Valorización energética de lodos de industria láctea por descomposición térmica

Abstract

La industria láctea en Uruguay procesa anualmente 2.200 millones de litros, posicionando a Uruguay como el séptimo exportador mundial de leche. La principal empresa láctea uruguaya, la Cooperativa Nacional de Productores de Leche (CONAPROLE), procesa unos 450.000 litros de leche al día en su planta de Montevideo. Su sistema de tratamiento de efluentes que consiste en un sistema de flotación por aire disuelto (DAF), genera unos 10 m 3 de lodos por día, con una humedad entorno al 80-85 %. Actualmente su traslado y la disposición a plantas de compostaje se terceriza, por lo que encontrar alternativas para su tratamiento que generen un ahorro es de interés. En los últimos años se han llevado investigaciones que demuestran que la combustión latente (CL) puede procesar estos residuos de manera energéticamente autosostenible, incluso con altos contenidos de humedad (1,2). La CL es una combustión lenta, de baja temperatura y sin llama. Este trabajo tiene como objetivo analizar si la CL puede ser autosuficiente para tratar este residuo, y la viabilidad económica del proyecto. Para poder evaluar que el proceso fuese autosostenible se realizaron experimentos variando la humedad y el caudal de aire dentro del reactor. Estos dos parámetros son cruciales para la CL, pero es posible realizar un mapeo para encontrar las condiciones para las cuales la CL es autosostenible. Por ejemplo, el agua evaporada durante la CL representa una gran pérdida de energía y el caudal de aire se relaciona directamente con la velocidad de propagación de la CL (1). Para cada una de las experiencias se analizó la composición de gases por cromatografía (H2, CO, CO2, C3H8, CH4) y se obtuvo el potencial calorífico (rango de valores: 45 – 80 KJ/L) referido al volumen de gas generado. Los poderes caloríficos obtenidos por los lodos generados por CONAPROLE sometiéndolos a CL, permitieron calcular el volumen de fuel oil que podría sustituirse en planta. Asimismo, se llevó a cabo una optimización que permitió visualizar las condiciones óptimas de trabajo para maximizar las ganancias del proceso.