Impacto de la precipitación pluvial en la turbidez del agua superficial usada para la potabilización en el cantón Azogues durante los años 2014 – 2020

Los eventos naturales de precipitación significativos ocasionan el incremento de la turbidez del agua cruda usada para potabilización; desencadenando problemas, tales como el incremento en el uso de productos químicos y la dificultad en la capacidad del tratamiento en la planta que finalmente afecta la calidad del agua tratada. Esta tesis tuvo como objetivo analizar el impacto de la precipitación pluvial en la turbidez del agua cruda que ingresa a la Planta de Tratamiento de Agua Potable Mahuarcay (PTAP-M) de la ciudad de Azogues. El estudio contempló varias etapas; en la primera etapa, se trabajó con la data histórica de precipitación, turbidez y cantidad de coagulante utilizado en el período comprendido entre enero 2014 – mayo 2020, datos proporcionados por la empresa administradora de la planta, EMAPAL-EP; posteriormente se evaluó la representatividad de los datos y su distribución de probabilidad. En la segunda etapa, se realizó un análisis de relación entre la turbidez del agua cruda que ingresa a la PTAP-M y la precipitación pluvial medida directamente de las estaciones meteorológicas próximas a las captaciones del agua cruda. La relación entre estas dos variables se determinó en base a la regresión lineal, redes neuronales artificiales (RNA) y la metodología de superficie de respuesta; para la calibración del modelo se utilizó el 80 % del total de datos disponibles y para la validación el 20 % restante. Los modelos matemáticos obtenidos predicen de manera poco satisfactoria el valor de turbidez del agua cruda conociendo el dato de precipitación. En la tercera y última etapa, se evaluó el esfuerzo del tratamiento químico en la PTAP-M, para lo cual, se desarrolló un modelo matemático que describe la relación entre el esfuerzo de tratamiento químico (cantidad de coagulante), calidad del agua cruda (nivel de turbidez) y precipitación pluvial; la modelación se la realizó mediante las metodologías de análisis de regresión múltiple, redes neuronales artificiales (RNA) y metodología de superficie de respuesta. Finalmente, los resultados de este trabajo demostraron que no fue posible la obtención de modelos que sean capaces de representar de manera óptima el comportamiento real, es decir, se evidenció que los modelos calculados no presentan los mejores resultados. Por lo tanto, estos no permiten predecir de manera efectiva el valor de turbidez del agua cruda que ingresa a la PTAP-M tras un evento de precipitación; de igual forma, no es posible estimar con mayor certeza la cantidad de coagulante a utilizar en el proceso

Significant natural precipitation events cause an increase in the turbidity of raw water used for drinking water treatment, triggering problems such as increased use of chemicals and difficulty in plant treatment capacity that ultimately affect the quality of treated water. The objective of this thesis was to analyze the impact of rainfall on the turbidity of the raw water entering the Mahuarcay Drinking Water Treatment Plant (PTAP-M) in the city of Azogues. The study included several stages; in the first stage, we worked with the historical data of precipitation, turbidity and amount of coagulant used for the period January 2014 - May 2020, data provided by the plant's management company, EMAPAL-EP; subsequently, we evaluated the representativeness of the data and its probability distribution. In the second stage, an analysis was made of the relationship between the turbidity of the raw water entering the PTAP-M and the rainfall measured directly from the meteorological stations near the raw water catchments. The relationship between these two variables was determined based on linear regression, artificial neural networks (ANN) and response surface methodology; 80% of the total available data was used for model calibration and the remaining 20% for validation. The mathematical models obtained predict unsatisfactorily the turbidity value of the raw water knowing the precipitation data. In the third and final stage, the chemical treatment effort in the PTAP-M was evaluated, for which a mathematical model was developed to describe the relationship between the chemical treatment effort (amount of coagulant), raw water quality (turbidity level) and rainfall; the modeling was carried out using multiple regression analysis methodologies, artificial neural networks (ANN) and response surface methodology. Finally, the results of this work showed that it was not possible to obtain models that are capable of optimally representing the real behavior, i.e., it was evident that the calculated models do not present the best results. Therefore, they do not allow to effectively predicting the turbidity value of the raw water entering the PTAP-M after a precipitation event; likewise, it is not possible to estimate with greater certainty the amount of coagulant to be used in the process

Ingeniero Ambiental

Cuenca