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Bioindicación y rendimiento de inactivación e . co 1 n a e oses
Eva María Ciriero Cebrán licenciada en Biología, técnica de laboratorio en Aigües de la Costa Brava (Emacbsa)
Cristina Sendra Masó licenciada en Ciencias Ambientales, técnica de laboratorio en Aigües de la Costa Brava (Emacbsa)
Anna María Huguet Boix licenciada en Química, jefa de proceso en Aigües de la Costa Brava (Emacbsa)
El estudio de la bioindicación en fangos activos permite, a partir del
análisis de los microorganismos, extraer información para averiguar el
estado del proceso biológico. Es decir, gracias a esos microorganismos se puede determinar la causa de las alteraciones en la calidad del
efluente y variar las condiciones operacionales convenientemente para restablecer perturbaciones y, así, optimizar el proceso de depuración. En
la estación depuradora de aguas residuales (EDAR) de Roses (Girona) se ha realizado un estudio que intenta relacionar la inactivación de E coli como indicadora de la calidad microbiológica, con los microorganismos
existentes en el fango activo por diferentes clasificaciones y por diferentes índices biológicos. También se estudian los microorganismos
filamentosos para saber el parámetro que condiciona el crecimiento,
especialmente de Microthrix parvicella, por ser uno de los que puede
provocar alteraciones en el efluente debido a un descontrol, como el
bulking filamentoso. Este estudio concluye que el análisis de E coli es
un buen indicador para determinar inestabilidades del proceso, pues
cuanto mayor conocimiento del proceso, mayor control y optimización
se puede conseguir. Así mismo, las causas influyentes observadas en Microthrix parvicella en la EDAR de Roses serían las bajas temperaturas
y, a temperaturas más elevadas, el déficit de oxígeno.
Palabras clave Estación depuradora de aguas residuales (EDAR), bioindicación, Escherichia coli, Microthrix
parvicella, fangos activos, calidad microbiológica.
42 TECNSAOUA
Bioindication and E.coli removal process performance in Roses WWTP (Girona, Spain) A study of activated sludge bioindication is a study of
microorganisms and t11e informa/ion that obtain of biological
process. The advantage of using protozoa is that is possible to
11ave predictions of quality of effluent and optimize activated
sludge process. Therefore, about this informa/ion is possible
to change operational conditions for disturbance and optimize
treatment process. In the wastewater treatment plant (WWTP) of
Roses (Girona, Spain) was executed a study to link E.coli removal
process, as microbiological quality, with existing activated
sludge microorganisms according different classifications and
different biological indexs. Also this study observes filamentous
microorganisms to know the parameter who determine the growtl1
in special of Microthrix parvicella because this microorganism
can make filamentous bulking. This study concludes that E.coli analysis is a good indicator to determínate instability process.,
because with more knowledge process and more control, the
process can be optimized. On the other hand, the causes of
Microthrix parvicella growth would be a lower temperature and a
higher temperature deficit of dissolved oxygen.
Keywords Wastewater treatment plan! (WWTP), bioindication, Escherichia
coli, Microthrix parvicella, activated sludge, microbiological quality.
Marzo-Abril 2014
1. Introducción La EDAR de Roses, gestionada por
la la Empresa Mixta d'Aigües de la
Costa Brava (Emacbsa), está ubicada
en el municipio de Roses (provincia
de Girona), una localidad turística de
la Costa Brava y, por tanto, con una
población muy variable, lo que hace
que la EDAR fluctúe según la época
del año, aumentando su caudal con
siderablemente. Esta EDAR (Figura 1) dispone de dos líneas de fangos
activos, una primera que opera du
rante todo el año y una segunda que
se suma a la primera en verano:
- La línea 1 consta de un reactor
biológico en forma carrusel, con sis
tema de aireación prolongada y sin
eliminación de nutrientes. Tiene un
caudal de diseño de 10.000 m3/día y
un volumen del reactor de 7. 500 m3
- La línea 2 tiene dos líneas que
constan, cada una, de 2 reactores
biológicos cuadrados en serie y el
sistema de carga media-alta. Esta
línea tiene un caudal de diseño de
15.000 m3/día y un volumen de cada
reactor biológico de 850 m3
El objetivo de este estudio es co
nocer la eliminación de E. co!i que
realiza el tratamiento secundario,
puesto que la eliminación de los tra
tamientos terciarios ya se conoce.
Se desconocía el rendimiento y la
concentración de E. coli de influente
y efluente (tratamiento secundario)
y quería saberse la relación entre el
logaritmo de inactivación de f. coli
y los diferentes índices (de fango y
microbiológicos), grupos microbio
lógicos y parámetros operacionales.
