes a este trabajo.. Figura 25 Pantalla de operación.. Figura 26 Pantalla de automatización.. Además fueron programadas varias tareas periódicas entre las cuales se resaltan: •. Monitoreo y manipulación de variables y alarmas.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 45.

(47) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. •. Almacenamiento de datos.. •. Procesamiento de datos.. •. Algoritmos de control.. IEM-2002-II-01. El almacenamiento de las variables de operación es hecho en una base de datos de tipo MS-Access. Todos los equipos y licencias son propiedad de la Empresa de Acueducto y Alcantarillado de Bogotá, bajo la responsabilidad del departamento de mantenimiento, división el Dorado. En la siguiente figura se muestra un esquema simplificado del sistema supervisor puesto en marcha en la Planta La Laguna.. Figura 27 Esquema del supervisor Planta La Laguna.. Durante el montaje, programación y puesta en marcha del supervisor ha sido vital la colaboración por parte del departamento de mantenimiento además de la continua comunicación con el departamento de tratamiento, quienes en últimas son los usuarios del supervisor. Ambos contribuyeron con productivas ideas, valiosas sugerencias y días de trabajo.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 46.

(48) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Metodología Una vez puesto en servicio el sistema supervisor el esquema del trabajo se basa en determinar las características del proceso, proseguir con una identificación adecuada y posteriormente el diseño y puesta en marcha de un controlador, todo esto soportado por un buen pilar de implementación.. Aquí es donde fue necesario un análisis del proceso y de los alcances teóricos y prácticos de la automatización. Inicialmente es necesario determinar las características del proceso, una especie de abstracción tomando en cuenta las variables implicadas, tanto químicas, hidráulicas como electromecánicas. Esta es una de las diferencias de los problemas académicos y prácticos, ya que generalmente en la vida real es necesario contar con variables y subsistemas que en el papel son obviados.. Basados en los datos accesibles se decidió que el alcance del control llegaba hasta la medida proporcionada por el SCD, lo cual se refiere específicamente al proceso de desestabilización de coloides (coagulación).. El proceso de. aglomeración (floculación) y sedimentación siguientes llevados a cabo en los floculadores y sedimentadores respectivamente depende en gran parte de lo hecho en la desestabilización pero puede variar con otras variables como lo son la velocidad de las aspas de agitación, las características hidráulicas de las unidades, el estado de mantenimiento de canales y mallas, entre otros. Con el fin de conocer mejor estos fenómenos se han hecho diferentes investigaciones [13], [14], [15], [16] y [17]. Aunque estas condiciones son muy interesantes se necesitaría como mínimo turbidímetros o contadores de partículas en los sedimentadores, los cuales no están disponibles, además de más pruebas, datos y soportes teóricos, lo que conllevaría más tiempo e investigación.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 47.

(49) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Otro aspecto a considerar es que el tipo de tratamiento varía de una planta a otra. En algunas plantas no se tiene un subproceso pH. A partir de esto se toma la filosofía de tratamiento llevada a cabo en la Planta La laguna la cual comprende tanto el subproceso pH como de desestabilización. Los siguientes dos capítulos tratan por separado cada uno de estos procesos.. Después de varias pruebas y un intenso análisis tenemos que en definitiva la automatización comprende el subproceso pH en donde la variable de entrada es la dosificación de cal hidratada y la variable de salida es el pH del agua, y el subproceso de desestabilización o subproceso SCD en donde las variables de entrada son el pH del agua y la adición de coagulante (sulfato de aluminio) y la variable de salida es potencial de corriente del agua (SCD). En las dosificaciones se debe tomar en cuenta la influencia del caudal manejado. Se ilustra con el siguiente esquema:. SUBPROCESO. SUBPROCESO. DE PRECAL. DE SCD. Figura 28 Esquema de subprocesos para automatización.. Se hace notar que otras variables como la turbiedad y el pH después de la adición del coagulante hacen parte intrínseca del proceso de tratamiento de agua potable. Aunque el control tenga un comportamiento adecuado sobre los subsistemas contemplados estas variables hacen parte del éxito del tratamiento. Luego de definir los subprocesos a tratar se procede a realizar una identificación de los subprocesos. Con respecto a esto es necesario anotar que no existe un AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 48.

(50) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. modelado dinámico de esta clase de procesos, como es usual en el mundo industrial, aunque pueden encontrarse información sobre el comportamiento cualitativo de la aglutinación de coloides desestabilizados [12], [13], [14], [15], [16] y [17]. Considerando que una prioridad del trabajo y del grupo de control es la mejor comprensión de estos subprocesos se optó por una identificación clásica. Aunque una identificación fuzzy era viable no es usual una fácil interpretabilidad después de una optimización, no obstante si se realizó alternativamente una identificación clásica no lineal. Una vez es obtenido un modelo se procede al diseño e implementación de un controlador. Con respecto a los controladores utilizados se tratan básicamente de controladores clásicos lineales, con la incorporación del ampliamente aceptado en la industria GPC (Generalized Predictive Control).. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 49.

