presentación preliminar sustenta

1. Descripción del problema
I.
Introducción
Quema de
bagazo
Ciclón
Energía
eléctrica
PM 10 y
PM 2.5,
CO2,
CO,
SO2,
Nox,
dioxinas
1
2
3
4
5

2. Justificación
Teórica
(Kenneth, 2003)
Metodológica
Datos y supuestos en el software
AERMOD.
Práctica
I.
Introducción

3. • VARIABLES
Variable dependiente:
PM 10 y PM 2.5
Variable independiente:
Influencia del ciclón
III.
Método

4. II.
Marco
teórico
Factores que
intervienen en la
calidad del aire
Meteorología
Topografía
Características
de las fuentes de
emisión
Tipo de investigación:
DESCRIPTIVO
Marco teórico
Aire
Gases Vapor de agua
Partículas sólidas y
líquidas
Sans y Ribas, (1989) y Sibaja, (2014)
Organización Mundial de la Salud (2004)
Contaminación
del aire
OMS (2004) dice:
Que concentraciones mayores
que las normales
(Cervantes, 2011) dice
que se visualiza por su
pluma
(Romero, 2010) fórmula AP-
42 de la Agencia de
Protección Ambiental de los
Estados Unidos (1995)
𝐸 = 𝐴 𝑥 𝑓 𝑥 1 −
𝜀
100

5. Material particulado
II.
Marco
teórico
Material
particulado
Wark y Warner, (1990),
sólidos, semisólidos,
líquidos, aerosoles
Diametro 0.001 µm y 500
µm
OMS (2018)
El PM10 pulmones,
PM 2.5  sistema
sanguíneo
OMS (2004)
finas  atmósfera
gruesas depositan
Rothschild y Mulvey,
(1982) mortandad del
cáncer de pulmón y el
cultivo de la caña de
azúcar

6. Planta azucarera
II.
Marco
teórico
Saccharum officinarum
“Caña de azúcar”
Contaminante
Factor de emisión
(g/Kg bagazo)
PM 7.8
PM 10 7.09
PM 2.5 3.54
Bagazo
Emisiones: PM 10 y PM 2.5, CO2, CO, SO2,
Nox, dioxinas (Comisión para la Cooperación
Ambiental, 2014)
Fuente: (Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos., 1998)
Factores de emisión para la quema de bagazo en calderas de
centrales azucareras

7. II.
Marco
teórico Ciclón
Mc Vehil-Monnett Associates (2005).
Sistema de
colección de
ciclones
Eliminar las partículas
de mayor tamaño (Mc
Vehil-Monnett
Associates, 2005).
La Agencia de
Protección Ambiental de
los Estados Unidos,
(2003)
bajo costo, mantenimiento
puntual
La (Agencia de Protección
Ambiental de los Estados
Unidos, 2003)
30 a 90% para el PM 10 y de
0 a 40% para PM 2.5.

8. II.
Marco
teórico Modelos de calidad del aire
Representación del modelo gaussiano
Sistema de modelación AERMOD
• Es un simulador de modelos
• AERMET y AERMAP
• columna en estado estacionario, elevación del
penacho
• Estadísticas o semi – empíricas para analizar tendencias,
• El modelo Gaussiano de dispersión
• Espacio tridimensional, (Agencia de Protección Ambiental de
los Estados Unidos, 2015)

