ES2973126T3 - Un método y un aparato para monitorear y controlar la formación de depósitos - Google Patents

Un método y un aparato para monitorear y controlar la formación de depósitos Download PDF

Info

Publication number
ES2973126T3
ES2973126T3 ES16831709T ES16831709T ES2973126T3 ES 2973126 T3 ES2973126 T3 ES 2973126T3 ES 16831709 T ES16831709 T ES 16831709T ES 16831709 T ES16831709 T ES 16831709T ES 2973126 T3 ES2973126 T3 ES 2973126T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
membrane
scale
monitoring
receiving surface
flow
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
ES16831709T
Other languages
English (en)
Inventor
Marjatta Piironen
Iiris Joensuu
Mehrdad Hesampour
Jaakko Ekman
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kemira Oyj
Original Assignee
Kemira Oyj
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kemira Oyj filed Critical Kemira Oyj
Application granted granted Critical
Publication of ES2973126T3 publication Critical patent/ES2973126T3/es
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D61/00—Processes of separation using semi-permeable membranes, e.g. dialysis, osmosis or ultrafiltration; Apparatus, accessories or auxiliary operations specially adapted therefor
    • B01D61/02—Reverse osmosis; Hyperfiltration ; Nanofiltration
    • B01D61/12—Controlling or regulating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D61/00—Processes of separation using semi-permeable membranes, e.g. dialysis, osmosis or ultrafiltration; Apparatus, accessories or auxiliary operations specially adapted therefor
    • B01D61/14—Ultrafiltration; Microfiltration
    • B01D61/22—Controlling or regulating
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B01—PHYSICAL OR CHEMICAL PROCESSES OR APPARATUS IN GENERAL
    • B01D—SEPARATION
    • B01D65/00—Accessories or auxiliary operations, in general, for separation processes or apparatus using semi-permeable membranes
    • B01D65/10—Testing of membranes or membrane apparatus; Detecting or repairing leaks
    • B01D65/109—Testing of membrane fouling or clogging, e.g. amount or affinity
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/008—Control or steering systems not provided for elsewhere in subclass C02F
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/44—Treatment of water, waste water, or sewage by dialysis, osmosis or reverse osmosis
    • C02F1/441—Treatment of water, waste water, or sewage by dialysis, osmosis or reverse osmosis by reverse osmosis
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/44—Treatment of water, waste water, or sewage by dialysis, osmosis or reverse osmosis
    • C02F1/442—Treatment of water, waste water, or sewage by dialysis, osmosis or reverse osmosis by nanofiltration
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/44—Treatment of water, waste water, or sewage by dialysis, osmosis or reverse osmosis
    • C02F1/444—Treatment of water, waste water, or sewage by dialysis, osmosis or reverse osmosis by ultrafiltration or microfiltration
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/52—Treatment of water, waste water, or sewage by flocculation or precipitation of suspended impurities
    • C02F1/5209—Regulation methods for flocculation or precipitation
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/52—Treatment of water, waste water, or sewage by flocculation or precipitation of suspended impurities
    • C02F1/5281—Installations for water purification using chemical agents
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
    • C12M1/00—Apparatus for enzymology or microbiology
    • C12M1/34—Measuring or testing with condition measuring or sensing means, e.g. colony counters
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
    • C12M1/00—Apparatus for enzymology or microbiology
    • C12M1/34—Measuring or testing with condition measuring or sensing means, e.g. colony counters
    • C12M1/3446—Photometry, spectroscopy, laser technology
    • C12M1/3476—Fluorescence spectroscopy
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12M—APPARATUS FOR ENZYMOLOGY OR MICROBIOLOGY; APPARATUS FOR CULTURING MICROORGANISMS FOR PRODUCING BIOMASS, FOR GROWING CELLS OR FOR OBTAINING FERMENTATION OR METABOLIC PRODUCTS, i.e. BIOREACTORS OR FERMENTERS
    • C12M31/00—Means for providing, directing, scattering or concentrating light
    • C12M31/02—Means for providing, directing, scattering or concentrating light located outside the reactor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N17/00—Investigating resistance of materials to the weather, to corrosion, or to light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N17/00—Investigating resistance of materials to the weather, to corrosion, or to light
    • G01N17/008—Monitoring fouling
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/01—Arrangements or apparatus for facilitating the optical investigation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6428—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes"
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6428—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes"
    • G01N21/643—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes" non-biological material
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/645—Specially adapted constructive features of fluorimeters
    • G01N21/6456—Spatial resolved fluorescence measurements; Imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6486—Measuring fluorescence of biological material, e.g. DNA, RNA, cells
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/85—Investigating moving fluids or granular solids
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/18—Water
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/34—Paper
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
    • G06F18/2431—Multiple classes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06V10/12—Details of acquisition arrangements; Constructional details thereof
    • G06V10/14—Optical characteristics of the device performing the acquisition or on the illumination arrangements
    • G06V10/143—Sensing or illuminating at different wavelengths
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/56—Extraction of image or video features relating to colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/98—Detection or correction of errors, e.g. by rescanning the pattern or by human intervention; Evaluation of the quality of the acquired patterns
    • G06V10/993—Evaluation of the quality of the acquired pattern
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
    • C02F1/001—Processes for the treatment of water whereby the filtration technique is of importance
    • C02F1/004—Processes for the treatment of water whereby the filtration technique is of importance using large scale industrial sized filters
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2103/00—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated
    • C02F2103/02—Non-contaminated water, e.g. for industrial water supply
    • C02F2103/023—Water in cooling circuits
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2103/00—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated
    • C02F2103/08—Seawater, e.g. for desalination
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2103/00—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated
    • C02F2103/10—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated from quarries or from mining activities
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2103/00—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated
    • C02F2103/26—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated from the processing of plants or parts thereof
    • C02F2103/28—Nature of the water, waste water, sewage or sludge to be treated from the processing of plants or parts thereof from the paper or cellulose industry
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2209/00—Controlling or monitoring parameters in water treatment
    • C02F2209/005—Processes using a programmable logic controller [PLC]
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2303/00—Specific treatment goals
    • C02F2303/20—Prevention of biofouling
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
    • C02F2303/00—Specific treatment goals
    • C02F2303/22—Eliminating or preventing deposits, scale removal, scale prevention
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6428—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes"
    • G01N2021/6439—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes" with indicators, stains, dyes, tags, labels, marks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/06—Recognition of objects for industrial automation

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Hydrology & Water Resources (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Nanotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)