(51) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. SUBPROCESO pH. El subproceso pH fue tomado como un lazo independiente en donde la dosificación de cal hidratada en ppm (partes por millón) es la entrada y el pH es la salida, tenemos así una planta SISO. Se realizaron varios muestreos con el fin de analizar el tipo de comportamiento de la planta. Para estos muestreos se uti lizaron PRBS (Pseudo Random Binary Signal) modificadas implementadas en el supervisor. A continuación se muestran un par de fragmentos de estos muestreos.. Figura 29 Datos 1 subproceso pH. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 50.

(52) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 30 Datos 2 subproceso pH.. A partir de estos datos se determinó que el tiempo muerto del sistema es de aproximadamente 2 minutos y el tiempo de establecimiento se encuentra alrededor de 15 a 20 minutos. El tiempo muerto se debe básicamente al tiempo de mezcla de la cal hidratada con agua y su transporte hasta el punto de dosificación. De acuerdo a esto se estipuló un tiempo de muestreo de 30 segundos. Se observó que la planta exhibía principalmente dos comportamientos no lineales, estos son: •. La ganancia estática podía variar dependiendo del punto de operación.. •. La dinámica descendente es más lenta que la ascendente, tal y como se observa en la figura 30.. Además de estos aspectos se hace énfasis en que existen muchos elementos químicos, electromecánicos e hidráulicos que se han hecho transparentes o ignorados, tratándolos entonces como perturbaciones. Entre estos se encuentran la alcalinidad, turbiedad, pureza de insumos en el área química, calibración de dosificadores, mecanismos, alimentación eléctrica, desgaste de piezas en el área electromecánica, taponamiento de tuberías y filtros, variaciones de caudal, eficiencia de mezclas en la dosificación y muestreo en el área hidráulica entre otros. En particular la operación puede variar considerablemente con el caudal de entrada de la planta.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 51.

(53) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. A pesar de estas no linealidades el comportamiento es relativamente lineal y directo, por lo cual se procedió a su respectiva identificación lineal.. Identificación Para la identificación se recolectaron los siguientes datos:. Figura 31 Datos identificación precal.. La dosificación es una PRBS modificada. Presenta ligeras variaciones debido a la normalización en ppm con respecto al caudal el cual debe realizar el supervisor. Este caudal medido, como es usual en una señal de campo, tiene cierto nivel de ruido. La identificación lineal fue hecha por el método de mínimos cuadrados sobre la primera mitad de los datos recolectados. Se seleccionaron varios modelos de. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 52.

(54) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. diferente orden de acuerdo a las cualidades de predicción de cada uno en los datos de validación. Se observó que un sistema de orden 5 no tiene muchas diferencias cualitativas con uno de orden 2, en cambio si introduce demasiada complejidad al modelo. Definitivamente se optó por el modelo de orden 2 siguiente: G( z) =. 0.0105 z −3 = z 3 − 1.752 z 2 + 0.7678 z 1 − 1.752 z −1 + 0.767 z − 2. Cuyos polos se encuentran en z = 0.876 ± j 0.0206 . Este modelo representa de forma aceptable el sistema y tiene una estructura manejable y conocida. Se observa en la figura 32 la validación con los datos recolectados completos y en la figura 33 con datos de un muestreo diferente.. Figura 32 Validación datos recolectados.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 53.

(55) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 33 Validación con datos de muestreo diferente.. Controlador Para el diseño del controlador fueron considerados varios aspectos. El algoritmo debe ejecutarse en el supervisor. Esto implica que el código no debe ser muy pesado y de implementación viable. Pensando en esto no se consideró ningún controlador adaptivo. Un controlador Fuzzy también podría ser posible debido a crecientes herramientas industriales pero en esta ocasión fue escogido un controlador clásico por su facilidad de programación. Menor cantidad de parámetros de ajuste por usuario. Esto se debe a que los usuarios reales del supervisor son los operarios, y desafortunadamente si no existe una buena capacitación o comunicación estos parámetros podrían ser contraproducentes. Sin sobrepaso en la señal de control ni en la señal de salida. Un sobrepaso podría implicar una región de operación más amplia y por tanto el modelo podría no ser muy representativo induciendo incluso a inestabilidad. Además en operación la planta no necesita un esfuerzo que implique más insumos de los necesarios.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 54.