Además, se estudian las causas
que influyen en la proliferación de
los microorganismos filamentosos
de esta EDAR, ya que al ser un es
tudio de bioindicación no se puede
obviar este tipo de microorganismos
por la relevancia que puede tener un
BIOINDICACIÓN Y RENDIMIENTO DE INACTIVACIÓN DE E. COL/ EN LA EDAR DE ROSES
descontrol de estos. Se pone énfasis
en el crecimiento de Microthrix par
vice/la, que es uno de los filamento
sos existentes y de mayor abundan
cia y que puede provocar bulking
filamentoso. Microthrix parvicella es
un microorganismo que en fangos
activos tiene un crecimiento óptimo
a temperaturas inferiores a 1 5 oc (Eikelboom, 2000), carga másicas in
feriores de O, 1 kg DB05/kg SSLM·día
(Knoop et al. , 1998) o 0,2 kg DBOsf
kg SSLM·día (Eikelboom, 2000) y a
bajas concentraciones de oxígeno
disuelto en el reactor biológico (Jen
kins et al, 2003).
La bioindicación es una técnica
que permite, a partir de la identi
ficación y cuantificación de los mi
croorganismos del proceso, extraer
información de este y utilizarla para
poder variar los parámetros opera
cionales y optimizar el proceso. Hay
que tener en cuenta que el proceso
no deja de ser un ecosistema for
zado del fango activo y que es dinámico y cambiante en el tiempo,
en el cual existe una depredación y
competición entre los microorganis
mos existentes, los cuales llevan a
una estabilidad dinámica dentro del
reactor biológico (Madoni, 1994).
El objetivo del proceso es mantener
esta estabilidad del conjunto de mi
croorganismos porque contra más
estabilidad en el proceso se logra un
mayor rendimiento, pero minimizan
do el gasto.
2. Material y métodos Las muestras puntuales se tomaron
mensualmente en la EDAR de Roses
durante los meses de junio a diciem
bre de 2011. Las muestras analiza
das son de influente y de efluente
de la EDAR para determinar E. coli y
de muestra de fango activo para ha
cer el informe de bioindicación. Los
análisis de E. coli se determinaron
por el método estandarizado 9222
de filtración por membrana (Apha et
al. , 1992).
El informe de bioindicación cons
ta de tres índices: el de fango, el de
Shannon y el de Madoni. El índi
ce de fango ( IF) (Rodríguez et al,
2004; lsac et al, 2007; y Rodríguez
et al., 2008) valora el estado del
fango, tanto las características ma
croscópicas como las microscópicas.
El índice de Shannon (H') (Shannon
Weaver, 1949) evalúa la diversidad
de especies existentes de protozoos
y su abundancia. Por último, el índi
ce de Madoni (SB I) (Madoni, 1994
valora la abundancia de pequeños
flagelados y protozoos, protozoos
por clasificación de grupos predomi
nante y número de especies encon
tradas de protozoos. Este índice (SB I)
descarta los protozoos carnívoros y
las amebas desnudas.
TECNflAOUA 43
artículostécnicos
En este informe también aparece
la clasificación y el recuento de pro
tozoos, metazoos y microorganis
mos filamentosos. En la clasificación
de protozoos se han determinado
flagelados, gimnamebas y tecame
bas (Patterson y Hedley, 1992), cilia
das (Curds, 1969; Fernández-Galia
no et al., 1996; y Foissner, 1996) y
metazoos (Streble y Krauter, 1987).
La clasificación de microorganismos
filamentosos se ha determinado por
características morfológicas y estruc
turales ( Eikelboom, 1975; Jenkins,
1993). Además de la clasificación, se
ha hecho el recuento de protozoos
mayores de 20 �m y metazoos (Ma
doni, 1984), protozoos y amebas in
feriores de 20 �m (Salvadó, 1990a)
y los microorganismos filamentosos
(Salvadó, 1990b).
Para relacionar los diferentes mi
croorganismos ciliadas con la elimi
nación de E. coli se han agrupado
los microorganismos por dos tipos
de clasificació: la primera, por su
movilidad y relación con el flóculo; y
la segunda, por el tipo de nutrición.
- En la clasificación por movilidad y
relación con el flóculo se distinguen
tres tipos de protozoos ciliadas: los
libres nadadores, los reptantes y
los sésiles (principalmente suctores
y perítricos). En la Figura 2 puede
observarse la sucesión de microor
ganismos durante la estabilidad de
un fango activo. En este esquema se
detalla la progresión de los diferen
tes microorganismos ciliadas (nada
dores, reptantes y sésiles), flagelados
y bacterias dispersas con respecto al
tiempo (en días). Y en la Figura 3 se
observa la cadena trófica en el pro
ceso de fango activo de grupos de microorganismos.
- En la clasificación por nutrición
se distinguen también tres tipos:
bacteriófagos, omnívoros y carnívo
ros. Los bacteriófagos se alimentan
44 TECN0AOUA
Figura 2. Sucesión de microorganismos durante la estabilidad
de un fango activo (Madoni, 1 994).
lOO
o --t4) E 60 -Cl') 111 n, e 40 o
CQ 20
o
Flagellale ·
• Swimming ciliate o Auatched ciliate.
o Di pcrsed bacteria
• Cr wling ciliates
4U
Time (day.)
---·
su MI
Figura 3. Cadena trófica en el proceso de fangos activos (Madoni, 1 994).