Abstract

Se proporciona un método y aparato para monitorear la formación de depósitos en un proceso que comprende un flujo acuoso. Según la invención, se proporciona un flujo de alimentación de un líquido acuoso sobre una superficie receptora a controlar. Al menos una parte de una superficie receptora se ilumina con al menos una fuente de luz. 5Los datos visuales se recopilan en la superficie receptora y se analizan. La calidad y el tipo de deposición adherida a la superficie receptora se clasifica basándose en la información obtenida de los datos visuales analizados, y se calcula una indicación cuantitativa de incrustación y/o incrustación basándose en la clasificación. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Un método y un aparato para monitorear y controlar la formación de depósitos
Campo de la invención
La presente invención se refiere a un método y un aparato para detectar, monitorear y controlar la formación de depósitos en superficies humedecidas. De manera más específica, la invención está dirigida a la detección y clasificación de formación de sarro e incrustaciones en procesos de uso intensivo del agua, según datos visuales recogidos de superficies en plantas de proceso o de células de monitoreo dedicadas.
Antecedentes de la invención
La necesidad mundial creciente de agua y de tratamiento de aguas residuales está impulsando el desarrollo de procesos de filtración de membrana a gran escala. En particular, la desalinización del agua mediante tecnología de ósmosis inversa (RO, por sus siglas en inglés) provee una solución al problema mundial de la escasez de agua mediante la provisión de millones de metros cúbicos de agua fresca a partir de agua de mar por día. Una mayor calidad, así como el suministro de membranas de filtro, ha hecho, junto con las demandas ambientales, de los procesos de membrana como, por ejemplo, membranas de microfiltración (MF), ultrafiltración (UF), nanofiltración (NF) y ósmosis inversa (RO), procesos atractivos para complementar o reemplazar sistemas y procesos de sedimentación convenciones para eliminar partículas, materia orgánica y sal disuelta.
Los filtros de membrana se usan tanto en el tratamiento de aguas residuales para, p. ej., reemplazar la sedimentación de procesos de lodo activados, como en aguas de alta/baja salinidad donde la ósmosis inversa con pretratamiento MF y UF como un reemplazo para filtros granulados o de arena convencionales aplicados para eliminar la sal del agua.
Sin embargo, el éxito de la tecnología de ósmosis inversa y de las membranas se ve desafiado por el problema de la formación de incrustaciones. La formación de incrustaciones reduce el flujo de permeado a través de la membrana, y se reconoce como el principal problema en la aplicación de tecnologías de filtración de membranas. Existen varios tipos de formación de incrustaciones en membrana: incluidas las incrustaciones inorgánicas o la formación de sarro, incrustaciones coloidales, incrustaciones orgánicas y bioincrustaciones.
Un problema particular es la bioincrustación, donde el desarrollo de material biológico forma una capa pegajosa sobre la superficie de la membrana. La bioincrustación se refiere a la deposición, crecimiento y metabolismo de células bacterianas o flóculos en las membranas. La bioincrustación lleva a un requisito de mayor entrada de energía como un efecto de la resistencia aumentada de la biopelícula y presión osmótica, menor calidad del agua producto debido a la acumulación aumentada de solutos en la superficie de la membrana y, por consiguiente, a un aumento significativo de los costes de funcionamiento y mantenimiento.
Las fábricas de papel también tienen problemas con la formación de depósitos en las superficies. La formación de incrustaciones puede ocurrir en las superficies de tubos de alimentación de agua, tanques de agua, áreas de salpicaduras de extremo húmedo de la máquina para producir papel o en cualquier superficie de metal en la parte húmeda de una máquina para producir papel. Los depósitos en las fábricas de papel son, con frecuencia, orgánicos y pueden consistir en alquitrán, alquitrán blanco, ostickies,o los depósitos pueden ser inorgánicos o consistir en bioincrustaciones.
Dichas deposiciones, cuando se permite que crezcan, liberarán partículas indeseadas de depósitos orgánicos, inorgánicos y bioincrustaciones al proceso de fabricación de papel y pueden llevar a defectos o roturas del producto final en la bobina de papel.
En la industria minera, donde el agua también se usa mucho como un medio de flujo y transporte, las deposiciones pueden ocurrir en superficies de metal y provocar problemas, p. ej., en tamices, filtros y membranas usadas en el proceso.
Varias medidas se conocen en la técnica para limpiar y monitorear superficies y membranas afectadas. Se conoce la adición de químicos al agua de alimentación, con el fin de reducir o eliminar la formación de sarro e incrustaciones, y un aspecto importante de, p. ej., la filtración a gran escala es monitorear la acumulación de sarro e incrustaciones en el equipo. Es preciso ver, por ejemplo, el documento EP 2609990. El tiempo correcto y la optimización del servicio y actividades de limpieza son un factor de coste importante, y un buen sistema de monitoreo también es una base para la investigación del fenómeno que lleva a la deposición y aglomeración de materia, y con fines de control, p. ej., para el tiempo y adición de químicos a la alimentación de agua.
El documento US 20120258547 A1 describe un método de monitoreo demacrostickiesen un proceso de reciclado y de fabricación de papel o pañuelos de papel que implique pulpa reciclada.
El documento US2009045144 A1 describe un sistema y un método para monitorear el sarro en un sistema de ósmosis inversa en donde, a partir del análisis de imágenes, se monitorean cambios en los límites de la cristalización. El análisis de imágenes puede incluir análisis de uno o más parámetros de cristal.
Definiciones:
Proceso de ósmosis inversa (RO)
La ósmosis inversa es una modificación del proceso natural conocido como ósmosis, en donde de dos soluciones con diferentes concentraciones de sal disuelta, el agua fluye de la solución menos concentrada a la solución más concentrada a través de membranas semipermeables. En la ósmosis inversa, la dirección del flujo es inversa de la solución concentrada a la solución menos concentrada, por una presión más alta que la presión osmótica. Una membrana de ósmosis inversa pasa agua y pequeñas moléculas no ionizadas (o no cargadas) fácilmente a través de ella debido al pequeño tamaño molecular y a una mayor difusión del agua, pero detendrá muchos otros contaminantes.
Membrana
Una membrana semipermeable usada en sistemas de ósmosis inversa y puede consistir en una película fina de material polimérico, normalmente poliamida, moldeada sobre un soporte de tela. La membrana debe tener alta permeabilidad al agua y rechazo iónico. La velocidad de transporte del agua debe ser mucho más alta que la velocidad de transporte de los iones disueltos. La membrana debe ser estable en un amplio rango de pH y temperatura y tener una buena integridad mecánica.
Espaciador
Una capa tipo malla situada por encima de, esencialmente paralela a, a una distancia constante de, una superficie. El espaciador puede estar hecho de hebras conectadas de metal, fibra u otro material flexible/dúctil.
Formación de depósitos
La formación de depósitos puede consistir en formación de sarro, por lo cual se entiende, en la bibliografía, normalmente, incrustaciones inorgánicas por materia inorgánica. El depósito puede también consistir en incrustaciones orgánicas, lo cual es similar pero el depósito consiste principalmente en material orgánico. La bioincrustación, incrustación microbiológica o incrustación biológica, es un depósito provocado por la acumulación de microorganismos, plantas, algas, o animales en superficies humedecidas. Una incrustación que implica más de un ensuciador o más de un mecanismo de formación de incrustaciones que funcionan en simultáneo se denomina una incrustación compuesta. Múltiples ensuciadores o mecanismos pueden interactuar entre sí, lo cual resulta en una incrustación sinérgica que no es una suma aritmética simple de los componentes individuales.
Es, por consiguiente, un objeto de la presente invención presentar un método y aparato mejorados para monitorear y controlar la formación de sarro y/o incrustaciones en procesos de filtración.
Compendio de la invención
En un aspecto, la presente invención se dirige a un método para monitorear la formación de depósitos en un proceso que comprende un flujo acuoso según se define en la reivindicación independiente 1.
En breve, un flujo acuoso se conduce a una célula de medición, donde la representación automática en imágenes de la célula de medición tiene lugar de manera simultánea con la iluminación apropiada de la célula. Los datos de imagen se procesan, se lleva a cabo la clasificación de los tipos de incrustaciones y se calculan variables claves para la formación de incrustaciones como, por ejemplo, nivel de incrustación y velocidad de incrustación para cada tipo de incrustación. Las variables calculadas pueden usarse para determinar medidas apropiadas que se tomarán contra las deposiciones, específicamente para optimizar programas de tratamiento químico, incluidos parámetros como tipo y dosificación de químicos antideposición a añadirse, la combinación (fórmula) de dichos químicos, y la elección de puntos de dosificación, si estuvieran disponibles.
Los datos visuales recogidos de las múltiples posiciones pueden, debido a la elección de diseño, combinarse en una imagen representativa de dicha superficie receptora antes de la etapa de análisis, o las imágenes pueden analizarse individualmente y la información que contienen puede combinarse para lograr una comprensión de las deposiciones en toda la superficie receptora. La clasificación de la calidad y tipo de deposiciones puede llevarse a cabo en un ordenador mediante el uso de factores de forma como, por ejemplo, relación de aspecto, factores de tamaño como, por ejemplo, distribución de tamaño o tamaño medio, factores de color como, por ejemplo color medio, distribución de color y brillo, de las deposiciones representadas en imágenes.
La indicación cuantitativa de formación de sarro y/o incrustaciones de una superficie receptora puede basarse en uno o más de los siguientes: incrustaciones totales de dicha superficie, velocidad de incrustación, un mapa de color de las incrustaciones, parte o aspecto de cada tipo de incrustación de un valor de incrustación total. Las variables de incrustación pueden, por ejemplo, basarse en valores de incrustación locales, mapas de incrustación en una superficie receptora, o un valor acumulado total de incrustaciones.
En algunas realizaciones, el cálculo de la indicación cuantitativa de deposiciones se basa en dicha clasificación y se usa como un parámetro de entrada para el control automático de la adición de químicos al flujo de alimentación. El químico puede seleccionarse del grupo de antiescalantes, biocidas, químicos coagulantes, oxidantes o un polímero.
