Este documento describe un estudio sobre la influencia de un ciclón en las emisiones de material particulado (PM10 y PM2.5) procedentes de la quema de bagazo en una planta azucarera. Presenta el marco teórico, el método, los resultados y las conclusiones. El método incluye cálculos de tasas de emisión con y sin el uso de un ciclón, y el uso de un modelo de dispersión de contaminantes. Los resultados muestran las concentraciones de PM con y sin ciclón. Las conclusiones determinan que el ciclón
Presentación de Miryam Gómez, Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, en el seminario virtual "Ciencia ciudadana, derechos humanos y calidad del aire: La importancia de los datos", realizado el 1 de diciembre de 2020.
¿Ha sido Madrid Central efectivo para reducir los niveles de NO2?Ecologistas en Accion
¿Ha sido Madrid Central efectivo para reducir los niveles de NO2?
Rafael Salas y Juan Prieto
Jornada Zonas de Bajas Emisiones.
Madrid, 11 de febrero de 2020
https://www.ecologistasenaccion.org/136432
Presentación de Miryam Gómez, Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid, en el seminario virtual "Ciencia ciudadana, derechos humanos y calidad del aire: La importancia de los datos", realizado el 1 de diciembre de 2020.
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Rafael Salas y Juan Prieto
Jornada Zonas de Bajas Emisiones.
Madrid, 11 de febrero de 2020
https://www.ecologistasenaccion.org/136432
Esta presentación forma parte de las consultorías realizadas por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD, para la elaboración de la Tercera Comunicación Nacional sobre Cambio Climático de Honduras dentro de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC).
En la ciudad de Santiago, se emite gran cantidad de contaminantes a la atmósfera, situación que sumada a la baja ventilación, originan altas concentraciones de contaminantes que afectan a la salud de su población. Desde 1997 la ciudad cuenta con una nueva red de ocho estaciones monitoras de calidad de aire, que realiza mediciones automáticas continuas de CO, SO2, NO, NOx, O3, PM10 y variables meteorológicas.
A partir de los datos entregados por la red, se realizó un diagnostico del comportamiento y evolución de los contaminantes atmosféricos en Santiago, proponiéndose los siguientes objetivos:
Describir el comportamiento temporal y espacial de los gases (CO, NO, NO2, O3 y NOx) y material particulado (PM10), medidos por la actual red de Monitoreo Automática de Calidad del Aire de Santiago (RED MACAM2), para el periodo con información disponible (Mayo de 1997 a Agosto de 1999). Estudiar las relaciones entre contaminantes y variables meteorológicas, especialmente el viento, para el mismo período. Estudiar las relaciones entre diferentes contaminantes medidos por la red. Explicar las diferencias de concentración de PM10 observadas en las distintas estaciones de la red.
Para ello se desarrolló un programa computacional que despliega en forma gráfica la información de calidad del aire y meteorología de la cuenca de Santiago. El programa permite visualizar de diferentes formas las series de tiempo, elegir periodos de interés y animarlos espacial y temporalmente y generar gráficos que relacionen los diferentes tipos de variables. Junto a ello, se diseñó e implemento un algoritmo que estima la altura de capa de mezcla, de los datos obtenidos por un equipo perfilador de temperaturas verticales, factor importante de la ventilación de la cuenca. Esta herramienta de visualización permite explorar el comportamiento y las relaciones entre diferentes variables apoyando el análisis sistemático del problema de contaminación atmosférico.
Entre los resultados relevantes obtenidos podemos citar la descripción de la distribución espacial y temporal de cada uno de los contaminantes y factores meteorológicos medidos y estimados. Se encuentran y describen los episodios de SO2 (situación no conocida y controvertida debido a la asociación con las emisiones de la fundición de Cobre de Caletones, ubicada fuera de la Región Metropolitana), se describe el comportamiento de algunos precursores del smog fotoquímico y se analizan días con altos índices de PM10 en la estación de calidad de aire de Pudahuel, entre otros.
Esta presentación forma parte de las consultorías realizadas por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD, para la elaboración de la Tercera Comunicación Nacional sobre Cambio Climático de Honduras dentro de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC).
En la ciudad de Santiago, se emite gran cantidad de contaminantes a la atmósfera, situación que sumada a la baja ventilación, originan altas concentraciones de contaminantes que afectan a la salud de su población. Desde 1997 la ciudad cuenta con una nueva red de ocho estaciones monitoras de calidad de aire, que realiza mediciones automáticas continuas de CO, SO2, NO, NOx, O3, PM10 y variables meteorológicas.
A partir de los datos entregados por la red, se realizó un diagnostico del comportamiento y evolución de los contaminantes atmosféricos en Santiago, proponiéndose los siguientes objetivos:
Describir el comportamiento temporal y espacial de los gases (CO, NO, NO2, O3 y NOx) y material particulado (PM10), medidos por la actual red de Monitoreo Automática de Calidad del Aire de Santiago (RED MACAM2), para el periodo con información disponible (Mayo de 1997 a Agosto de 1999). Estudiar las relaciones entre contaminantes y variables meteorológicas, especialmente el viento, para el mismo período. Estudiar las relaciones entre diferentes contaminantes medidos por la red. Explicar las diferencias de concentración de PM10 observadas en las distintas estaciones de la red.
Para ello se desarrolló un programa computacional que despliega en forma gráfica la información de calidad del aire y meteorología de la cuenca de Santiago. El programa permite visualizar de diferentes formas las series de tiempo, elegir periodos de interés y animarlos espacial y temporalmente y generar gráficos que relacionen los diferentes tipos de variables. Junto a ello, se diseñó e implemento un algoritmo que estima la altura de capa de mezcla, de los datos obtenidos por un equipo perfilador de temperaturas verticales, factor importante de la ventilación de la cuenca. Esta herramienta de visualización permite explorar el comportamiento y las relaciones entre diferentes variables apoyando el análisis sistemático del problema de contaminación atmosférico.
Entre los resultados relevantes obtenidos podemos citar la descripción de la distribución espacial y temporal de cada uno de los contaminantes y factores meteorológicos medidos y estimados. Se encuentran y describen los episodios de SO2 (situación no conocida y controvertida debido a la asociación con las emisiones de la fundición de Cobre de Caletones, ubicada fuera de la Región Metropolitana), se describe el comportamiento de algunos precursores del smog fotoquímico y se analizan días con altos índices de PM10 en la estación de calidad de aire de Pudahuel, entre otros.
Se denomina motor de corriente alterna a aquellos motores eléctricos que funcionan con alimentación eléctrica en corriente alterna. Un motor es una máquina motriz, esto es, un aparato que convierte una forma determinada de energía en energía mecánica de rotación o par.
Una señal analógica es una señal generada por algún tipo de fenómeno electromagnético; que es representable por una función matemática continua en la que es variable su amplitud y periodo en función del tiempo.
Convocatoria de becas de Caja Ingenieros 2024 para cursar el Máster oficial de Ingeniería de Telecomunicacion o el Máster oficial de Ingeniería Informática de la UOC
libro conabilidad financiera, 5ta edicion.pdfMiriamAquino27
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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
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