Carnivorou ciliates
t Fihc r- feeding
ciliate
t FlagcllltiC Disper ed Sludge
bacteria bacteria
' t Organic matter (DOM·POM)
de bacterias, los omnívoros se nu
tren de bacterias y pequeños proto
zoos, y los carnívoros se alimentan
de pequeños protozoos. En la Figura 4 se observa cómo se relacionan
los diferentes tipos de microorganis
mos por esta clasificación. En la Figura 3 se examina el flujo que sigue
la materia orgánica, en definitiva, la
cadena trófica.
Para este estudio también se han
valorado los parámetros operacio
nales siguientes: el tiempo de reten
ción hidráulico (TRH), la eliminación
de D B05 por métodos estandariza
dos (Apha et al. , 1992) y el caudal
de entrada. Por último, se estudia
el motivo del crecimiento de los
microorganismos filamentosos más
abundantes, con especial interés de
Marzo-Abril 2014
BIOINDICACIÓN Y RENDIMIENTO DE INACTIVACIÓN DE E. COL! EN LA EDAR DE ROSES
Figura 4. Relación de los diferentes tipos de microorganismos (Salvadó, 2006b).
"' o ... o >
·e: E o
Microthrix parvicella, que es uno de
los filamentosos que puede provocar
bulking. Por una parte se relaciona
el porcentaje de estos microorganis
mos filamentosos más abundantes
con la influencia de la temperatura
y, por la otra, con los microorganis
mos con relevancia bioindicadora de
déficit de oxígeno (como son Trepo
monas sp. y Beggiatoa sp.).
3. Resultados y discusión
3.1. Datos mensuales
En la Tabla 1 se muestran los datos
mensuales de la EDAR de Roses del
caudal de entrada a planta y el trata
do en la línea biológica estudiada (lí
nea 1 ) . Todos los demás datos hacen
referencia a la línea 1 y examinan la
media de la DB05 del influente, la
"' o ... o >
·e: ... ro
u
"' o tlO ro -·O ·;: (1) ..... u ro
al
DBO, eliminada (en kg) y las mues
tras puntuales de E.coli de entrada,
efluente secundario y del logaritmo
de inactivación de E. coli.
La EDAR de Roses está diseñada
para tratar un caudal de 10.000 m3/
día, por tanto 310.000 m3/mes. En
estos datos se observa que en los
meses de julio y de agosto se supera
este límite, coincidiendo con los me-
Tabla 1. Datos de la EDAR de Roses correspondientes al caudal de la línea biológica estudiada.
Junio 320.290
Julio 437.21 6
Agosto 459.61 4
Septiembre 317. 1 5 1
Octubre 255.875
Noviembre 228.499
Diciembre 284.052
n° 6
Caudal línea 1 (m3/mes)
294.5 1 9
316.236
328.01 2
251 .998
255.875
228.499
284.052
1 90
209
1 89
1 44
1 64
79
1 43
54.486 2,30E+06 8,00E+03
63.563 3,70E+06 7,60E+05
60.026 6,60E+06 1 ,40E+06
34.776 1 ,20E+06 2,40E+04
40.940 2,50E+06 3,30E+04
1 7. 1 37 2,50E+06 7,00E+02
39.767 3,70E+06 6,40E+03
Logaritmo de inactivación
de E. co/i
2,46
0,69
0,67
1 ,7
1 ,88
3,55
2,76
TECN6AOUA 45
artículostécnicos
Figura S. Relación del logaritmo de inactivación de E. coli entre los diferentes
índices: de fango, de Shannon y de Madoni.
e: o
"'O -� 9,0 "' VERANO :2: o
> u 8,0
e: ...; o CIJ 7,0 e: "'O e: e: "' ·O 6,0 .<::: ·¡:¡ Vl CIJ "' > S,O "'O ... CIJ u u "'
"'O e: 4,0 .E CIJ CIJ "'O
3,0 "'O "" o Q1 -'
2,0 � > "' 1,0 >
0,0
ses que hay menor eliminación de E.
co!i. Mientras que en los otros meses
se puede analizar que este logaritmo
de inactivación es bastante superior
(más de un logaritmo de diferencia).
Esto hecho seguramente se debe a
que en los meses mencionados Uulio
y agosto) el proceso se desestabili
za por el aumento de caudal y de
D B05, en definitiva, por el aumento
de la carga orgánica, y esta inesta
bilidad queda reflejada en la dismi
nución del logaritmo de inactivación
de E. co!i.
80 ..... 70
o "" e: �
60 CIJ "'O
50 CIJ
.:! "'O e:
30
20 ---Índice de Shannon
10 -Log inactivación de E.
Coli
o -Índice de Madoni
:--,."> --Índice de Fango (IF) '0'"'
�...,..., "'"'
Remarcar, por último, que la elimi
nación de E. coli del mes de noviem
bre es bastante más elevada que en
los otros meses. Esto se explicaría a
que los días anteriores a la toma de
muestra llovió y, aunque la muestra
de entrada tiene un valor normal,
la de salida es bastante inferior. Por
tanto, seguramente la muestra de
salida está influenciada por la entra
da de aguas blancas de esa semana.
