Studio della digestione anaerobica dei fanghi di depurazione e sviluppo di modelli di previsione della loro biodegradabilità

The main objective of the present study is the development of predictive models of BMP based on sludge characterization analysis. The purpose is summarized in the following points: 1) chemical characterization of sludge samples taken from waste water treatment plants located in Lombardy; 2) BMP test and verification of the anaerobic biodegradability of sampled sludge; 3) development of predictive models of BMP starting from characterization data and degradation kinetics obtained from biomethanation tests. Specifically, in addition to the 14 sludges (4 primary and 10 secondary) sampled for this elaborate, other 20 samples of sewage sludge (10 primary and 10 secondary) was included in order to expand the database used and make the statistical analyzes conducted more reliable. Based on the data collected and the analytical determinations carried out, 32 prediction indicators were used. These indicators were evaluated in relation to the main position and dispersion indices in order to verify their statistical distribution. The indicators were then subjected to a simple linear correlation analysis with BMP production measured in the laboratory. It was therefore necessary to develop a more complex statistical analysis by Principal Component Analysis (PCA), in order to identify the most interesting indicators to be included as potential predictors for a subsequent Multiple Linear Regression (MLR) analysis. With the available data, some interesting methods for the prediction of BMP, already present in the literature, have also been verified: Bolzonella et al., 2005 and Da Silva et al., 2018. This last method was integrated with a PCA and MLR analysis in order to improve its predictive capabilities. Finally, it was conducted a study on the kinetics of the BMP that gives the bases for developing a new approach aimed at the execution of shorter BMP tests but still able to predict the final BMP value.

Il presente studio ha avuto come obiettivo principale quello di sviluppare modelli predittivi del BMP basati su analisi di caratterizzazione dei fanghi. Lo scopo di tale lavoro è riassumibile nei seguenti punti: 1) caratterizzazione chimica dei campioni di fango prelevati da impianti di depurazione delle acque reflue ubicati in Lombardia; 2) misura del BMP e verifica della biodegradabilità anaerobica dei fanghi campionati; 3) sviluppo di modelli predittivi del BMP a partire dai dati di caratterizzazione e dalle cinetiche di degradazione ottenute dalle prove di biometanazione. Nello specifico, nell’elaborazione dei dati sono stati inclusi, oltre ai 14 fanghi (4 primari e 10 secondari) campionati per questo elaborato, altri 20 fanghi di depurazione (10 primari e 10 secondari) al fine di ampliare il database utilizzato e rendere più robuste le analisi statistiche condotte. Sulla base dei dati raccolti e delle determinazioni analitiche eseguite sono stati costruiti 32 indicatori di predizione. Tali indicatori sono stati inizialmente valutati in relazione ai principali indici statistici di posizione e dispersione al fine di verificarne la distribuzione statistica. Gli indicatori sono quindi stati sottoposti ad un’analisi di correlazione lineare semplice rispetto alla produzione di BMP misurata in laboratorio. Si è reso quindi successivamente necessario lo sviluppo di un’analisi statistica più complessa, mediante Analisi per Componenti Principali (PCA) al fine di individuare gli indicatori più interessanti da includere come potenziali predittori per una successiva analisi di Regressione Lineare Multipla (MLR). Con i dati a disposizione sono stati inoltre verificati alcuni interessanti metodi di previsione del BMP già presenti in letteratura, in particolare il metodo descritto nel 2005 da Bolzonella et al. e il metodo proposto da Da Silva et al. nel 2018. Quest’ultimo metodo è stato inoltre integrato con un’analisi PCA ed MLR al fine di migliorarne le capacità predittive. Infine, è stato condotto uno studio sulle cinetiche del BMP che pone le basi per sviluppare, in studi futuri, un nuovo approccio finalizzato all’esecuzione di prove di BMP più brevi ma in grado comunque di prevederne il risultato finale.