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Optimal Operation Points for Long-Term Partial Nitrification in CSTR for Dairy Wastewater Treatment: A Simulation Study
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85178591048
DOI 10.1109/CAFE58535.2023.10291524
Año 2023
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



The dairy industry produces large volumes of wastewater with high nitrogen concentrations. The most economical option to treat this wastewater is the biological nitrogen removal process, composed of two stages: nitrification and denitrification. However, it is possible to reduce the costs of this process even more by accumulating nitrite in the first stage, avoiding reconverting the nitrate generated into nitrite in the second stage. It has been observed that the nitrite accumulation in the first stage is an unstable dynamic process, which results in problems maintaining high levels of nitrite accumulation in the long term. This paper presents a formal study to determine optimal operating points where the process can accumulate high nitrite over a long time. In this study, through a search by an optimization method, we found four operating points feasible to be controlled and suitable to reduce the aeration cost and improve the residence time.

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Poblete, Carlos Muñoz - Universidad de La Frontera - Chile
2 Hernández, Christian Antileo - Universidad de La Frontera - Chile
3 Seguel, Pedro Cachaña - Universidad de La Frontera - Chile
4 Montoya, Francisco Jaramillo - Universidad de La Frontera - Chile

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Financiamiento



Fuente
Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico
Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Basal funding for Scientific and Technological Center of Excellence
IMPACT
Basal funding for Scientific and TechnologicalCenter of Excellence

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work was funded by Becas-ANID scholarship 21221656, ANID/FONDECYT Regular No 1220178, and Basal funding for Scientific and Technological Center of Excellence, IMPACT, #FB210024.
This work was funded by Becas-ANID scholarship 21221656, ANID/FONDECYT Regular No 1220178, and Basal funding for Scientific and Technological Center of Excellence, IMPACT, #FB210024.

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