En algunas realizaciones, al menos una de las fuentes luminosas es una fuente de luz ultravioleta y/o una fuente luminosa que incluye una longitud de onda seleccionada que produce fluorescencia en el objetivo iluminado. En algunas realizaciones, es entonces posible clasificar la calidad y el tipo de deposición de bioincrustaciones que impliquen microbios mediante la adición a un flujo de alimentación de tintes fluorescentes de líquido acuoso que puedan manchar los microbios, y luego, de manera alterna, mediante la iluminación de los depósitos en una superficie con dos fuentes luminosas, una de las cuales usa luz blanca y la otra usa luz con una longitud de onda seleccionada que excita el tinte fluorescente. La luz ultravioleta puede también provocar la fluorescencia inherente (autofluorescencia) en los depósitos, sin adición alguna de tintes.
En algunas realizaciones, la superficie receptora que se monitoreará se ubica en al menos una célula de monitoreo que tiene al menos una entrada para dicho flujo de alimentación de un líquido acuoso y al menos una salida para un flujo de descarga de dicha célula de monitoreo. El flujo de alimentación de un líquido acuoso se introduce en la superficie receptora de la célula de monitoreo, que, en algunas realizaciones, puede incluir al menos una capa de un espaciador aplicado sobre dicha superficie. Los datos visuales pueden entonces recogerse tanto del espaciador como de la superficie receptora. Los espaciadores son conocidos en la técnica y se usan para distribuir y moderar el líquido en una membrana.
En algunas realizaciones, la superficie receptora puede ser impermeable. Una superficie receptora impermeable puede ser una superficie sólida como acero/metal o plástico que simula procesos industriales.
En algunas realizaciones, la superficie receptora puede ser una membrana semipermeable. Una membrana semipermeable produce una parte de permeado que pasa a través de dicha membrana semipermeable y una parte de concentrado que forma un flujo de descarga. La membrana semipermeable puede ser una membrana semipermeable de ósmosis inversa, nanofiltración, ultrafiltración o microfiltración.
Según una realización, se proveen al menos dos células de monitoreo, las cuales se monitorean conectándolas en paralelo con respecto a los flujos de alimentación y descarga y los datos visuales se recogen de las superficies de todas las células de monitoreo.
Varias realizaciones de la invención pueden usarse en cualquier proceso de uso intensivo del agua. Por ejemplo, el proceso puede ser un proceso de filtración, y puede ser un proceso de ósmosis inversa, nanofiltración, ultrafiltración o microfiltración para tratar agua salada, p. ej., agua marina o salobre, o un proceso de filtración para agua circulada o residual, o un proceso de filtración para agua de procesos industriales como, por ejemplo, agua del proceso de fabricación de papel. También puede usarse en sistemas de flujos de agua como, por ejemplo, en la circulación interna de agua y en tratamientos de agua cruda/residual, en fábricas de pulpa & papel o en la industria petrolera y minera, así como en otros procesos de uso intensivo del agua como, por ejemplo, sistemas de circulación de agua refrigerante.
Según un aspecto adicional de la invención, se provee un aparato para monitorear la formación de depósitos en un proceso que comprende un flujo acuoso, como se define en la reivindicación independiente 13.
En algunas realizaciones, el aparato de la invención incluye medios para añadir al menos un tinte fluorescente al flujo de alimentación de un líquido acuoso. Al menos dos fuentes luminosas se usan para la iluminación, una de las cuales usa luz con una longitud de onda seleccionada que excita el tinte fluorescente usado. El algoritmo de clasificación necesita entonces configurarse para clasificar la calidad y tipo de deposición de bioincrustaciones en dicha superficie receptora según la emisión de fluorescencia de las deposiciones en los datos visuales analizados. Sin embargo, como se describe más arriba, la luz ultravioleta puede también provocar la fluorescencia inherente (autofluorescencia) en los depósitos, sin adición alguna de tintes.
Según algunas realizaciones, el cómputo de una indicación cuantitativa de las deposiciones en la superficie receptora se basa en la clasificación en comparación con una superficie limpia correspondiente usada como una referencia de monitoreo. La dosificación química puede incluir dosificación de un químico que se selecciona del grupo de antiescalantes, biocidas, químicos coagulantes, oxidantes o que es un polímero.
La presente invención ofrece múltiples ventajas, incluida la detección temprana de cualquier incrustación o sarro en un proceso de membrana que implique una célula de membrana comercial. Se basa en un sistema de análisis de imágenes con escaneado 1D/2D, que permite el monitoreo de toda la superficie de la célula de monitoreo, y de más de una célula por vez. Ello aumenta la cantidad de datos representativos y hace que el sistema sea menos vulnerable a la interpretación incorrecta de sarro o incrustaciones “selectivas “en solo parte de la membrana o superficie. Con más datos de imagen a procesar y analizar, también es más fácil filtrar errores, ligeros cambios en las circunstancias de iluminación, etc. El uso tanto de una superficie de membrana pareja como de un espaciador en las células de monitoreo provee mucha más turbulencia local y de superficie de contacto, lo cual provee el crecimiento de microbios y, por consiguiente, también la detección temprana de incrustaciones.
La invención también hace posible monitorear con un sistema varias líneas de agua o la misma línea de agua antes y después del tratamiento de biocidas o químico. Con el método y aparato de la de invención, se provee la clasificación de incrustaciones o sarro, incluidos los inorgánicos, orgánicos y la bioincrustación. La dosificación automática o manual de químicos puede basarse, de manera fiable, en información del valor/nivel medido de incrustaciones, la velocidad y su tipo. La dosificación precisa es ayudada por el monitoreo de dos líneas: antes de la dosificación química (detección temprana de incrustaciones) y después (detección de respuesta química). La clasificación de la calidad de la formación de sarro e incrustaciones se lleva a cabo, preferiblemente, en un ordenador mediante el uso de factores de forma, colores, brillo y/o tamaño. Factores de forma pueden ser aspereza, redondez y/o relación de aspecto de una partícula. La clasificación puede implicar la comparación de datos de imagen adquiridos con una biblioteca de referencia predeterminada que contiene imágenes modelo de sarro e incrustaciones y/o con una célula de monitoreo completamente limpia.
Una clasificación computada puede usarse como un parámetro de entrada para el control automático de la adición de químicos antisarro y/o antiincrustaciones al flujo de alimentación. Dichos químicos incluyen ácido perfórmico (PFA, por sus siglas en inglés), que es un derivado peróxido de ácido fórmico que puede destruir células microbiológicas, e hipoclorito de sodio (NaOCl), también llamado hipo.
Un valor/nivel [%] de formación de incrustaciones se refiere al área de superficie de formación de incrustaciones por área de superficie total. Una velocidad [%/h] de formación de incrustaciones puede referirse al cambio en el valor de formación de incrustaciones. Los valores pueden medirse localmente en la célula de medición o los valores pueden ser valores promedio que describen, p. ej., el valor medio de toda la célula de medición.
Los valores calculados para la formación total de incrustaciones en una célula de medición (membrana o cualquier otra superficie) pueden incluir:
- Valor total de formación de incrustaciones, velocidad total de formación de incrustaciones, mapa de color de formación de incrustaciones, mapa total de formación de incrustaciones de la célula de medición (total es el parámetro de suma de todos los tipos de incrustación)
- Valor total de formación de incrustaciones y velocidad total de formación de incrustaciones para la superficie de membrana, valor total de formación de incrustaciones y velocidad total de formación de incrustaciones para el espaciador (si la membrana y el espaciador se incluyen en la célula de medición)
Los valores calculados para varios tipos de incrustaciones en una célula de medición pueden incluir:
- Color medio, relación de aspecto, distribución de tamaño, distribución de color, valor de incrustación, velocidad de incrustación, tamaño medio, recuento de objetos de incrustación, relación de valor de formación de incrustaciones a partir del valor total de formación de incrustaciones, mapa de formación de incrustaciones, parte de cada tipo de incrustación
- Valor de formación de incrustaciones y velocidad de formación de incrustaciones para la superficie de membrana, valor de formación de incrustaciones para el espaciador (si la membrana y el espaciador se incluyen en la célula de medición)
Con el fin de proveer un amplio rango de detección de formación de sarro e incrustaciones, el método incluye, de manera ventajosa, la clasificación computarizada de la calidad de formación de sarro e incrustaciones en la célula de monitoreo mediante la evaluación de forma, colores o intensidad de la escala de grises y/o tamaño de cualquier incrustación o sarro detectado. La cantidad de sarro e incrustaciones en una célula de monitoreo se determina mediante comparación de la información visual obtenida con la información visual representativa de una célula de monitoreo limpia. De manera ventajosa, la indicación computada de formación de sarro y/o incrustaciones puede usarse como un parámetro de entrada para el control de dosificación de químicos antiincrustación y/o de limpieza de sarro en el proceso de filtración principal.
El uso de la invención es versátil, dado que puede usarse en procesos de membrana como, por ejemplo, ósmosis inversa, nanofiltración, microfiltración y ultrafiltración para una variedad de aplicaciones, por ejemplo, en la desalinización de agua marina o salobre, en procesos para purificar agua residual o agua circulada. Puede usarse también en sistemas de flujos de agua en fábricas de pulpa y papel o en la industria minera, así como en otros procesos de uso intensivo de agua para calcular la aglomeración de impurezas en una superficie adecuada de la propia planta o en células de monitoreo.
Las varias realizaciones ventajosas de la invención se definen en las reivindicaciones anexas.
Breve descripción de los dibujos
La invención se describe a continuación en mayor detalle mediante referencia a los dibujos anexos, donde
La Figura 1 muestra un detalle de un espaciador en una membrana que tiene una deposición de bioincrustaciones;
la Figura 2 muestra un ejemplo adicional de un espaciador con bioincrustaciones;
la Figura 3 muestra un espaciador con incrustaciones inorgánicas y orgánicas;
las Figuras 4 y 5 muestran membranas y espaciadores con incrustaciones inorgánicas,
las Figuras 6a - 6c muestran variables características para incrustaciones detectadas con un aparato de la invención;