9. II.
Marco
teórico Marco Legal
● Estándares de Calidad Ambiental (ECA) para Aire
Parámetros Periodo
Valor Criterios de
evaluación
Método de análisis
[µg/m3
]
Material
Particulado con
diámetro menor
a 2,5 micras
(PM2,5)
24 horas 50
NE más de 7 veces
al año
Separación
inercial/filtración
Anual 25 Media
aritmética anual
(Gravimetría)
Anual 25
Media aritmética
anual
Material
Particulado con
diámetro menor
a 10 micras
(PM10)
24 horas 100
NE más de 7 veces
al año Separación
inercial/filtración
(Gravimetría)
Anual 50
Media aritmética
anual
D.S. 003-2017-MINAM
CALIFICACIÓN
VALORES
DEL INCA
CUIDADOS RECOMENDACIONES
Buena 0 – 50
La calidad del aire es satisfactoria y
no representa riesgo para la salud
La calidad del aire es aceptable y
cumple con el ECA del Aire. Puede
realizar actividades al aire libre
Moderada 51 – 100
La población sensible (niños,
tercera edad, madres gestantes,
personas con enfermedades
respiratorias crónicas y
cardiovasculares) podrían
experimentar algunos problemas de
salud.
La calidad del aire es aceptable y
cumple con el ECA de Aire. Puede
realizar actividades al aire libre con
ciertas restricciones para la población
sensible.
Mala 101 – VUEC*
La población sensible podría
experimentar problemas de salud.
La población en general podría
sentirse afectada
Mantenerse atento a los informes de
calidad del aire. Evitar realizar
ejercicio y actividades al aire libre.
VUEC* >VUEC*
La concentración del contaminante
puede causar efectos en la salud de
cualquier persona y efectos serios e
la población sensible, tales como
niños, ancianos, madres gestantes,
personas con enfermedades
pulmonares obstructivas crónicas y
cardiovasculares.
Reportar a la Autoridad de Salud para
que declare los Niveles de Estado de
Alerta de acuerdo al Decreto Supremo
N° 009-2003-SA y su modificatoria
Decreto Supremo N°012-2005-SA.
● Índice de Calidad del Aire
R.M N°181-2016-MINAM

10. Tipo de investigación:
DESCRIPTIVO
Nivel de investigación:
EXPLICATIVO
Diseño de
investigación:
TRANSVERSAL Y
EX POST - FACTO
III.
Método

11. • Procedimiento N°2.
Cálculo para PM 10 sin el uso del ciclón
Se uso el factor de emisión 7.09 g/Kg
𝐸 = 𝐴 𝑥 𝑓
𝐸
𝑔
𝑠
= 7.39
𝐾𝑔
𝑠
𝑥 7.09
𝑔
𝐾𝑔
𝐸 = 52.40
𝑔
𝑠
Se usó el factor de emisión 7.09 g/Kg y una
eficiencia del 60%
𝐸 = 𝐴 𝑥 𝑓 𝑥 1 −
𝜀
100
𝐸
𝑔
𝑠
= 7.39
𝐾𝑔
𝑠
𝑥 7.09
𝑔
𝐾𝑔
𝑥 1 −
60
100
𝐸 = 20.958
𝑔
𝑠
Cálculo para PM 10 con el uso del ciclón
Tasa de emisión
III.
Método

12. • Procedimiento N°3.
Cálculo para PM 2.5 sin el uso del ciclón
Se usó el factor de emisión 3.54 g/Kg
𝐸
𝑔
𝑠
= 7.39
𝐾𝑔
𝑠
𝑥 3.54
𝑔
𝐾𝑔
𝐸 = 26.16
𝑔
𝑠
Se usó el factor de emisión 3.54 g/Kg y una
eficiencia del 20%
𝐸
𝑔
𝑠
= 7.39
𝐾𝑔
𝑠
𝑥 3.54
𝑔
𝐾𝑔
𝑥 1 −
20
100
𝐸 = 19.828
𝑔
𝑠
Cálculo para PM 2.5 con el uso del ciclón
Tasa de emisión
III.
Método

13. • Procedimiento N°5.
Ecuación Raíz del Error Cuadrático Medio
𝑅𝐸𝐶𝑀 =
𝑖=1
𝑁
(𝜑𝑖 − 𝜑𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜)2
𝑁
Donde:
φi: concentración reportada por la estación i
φobservado: concentración obtenida a partir del modelo en la
estación i
N: número de estaciones con las cuales se van a comparar los
resultados
Ecuación para calcular el porcentaje de error
𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑑𝑒 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 =
𝑅𝐸𝐶𝑀
𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑚𝑖𝑠𝑖ó𝑛
∗ 100
III.
Método

14. Resultados
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
Estación Huayan 23.0 24.4 24.3 22.5 19.4 17.2 16.0 15.7 16.4 17.6 18.9 20.9
Estación Alcantarilla 23.5 24.5 23.9 21.8 19.3 17.8 17.0 17.2 17.5 17.9 19.2 21.3
Lakes 21.4 21.9 22.5 22.0 21.6 20.5 20.3 20.8 21.1 20.5 21.2 21.6
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
°C
Variación de temperatura
Análisis anual Análisis mensual
Temperatura promedio de los años desde 1998 al 2018
Datos meteorológicos de superficie.
1. Interpretación de la micrometeorología
IV.
Resultados

