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[IT] Modello di Calcolo per Depuratori Nitro/Denitro a CICLI ALTERNATI: WWTP/check-Alt:

WWTP

Procedura di Calcolo per Denitro/Nitro a Cicli Alternati (in vasca unica)

Il processo di aerazione intermittente consente di ottenere la nitrificazione e denitrificazione in uno stesso reattore biologico durante le fasi di aerazione e non-aerazione. La portata di acque reflue influente è sostanzialmente continua. La fornitura ciclica (on/off) di aria consente la creazione la formazione di condizioni aerobiche ed anossiche adeguate per l’implementazione di fasi sequenziali di nitrificazione e denitrificazione. Dal punto di vista del controllo, il processo di aerazione intermittente può essere implementato attraverso strategie basate o su una  temporizzazione prefissata dei cicli, ovvero utilizzando strumentazione analitica per la misura on-line dei parametri di processo (es.: OD, ORP, pH, NH4, NO3). Confrontando lo schema di processo convenzionale (continuo) di nitrificazione/ denitrificazione con quello ad aerazione intermittente, quest’ultimo risulta caratterizzato da un più alto grado di flessibilità. Infatti, è possibile regolare facilmente la lunghezza della fase di nitrificazione e quella della denitrificazione, ad esempio, sulla base delle concentrazioni misurati in tempo reale nell’effluente. Inoltre, questo schema consente di evitare la fase di ricircolo dei nitrati (richiesto nello schema di pre-denitrificazione convenzionale), spesso caratterizzato da elevati valori di portata e consumo di energia.

Il Modello  di Funzionamento del Processo Nitro-Denitro a Cicli Alternati (WWPT/checkALT) proposto, si basa sostanzialmente sull’utilizzo di equazioni cinetiche e bilanci di massa descriventi il processo di nitrificazione e denitrificazione (Activated Sludge Model – ASM 1-3). Si tratta comunque di un processo meno intuitivo rispetto al Ciclo Continuo, ma più flessibile rispetto alla variabilità dei carchi inquinanti in ingresso. Vi è inoltre, una maggiore complessità di configurazione del Modello (set Tc/HRT, tn/td, NO3out, NH4out, ecc.].

. CA

WWTP/checkAlt per il dimensionamento ex-novo e la verifica di impianti esistenti (up-grading) è in grado di:

  • Verificare l’Applicabilità di un processo di depurazione biologica Nitro/Denitro a Cicli Alternati;
  • Dimensionare/Verificare il Volume del bacino del reattore biologico e le apparecchiature di processo (potenza compressori, miscelatori, ecc.);
  • Determinare i Tempi di Aerazione-Nitrificazione e di Stasi-Denitrificazione;
  • Valutare i Costi di Esercizio e il Risparmio Energetico rispetto ad un processo di tipo tradizionale;
  • Configurare il Sistema di Controllo Automatico dei Cicli Alternati Nitro/Denitro;
  • Follow-Up

FI

Il controllo in tempo reale dei tempi on/off di aerazione può essere effettuato sulla base del calcolo del Rapporto di Efficienza F, misurando on-line i valori di Ammoniaca in ingresso (NH4+in), Ammoniaca (NH4+out) e Nitrati (NOx-out) in uscita nell’effluente:

Φ = NOx-out/[(1-εn)×NH4+in – NH4+out + NOx-out]

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Acquista il Modello di Calcolo e la Specifica Tecnica Descrittiva

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Per info sul Modello e sul Sistema di Controllo a Cocli Alternati:

[IT] Il Valore della Conoscenza nell’Era della Net Economy (2° parte)

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Il valore della conoscenza nell’era della Net Economy (2° parte)

Si riprende qui la riflessione sul tema “valore della conoscenza nell’era della NetEconomy” (vediprima parte) dal punto in cui si erano evidenziate le contraddizioni e i paradossi presenti nel sistema “ragnatela”, la necessità di riferirsi ad un sistema inerziale valido e stabile rispetto agli eventi mutevoli contingenti, il bisogno di dotarsi di strumenti specifici per gestire la conoscenza in maniera competitiva (conoscenza efficiente).

