Giorno: 1 febbraio 2014
Modello di Dispersione “Short Range” degli ODORI
Il Modello ODOREXP viene utilizzato per la valutazione della concentrazione degli odori emessi da una sorgente e diffusi nell’ambiente circostante, considera le seguenti considerazioni di base:
a) gli odori sono costituiti da miscele di composti volatili (anche a bassissima concentrazione) percepibili attraverso il senso dell’olfatto e, come tali, seguono le leggi dell’olfattometria per la quale vale l’interazione delle sostanze odorose con il sistema olfattivo, piuttosto che quelle fisico-chimiche legate alle maggiori concentrazioni delle singole sostanze della miscela stessa;
b) la caratteristiche FIDO (frequenza, intensità, durata e offensività) degli odori si riferiscono a tempi di fluttuazione relativamente brevi (secondi o minuti), dal momento che la sensazione olfattiva tende all’assuefazione in periodi più elevati;
c) la diffusione degli odori nel territorio circostante alle sorgenti di emissione riguarda spazi molto più limitati (da 0 a 1-3 Km), rispetto allo studio dei fenomeni di diffusione della “pollution” che riguardano distanze ben superiori. Da ciò ne deriva che i modelli matematici comunemente utilizzati per questa ultima (in genere per distanze superiori a 5 Km), non si adattano bene alla valutazione della diffusione degli odori stessi. In particolare, non ha alcuna influenza il problema dell’”inversione termica”, mentre la percezione che avviene in genere a livello stradale e a poche decine di metri di altezza, segue più la stratificazione legata al differente peso molecolare dei componenti volatili della miscela odorosa;
d) la soggettività della percezione degli odori porta allo studio e alla realizzazione di modelli dinamici e algoritmi euristici di valutazione dell’emissione e della diffusione degli stessi, rispetto a tempi di evoluzione e distanze ravvicinate, tarabili con i metodi dell’attuale “Olfattometria Dinamica”.
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MICROexpert: Modello di Conoscenza per la Diagnosi della Disfunzioni del Fango Attivo nei Processi di Depurazione Biologica
Stumento professionale per prevenire il Problema della Sedimentabilità dei Fanghi
Diagnosi e Gestione delle Disfunzioni del Fango Attivo nei processi di di Depurazione Biologica
- MICROexpert – Scheda Tecnica
- TECNICHE DI OSSERVAZIONE MICROSCOPICA
- MICROexpert: Procedure di Diagnosi e di Gestione de i Problemi d i Efficienza e di Sedimentabilità del Fango Attivo
MICROexpert è un Modello di Conoscenza (software tool) a supporto della diagnosi e per la ricerca delle soluzioni correttive per le disfunzioni del fango attivo. In particolare, si riferisce alla biomassa sospesa nei tradizionali processi aerobici per la rimozione del Carbonio o nei sistemi con Rimozione dei Nutrienti (N, P), in reattori biologici del tipo CSTR (Continuous Stirred Tank Reactor) o Plug Flow.
I principali obiettivi funzionali di MICROexpert sono:
- Rilevazione tempestiva di anomalie funzionali o di instabilità in essere;
- Individuazione delle possibili azioni correttive per prevenire i problemi di sedimentabilità del fango (bulking, foaming, rising, pin point floc, etc.),
- Prevenire i problemi sulla qualità dell’effluente.
Il Modello MICROexpert si basa su un approccio olistico alla diagnosi attraverso l’integrazione (data-fusion) dei differenti dati e informazioni quali-quantitative disponibili:
- Analisi Microscopica sulla Microfauna e individuazione dell’Indice Biotico del Fango (SBI), della Struttura Morfologica del Fiocco e Analisi della crescita di Batteri Filamentosi;
- Tipiche Analisi Fisico-Chimiche di Laboratorio;
- Parametri Operativi di Esercizio dell’impianto (OD, T, F/M, ecc.);
- Ispezioni Visive relativamente alla qualità dell’effluente e sullo stato di efficienza del processo.
Il controllo di processo con il supporto di MICROexpert consente di sfruttare la peculiare dinamica “lenta” di evoluzione biologica dei fanghi attivi e il loro tempo caratteristico di incubazione (giorni prima che gli effetti delle anomalie si evidenzino) per prevenire con una diagnosi tempestiva le possibili disfunzioni.
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Per info:
ANOVA 