15. Resultados
Precipitación de los años desde 1998 al 2018
1. Interpretación de la micrometeorología
Datos meteorológicos de superficie.
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
Estación Huayan 2.4 4.7 2.4 0.5 1.2 4.1 4.8 4.9 2.2 0.8 1.2 0.8
Estación Alcantarilla 0.5 1.2 0.8 0.1 0.3 1.2 1.1 0.9 0.6 0.3 0.1 0.1
Lakes 7.7 7.3 4.3 4.5 5.6 5.3 5.4 5.7 6.3 7.2 7.5 7.9
0.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
6.0
7.0
8.0
9.0
mm
Variación de la precipitación total mensual
Análisis anual Análisis mensual
IV.
Resultados

16. Resultados
Humedad relativa de los años desde 1998 al 2018
Datos meteorológicos de superficie.
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SET OCT NOV DIC
Estación Huayan 86.7 86.0 84.8 85.7 87.4 90.6 92.0 91.7 91.0 89.1 88.6 88.0
Estación Alcantarilla 78.3 76.6 78.0 81.0 84.7 85.7 85.8 84.8 85.5 83.7 81.3 79.2
Lakes 72.38 73.42 71.22 67.48 60.58 54.43 50.91 48.02 50.52 59.44 61.78 67.24
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
90.0
100.0
%
Variación de la humedad relativa
Análisis anual Análisis mensual
1. Interpretación de la micrometeorología
IV.
Resultados

17. Resultados
Velocidad del viento de los años desde 1998 al 2018
ENE FEB
MA
R
ABR
MA
Y
JUN JUL
AG
O
SET
OC
T
NO
V
DIC
Estación Huayan 3.3 3.3 3.2 3.1 2.8 2.8 2.7 2.7 2.8 3.0 3.3 3.2
Estación Alcantarilla 1.9 1.8 1.7 1.8 1.8 1.8 2.0 2.0 2.0 2.1 2.2 2.0
Estación Ficticia 3.04 3.11 2.89 2.60 2.40 2.29 2.36 2.52 2.83 3.00 3.08 3.09
1.5
1.7
1.9
2.1
2.3
2.5
2.7
2.9
3.1
3.3
3.5
m/s
Variación de la velocidad del viento
Análisis anual Análisis mensual
1. Interpretación de la micrometeorología
IV.
Resultados

18. Resultados
Dirección del viento
Vientos anuales
Estación simulada
Estación Alcantarilla
Estación Huayán
1. Interpretación de la micrometeorología
IV.
Resultados

19. Época seca y húmeda Vientos por horario
IV.
Resultados

20. 24.1 % de error
149.3 % de error
La precisión de los modelos de dispersión se ve menguada
por el incipiente registro de datos horarios de la meteorología en el
país, recurriéndose a datos modelados para la aplicación del
software AERMOD, por lo que al realizar el análisis de error para
los modelos utilizando el ciclón, resultan datos más próximos a la
realidad, siendo el error de 0.3% para PM 10 y 6% para PM 2.5;
comprobándose su funcionamiento, por lo que se puede confirmar
la efectividad y funcionalidad del ciclón reteniendo PM 10 y PM2.5,
en un 60% y 20% de eficiencia respectivamente.
Conclusión Secundaria N°4:
VI.
Conclusiones
60% de eficiencia para
PM 10
20% de eficiencia para
PM2.5
6 % de
error
0.3 % de
error
efectividad y
funcionalidad del
ciclón

21. VII.
Recomendaciones
Inspección técnica para el mantenimiento
o reparación del ciclón, para mejorar su
eficiencia o complementar con un filtro de
mangas.
Se debería limitar la exposición de la
población sensible y el uso de protectores
respiratorios para los trabajadores de la
planta inmediatamente como medida de
contingencia.
Ejecutar monitoreos de polvo dentro de la
por puesto laboral utilizando las normas
NIOSH 0500 (polvo total) y NIOSH 0600
(polvo respirable).
Implementación de una estación
meteorológica automática, para obtener
datos más precisos y en consecuencia
modelos más exactos.
Se recomienda volver a hacer una
modelación del PM 10 y PM 2.5 para confirmar
los resultados de la presente investigación.
Se podría cuantificar la externalidad por
impacto a la salud a los trabajadores como
parte de otra investigación.

22. Hay una frase que dice: envenena al río y el te envenerará a tí; yo le agregaría; contamina el aire y te enfermará a tí
GRACIAS