la Figura 7 muestra una vista general esquemática del aparato de la invención;
la Figura 8 muestra una unidad de monitoreo según la presente invención;
la Figura 9 muestra un diagrama PI para una unidad de monitoreo según la presente invención;
la Figura 10 muestra una vista general esquemática de una unidad de procesamiento de datos para una unidad de monitoreo según la presente invención;
la Figura 11 muestra un diagrama de flujo del método según la presente invención;
la Figura 12 muestra un mapa de formación de incrustaciones de una célula de monitoreo según la invención.
Descripción detallada de las realizaciones
Según su uso en la presente memoria, el término “indicación de formación de incrustaciones” o “indicación de formación de sarro” puede adoptar una cantidad de formas. Puede referirse a un área de superficie contaminada como un porcentaje de un área de superficie total. Puede también referirse al cambio en la formación de incrustaciones en comparación con una observación más temprana, o a la velocidad de cambio de formación de incrustaciones, p. ej., como un porcentaje/unidad de tiempo. Además, un valor y una velocidad de formación de incrustaciones total pueden computarse como una indicación de formación de incrustaciones de una combinación de superficies, p. ej., una membrana y un espaciador, si ambos se monitorean. Además, una indicación de formación de incrustaciones puede combinarse, la indicación de formación de incrustaciones consistiendo en indicaciones de formación de incrustaciones individualmente medidas para diferentes tipos de incrustaciones. Finalmente, una indicación de formación de incrustaciones puede adoptar uno o ser un compuesto de varios factores como, por ejemplo, el color medio, relación de aspecto, distribución de tamaño y/o distribución de color de las deposiciones, el valor de formación de incrustaciones, velocidad de formación de incrustaciones, tamaño medio, recuento de objetos de formación de incrustaciones en una superficie, etc.
En las Figuras 1 - 5, se muestran espaciadores en membranas, cada uno de los cuales tiene varios tipos de depósitos de incrustaciones. Los espaciadores son una red tipo malla que se coloca sobre la membrana para distribuir y controlar el flujo de alimentación entrante. Los espaciadores ayudan a la caída de presión a lo largo de la membrana, que aumentará debido a los depósitos como, por ejemplo, acumulación de sarro e incrustaciones. Cada uno de los tipos de incrustación se describe a continuación en mayor detalle mediante referencia a las Figuras 1 - 5. Se debe observar que los espaciadores no son una parte esencial de la invención, y que también una membrana o cualquier superficie donde puedan desarrollarse depósitos puede monitorearse con el método y aparato de la invención. En aras del monitoreo, sin embargo, cuantas más superficies de contacto estén presentes en el campo de la imagen de un aparato de monitoreo, más rápidamente puede descubrirse y diagnosticarse una acumulación de depósitos, y planearse y ejecutarse las contramedidas apropiadas.
La Figura 1 muestra una imagen detallada de una superficie 10 de membrana, donde filamentos 12 se fijan a un espaciador 11. Los filamentos pueden verse claramente con el ojo, aunque los contornos de los filamentos son difíciles de reconocer. Sin embargo, con un dispositivo de imágenes como, por ejemplo, una cámara digital y software de procesamiento de imágenes apropiado, es posible construir, de manera automática, los contornos de filamentos finos y alargados, p. ej., dependiendo de gradientes de imágenes locales y del peso de la dirección longitudinal de cada filamento. Dichos filamentos pueden, por consiguiente, identificarse y clasificarse.
La Figura 2 muestra un ejemplo adicional de bioincrustación en una membrana 20 y un espaciador 21. Se muestran los filamentos 22 y partículas de suelo 23 negro.
La Figura 3 muestra incrustaciones 31 inorgánicas con color gris mayormente depositadas en un espaciador 31 e incrustaciones 33 orgánicas con color marrón mayormente encontradas en la membrana 30. Las incrustaciones orgánicas tienen tonos de marrón y verde, los cuales se reconocen fácilmente por una cámara a color y pueden, por consiguiente, separarse y clasificarse aparte de las incrustaciones inorgánicas.
Las Figuras 4 y 5 muestran membranas 40 y 50 y espaciadores 41 y 51 con incrustaciones 42 y 52 inorgánicas, respectivamente. Las incrustaciones inorgánicas como, por ejemplo, sal y partículas, y burbujas de gas aparecen sin color con tonos de gris.
Esquemas de clasificación de deposiciones se basan en tamaño de objeto, forma, textura y color. Los filamentos son redes finas, alargadas. Los objetos fibrosos tienen ancho constante y relación longitud/ancho grande. Las microburbujas son esféricas y sus imágenes tienen puntos medio brillantes. La arena y las rocas son totalmente negras. Los cristales son brillantes y poseen elementos rectos y bordes afilados.
Esquemas de clasificación basados en el color pueden usarse para diferenciar especies coloridas de especies grises sin color. El color principal de cada objeto puede informarse y las especies coloridas pueden además discriminarse en clases de colores, p. ej., objetos redondos y verdes pueden clasificares como algas. La metodología y los algoritmos de clasificación se explican en detalle más adelante.
Las bioincrustaciones son, de manera predominante, un problema de espaciador de alimentación, dado que la acumulación de biopelículas en el espaciador del canal de alimentación influye en el perfil de distribución de velocidad. Por lo tanto, el control de las bioincrustaciones necesita espaciadores de alimentación de incrustaciones bajos y condiciones hidrodinámicas que restrinjan el impacto de la acumulación de biomasa en la caída de presión del canal de alimentación.
En algunas realizaciones, tintes fluorescentes pueden, por lo tanto, añadirse a un flujo de alimentación de un líquido acuoso, los cuales pueden manchar tipos deseados de microbios. Cuando se iluminan deposiciones de bioincrustaciones con dos fuentes luminosas diferentes, de las cuales una al menos usa luz con una longitud de onda seleccionada que excita un tinte fluorescente, es posible mejorar la clasificación e identificación de deposiciones de bioincrustaciones. Esto se basa en emisiones de fluorescencia de las deposiciones. Los químicos de manchado de microbios pueden funcionar con diferentes mecanismos dependiendo de los microbios, p. ej., a través del metabolismo de los microbios, y su estado (viable, no viable o muerto). Por ejemplo, CTC (sal de tetrazolio 5-ciano-2,3-cloruro de ditoliltetrazolio y DAPI (4',6-diamidino-2-fenilindol) son composiciones conocidas con capacidad de manchado de microbios.
La presente invención aborda tanto el problema de la deposición de bioincrustaciones que se muestra en las Figuras 1 y 2, como de incrustaciones orgánicas e inorgánicas que se muestra en las Figuras 3 - 5. Las bioincrustaciones con frecuencia representan un problema con mayor desafío que otros depósitos, y se describirán en mayor detalle más abajo. Visualmente, las bioincrustaciones son diferentes de otros depósitos en que pueden convertirse en filamentosas, como puede verse claramente en las Figuras 1 y 2. Asimismo, en comparación con superficies no porosas y lisas, las bioincrustaciones de membrana son un proceso complicado y se ve afectado por muchos factores, incluidas las condiciones operativas como, por ejemplo, cizallamiento y presión, características de las propias bacterias, la superficie de la membrana, y factores ambientales como, por ejemplo, pH, fuerza iónica y especies de iones. Finalmente, las comunidades microbianas son adaptativas. Por consiguiente, las presiones ambientales (como, por ejemplo, estrés químico o físico) eventualmente seleccionarán organismos que puedan tolerar dichas condiciones para colonizar las superficies.
La deposición bacteriana inicial y el desarrollo de biopelículas pueden comenzar en la membrana y desarrollarse como una biopelícula con el tiempo para cubrir más áreas y comenzar a crecer en el espaciador. Los microorganismos colonizan, de manera activa, membranas usando un amplio rango de comportamientos que pueden clasificarse en una serie de etapas definidas que incluyen: fijación reversible e irreversible (mayormente, interacción electrocinética e hidrofóbica), movimiento de células reversiblemente fijadas a lo largo de la superficie e iniciación de formación de microcolonias, maduración, diferenciación y finalmente disolución y dispersión de biopelículas.
Una vez que la superficie de la membrana se ha convertido en cubierta en una capa de ensuciadores, la acumulación posterior de incrustaciones depende ampliamente de la interacción entre la superficie contaminada y el ensuciador fijado a ella. Si la suspensión es termodinámicamente estable, no ocurrirá mayor absorción, lo cual resultará en una reducción relativamente pequeña hasta un flujo estable. Si, por otro lado, la suspensión es inestable, se acumularán capas adicionales de incrustaciones, y se observará una disminución sostenida en el flujo.
Las Figuras 6a - 6c muestran variables características para la formación de incrustaciones en una membrana y un espaciador mediante monitoreo en tiempo real de una célula de flujo pasante según la presente invención. El intervalo temporal de medición es de 16 días en todos los casos.
En la Figura 6a, se muestra la caída de presión a lo largo de la célula en tres casos de materiales diferentes, mediante el uso de HIPO (hipoclorito de sodio), PFA, un derivado peróxido de ácido fórmico) y aditivos antiincrustación (BLANK). Como puede verse, la caída de presión aumenta de manera firme si no se usan aditivos.
En la Figura 6b, la velocidad de formación de incrustaciones en membrana (%) se muestra para cada caso, la curva BLANK indicando que la membrana puede cubrirse fácilmente de manera total (100 % de incrustaciones) en un período relativamente corto.
En la Figura 6c, se muestra la velocidad (%) de formación de incrustaciones de espaciador, que muestra nuevamente y de forma clara la efectividad de los químicos añadidos en comparación con la curva BLANK.
En la Figura 7 se muestra una imagen esquemática del aparato de la invención. Una cámara 70 recoge información visual de la superficie 72 superior de, en esta realización, una célula 71 de ósmosis inversa. La célula 71 está provista de un flujo de alimentación de entrada F, una salida C para el flujo de concentrado no filtrado, y otra salida P para el flujo de permeado filtrado. Se debe observar que la salida de permeado P es opcional, dado que los depósitos de sarro e incrustaciones pueden monitorearse y analizarse tanto en superficies 72 que son impermeables como semipermeables. La formación de sarro e incrustaciones sobre la superficie y el espaciador como se muestra en las Figuras 1 - 5 tendrá lugar de todos modos.
Cuando hay al menos una capa de espaciador aplicada en la superficie receptora, los datos visuales pueden entonces recogerse del espaciador y de la superficie receptora. Esto es fácil de lograr ya sea centrando la lente en las dos células de monitoreo representadas una por vez, o teniendo una profundidad de campo suficiente en las lentes para hacer que ambas sean afiladas de manera simultánea.
