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Mercado de agua tratada en la Zona Metropolitana del Valle de México

ARLETTE SAUCEDO DIAZ (2014)

94 páginas. Maestría en Economía.

La situación actual de poca disponibilidad y sobreexplotación de agua cobra cada vez mayor importancia para el desarrollo de la Zona Metropolitana del Valle de México en el largo plazo, este trabajo contempla como alternativa para minimizar este problema, el potencial de mercado del agua tratada, que actualmente es desperdiciado, dados los bajos niveles de tratamiento de agua residual. Los principales mecanismos estudiados para el fortalecimiento de este mercado, son el precio comparativo de agua tratada y agua potable para incentivar la demanda de agua tratada, y por el lado de la oferta, se contempla incentivar mayor participación de la iniciativa privada en el sector de agua y saneamiento. Estos mecanismos se sustentan en el tema de políticas públicas, tanto en el diseño, como en la aplicación, por lo tanto, se analizan algunas propuestas para mejorar las condiciones del mercado de agua tratada y que esto disminuya el estrés hídrico que actualmente se padece.

Other

Master Degree Work

Integrated water development. Water-supply--Mexico--Mexico, Valley of--Management. Water demand management. Administración de la demanda de agua. Plantas para tratamiento de agua. TD220.2 CIENCIAS SOCIALES CIENCIAS ECONÓMICAS ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL Y POLÍTICA PÚBLICA EMPRESAS DE SERVICIOS PÚBLICOS

Optimización con multi-arranque estocástico para la síntesis de sistemas de tratamiento distribuido de efluentes industriales

ROCIO GALLEGOS DELGADO (2017)

125 páginas. Maestría en Ingeniería de Procesos.

Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (México).

Las industrias de proceso generan grandes volúmenes de efluentes, los cuales deben recibir tratamiento antes de descargarse en cloacas o cuerpos de agua para cumplir con los límites ambientales permitidos para diversos contaminantes, establecidos por las legislaciones vigentes. Los sistemas de tratamiento de efluentes suelen ser costosos y pueden afectar la rentabilidad de una industria, por lo que se busca diseñar sistemas que cumplan con las especificaciones de descarga al menor costo posible. En un sistema de tratamiento distribuido, las corrientes efluentes pueden o no tratarse, de manera total o parcial según se requiera, en uno o más procesos de tratamiento con distintas tasas de remoción para uno o varios contaminantes y se mezclan con otras corrientes si es conveniente. El problema de síntesis de sistemas de tratamiento distribuido de efluentes, abordado en este trabajo, consiste en obtener la topología (arreglo y conectividad de los procesos de tratamiento) y las condiciones de operación que minimizan el costo total anual, CTA, del sistema. Uno de los enfoques para abordar este problema es la optimización de una superestructura de red, que engloba todos los posibles arreglos de los procesos de tratamiento y la conectividad que estos pueden tener entre sí y con las corrientes efluentes. Para formular matemáticamente esta superestructura se utilizan modelos de Programación No Lineal, PNL, o Programación No Lineal Entera Mixta, PNL-EM. Obtener una solución óptima global a este problema es muy complejo, pues las no convexidades presentes en los modelos causan dificultades a los algoritmos de solución y generalmente existe más de una solución óptima local. Los algoritmos de PNL generan un óptimo local, que probablemente no es el óptimo global del problema y además puede ser una solución pobre, la solución obtenida tiene una fuerte dependencia con el punto de arranque del proceso de solución. En este trabajo se propone un modelo de PNL para una superestructura de red, el cual se denominó modelo PNL-R, y a diferencia de algunos modelos de la literatura considera corrientes de recirculación y reciclo en la estructura de la red, éstas pueden ser útiles para disminuir costos o lograr factibilidad en algunos casos. Para resolver el modelo se propone un algoritmo iterativo de optimización con multi-arranque estocástico en dos fases. En la primera fase, la fase global, se genera de manera aleatoria un punto de arranque, en la segunda fase, la fase local, un resolvedor de PNL obtiene una solución óptima local a partir del punto generado en la fase global si esto es factible. Repitiendo el algoritmo se generan múltiples puntos de arranque, con lo cual se busca una amplia exploración de la región factible y con la fase local se consigue que cada solución obtenida sea la mejor en la vecindad del punto de arranque. De las soluciones obtenidas se elige la de menor costo y si se realizan iteraciones suficientes pueden obtenerse soluciones de alta calidad e incluso soluciones óptimas globales. El modelo y el algoritmo se aplicaron a 17 problemas de la literatura, de diferentes autores y con distintas características, con lo cual se validó el modelo y se probó la efectividad de la metodología de solución. Se reprodujo la mejor solución reportada en la literatura para todos los problemas abordados en tiempos de cómputo razonables, para diez de estas soluciones otros autores han probado que son óptimos globales por métodos deterministas y para dos de los problemas abordados se obtienen soluciones de menor costo que las reportadas en la literatura. Se concluye que el método es muy efectivo para abordar este tipo de problemas y tiene potencial para aplicarse en problemas incluso más complejos.