Por consiguiente, este mes no se
tendrá en cuenta para el análisis de
este estudio.
Figura 6. Relación del logaritmo de in activación de E. co/i entre
los microorganismos filamentosos.
"' o "' o ... e: CIJ E .!!! ..... Ql "'O Ql E e: Ql u o ...
46 TECN0AOUA
25
20
V> "' >C: "' o � E � g_ � CIJ CIJ � a. l-E "' .,-o 1- ""
o .....
10 .._....... Microthrix
Beggiatoa sp.
-+-log Trt:>pomonas
3.2. Relación entre logaritmo
de inactivación de E. coli y los índices de fango, Shannon
y Madoni
En la Figura 5 se observa la relación
entre el logaritmo de inactivación de
E.coli y los diferentes índices de fan
go, de S hannon y de Madoni.
Si se compara el logaritmo de in
activación de E. co!i con el índice de
Madoni parece tener una tendencia
similar pero retrasada en el tiempo.
Es decir, primero se observa el des
censo de la inactivación de E.coli
y, al mes siguiente, se observa esta
disminución en el índice de Madoni.
Igualmente, en septiembre se ob
serva un aumento del logaritmo de
inactivación de E. coli y, en el mes
siguiente, se percibe esta misma ten
dencia en el índice de Madoni. Este
hecho podría ser debido a que lo
primero que se modifica en el pro
ceso son las bacterias que están en
el nivel inferior de la cadena trófica
y, después, va repercutiendo en los
siguientes niveles tráficos (Figuras 3 y 4)
Al analizar el índice de Madoni,
que tiene en cuenta diferentes as
pectos de los protozoos, el efecto
de cualquier inestabilidad sería pos
terior con relación a las bacterias.
Por tanto, al cambiar las condiciones
del proceso se establecen mejores o
peores cadenas tróficas, siendo E. coli la base del primer nivel tráfico y,
en consecuencia, la primera en alte
rarse. Por este motivo, es interesante
realizar regularmente el análisis de
este parámetro, ya que sería el pri
mer indicador que advertiría que el
proceso tiene alguna inestabilidad.
Recalcar que el mes de noviembre
no se tiene en cuenta en el análisis
de este estudio, ya que, como se ha
comentado anteriormente, estos re
sultados se verían alterados por la
incidencia de lluvias en días anterio
res a la toma de muestras.
Marzo-Abril 2014
Si se analiza el índice de fango con
el índice de Shannon parece que si
ga una tendencia similar a excepción
del punto del mes de octubre. El ín
dice de fango examina diferentes
aspectos del fango, tanto a nivel
macroscópico como a nivel micros
cópico, aunque tienen especial re
levancia los filamentos, ya que 50
de las 100 unidades que tiene este
índice corresponden di rectamente o
indirectamente a los microorganis
mos filamentosos. Si se examina la
Figura 6 se puede observar que hu
bo una inestabilidad de filamentosos
(en el mes de octubre), ya que en la
diferencia de una semana (aunque
son muestras de diferentes meses)
hubo un cambio de tendencia de
crecimiento de estos microorganis
mos. Como el índice de fango valora
más los microorganismos filamento
sos que los protozoos (y estos son
más valorados en los otros índices),
con los resultados obtenidos no pue
de concluirse que sigan la misma
tendencia.
El índice de S hannon examina el
proceso desde el punto de vista de
la diversidad y abundancia de los
protozoos. Se observa que sigue la
misma tendencia que el índice de
Madoni. Por tanto, también indicaría
que una inestabilidad en el proceso
se vería reflejada en este índice, aun
que retardado en el tiempo.
3.3. Relación entre logaritmo
de inactivación de E. coli y fleglados inferiores a 20 �m
En la Figura 7 se muestra la relación
de logaritmo de inactivación de E. coli con los flagelados inferiores a
20 �m. Se puede observar que los
flagelados inferiores a 20 �m siguen
la misma tendencia que el logaritmo
de inactivación de E co!i Por tanto,
en principio estos flagelados podrían
ser buenos bioindicadores de la esta
bilidad del proceso.
BIOINDICACIÓN Y RENDIMIENTO DE INACTIVACIÓN DE E. COL/ EN LA EDAR DE ROSES
Figura 7. Relación del logaritmo de inactivación de E. coli entre los flagelados
inferiores a 20 �m.
7,000 �-
6,000
S,OOO
4,000 t 3,000
1,000
0,000 :-,.""
'\.()
VERANO
....... >-----r-
:-,."" '\.() :-,.""
'\.() :-,."" :-,."" :-,.""
-Lag Flagel·lats
<20�rn ...,_Log lnactivacion
E.coli
Log Coanoflagelados
LogBodo sp.
