Habitualmente la forma de trabajar a la hora de diseñar el proceso de depuración biológica de una depuradora ha sido a partir de una hoja de cálculo “Excel” desarrollada por cada ingeniería a partir ecuaciones empíricas de bibliografía especializada.

De esta forma se pueden diseñar plantas robustas y algo sobredimensionadas que usualmente cuentan con factores de seguridad que aseguran los rendimientos de depuración buscados, aunque alejadas de su optimización económica, así como una limitación en cuanto a la profundidad de la información, tanto a nivel de diseño, como sobre todo a nivel de definición de parámetros de operación durante la explotación.

La evolución en el diseño de plantas depuradoras ha sido el uso de modelos matemáticos que describen el proceso de depuración biológica, permitiendo optimizar costes de construcción y explotación debido a la mayor fiabilidad de los datos obtenidos, y simular diferentes escenarios futuros que puedan darse, anticipándose a la búsqueda de soluciones a dichos hechos.

Dentro de la simulación matemática, en función de la cantidad y calidad de los datos disponibles con los que se cuente previamente, se pueden distinguir tres diferentes grados de modelo generado.

1) Modelado sin calibrado. Si no se disponen de datos de explotación en cantidad y calidad suficiente, se pueden estimar datos medios de los diferentes parámetros que caracterizan el efluente (DQO, N_t y P_t) y utilizar rangos de valores estandar que por defecto la International Water Association (IWA) propone para el fraccionamiento de aguas residuales urbanas.

Esta situación se asemejaría al caso de utilizar la “hoja Excel” mencionada anteriormente, aunque se trata ya de un avance respecto a ella (p.e. se evitan errores de selección y/o introducción de ecuaciones, se utilizan ecuaciones más complejas y detalladas que en hoja Excel, se desglosa más la caracterización del agua, etc..).  Esta sería la situación de una planta de nueva construcción en donde no se disponga de datos históricos registrados, por lo que no resulta posible realizar un calibrado del modelo al no poder ajustar los resultados que predice el modelo con los de un periodo de tiempo concreto.

2) Modelado con calibrado sin validación. Este caso se corresponde con el de casi cualquier planta que se encuentre en explotación hoy en día, en donde las analíticas estándar para el seguimiento de su explotación proporcionan información mínima pero prácticamente suficiente como para seleccionar un periodo de tiempo lo más adecuado (documentado) e intentar reproducir, con el simulador y utilizando como inputs del mismo los valores de entrada experimentales registrados (influente, parámetros de operación, etc..), los valores que se registraron en el efluente experimentalmente, ajustando para tal efecto los parámetros adecuados del modelo.

En el caso de no contar con la seguridad de que los datos presentes en las analíticas utilizadas en el periodo de tiempo seleccionado para la calibración sean del todo exactos y que los periodos de tiempo anteriores o posteriores al de calibrado sea igualmente fiables y en cantidad suficiente, no será posible que los valores de salida del simulador coincidan razonablemente con los registrados experimentalmente, por lo que la validación no se podría realizar.

3) Modelado con calibrado y validación. Este caso es el que proporciona mayor fiabilidad sobre el modelo generado, ya que permite comprobar que se predicen escenarios ocurridos y registrados diferentes al periodo utilizado para la calibración, y demostrando por tanto la capacidad predictiva del modelo calibrado.

Para este caso se necesita disponer de:

• Amplio registro de valores en el tiempo con fiabilidad sobre la exactitud de los mismos, tanto en el periodo seleccionado para la calibración como para la validación.
• Seguridad de que los datos presentes en las analíticas a utilizar son correctos. Para ello es necesario tener un contraste (p.e. analíticas del “explotador” y del “controlador”).
• Ciertas analíticas que habitualmente no se realizan en las plantas depuradoras (p.e. DQO filtrada, nitrógeno amoniacal, nitratos, etc..).
• A ser posible, realizar la recogida de datos de analíticas después de decidir realizar la modelización de la planta, ya que esa es la única manera de tener mayor conocimiento de los posibles problemas que pudieran surgir durante la explotación y puedan justificar los valores registrados en el efluente.
• El no contar con la seguridad adicional que aporta la validación implica que no conseguir reproducir durante una validación los mismos datos registrados que durante la explotación no signifique necesariamente que el calibrado sea incorrecto, ya que siempre podría deberse al incumplimiento de cualquiera de los requisitos anteriores descritos.

En conclusión, se puede decir que cualquier modelo matemático, aun no calibrado ni validado, ofrece más versatilidades que una hoja de cálculo, aunque con las mismas incertidumbres que esta última. Un modelo calibrado aumenta la garantía de la validez de las predicciones resultado de simulaciones de escenarios futuros de depuración, mientras que, si es posible llegar a una validación, se ofrecen las máximas garantías posibles de fiabilidad en las predicciones.

Cada nivel de diseño, ya sea hoja de cálculo o simulador informático, tiene su ámbito de aplicación, necesidades de información, fiabilidad de predicción y potencial de resultados, si bien la clara tendencia desde ya unos años atrás es la de una progresiva demanda por parte de diferentes Administraciones Públicas de un tipo de soluciones sólo asumibles mediante la utilización de herramientas de modelado y simulación.