Process industries generate large volumes of wastewater, which must be treated before their discharge into public sewers or waterbodies to meet environmental limits for diverse pollutants, which are established by current laws. Wastewater treatment systems use to be expensive and can influence profitability for an industry, thus it is required to design systems that fulfill discharge specifications at minimum possible costs. In a distributed wastewater treatment system, wastewater streams may be treated or not, partially or entirely, depending on what is required, in one or more treatment processes with different removal ratios for one or several contaminants and they are mixed with other streams if this is convenient. The synthesis of distributed wastewater treatment systems problem, addressed in this work, consists in finding topology (arrangement and connectivity between treatment processes) and operating conditions that minimize total annual cost, TAC, for a system. One approach used to address this problem is the optimization of a network superstructure, which embeds all possible sequences of the treatment processes and the connectivity they may have among them and with effluent streams. Non Linear Programming, NLP, and Mixed Integer Non Linear Programming, MINLP, models are used to formulate mathematically this superstructure. Find a global optimum for this problem is very complex, since non-convexities in models cause difficulties to solution algorithms and there is often more than one local optima. NLP algorithms obtain a local optima, which probably is not the global optima of the problem and could also be a poor solution, the obtained solution is strongly dependent with the starting point of the solution process. In this work, a NLP model for a network superstructure is proposed, which has been named model PNL-R, and unlike some other models in literature it considers recycle and recirculation streams in the network structure, these streams might be useful to decrease costs or achieve feasibility in some cases. A two phase stochastic multi-start optimization algorithm is proposed to solve this model. In the first phase, the global phase, a starting point is randomly generated, in the second phase, the local phase, a NLP solver obtains a local optimal solution initializing from the point generated in the global phase when this is feasible. Repeating this algorithm, multiple starting points are generated, wherewith a wide exploration of the feasible region is performed, and the local phase assures that every solution obtained is the best in the neighborhood of the starting point. Among the obtained solutions, the one with the minimum cost is chosen and, if enough iterations are performed, high quality solutions or even global optima can be obtained. The model and algorithm were applied to 17 literature problems, from different authors and with different features, this way the model is validated and the effectiveness of the solution method is proven. For every addressed problem, the best solution reported in literature was obtained within reasonable computational time, for ten of these solutions other authors have proven global optimality by deterministic methods and for two of the addressed problems less expensive solutions than those reported in literature were obtained. It is concluded that the method is very effective to address this kind of problems and it has potential to be applied to even more complex problems.

Master thesis

Sewage disposal. Calidad de efluentes. Programación no lineal. Aguas residuales -- Purificación. TD220.2 CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA MATEMÁTICAS INVESTIGACIÓN OPERATIVA PROGRAMACIÓN NO LINEAL