Log Trepomonas
'[�-() '[�-() \"() ()ro
\ é ()q,\
�()O¡ '\.()'""() �""""
'\.()'\ '\.()'\ '\.()'\ '\.() '\.()
En general, los flagelados inferio
res a 20 �m se suelen asociar a una
inestabilidad del proceso. Aunque si
se observan los mayoritarios, al prin
cipio y al final del estudio, son los
coanoflagelados los que están aso
ciados a la buena calidad del efluen
te y en donde se observa la mayor
eliminación de E coli. Si se examina
el mes de julio se observa que hay
una disminución acusada del logarit
mo de eliminación de E coli y tam
bién una pequeña disminución de
flagelados, aunque esta es mucho
menor. Esto podría deberse a que
las bacterias, que son las primeras
consumidoras de la materia orgáni
ca, son las primeras afectadas ante
una inestabilidad del proceso, como
por ejemplo un aumento o dismi
nución de carga orgánica, que es lo
que ocurre en julio y agosto en esta
EDAR. Los flagelados como consu
midores de estas bacterias serían los
siguientes en afectarles este tipo de
inestabilidad, como se observa en la
Figura 2, donde se ve la sucesión de
los diferentes grupos de protozoos.
Así mismo, los flagelados son los mi
croorganismos que están en el nivel
tráfico inferior (Figuras 3 y 4) a los
ciliadas y metazoos y son los prime-
ros protozoos que se ven afectados
cuando existe una inestabilidad o
algún cambio.
3.4. Relación entre logaritmo
de inactivación de E. coli y grupos de ciliadas según
locomoción y relación
con el flóculo
En la Figura 8 se muestra la rela
ción del logaritmo de inactivación de
E. coli con el porcentaje de grupos
de ciliadas según la locomoción y
la relación con el flóculo. En ella se
puede observar que al comienzo del
estudio hay una buena eliminación
de E coli (2,46 log de inactivación)
y que los grupos predominantes son
reptantes y perítricos (en un 98%)
En el mes de julio disminuye drásti
camente la inactivación de E. coli, a
la vez que descienden también los
reptantes, el perítrico dominante es
Opercularia sp. y aumentan los na
dadores. Este aumento de nadado
res se ve incrementado en el mes de
agosto, alcanzando el95%. El nada
dor en concreto es Dexiotricha sp. ,
que suele estar asociado a sobrecar
ga en el proceso y, como se ha cita
do anteriormente, en estos dos me
ses se sobrepasó el caudal de diseño.
TECN0AOUA 47
artículostécnicos
Figura 8. Relación del logaritmo de inactivación de E. coli con el porcentaje de grupos de ciliadas según la locomoción y la relación con el flóculo.
> e: ·o ·¡:¡ o E o g-º - ;;;¡ Qj u "O ·O e:;;:
·O ·¡:¡ QJ "' e: u o \;::::: u ·v; e: -5 :§
� "' 8.� Qj ·� e: Qj u o c..
En el mes de septiembre vuelve
a aumentar el logaritmo de inacti
vación y se observa también un au
mento de perítricos y reptantes, dis
minuyendo muy considerablemente
los nadadores. Por último, comentar
que el valor del logaritmo de inacti
vación del mes de noviembre difiere
con lo comentado, pero este valor
seguramente es tan elevado debido
a que los días anteriores a la toma
de muestra había llovido, , como ya
se ha reiterado.
:.:::: 4
o u ...;
3,S Qj "O e: ·O
3 ·¡:¡ "' > ·¡:¡
2,5 u "' .E "" 2 o .... 1,5 --Nadadores%
1 -- Reptantes %
0,5 o _. Perltricos%
--+-- Suctores%
cia, daría lugar a un incremento con
siderable de bacterias. Este aumento
provocaría una mayor cantidad de
bacteriófagos, pero posterior, por
que la capacidad de reproducción
de los protozoos es inferior al de las
bacterias, como se puede observar
en la Figura 3. Por tanto, el des
equilibrio del ecosistema se empieza
a notar a partir del mes de julio por
el descenso del logaritmo de inac-
tivación de E. coli y por el cambio
de la proporción de bacteriófagos
y carnívoros, pues los primeros van
aumentando y los segundos, dismi
nuyendo. El máximo desequilibio se
observa en la muestra de agosto,
con un 99% de bacteriófagos y tan
solo un 1% de carnívoros.
En el mes de septiembre se obser
va que aumentan los omnívoros, que
son microorganismos que pueden
nutrirse tanto de bacterias como de
bacteriófagos, y aumenta el loga
ritmo de inactivación de E. coli. Por
tanto, parece que se va recuperando
la estabilidad en el proceso. El valor
del logaritmo de inactivación de E.
coli de noviembre en principio sería
despreciable, por lo antes mencio
nado.
Por último, destacar los resulta
dos de diciembre, mes en el que se
observa que el logaritmo de inacti
vación de E. coli es elevado (2,44) y la proporción de bacteriófagos y
carnívoros es más equilibrada (80 y
20% respectivamente). Por tanto,
se podría concluir que el proceso se
encuentra en un estado mucho más
estable.
3.5. Logaritmo de inactivación
de E. coliy ciliadas según
nutrición
Figura 9. Relación del logaritmo de inactivación de E. coli con el porcentaje de protozoos ciliadas por clasificación nutricional.