La cámara 70 recoge información de la superficie 72 como se ha descrito en relación con las Figuras 2 y 3, la iluminación necesaria proporcionándose por lámparas 77. El accesorio 77 de iluminación puede, por ejemplo, consistir en lámparas LED o matrices, láseres, luces de xenón o luces halógenas. La luz puede producir destellos constantes o intermitentes (luz estroboscópica). La luz utilizada puede también ser de cualquier longitud de onda deseada, con el fin de transmitir de mejor manera la forma y características visibles a la cámara. Mediante el uso de luz blanca, es posible obtener información del color, brillo, forma y tamaño de la incrustación. En algunas realizaciones, puede usarse más de una fuente luminosa, de las cuales al menos una puede usar luz ultravioleta (UV) y/o al menos una puede usar luz que produzca emisiones fluorescentes en el objetivo iluminado.
En algunas realizaciones, el método y sistema de la invención pueden basarse en tecnología de análisis de imágenes y en el uso de diferentes fuentes luminosas para la iluminación, como luz blanca y luz UV, por ejemplo. Mediante el uso de luz UV, puede ser posible mejorar aún más la clasificación del tipo de incrustación. Dado que al menos algunas incrustaciones orgánicas absorben luz UV, aparecen como objetos oscuros en una imagen tomada con luz UV. La bioincrustación, nuevamente, puede contener componentes que producen fluorescencia cuando están excitados mediante luz UV u otra luz con una longitud de onda adecuada. Dichas deposiciones pueden verse como objetos brillantes en las imágenes.
En una realización, una superficie receptora, con o sin rejillas, se ilumina por medio de diferentes fuentes luminosas para la iluminación con luz blanca y/o luz UV. Mediante el uso de luz UV, la bioincrustación puede identificarse y medirse. Mediante el uso de luz blanca, especialmente otros tipos de incrustaciones pueden identificarse y medirse.
La unidad 76 de procesamiento de datos analiza los datos visuales recogidos de la superficie 72 receptora. También clasifica la calidad del sarro e incrustaciones en la superficie receptora según información obtenida de los datos visuales y la compara con información almacenada en una biblioteca 73 digital. Dicha biblioteca puede comprender una selección de imágenes o representaciones gráficas de diferentes tipos de sarro e incrustaciones, con las cuales se comparan los datos visuales y la clasificación se lleva a cabo usando reglas/criterios de clasificación predeterminados. La biblioteca puede, por supuesto, estar orientada a cubrir el proceso o la situación específica en cuestión.
Finalmente, se computa una indicación o índice de formación de sarro y/o incrustación que se muestra en la visualización 75 o se envía a cualquier otro medio de salida para su evaluación y, de manera opcional, envía una señal de control a un dispositivo 74 de dosificación química de un proceso de filtración principal u otro. Se comprenderá que el método y sistema de la invención pueden funcionar en un flujo de alimentación separado obtenido por cualquier medio de un proceso principal (no se muestra).
Los procesos que pueden monitorearse por el método y aparato de la invención incluyen procesos de desalinización de agua marina o salobre, agua residual y agua circulada, por ejemplo. Las unidades de filtración pueden ser membranas de ósmosis inversa, membranas de nanofiltración y membranas de ultra o microfiltración. La utilidad de la invención, por consiguiente, no depende del líquido que se filtrará, o de la calidad o grado del filtro. El método de la invención se basa en el monitoreo y comparación, lo cual significa que se supone cierto conocimiento sobre la formación de sarro e incrustaciones que puede ocurrir, y cómo se acumulará en las superficies. Una vez establecido este conocimiento, el método y aparato de la invención pueden emplearse con éxito.
En la Figura 8, se muestra una unidad 81 de monitoreo a modo de ejemplo según la presente invención para monitorear la formación de sarro e incrustaciones en un proceso. Muestra tres células 80a, 80b y 80c que se monitorearán y un dispositivo 82 de imágenes montado en una estructura 83. La estructura se dispone para mover el dispositivo 82 de imágenes con sus dispositivos de iluminación a lo largo de las células 80a-80c que se monitorearán para recoger datos visuales a lo largo de sus superficies. El dispositivo 82 de imágenes, preferiblemente una cámara CCD digital equipada con una lente de alta magnificación, puede moverse como se muestra por las flechas A y B. De manera alternativa, la cámara puede estar en posición fija en las células 80a-80c, pero pudiendo representar sus superficies superiores mediante escaneado. Preferiblemente, la cámara 82 se monta en una guía lineal impulsada por un motor a pasos que mueve la cámara entre múltiples ubicaciones de imágenes.
En este ejemplo, una cámara se usa para medir la formación de sarro e incrustaciones a partir de tres células 80a, 80b y 80c de medición separadas idénticas. Las imágenes de la cámara se analizan con un software de análisis que se ejecuta en un PC 104 industrial (es preciso ver la Figura 10), y los resultados del análisis se transfieren al bloque de datos de PLC 101 para la adquisición y visualización de datos en el panel 102 HMI.
Las células 80a-80c se conectan en paralelo para proveer una muestra más grande de la misma etapa del proceso en una planta de filtración, pero pueden también conectarse a diferentes flujos y usarse para mostrar la situación en diferentes etapas del proceso de filtración. Esto es útil, p. ej., cuando se estudian los efectos de, p. ej., químicos antiincrustaciones añadidos o parámetros del proceso cambiados.
En una configuración a modo de ejemplo, que se refiere, en general, a las Figuras 7 y 8, una célula de medición se ilumina con luces blancas y LED UV, la longitud de onda UV siendo de 395 nm, por ejemplo. También se proveen una cámara CCD y una unidad para procesar datos de imagen.
En una primera etapa, un flujo acuoso, en algunas realizaciones que contienen al menos un tinte fluorescente, se conduce a la célula de medición. La célula de medición se ilumina, de manera alterna, con luz blanca, y una luz LED de excitación fluorescente o UV. Los datos visuales se recogen de la célula de medición. Las imágenes y la iluminación se sincronizan, si fuera necesario, para producir imágenes por cada escaneado de la cámara. Los datos de imagen se preprocesan entonces y los tipos de incrustación se identifican y clasifican. Objetivos negros se clasifican como incrustaciones orgánicas y objetos que emiten fluorescencia se clasifican como bioincrustaciones. Luego se calculan las variables claves para la formación de incrustaciones como, por ejemplo, nivel de formación de incrustaciones y velocidad de formación de incrustaciones para cada tipo. Las variables calculadas se usan entonces para monitorear y controlar la formación de incrustaciones en procesos de uso intensivos de agua, p. ej., procesos de membrana, flujos de agua en procesos industriales como, por ejemplo, en fábricas de pulpa y papel. El sistema de la invención puede usarse para calcular dosificaciones químicas y para optimizar programas químicos, incluidos parámetros ajustables como fórmulas de químicos, sus combinaciones y puntos de dosificación.
En la Figura 9, se muestra un diagrama de tuberías e instrumentación (PI, por sus siglas en inglés) a modo de ejemplo, para el monitoreo de las células 71 de la Figura 7 y las células 80a - 80c de la Figura 8. La muestra entra a través de una válvula 90 de control tipo bola eléctricamente accionada a un tanque 92 de muestra. Uno o varios tintes fluorescentes pueden añadirse al flujo de entrada de muestra en 99 a partir de un ensayo o contenedor con una disposición de alimentación controlada (no se muestra). La válvula de control tipo bola se controla por un controlador 91 proporcional, integral y derivativo (controlador PID), que tiene realimentación de un sensor 93 de nivel de líquido de tanque ultrasónico. Una bomba 94 de diafragma controlada por un controlador 95 PID que toma la realimentación del medidor 96 de flujo ultrasónico, bombea la muestra a través de la célula 97 de monitoreo y a través de una válvula 98 de contrapresión fuera del aparato.
En la Figura 10, se muestra una vista general esquemática de un ejemplo de una unidad de procesamiento de datos que puede usarse en el aparato de la invención. Un controlador 101 lógico programable (PLC, por sus siglas en inglés), por ejemplo, un PLC Siemens S7-1200, se usa para controlar las operaciones del equipo de análisis. Un ordenador 104 de propósito general o industrial ejecuta el software de análisis requerido para el procesamiento de datos visuales y la producción de las imágenes. Componentes principales adicionales son una interfaz 102 de pantalla táctil como, por ejemplo, un panel de interfaz humano-máquina, por ejemplo, una biblioteca 103 de software de comunicación e Internet 105.
La biblioteca 103 de comunicación puede ser un cliente de Acceso a Datos de Comunicaciones de Datos Abierto (OPC DA, por sus siglas en inglés) que provee al software de análisis que se ejecuta en el ordenador 104 acceso de lectura y escritura síncronos a la memoria del PLC 101. El software de análisis solicita una conexión de la biblioteca de comunicación que luego intenta establecer la conexión al PLC 101. La conexión se activa luego hasta que el software de análisis se cierra, y provee acceso a varias variables de memoria PLC para el software de análisis mediante múltiples funciones.
El programa PLC se usa para controlar funciones de los sistemas a modo de ejemplos representados en las Figuras 7 - 9. Tiene un bloque 106 de datos usado para la adquisición de datos en línea mediante un encaminador que envía los datos a un servidor en Internet 105. El controlador 107 de hardware controla, p. ej., dos válvulas de control, dos bombas y una guía lineal accionada por un motor a pasos, la cámara y una luz de anillo LED para la iluminación. Una señal de control a un dispositivo 74 de dosificación química de la Figura 7 puede enviarse en una red 105 o en una línea dedicada (no se muestra) a una válvula en la práctica que controla la dosificación química a un proceso principal.
El PLC 101 también tiene un bloque 108 de datos al cual puede accederse simbólicamente y que contiene módulos de software diseñados para el control de la cámara y de la iluminación.
La interfaz 102 de usuario de pantalla táctil se usa para controlar el aparato de la invención, para configurar las configuraciones de conexión, establecer los parámetros de análisis y visualizar el estado actual del analizador.