In questa seconda parte, si intende entrare un po’ più nel merito di questi strumenti (cassetta degli attrezzi) che ci consentirebbero di acquisire, una capacità di interazione interdisciplinare, lo sviluppo del buonsenso condiviso e la capacità di semplificazione della complessità, “capabilities” fondamentali per operare in maniera competitiva (v. ragni e non prede) nell’ambito della gestione del valore nelle reti di conoscenza. Per definire questi strumenti di lavoro bisogna innanzitutto partire da quelli che sono gli elementi strutturali di base (“mattoni”) della conoscenza sui quali operare, ovvero i dati e le informazioni: può sembrare banale questa distinzione spesso confusa come sinonimia, ma è proprio qui che si nasconde la prima micidiale trappola concettuale, che avrebbe effetti devastanti soprattutto nell’ambito di una gestione informatica dei “Big Data”. Sarebbe come confondere ad es.: i bicchieri con l’acqua che può esserci al loro interno, gli archi con le rispettive frecce,  il nozionismo con la cultura, ecc. Semplificando molto  il concetto: i dati sono entità statiche, “fotografie” di fatti e sono quindi espliciti, in genere sono espressi in forma alfanumerica, prodotti da fonti (database, sensori,…) che ne condizionano poi la loro rispettiva “qualità”.  Leinformazioni sono entità dinamiche ed evolutive, caratterizzate da un proprio ciclo di vita, nascono in forma esplicita o latente dai dati, sono correlate ad uno o piùprocessi (mentali, personali, ambientali, produttivi, ecc.) ed esercitano su tali processi una propria influenza (o “peso”).  Ad esempio: misurando latemperatura, la pressione atmosferica e l’umidità relativa esterna (dati), si ottiene un’informazione che può essere correlata all’abbigliamento da indossare (processo), ma che è poi condizionata dal “peso” che la stessa informazione ha su una determinata persona piuttosto che su un’altra e dura lo spazio temporale (ciclo di vita) limitato alla rispettive necessità di uscire da casa… Le informazioni rappresentano quindi, la vera componente strutturale della conoscenza, che a sua volta nasce e si sviluppa attraverso processi di interazione e inferenza verso “target” conclusivi (ragionamento deduttivo)  e viceversa (ragionamento induttivo).

Gli strumenti di base per ricavare informazioni da sorgenti di dati sono notoriamente (v. Business Intelligence): la Statistica Multivariata, le tecniche di “Data Mining” e di “Knowledge Extraction”, nelle loro rispettive modalità di applicazione. L’output dell’applicazione di questi strumenti è la generazione/esplicitazione di informazioni, utili per sviluppare processi di ragionamento e quindi, creazione di conoscenza “efficace” (proattiva).  Nello scenario della Net-Economy, come si è già evidenziato nella prima parte, l’efficacia nei ragionamenti e della conoscenza rappresenta solo una condizione necessaria, ma non più sufficiente. Per aggiungere “efficienza” (competitività) è necessario utilizzare strumenti di livello superiore, come ad esempio, i “Modelli di Conoscenza” (v. Knowledge Models), che in molti casi risultano essere concetti preesistenti e noti, mentre in altri è necessario crearli o adattarli alle situazioni di nostro interesse. Cosa sono allora questi Modelli di Conoscenza e come si utilizzano? In un certo senso, sono più diffusi di quanto si possa pensare, anche se non ne siamo del tutto consapevoli, soprattutto rispetto ad un loro utilizzo “professionale”: è come utilizzare ad es. uno “scivolo” in un parco giochi e non sapere che lo stesso potrebbe essere in alcuni casi, il sistema più rapido per raggiungere una meta prefissata anziché utilizzare le comuni “scale”. Un Modello di Conoscenza è per definizione una “sintesi” (Pattern) di una moltitudine di informazioni e di ragionamenti, che “lavora” acquisendo in input direttamente  i dati da fonti esterne eterogenee ed è in grado di restituire in tempo reale in output  informazioni decisionali conclusive rispetto ad un target  prefissato.

Nella prossima riflessione (3° parte) entreremo nel “vivo” della descrizione operativa ed esemplificativa di questi strumenti per la gestione efficiente della conoscenza, per arrivare a introdurre i metodi di “misurazione” della stessa, vero “spartiacque” tra un uso hobbistico e un uso professionale del valore della conoscenza nello scenario della Net-Economy.