En la Figura 9 se muestra la relación
de logaritmo de inactivación de E.
co!i con el porcentaje de protozoos
ciliados por clasificación nutricional.
En junio hay una buena eliminación
de E. co/i y una buena proporción de
bacteriófagos y carnívoros, del 70 y
30% respectivamente
Como se ha citado con anteriori
dad en los meses de julio y agosto
hay una disminución del logaritmo
de inactivación de E. coli debido seguramente a un aumento de la car
ga orgánica que, como consecuen-
48 TECN�AOUA
o a. "' o -o ñi � e ·¡:¡ o "' � o o N ;;;¡ o e ...., e e �o a. 'ü "' Ql u -o ¡;::: Ql ·¡¡¡ ·;;;- "' ..... -¡:¡ e Ql u o c..
120
100
80
60
40
20
:::: o 4 u
.... Qj
3,5 -o e: ·o 3 ·¡:¡ "' >
·¡:¡ u 2,5 "' .!:
Qj 2 -o "" o .... 1,5
--% Bacteriófags
---% Omnivors 0,5
o ......-% Carnívors
..-,._ Log inactivación de E. Coli
Marzo-Abril 2014
3.6. Parámetros operacionales
y logaritmo de inactivación
de E. coli En la Figura 10 se observa la rela
ción entre el logaritmo de inactiva
ción de E. coli y el TRH, el TRC, la
DB05 y el caudal de entrada. Se pue
de observar un aumento del caudal
de entrada en el periodo estival, julio
y agosto pr incipalmente, con la con
secuencia de una disminución del
TRH. Por tanto, al disminuir el TRH,
también disminuye el logaritmo de
inactivación de E. co/i, ya que se pro
voca una inestabilidad en el proceso
(aumentando la carga orgánica), el
cual no está preparado para este
aumento. De esta forma, aumentan
exponencialmente las bacterias para
transformar este aporte de materia
orgánica extra, pero los protozoos
con menor velocidad de crecimiento
no pueden asimilar todas estas bac
terias. Estas diferentes velocidades
de crecimiento generan un desfase
entre las poblaciones y esto provoca
la inestabilidad de proceso.
Destacar también que al aumentar
la eliminación de la DB05, disminuye
el logaritmo de inactivación de E. ca
ti, seguramente debido a lo comen
tado anteriormente que el proceso
ha tenido una inestabilidad y porque
ha llegado al límite del caudal de di
seño.
Si se analiza el comportamien
to del TRC, puede observarse que
cuanto menor es este parámetro
menor eliminación de E. coli se
obtiene. Obviando el valor de no
viembre, la mejor eliminación de
E. coli se tiene cuando se superan
los 1 O días. Analizando los valores
inferiores o iguales a 1 O días que
corresponden a los meses de julio
y agosto, se observa que es cuando
se tiene una mayor carga orgánica,
coincidiendo también con los meses
de mayor temperatura. Por tanto,
esto indicaría que el mayor aporte
BIOINDICACIÓN Y RENDIMIENTO DE INACTIVACIÓN DE E. COL/ EN LA EDAR DE ROSES
Figura 1 O. Relación del logaritmo de inactivación de E. coli y el TRH, el TRC, la DB05 y e 1 caudal de entrada.
40
de materia orgánica y de tempera
tura harían que también la concen
tración del fango aumentara más y,
consecuentemente, se purgara más
para mantener una concentración
de MLSS más o menos constante en
el reactor biológico. Al extraer más
fango del reactor biológico, la edad
del fango es inferior, por lo que sería
otro factor por el cual en los meses
de julio y agosto no se acabara de
estabilizar el fango, como se observa
en la Figura 2.
3.7. Microorganismos
filamentosos, temperatura y logaritmo de Trepomonas sp. En la Figura 6 se muestra la relación
entre el porcentaje de los microor
ganismos filamentosos (Microthrix
parvicel/a, T0675 y Beggiatoa sp. )
y la temperatura y el logaritmo de
Trepomonas sp.
Por lo que se refiere a los microor
ganismos filamentosos, no se han
relacionado con la eliminación de
inactivación de E. coli porque las
bacterias filamentosas no eliminan
bacterias, sino que transforman la
materia orgánica. Sin embargo, sí
se han tenido en cuenta en este es
tudio, ya que al ser un estudio de
bioindicación no se pueden obviar
350.000
.-.-.Loe de inactivaclón
de E.coli
TRH(dias)
-DBOS(Tn)
-TRC
_._Caudal Entrada
estos microorganismo tan importan
tes, por el interés que tienen y por
los problemas que pueden llegar a
ocasionar si se produce un descon
trol de los mismos.