La Figura 11 representa un diagrama de flujo en el método de la invención. En la primera etapa 110, un flujo de alimentación de agua, en algunas realizaciones, que contiene al menos un tinte fluorescente, se alimenta a al menos una célula receptora, que tiene, por ejemplo, una membrana de ósmosis inversa (RO) allí dispuesta. En la segunda etapa 111, un soporte de cámara similar a la estructura 81 en la Figura 8 se emplea para mover una cámara 82 para cubrir la superficie de la al menos una célula RO 80a - 80c. La cámara toma imágenes, a saber, recoge datos visuales, en o de puntos predeterminados de la superficie superior de las células. Después de haber cubierto toda el área que se monitoreará en la etapa 111, los datos visuales recogidos se analizan en la etapa 112. El análisis de los datos significa aquí procesar los datos con el fin de hacerlos comparables con información visual prealmacenada sobre la formación de sarro e incrustaciones y comparar los datos con contenido visual prealmacenado en una biblioteca digital.
Según el análisis en 112, el tipo y la cantidad de sarro e incrustración pueden identificarse en la etapa 113. En la etapa 114, se calcula una indicación, índice o cualquier parámetro predeterminado, que sea un resultado de una medición cuantitativa y/o cualitativa de los depósitos en la célula RO.
En la Figura 12, se muestran, en la práctica, datos visuales recogidos de la superficie receptora de una célula de monitoreo según la invención. Las imágenesaybcubren el área de superficie receptora de la misma célula de monitoreo y se llaman “mapas de incrustaciones”. En la imagena, no existe formación de incrustaciones, y el mapa de incrustaciones tiene un color azul profundo (aquí, gris oscuro). En la imagenb, tomada después de una semana de flujo acuoso a través de la célula de monitoreo, el color es distintivamente diferente, ahora turquesa (aquí, gris claro). Claramente, la formación de incrustaciones ha comenzado. Un valor de formación de incrustaciones y una velocidad de formación de incrustaciones pueden, por lo tanto, calcularse según se describe más arriba.
Como un ejemplo de clasificación de deposición, se usa un enfoque de clasificación probabilístico de Bayes - Laplace, que es robusto y adecuado para discriminar diferentes especies de depósitos entre sí. Como norma, todos los objetos deben clasificarse en una clase de objeto o partícula especifica, como filamentos, depósitos de cristales, sarro u otros objetos de incrustación. La clasificación puede también depender de un enfoque de hipercubo, lo cual significa que una partícula se clasifica en una clase de partícula cuando cada propiedad de la partícula permanece entre los límites mínimo y máximo discretos especificados para la clase.
Clasificación de objetos
A continuación, se describe una secuencia de etapas a modo de ejemplo para clasificar un objeto, a saber, un depósito que se ha representado en imágenes en una superficie receptora. Un esquema de clasificación puede incluir las fases 1 - 3 de:
1) Filtrado de imágenes
El filtrado de imágenes se utiliza para eliminar ruido, para desvanecer un fondo desigual, para resaltar objetos enfocados, y para calcular, p. ej., valores de gradiente de escala de grises local y su dirección. Una imagen filtrada puede entonces ecualizarse, p. ej., mediante análisis multiresolución, p. ej., usando una pirámide multiresolución Gaussiana. Una imagen Laplaciana (que es el segundo derivativo de las escalas de grises de imágenes) puede entonces calcularse a partir de una imagen ecualizada para resaltar las regiones de la mayor varianza de la escala de grises.
2) Segmentación de imágenes
El objetivo de una etapa de segmentación de imágenes es reconocer objetos enfocados en una imagen y calcular las áreas y contornos de proyección de los objetos, y reconocer diferentes tipos de objetos en dicha imagen.
Las regiones oscuras se reconocen aplicando un umbral de percentil de escala de grises a un histograma de escala de grises acumulativo de una imagen ecualizada. El fondo de una imagen puede calcularse como la imagen media de las 10 imágenes previas. Por consiguiente, componentes estructurales del área que se monitoreará, como espaciadores, pueden enmascararse digitalmente en una etapa temprana del análisis de segmentación de la imagen.
Los depósitos, a saber, objetos estancados que se acumulan lentamente, se identifican a partir de la imagen mediante el uso del umbral de percentil de escala de grises descrito más arriba. El área total de los objetos depositados por área de imagen total x100 % puede usarse como un indicador de un valor de formación de incrustaciones actual.
La discriminación del foco en una imagen Laplaciana puede usarse para validar objetos. Objetos cuya área proyectada tiene más píxeles enfocados con respecto al área total que una relación de foco especificada para el usuario (p. ej., 7 %), se reconocen como válidos. Regiones de alta varianza de escala de grises pueden resaltarse combinando imágenes filtradas Laplacianas, de gradiente y de paso alto. Una imagen binaria de los objetos se obtiene aplicando a la imagen combinada un umbral de contraste especificado para el usuario y superponiendo a la imagen las regiones oscuras.
3) Morfología del objeto
Una imagen binaria de un objeto puede procesarse con operaciones morfológicas. Como el área de proyección de cada objeto se representa en imágenes por la cámara, el diámetroddel objeto se define según el áreaAde proyección del objeto como:
La morfología de los objetos puede además estudiarse definiendo sus propiedades de forma, incluidas la relación de aspecto, redondez y aspereza.
Cuando un objeto se reconoce como un objeto alargado, puede llevarse a cabo un análisis para obtener la longitud y el ancho del objeto. Puede usarse un algoritmo de análisis, donde la longitud del objeto puede calcularse como la longitud del contorno (perímetro) dividida por dos. El cálculo del ancho puede basarse en vectores de contorno que consisten en las coordenadas x,y y el valor de dirección de gradiente de la escala de grises ^~/T’ /7Í de cada píxel de contorno. Un punto de correspondencia en el lado opuesto del contorno de la imagen se busca comparando los valores de dirección de los píxeles de contorno opuestos y de una línea dibujada entre los píxeles de correspondencia. La distancia entre los píxeles opuestos corresponde al ancho local de un objeto, cuyo ancho general puede entonces calcularse como el medio de todos los anchos locales.
Los ejes principales y la relación de aspecto de depósitos pueden calcularse a partir del objeto mediante el uso del algoritmo de análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés). El algoritmo produce los ejes principal y menor del objeto y su ángulo de orientación. La relación de aspecto puede calcularse como simplemente la relación entre los ejes principal y menor del objeto.
La redondez describe cuán cerca un objeto está de un círculo. Un círculo perfecto tiene una redondez del 100 %. El porcentaje de redondez se reduce con una complejidad creciente de la forma de la partícula. La redondezRse calcula como:
i] = \{x¡ - x cf(.v,- y cf
donde r es el radio del objeto y son las distancias de los píxeles de contorno (*u4 al punto
central del objeto (Xc,^ c). N= longitud del perímetro.
La normalización se obtiene dividiendo la desviación estándar de los radios por el radio del objeto.
La aspereza de un objeto puede calcularse como la suma de curvaturas discretas a lo largo del contorno del objeto dividida por la longitud del contorno. Valores de curvatura pueden calcularse como una diferencia entre los ángulos de dirección de gradiente de escala de grises de píxeles de contorno vecinos. Solo los giros rápidos en la curvatura se cuentan en el cálculo de aspereza. El valor de aspereza puede normalizarse con el valor del perímetro de un círculo que tiene el mismo diámetro que la distancia máxima a lo largo del objeto. La curtosis puede calcularse usando el 4.° momento de intensidad de la escala de grises. Esta puede usarse para la clasificación del tipo de incrustación.
Todos los objetos detectados en las superficies receptoras pueden clasificarse en un tipo específico de incrustación (p. ej., bioincrustación, incrustación orgánica e incrustación inorgánica o sus combinaciones) según un criterio de clasificación predeterminado. Los criterios de clasificación pueden también incluir colores detectables a partir de depósitos mediante el uso de luz blanca, ultravioleta o fluorescente, solas o en combinación.
La textura de un objeto es importante para el reconocimiento cognitivo. El análisis de la textura puede llevarse a cabo modelando la textura del objeto mediante el estudio del perfil de brillo (a saber, intensidad de escala de grises) del punto central del objeto a su contorno. Los valores de brillo medio se calculan en el centro de la partícula, en el contorno de la partícula y en el área total de la partícula. Asimismo, se calcula la desviación estándar de los valores de brillo de la partícula. Los valores de brillo medio pueden utilizarse para discriminar partículas de clases brillantes y oscuras y para clasificar objetos brillantes y finos.
Áreas de aplicación
Ejemplos importantes de áreas de aplicación se encontrarán en la industria del papel y sus flujos de agua. Otros ejemplos son procesos de petróleo, minería y tratamiento del agua, en particular, procesos de desalinización, procesos de membrana, tratamiento de agua de enfriamiento, y reutilización del agua. De manera específica, en la industria del papel, los sujetos para monitorear esfuerzos son orgánicos, inorgánicos y bioincrustaciones, y combinaciones de ellos.
La invención puede usarse tanto para monitorear como para controlar los procesos de uso intensivo de agua implicados y, por consiguiente, para controlar la velocidad de adición de uno o más químicos del proceso. El control puede llevarse a cabo de forma manual, semiautomática o automática según el análisis de sarro/incrustación llevado a cabo según la invención.
En el método, los datos visuales pueden recogerse en múltiples posiciones a lo largo de una superficie receptora, y los datos visuales se analizan y clasifican para determinar la calidad y el tipo de deposición fijada a la superficie receptora. Con el método es posible reconocer y clasificar diferentes tipos de incrustaciones. El tipo de incrustación puede ser inorgánico, orgánico o bioincrustación. Los esquemas de clasificación de deposiciones usados se pueden basar en tamaño de objeto, forma, textura y color. El método permite medir las propiedades de varios depósitos de incrustaciones. Describe cómo identificar y clasificar varios depósitos de incrustaciones diferentes, y permite detectar múltiples ensuciadores y la clasificación de ensuciadores fijados a la misma superficie receptora. En el método, los depósitos reales de todos los tipos pueden monitorearse, clasificarse e informarse. Estos depósitos pueden incluir depósitos orgánicos, inorgánicos y/o bioincrustaciones.
Aunque los ejemplos anteriores son ilustrativos de los principios de la presente invención en una o más aplicaciones particulares, será aparente para las personas con experiencia ordinaria en la técnica que numerosas modificaciones en la forma, uso y detalles de la implementación pueden llevarse a cabo dentro del alcance de las reivindicaciones establecidas más abajo.