(56) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Acción reguladora sin forzar la planta. Esto significa conservar una dinámica aproximada de la planta en lazo abierto pero precisión relativa en la señal controlada. Por otro lado en operación no es crucial una respuesta rápida. Gran cantidad de ruido en los instrumentos. Debido a esto fue necesario filtrar la señal del instrumento de pH. Con un simple FIR promedio de quinto orden es suficiente para deshacerse del ruido excesivo. Para justificar el empleo de este filtro se muestra a continuación sus características en frecuencia con respecto a una señal típica de pH, que es la que más ruido contiene:. Figura 34 Características del filtro de señales.. Varios controladores clásicos fueron diseñados pero el Controlador Predictivo Generalizado fue escogido por su desempeño robusto en operación, característica propia de los controladores óptimos. En el marco teórico se describe la teoría pertinente al principio de operación y diseño de esta clase de controladores. En particular los parámetros de diseño del controlador GPC del lazo de precal y la ecuación del regulador u(k) para el modelo de segundo orden identificado son: N1 = 4, N2 = 10, Nu = 6, λ = 0.6. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 55.

(57) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. u (k ) = −0.12639u (k − 1) − 0.15298u (k − 2) − 0.176989u (k − 3) − 29.3732 y (k ) + 47.7902 y (k − 1) − 19.2363 y (k − 2) + 0.2318r (k + 10) + 0.1914r (k + 9) + 0.1512 r (k + 8) + 0.112r (k + 7) + 0.0749r (k + 6) + 0.04199r (k + 5) + 0.157 r (k + 4) El modelo de referencia utilizado es un sistema de primer orden con tiempo de establecimiento similar al del proceso en lazo abierto para evitar sobrepaso en la señal de control, así:. r ( k ) = 0.96 r ( k − 1) + 0.04 w(k ) En donde r(k) es la señal de referencia aplicada al controlador y w(k) es la salida deseada (setpoint). A continuación se muestran los resultados de las simulaciones del controlador:. Figura 35 Simulación lazo subproceso pH.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 56.

(58) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 36 Señales simuladas lazo precal sin ruido.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 57.

(59) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 37 Señales simuladas lazo precal con ruido.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 58.

(60) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Se observa que la salida tiene el comportamiento deseado, sin sobrepaso y con una dinámica similar al proceso en lazo abierto. En las señales del controlador GPC se observa que la señal con mayor influencia es la realimentación de la salida (roja) y la de menor influencia es la realimentación de las señales de control pasadas (azul). La simulación con ruido justifican totalmente el uso de un filtro en la señal de salida. El desempeño real del controlador se muestra a continuación diferenciando la dinámica ascendente y descendente.. Figura 38 Control real. Ascendente, setpoint = 8.. Figura 39 Control real. Descendente, setpoint = 7.5.. Se observa que los resultados reales son muy similares a los simulados.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 59.

(61) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. De acuerdo a los resultados el desempeño del lazo de precal fue muy satisfactorio. Aún así se debe anotar que dado que existen muchas fuentes de perturbación en funcionamiento normal se dan muchas desviaciones de la variable controlada que el regulador debe manejar.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 60.

(62) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. SUBPROCESO SCD Este subproceso es realmente el activo en la coagulación del agua. Al igual que el proceso de precal se realizaron varios muestreos para determinar las características del proceso. Se determinó que son dos las entradas principales manipulables a este subsistema, el pH de entrada (que es la salida del subproceso pH) y la dosificación de coagulante en ppm. Se tienen dos salidas medibles, el potencial de corriente dado por el SCD y el pH sulfato, el cual es el pH después de la adición del coagulante. Esto convierte este subsistema en un MIMO. El pH sulfato no fue considerado como una salida del sistema propiamente dicha, sino como un indicador de punto de operación. Las dosificaciones de prueba fueron PRBS modificadas como se muestran en las figuras siguientes.. Figura 40 Datos 1 subproceso SCD.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 61.

(63) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. IEM-2002-II-01. Figura 41 Datos 2 subproceso SCD.. A partir de estos datos se determinó que con respecto a la dosificación de aluminio existe un tiempo muerto de alrededor de 6 minutos y un tiempo de establecimiento de aproximadamente 45 minutos. El tiempo muerto se debe básicamente al tiempo de mezcla del sulfato de aluminio con agua y su transporte hasta el punto de dosificación. Con respecto al pH existe un tiempo muerto de 1 minuto y un tiempo de establecimiento de aproximadamente 40 minutos. El tiempo muerto aquí es mucho menor porque sólo hay un retardo de transporte.. Al igual que el subproceso pH existen muchas variables no consideradas, de nuevo se encuentran la alcalinidad, turbiedad, pureza de insumos, temperatura en el área química, calibración de dosificadores, mecanismos, alimentación eléctrica, desgaste de piezas en el área electromecánica, taponamiento de tuberías y filtros, variaciones de caudal, eficiencia de mezclas en la dosificación y muestreo en el área hidráulica entre otros. Estos factores introducen considerables perturbaciones no medibles al proceso. También se observa ligeras no linealidades como ganancia variable y una característica poco deseable, tiene relación inversa con la entrada de pH precal.. AUTOMATIZACIÓN DEL PROCESO DE COAGULACIÓN. 62.