En la Figura 6 se muestran las
bacterias filamentosas con más
abundancia, en porcentaje de mi
croorganismos filamentosos tota
les, durante todo el periodo del
año 2011. Se puede observar que
Microthrix parvicel/a tiene una ten
dencia inversamente proporcional
a la temperatura, de forma que al
aumentar la temperatura se limita
el crecimiento de este microorganis
mo. Esto es debido a que Microthrix
parvicella se asocia a bajas cargas
másicas, a concentraciones bajas de
oxígeno y a temperatura bajas. Se
puede observar que en agosto y en
septiembre, aunque la temperatura
no ha disminuido, hay un pico de
crecimiento de Microthrix parvice-
1/a. Si se analiza con detenimiento,
también se advierte la presencia re
levante de Beggiatoa sp. y Trepano
mas sp., que son microorganismos
indicadores de déficit de oxígeno
en algún punto del proceso. Por lo
tanto, todo esto indica que aunque
Microthrix parvicella tiene un creci
miento más competente a tempe-
TECN0AOUA 49
artículostécnicos
El logaritmo de inactivación de Eco/i es un indicador que puede evaluar el estado del proceso biológico de una EDAR: contra más inactivación, mejor trabaja el proceso. Es, por tanto, un buen parámetro a determinar, puesto que las bacterias son los primeros microorganismos que se alteran si se produce alguna inestabilidad en el proceso
raturas bajas y esta sea elevada, si
existe algún punto del proceso don
de haya déficit de oxígeno se pue
den observar picos de crecimiento
de este filamentoso.
4. Conclusiones Según el estudio, se concluye que:
- Se observa una correlación entre
el índice de Madoni y el logaritmo
de eliminación de E. coli, pero retar
dada en el tiempo. Primero se obser
va una disminución o aumento del
logaritmo de eliminación de E.coli y,
al mes siguiente, se aprecia lo mismo
en el índice de Madoni.
- El índice de Shannon tiene la
misma tendencia que el índice de
Madoni y, por tanto, la conclusión
sería la misma. Estos índices advier
ten de una inestabilidad del proceso,
pero posterior al logaritmo de inacti
vación de E. coli.
- El índice de fango parece tener
una tendencia similar a los otros dos
índices, pero con estos resultados
no se puede acabar de afirmar esta
conclusión, ya que este índice valo
ra más los filamentos de los flóculos
que los protozoos y podría ser por
este motivo que no se observara una
relación idéntica.
- Con respecto a los flagelados
inferiores a 20 �m. se observa que
siguen la misma tendencia que el
logaritmo de eliminación de E. co
li. Por tanto, en este estudio podría
so TECN0AOUA
concluirse que son buenos, puesto
que son los primeros bioindicado
res que advierten de una inestabili
dad en el proceso. Remarcar que es
importante la diferenciación dentro
de los flagelados inferiores a 20 �m
de clase, orden o género para llegar
a esta conclusión, porque si los mi
croorganismos más abundantes no
hubiesen sido los Coanoflagelados,
esta conclusión seguramente tam
bién hubiera sido otra.
- Los flagelados inferiores a 20 �m
son los siguientes después de las
bacterias en el nivel trófico y, segura
mente por este motivo, se observan
las variaciones en la misma muestra
a diferencia de los índices de Mado
ni, Shannon y otros microorganis
mos protistas. - La concentración de E. coli en el
efluente es un indicador de la cali
dad microbiológica del efluente.
- El logaritmo de inactivación de
E. co!i sería un indicador que eva
luaría el estado del proceso: contra
más inactivación, mejor trabajaría el
proceso. Sería, por tanto, un buen
parámetro a determinar, ya que las
bacterias son las primeras en la ca
dena trófica y los primeros microor
ganismos que se pueden alterar en
caso que se produzca alguna inesta
bilidad. Si fuera un parámetro que se
determinara regularmente, al variar
este, se podría tener conocimiento
del estado de la estabilización del
proceso. Al ser un análisis económi-
co, rápido, objetivo y sencillo, podría
ser un buen parámetro a analizar
periódicamente. Por tanto, se po
dría concluir que la curva de inacti
vación de E. coli marcaría la eficacia
del proceso.
- Esta analítica debería ser com
plementaria al análisis de bioindica
ción, ya que este análisis ofrece una
información complementaria y muy
valiosa porque indica la causa de la
inestabilidad del proceso. Esto es
muy importante, ya que si no se sa
be el motivo de la inestabilidad no se
puede actuar y variar los parámetros
operacionales oportunos para poder
regular y estabilizar el proceso.
- Teniendo en cuenta la clasifica
ción por locomoción y relación a
flóculos, se observa que la mayor
eliminación de E. co/i se encuentra
cuando dominan los perítricos y rep
tantes. Así mismo, la menor elimina
ción se observa cuando disminuyen
los reptantes y aparece Opercularia
sp. (mes de julio) y cuando el gran
porcentaje son nadadores (mes de
agosto) Dexiotricha sp.
-Si la clasificación es por nutrición,
se observa que la mayor eliminación
de E. coli se obtiene cuando existe
una buena pro_porción de bacterió
fagos y carnívoros. Por el contrario,
la menor eliminación se encuentra
cuando hay mayoritariamente bac
teriófagos.