Claims (25)

REIVINDICACIONES
1. Un método para monitorear la formación de depósitos en un proceso que comprende un flujo acuoso, comprendiendo dicho método la provisión de un flujo de alimentación de un líquido acuoso que se monitoreará en una superficie (72) receptora, en donde el monitoreo incluye las etapas de:
- iluminar al menos parte de dicha superficie (72) receptora con al menos una fuente (77) luminosa;
- recoger con un dispositivo (70,82) de imágenes datos visuales en múltiples posiciones a lo largo de dicha superficie receptora mediante el movimiento del dispositivo (70,82) de imágenes en múltiples posiciones a lo largo de dicha superficie (72,80a-80c) receptora;
- analizar dichos datos visuales;
- clasificar la calidad y el tipo de deposición (12,22,23,33,42,52) fijada a dicha superficie (72) receptora según una comparación de información obtenida de dichos datos visuales analizados con datos de referencia visuales almacenados; y
- calcular una indicación cuantitativa de formación de sarro y/o incrustaciones de dicha superficie receptora según dicha clasificación;
en donde la distribución y el control del flujo (F) de alimentación entrante se llevan a cabo por la superficie (72) receptora que es una membrana (10,20,30,40,50) y una red (11,21,31,41,51) tipo malla que se coloca por encima de la membrana (10,20,30,40,50),
en donde la clasificación de la calidad y del tipo de dichas deposiciones en dicha superficie receptora se lleva a cabo en un ordenador (104) comparando los datos visuales obtenidos con los datos de referencia visuales almacenados de uno o más factores seleccionados de factores de forma como, por ejemplo, relación de aspecto, factores de tamaño como, por ejemplo, distribución de tamaño o tamaño medio, factores de color como, por ejemplo, color medio, distribución del color y brillo, de las deposiciones representadas en imágenes, y
en donde la indicación cuantitativa de formación de sarro y/o incrustaciones se usa como un parámetro de entrada para el control automático de la adición de uno o más químicos a dicho flujo (F) de alimentación.
2. Un método según la reivindicación 1, en donde el método incluye las etapas adicionales de:
- añadir a dicho flujo de alimentación de un líquido acuoso al menos un tinte fluorescente que puede manchar al menos un tipo de microbios;
- iluminar al menos parte de dicha membrana y red tipo malla con al menos dos fuentes luminosas, al menos una de las cuales usa luz con una longitud de onda seleccionada que excita una deposición de bioincrustación manchada por dicho al menos un tinte fluorescente;
- clasificar la calidad y el tipo de deposición de bioincrustación según la emisión fluorescente de dichas deposiciones en dichos datos visuales analizados.
3. Un método según las reivindicaciones 1 o 2, en donde al menos una de dichas fuentes luminosas emite luz ultravioleta.
4. Un método según cualquiera de las reivindicaciones 1 - 3, en donde la indicación cuantitativa de la formación de sarro y/o incrustaciones se basa en uno o más de los siguientes: incrustación total de dicha superficie, velocidad de formación de incrustación, mapa de color de incrustación, y/o parte o relación de cada tipo de incrustación.
5. Un método según cualquiera de las reivindicaciones 1 - 4, en donde dicha membrana y red tipo malla que se monitorearán se ubican en al menos una célula de monitoreo que tiene al menos una entrada de dicho flujo de alimentación de un líquido acuoso y al menos una salida para un flujo de descarga de dicha célula de monitoreo.
6. Un método según la reivindicación 5, en donde dicho flujo de alimentación de líquido acuoso se introduce en la membrana y red tipo malla de dicha célula de monitoreo.
7. Un método según la reivindicación 6, en donde dichos datos visuales se recogen de dicha red tipo malla y de dicha membrana.
8. Un método según cualquiera de las reivindicaciones 5 - 7, en donde
la membrana es impermeable, o
la membrana es una membrana semipermeable.
9. El método según la reivindicación 8, en donde
dicha membrana semipermeable produce a partir de dicho flujo de alimentación una parte de permeado que pasa a través de dicha membrana semipermeable y una parte de concentrado que forma dicho flujo de descarga; o dicha membrana semipermeable incluye una membrana semipermeable de ósmosis inversa, nanofiltración, ultrafiltración o microfiltración.
10. Un método según cualquiera de las reivindicaciones 5 - 9, que incluye las etapas de:
- proveer al menos dos células (80a-80c) de monitoreo que se monitorearán;
- conectar dichas células (80a-80c) de monitoreo en paralelo con respecto a los flujos de alimentación y descarga; - recoger datos visuales de las superficies de dichas al menos dos células de monitoreo.
11. Un método según cualquiera de las reivindicaciones 1 - 10, en donde dicho proceso es un proceso de filtración y es un proceso de ósmosis inversa, nanofiltración, ultrafiltración o microfiltración para tratar al menos una de las siguientes: agua salina, agua salobre, agua circulada, agua residual o agua de procesos industriales.
12. Un método según cualquiera de las reivindicaciones 1 - 11, en donde el cálculo de dicha indicación cuantitativa de dicha deposición se basa en dicha clasificación en comparación con una membrana limpia y red tipo malla usadas como una referencia, y dicho químico se selecciona del grupo de antiescalantes, biocidas, químicos coagulantes, oxidantes, químicos de limpieza, polímeros y/o cualquier combinación de ellos.
13. Un aparato para monitorear la formación de depósitos en un proceso que comprende un flujo acuoso, incluyendo: - al menos una entrada de alimentación para dirigir un flujo acuoso que se monitoreará en una superficie (72) receptora;
- al menos una fuente (77) luminosa adaptada para iluminar al menos parte de dicha superficie (72) receptora; - un dispositivo (70,82) de imágenes dispuesto para moverse a lo largo de dicha superficie (72) receptora y para recoger datos visuales en múltiples posiciones a lo largo de dicha superficie (72,80a-80c);
- una unidad (76) de procesamiento de datos adaptada para analizar dichos datos visuales recogidos, incluidos un ordenador (104) adaptado para ejecutar un algoritmo de clasificación para clasificar la calidad y el tipo de deposición (12,22,23,33,42,52) fijada a dicha superficie (72) receptora según una comparación de información obtenida de dichos datos visuales analizados con datos de referencia visuales almacenados; y una rutina de ordenador para calcular una indicación cuantitativa de formación de sarro y/o incrustaciones de dicha superficie receptora según dicha clasificación; y
- un controlador (101) adaptado para controlar las operaciones del equipo de análisis;
en donde la distribución y el control del flujo de alimentación entrante se llevan a cabo por la superficie (72) receptora que es una membrana (10,20,30,40,50) y una red (11,21,31,41,51) tipo malla que se coloca por encima de la membrana (10,20,30,40,50);
en donde dicha unidad (76) de procesamiento de datos se adapta para comparar los datos visuales obtenidos con datos de referencia almacenados de uno o más factores seleccionados de factores de forma como, por ejemplo, relación de aspecto, factores de tamaño como, por ejemplo, distribución de tamaño o tamaño medio, factores de color como, por ejemplo, color medio, distribución de color y brillo, de las deposiciones representadas en imágenes, con el fin de llevar a cabo la clasificación de la calidad y el tipo de dichas deposiciones, y el controlador (101) se adapta, según la indicación cuantitativa de formación de sarro y/o incrustaciones, para proveer una señal a un dispositivo (74) de dosificación química para controlar la adición de uno o más químicos a dicho flujo (F) de alimentación.
14. Un aparato según la reivindicación 13, que comprende:
- medios para añadir al menos un tinte fluorescente a dicho flujo de alimentación de un líquido acuoso;
- al menos dos fuentes luminosas, al menos una de las cuales usa luz con una longitud de onda seleccionada que excita una deposición de bioincrustación manchada por dicho al menos un tinte fluorescente;
- dicha unidad (76) de procesamiento de datos configurándose para clasificar la calidad y el tipo de deposición de bioincrustaciones en dicha superficie y red tipo malla según la emisión de fluorescencia de dichas deposiciones en dichos datos visuales analizados.
15. Un aparato según las reivindicaciones 13 o 14, en donde
al menos una de dichas fuentes luminosas es una fuente luminosa ultravioleta.
16. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 13 - 15, en donde dicha unidad (76) de procesamiento de datos se adapta para calcular la indicación cuantitativa de formación de sarro y/o incrustación de dicha membrana y red tipo malla según uno o más de los siguientes: formación de incrustaciones total, velocidad de formación de incrustaciones, mapa de color de incrustaciones o parte o relación de cada tipo de incrustación.
17. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 13 - 16, en donde
dicha membrana y red tipo malla que se monitorearán se ubican en al menos una célula (71,80a-80c) de monitoreo, dicha célula teniendo al menos una entrada de dicho flujo de alimentación de un líquido acuoso y al menos una salida para un flujo de descarga de dicha célula de monitoreo.
18. Un aparato según la reivindicación 17, en donde dicha célula (71,80a-80c) de monitoreo es una célula a través de la cual pasa el flujo.
19. Un aparato según la reivindicación 18, en donde dicho dispositivo (70,82) de imágenes se adapta para recoger datos visuales de dicha red (11,21,31,41,51) tipo malla y de dicha membrana (10,20,30,40,50).
20. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 16 - 19, en donde
la célula de monitoreo tiene dicha membrana que es impermeable, o
la célula de monitoreo tiene dicha membrana que es una membrana semipermeable.
21. Un aparato según la reivindicación 20, en donde dicha célula de monitoreo tiene un flujo de salida para una parte de permeado que pasa a través de dicha membrana semipermeable, o una salida de descarga para una parte de concentrado que no pasa a través de dicha membrana semipermeable.
22. Un aparato según la reivindicación 17, que comprende al menos dos células (80a-80c) de monitoreo conectadas en paralelo con respecto a sus flujos de alimentación y descarga, dicho dispositivo (82) de imágenes adaptándose para recoger datos visuales de la membrana y red tipo malla de dichas al menos dos células de monitoreo.
23. Un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 13 - 22, en donde el cálculo de una indicación cuantitativa de dichas deposiciones se basa en dicha clasificación en comparación con una membrana limpia y tipo malla usada como una referencia,
y
dicho dispositivo (74) de dosificación es para dosificar un químico que se selecciona del grupo de antiescalantes, biocidas, químicos coagulantes, químicos de limpieza, polímeros y/o cualquier combinación de ellos.
24. Uso de un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 13 - 16 o 23 para llevar a cabo el método según cualquiera de las reivindicaciones 1 - 12 en una planta de proceso para calcular la aglomeración de impurezas en una membrana y red tipo malla de dicha planta.
25. Uso de un aparato según cualquiera de las reivindicaciones 17 - 23 para llevar a cabo el método según cualquiera de las reivindicaciones 1 - 12 en una planta de proceso de filtración, para calcular la aglomeración de impurezas en células de monitoreo de dicha planta.
ES16831709T 2015-12-23 2016-12-21 Un método y un aparato para monitorear y controlar la formación de depósitos Active ES2973126T3 (es)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FI20156009A FI20156009A7 (fi) 2015-12-23 2015-12-23 Menetelmä ja laite kerrostumien muodostuksen valvomiseksi ja hallitsemiseksi
PCT/FI2016/050907 WO2017109287A1 (en) 2015-12-23 2016-12-21 A method and an apparatus for monitoring and controlling deposit formation

