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dc.contributor.authorCarpe Cánovas, Javier 
dc.date.accessioned2016-02-05T17:40:12Z
dc.date.available2016-02-05T17:40:12Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractEn una gran cantidad de campos nos encontramos con un amplio número de variables que se miden a diario, por lo que se requiere un enfoque coherente y estructurado del sistema para entender su comportamiento inherente. En este sentido, son ampliamente utilizados tanto el análisis de componentes principales (ACP) como el análisis de conglomerados jerárquico (HCA), que son técnicas multivariantes utilizadas para extraer y estructurar la información. En este trabajo, ambas herramientas estadísticas se aplicaran en una estación depuradora de aguas residuales urbanas (EDAR) situada en Cartagena, en el sureste de España, una zona marcada por un fondo de composición geoquímico muy característico del agua y un uso importante de fertilizantes en tareas agrícolas. Para ello, se tomaron muestras de agua durante tres años (2010, 2011 y 2012) y se analizaron una serie de parámetros como caudal, pH, conductividad, temperatura, MLVSS, sólidos en suspensión, V30, índice volumétrico de fangos, DBO5, DQO, nitrógeno (amonio y nitrato) y fósforo (fosfato), en de tres puntos de la depuradora: el influente (salida del tratamiento primario hacia el secundario), el reactor biológico y el efluente. En total, se extrajeron cinco componentes en el análisis de componentes principales, que mostraron estar asociados con: los nutrientes y la materia orgánica a lo largo de todo el proceso (PC1), un componente iónico (PC2), la eficiencia del proceso de depuración (PC3), la carga orgánica a la entrada de la EDAR (PC4) y la posible entrada de contaminantes a la depuradora procedentes de la erosión eólica (PC5). Se realizaron barras de error y pruebas de homogeneidad de varianzas (ANOVA) para los componentes principales con respecto a los días de la semana y las estaciones del año. Para los días de la semana, no aparecieron diferencias con significación estadística para los cuatro primeros componentes principales, aunque sí para el último, que indicaría que el PC5 está sujeto a cambios meteorológicos. En cuanto a las diferencias por estaciones, fueron significativas las variaciones para el componente principal 2 (PC2), que representaba la carga iónica de la EDAR, siendo más alto en verano que en el resto de estaciones, de forma estadísticamente significativa. El descenso de carga orgánica que se produce en la EDAR durante el estío, justificaría el incremento en este segundo componente, que representa la carga geoquímica de nuestras aguas. En cuanto al análisis de conglomerados jerárquicos, nos permitió distinguir los parámetros afluentes de los del efluente y en un análisis más exhaustivo pudimos comprobar que los resultados eran muy parecidos a los obtenidos en el análisis de componentes principales.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titleMonitorización de la eficiencia de depuración de una planta de tratamiento de agua residual urbana mediante el empleo de técnicas de análisis estadístico multivarientees_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.subjectEDAR (Estación Depuradora de Aguas Residuales)es_ES
dc.subjectMultivariate statistical toolses_ES
dc.subjectTécnicas de estadística multivariantees_ES
dc.subjectMonitoringes_ES
dc.subjectMonitorizaciónes_ES
dc.contributor.advisorLópez-Castellanos García, Joaquín 
dc.contributor.advisorBayo Bernal, Francisco Javier 
dc.languagespaes
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/5289
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería Industriales_ES
dc.contributor.departmentIngeniería Química y Ambientales_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco1209.09 Análisis Multivariantees_ES
dc.subject.unesco3308.06 Regeneración del Aguaes_ES


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