-Al disminuir el TRH también dis
minuye el logaritmo de inactivación
de E. coli debido a que al aumentar
el caudal y la DB05, aumenta la car
ga orgánica y desestabiliza el proce
so. Otro motivo de desestabilización
del proceso es, seguramente, que
la EDAR está al límite del caudal de
diseño.
- Al disminuir el TRC por debajo de 1 1 días, existe una disminución
del logaritmo de E. coli.
- Se puede observar que en la
EDAR de Roses Microthrix parvicella
Marzo-Abril 2014
se ve influenciada por las temperatu
ras bajas y a temperaturas más ele
vadas si hay déficit de oxígeno.
Bibliografía [1) APHA, AWWA, WPCF. (1992). Métodos normalizados para análisis de aguas potables y residuales. Ediciones Díaz Santos, 17' edición
[2) Curds, C. R.; Fey, G.J. (196). The effect of ciliates protozoa on the late of E. coli in the activated sludge process. Water Res., núm. 3.
[3) Eikelboom, D.H. (1975). Filamentous organisms observed in activated sludge. Water Research, vol. 9, núm 4, págs. 365-388
[4) Eikelboom, D.H. (2000). Process control of activated sludge plants by microscopic investigation. IWA Publishing, Londres
[S) Fernández-Galiano, D.; Guinea, A.; Serrano, S.; et al. (1996). Guía práctica de identificación de protozoos ciliadas en estaciones depuradoras de aguas residuales por lodos activos de la Comunidad Autónoma de Madrid. Madrid
[6) Foissner, W., Berger, H. (1996). A userfriendly guide to the ciliates (Protozoa, Ciliophora) commonly used by hydrobiologists as bioindicators in rivers, lakes and watewasters, with notes on their ecology. Fresh Water Biology, Oxford.
(Roslorr BOMBAS DE ALTA PRESION
C/
BIOINDICACIÓN Y RENDIMIENTO DE INACTIVACIÓN DE E. COL/ EN LA EDAR DE ROSES
[7)1sac, L.; Rodríguez, E.; Fernández, N.; Salas, M.D. (2007). Circuito interlaboratorio 2007 en fangos activados. Aplicación práctica del estudio microbiológico y respirométrico en la EDAR. Grupo Bioindicación Sevilla (GBS), ISBN 978-84-612-1345-0.
[8) Jenkins, D.; Richard, M.G.; Daigger, G.T. (2003). Manual on the causes and control of activated sludge bulking, foaming and other solids separation problems. CRC Press LLC, 3' edición, Londres.
[9) Jenkins, D.; Richard, M.G.; Daigger, G.T. (1993). Manual on the causes and control of activated sludge bulking and foaming. Lewis Publishers, 2' edición, Michigan.
[1 O) Knoop, S.; Kunst, S. (1998). lnfluence of temperatura and sludge loading on activated sludge setting, especially on Microthrix parvicella. Water Science Technology, núm. 37 (4-5), págs. 27-35.
[11) Madoni, P. (1994). A sludge biotic index (SBI) for the evaluation of the biological performance of activated sludge plants based on the microfauna analysis. Water Research, núm. 28.
[12) Madoni, f> (1984). Estimation of the size of freshwater ciliate populations by a sub-sampling technique. Hydrobiologica, núm. 111.
[13) Patterson, D.J.; Hedley, S. (1992). Freeliving freshwater protozoa. A color guide. Wolfe Publishing.
[14) Rodríguez, E.; lsac, L.; Fernández. N.; Salas, M.D. (2004). Manual de trabajo para análisis biológicos en fangos activados. Jornada de transferencia de tecnología sobre ejercicios interlaboratorios en fangos activos como sistema de control de calidad en la EDAR. Sevilla, octubre, ISBN 608-0189-6.
[15) Rodríguez, E.; lsac, L.; Salas, M.D.; Fernández, N.; Zornoza, A. (2008). Manual práctico para el estudio de grupos
1 bioindicadores en fangos activos. Sevilla, ISBN: B-584-2008.
[16) Salvadó, H. (1990a).Estudi del protozous ciliats en plantes de tractament biológic de les aigües residuals. Tesis doctoral. Universidad de Barcelona, Departamento de Biología Animal
[17) Salvadó, H. (2006). La microfauna deis procesos de tractament d'aigües residuals. Apuntes de la asignatura de Zoología Aplicada, parte de Protozoología y Parasitología del Biología.
[18) Salvadó, H. (1990b). Método rápido para el control del bulking. T écnica simple y rápida de recuento de microorganismos filamentosos. Tecnología del Agua, núm. 67, págs. 60-63
[19) Shannon, C.E.; Weaver, W. (1949). The mathematical theory of communication. University of lllinoios Press, Urbana, pág. 117.
[20) Streble, H.; Krauter, D. (1987). Atlas de los microorganismos de agua dulce. La vida en una gota de agua. Ed. Omega, Barcelona . .¡-.
• Bombas, equipos y accesorios para limpieza de tuberías, alcantarillado e industrial con agua a alta presión
• Cojines neumáticos
Obturadores de tuberías Trasvase de aguas Pruebas de tuberías
36-38 43206-REUS