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2973126T3 true ES2973126T3 (es) 2024-06-18

Family

ID=57915001

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES16831709T Active ES2973126T3 (es) 2015-12-23 2016-12-21 Un método y un aparato para monitorear y controlar la formación de depósitos

Country Status (15)

Country Link
US (1) US11046590B2 (es)
EP (1) EP3394598B1 (es)
JP (1) JP6708740B2 (es)
KR (1) KR102181252B1 (es)
CN (2) CN118914146A (es)
CA (1) CA3009259C (es)
CL (1) CL2018001664A1 (es)
ES (1) ES2973126T3 (es)
FI (1) FI20156009A7 (es)
MY (1) MY191388A (es)
PL (1) PL3394598T3 (es)
SG (1) SG11201805176RA (es)
TW (1) TWI790987B (es)
WO (1) WO2017109287A1 (es)
ZA (1) ZA201803954B (es)

Families Citing this family (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US12351284B2 (en) 2010-07-06 2025-07-08 Biofouling Technologies, Inc. Formable aquatic coverings for preventing biofouling
CN108367243B (zh) 2015-12-16 2021-09-28 艺康美国股份有限公司 用于膜过滤清洁的过氧甲酸组合物
US10278392B2 (en) 2016-04-15 2019-05-07 Ecolab Usa Inc. Performic acid biofilm prevention for industrial CO2 scrubbers
WO2018111341A1 (en) 2016-12-15 2018-06-21 Ecolab Usa Inc. Peroxyformic acid compositions for membrane filtration cleaning in energy services
JP2019155257A (ja) * 2018-03-12 2019-09-19 栗田工業株式会社 分離膜の汚染状況評価方法
EP3784367B1 (en) 2018-04-23 2023-08-16 Noria Water Technologies, Inc. Method and apparatus for real-time direct membrane surface monitoring
WO2019225306A1 (ja) * 2018-05-21 2019-11-28 栗田工業株式会社 逆浸透システムの診断装置
CU24691B1 (es) 2018-11-01 2024-01-10 Biofouling Tech Inc Dispositivo y método para reducir la bioincustración sobre un sustrato parcial o totalmente sumergido en un ambiente acuoso
CN109324050A (zh) * 2018-11-06 2019-02-12 重庆大学 一种基于三维piv技术的透明土三维化模拟试验装置
CN113544283A (zh) * 2019-03-14 2021-10-22 默克专利股份公司 用于微生物的长期监控的新型取样方法
WO2020201630A1 (en) * 2019-04-01 2020-10-08 Kemira Oyj Monitoring of membrane fouling
GB2581217B (en) * 2019-05-10 2021-03-17 Solmicrotek Ltd Biofilm sensor
FI20195550A1 (en) 2019-06-20 2020-12-21 Kemira Oyj Risk level assessment in an aqueous process
WO2021081340A1 (en) * 2019-10-24 2021-04-29 Ecolab Usa Inc. System and method of inline deposit detection in process fluid
CN111559767B (zh) * 2020-05-19 2022-02-08 扬州大学 一种制定多因素影响下湖泊黑色水体有效管理目标的方法
CN112610902B (zh) * 2020-12-11 2022-07-08 吉林建筑大学 一种老城区管网生物垢检测方法
CN113176236A (zh) * 2021-04-02 2021-07-27 深圳技术大学 适用于膜过滤的大尺度可视化膜污染原位在线监测系统
WO2022234751A1 (ja) * 2021-05-06 2022-11-10 オルガノ株式会社 膜閉塞物質の分析方法及び分析装置、並びに分離膜の薬注制御方法及び薬注制御装置
CN113354040B (zh) * 2021-06-04 2022-05-17 杭州贝思特节能环保科技有限公司 一种加盐电渗析装置及其使用方法
KR20250005998A (ko) * 2022-04-29 2025-01-10 유니서스 리미티드 복수의 액체 중 어떤 것이 웨이퍼 표면에 입자 불순물이 증착될 위험이 가장 높은지 결정하는 방법
CN116099375B (zh) * 2023-02-06 2024-05-10 武汉大学 在线监测膜蒸馏中膜浸润过程的系统和方法
CN116730444A (zh) * 2023-06-28 2023-09-12 方鹏 基于视频数据处理的循环水除垢控制系统
US20250164370A1 (en) * 2023-09-28 2025-05-22 Industrial Technology Research Institute Film evaluation system and evaluation method thereof
WO2025120251A1 (en) * 2023-12-05 2025-06-12 Kemira Oyj Detecting, monitoring and controlling fouling of wetted surfaces
CN117684953B (zh) * 2023-12-11 2024-05-24 江苏省环境科学研究院 一种地下水非水相液体污染物可视化检测设备及检测方法
CN117805109B (zh) * 2023-12-29 2024-12-24 江苏腾丰环保科技有限公司 一种基于纹理特征识别的水质检测方法、系统
US12146825B1 (en) * 2024-06-24 2024-11-19 King Fahd University Of Petroleum And Minerals System and methods for assessment of scale deposits in pipelines
WO2026070179A1 (ja) * 2024-09-27 2026-04-02 東レ株式会社 複合半透膜の膜キズ解析方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ZA200201809B (en) 2001-03-06 2002-10-01 Sasol Tech Pty Ltd Monitoring unit for use in a water purification system.
US7578939B2 (en) * 2004-12-09 2009-08-25 Board Of Trustees Of Michigan State University Ceramic membrane water filtration
WO2007087578A2 (en) 2006-01-24 2007-08-02 The Regents Of The University Of California Method and system for monitoring reverse osmosis membranes
EP2423165A1 (en) 2007-08-23 2012-02-29 Dow Global Technologies LLC Process, adapted microbes, composition and apparatus for purification of industrial brine
US8160305B2 (en) * 2007-11-30 2012-04-17 Hercules Incorporated Method and apparatus for measuring deposition of particulate contaminants in pulp and paper slurries
CN101284213B (zh) 2008-05-30 2011-08-03 北京汉青天朗水处理科技有限公司 一种清洗膜分离设备的方法及装置
US9618438B2 (en) * 2009-09-09 2017-04-11 ClearCorp System and method for analyzing water samples in a water processing facility
US9280726B2 (en) 2009-12-18 2016-03-08 Fpinnovation On-line macrocontaminant analyser and method
WO2011163278A2 (en) 2010-06-21 2011-12-29 The Regents Of The University Of California High pressure sensors for detecting membrane fouling
FI20105813A0 (fi) * 2010-07-20 2010-07-20 Kemira Oyj Menetelmä ja järjestelmä vesipitoisen virran ominaisuuksien monitoroimiseksi
US9562861B2 (en) * 2011-04-05 2017-02-07 Nalco Company Method of monitoring macrostickies in a recycling and paper or tissue making process involving recycled pulp
WO2013030462A1 (en) 2011-09-02 2013-03-07 Kemira Oyj Device and method for characterizing solid matter present in liquids
PL4066925T3 (pl) * 2011-12-30 2025-09-08 Kemira Oyj Sposób zapobiegania wzrostowi drobnoustrojów na membranie filtracyjnej
JP2013223835A (ja) * 2012-04-20 2013-10-31 Nitto Denko Corp 膜ファウリングの評価方法および分離膜の洗浄方法
JP2015009174A (ja) 2013-06-27 2015-01-19 株式会社日立製作所 水処理システムおよび水処理システムの水処理方法
CN106163996B (zh) * 2014-04-09 2019-09-10 Nch公司 用于检测在水系统中的微生物生长的系统和方法

Also Published As

Publication number Publication date
MY191388A (en) 2022-06-22
CN118914146A (zh) 2024-11-08
TW201800740A (zh) 2018-01-01
KR20180095925A (ko) 2018-08-28
CA3009259A1 (en) 2017-06-29
JP2019505779A (ja) 2019-02-28
KR102181252B1 (ko) 2020-11-20
US20190002304A1 (en) 2019-01-03
EP3394598B1 (en) 2023-12-20
ZA201803954B (en) 2024-01-31
FI20156009A (fi) 2017-06-24
CL2018001664A1 (es) 2018-07-20
FI20156009A7 (fi) 2017-06-24
CA3009259C (en) 2021-06-22
WO2017109287A1 (en) 2017-06-29
TWI790987B (zh) 2023-02-01
CN108474742A (zh) 2018-08-31
PL3394598T3 (pl) 2024-04-29
US11046590B2 (en) 2021-06-29
JP6708740B2 (ja) 2020-06-10
EP3394598A1 (en) 2018-10-31
SG11201805176RA (en) 2018-07-30
EP3394598C0 (en) 2023-12-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2973126T3 (es) Un método y un aparato para monitorear y controlar la formación de depósitos
US20220185706A1 (en) Monitoring of membrane fouling
AlSawaftah et al. A comprehensive review on membrane fouling: Mathematical modelling, prediction, diagnosis, and mitigation
TWI708741B (zh) 用於即時膜表面監控之方法及設備
US10988392B2 (en) Method and system for optimization of coagulation and/or flocculation in a water treatment process
CN101384342B (zh) 用于监视反渗透膜的方法和系统
BR112019020040B1 (pt) Método de tratamento de efluentes
WO2013157188A1 (ja) 膜ファウリングの評価方法および分離膜の洗浄方法
JP2019058126A (ja) 水質管理方法
Farhat In-situ Non-destructive Studies on Biofouling Processes in Reverse Osmosis Membrane Systems
Villacorte Membrane System: Investigating the Role of Transparent Exopolymer Particles (TEP)
AlMashharawi Evaluating the Efficiency of Different Microfiltration and Ultrafiltration Membranes Used as Pre-treatment for Reverse Osmosis Desalination of Red Sea Water