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Reporte de mediciones de Carbono Negro y PM2.5 en la Ladrillera Bellavista, ubicada en la región del Valle del
Cauca.
Horno Hoffman, Ladrillera Bellavista, Cartago – Valle del Cauca.
Junio, 2017
Participantes: Corporación Ambiental Empresarial (CAEM), Fundación Suiza para el Desarrollo Técnico Swisscontact, Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación (COSUDE) y Coalición del Clima y Aire Limpio (CCAC).
Agradecimientos: Gracias a la Universidad Pontificia Bolivariana Sede Bucaramanga, especialmente al Dr. Kento Magara por el análisis de los filtros de BC y PM2.5, así como todo el soporte
ofrecido durante el proyecto.
Gracias a Mountain Air Engineering por el soporte durante el proceso de medición y análisis de resultados.
Gracias a Proicsa Ingeniería Ltda por la celeridad en las mediciones de los métodos EPA realizadas.
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Contenido
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1 Introducción ....................................................................................... 6
2 Descripción del proceso .......................................................................... 7
3 Metodología ...................................................................................... 10
3.1 Metodología de muestreo ................................................................ 10
3.2 Equipo de medición Ratnoze2 ........................................................... 12
3.3 Métodos de laboratorio ................................................................... 15
3.4 Reporte de resultados .................................................................... 16
4 Resultados ........................................................................................ 21
4.1 Análisis de Combustible .................................................................. 22
4.2 Eficiencia energética ..................................................................... 22
4.3 Medición de Contaminantes ............................................................. 23
4.3.1 Carbono Negro y PM2.5 ............................................................. 23
4.3.2 Gases Contaminantes................................................................ 24
5 Referencias ...................................................................................... 27
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Lista de Figuras
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Figura 2.1 Ubicación de la Ladrillera Bellavista ................................................... 8 Figura 2.2 Esquema del funcionamiento de la planta ............................................ 8 Figura 2.3 Esquema del funcionamiento del Horno ............................................... 9 Figura 3.1 Esquema del método de balance de masa .......................................... 11 Figura 3.2 Esquema del sistema de muestreo Ratnoze ........................................ 12 Figura 3.3 Mecanismo de dilución ................................................................. 14 Figura 3.4 Sonda de muestreo para plumas sin chimenea ..................................... 14 Figura 3.5 Tren de sensores del equipo........................................................... 14 Figura 3.6 Esquema completo del equipo ........................................................ 15 Figura 3.7 Análisis de laboratorio requeridos .................................................... 15 Figura 3.8 Sistema de archivos del software RatnozeDataCruncher ......................... 17 Figura 3.9 Flujo de datos en el software RatnozeDataCruncher ............................. 18 Figura 3.10 Pantalla de inicio del software RatnozeDataCruncher .......................... 19 Figura 3.11 Data processing steps for Event15 .................................................. 19 Figura 4.1 Resultados Tasa de emisión de CO2, CO y SO2 (g/hr) .............................. 25
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Lista de Tablas
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Tabla 3.1 Periodos de medición ................................................................... 10 Tabla 3.2 Parámetros medidos y registrados por el sistema de medición Ratnoze ....... 13 Tabla 4.1 Resultados del Análisis Próximo combustibles (Como se recibe) ................. 22 Tabla 4.2 Resultados del Análisis Último combustibles (Base Seca) ......................... 22 Tabla 4.3 Resultados Eficiencia Energética Horno Hoffman .................................. 23 Tabla 4.4 Resultados Tasa de emisión de PM2.5 y Carbono negro (g/hr) monitoreo Horno Hoffman – Combustible Cisco de café ............................................................ 24 Tabla 4.5 Resultados Factores de emisión de PM2.5 para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café ....................................................................... 24 Tabla 4.6 Resultados Factores de emisión de Carbono negro (BC) para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café .................................................... 24 Tabla 4.7 Resultados Emisiones de Gases Contaminantes (g/hr) monitoreo Horno Hoffman – Combustible Cisco de café ....................................................................... 24 Tabla 4.8 Resultados Factores de emisión de CO2, CO y SO2 basados en masa de combustible para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café ......... 25 Tabla 4.9 Resultados Factores de emisión de CO2, CO y SO2 basados en energía para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café .................................. 25 Tabla 4.10 Resultados Factores de emisión de CO2, CO y SO2 basados en producción de ladrillo para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café ............... 26
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1 Introducción
Este informe presenta los resultados de la medición de carbono negro (BC por sus siglas en ingles) y material particulado inferior a 2.5 micrómetros (PM2.5) efectuado en la chimenea del horno Hoffman que funciona con Cisco de café como combustible; la medición fue desarrollada por la Corporación Ambiental Empresarial CAEM para la Fundación Suiza de Cooperación para el Desarrollo Técnico Swisscontact, financiado por la Agencia Suiza para el Desarrollo y la Cooperación (COSUDE) a través del proyecto de Eficiencia Energética en Ladrilleras EELA.
El carbono negro es el componente del material particulado que más fuertemente absorbe la luz del sol, es formado por la combustión incompleta de combustibles fósiles, biocombustibles y biomasa, se emite directamente a la atmosfera como parte del material particulado fino de diámetro inferior a 2.5 micrómetros (PM2.5), el carbono negro es la forma de material particulado más efectiva para absorber la energía del sol, por unidad de masa en la atmosfera (US EPA, 2016).
El BC es un contaminante de vida corta, su tiempo medio de vida en la atmósfera es de días o semanas; de 4 a 7 días según (Cape, Coyle, & Dumitrean, 2012); a manera de comparación, el dióxido de carbono CO2, tiene un tiempo medio de vida en la atmósfera de años. El BC se origina en forma de pequeñas partículas cuyos diámetros varían entre 0.001 y 0.005 µm (1 – 5 nm) que se agregan para formar aglomerados con diámetros que varían entre 0.1 – 1 µm (100-1000 nm), que es un tamaño muy similar a las longitudes de onda emitidas por el sol. Este hecho, hace que el BC sea muy eficiente para absorber o reflejar energía a estas longitudes de onda. Debido a su tamaño, el BC se ha asociado a las partículas de diámetros inferiores a 2.5 µm (PM2.5) e incluso inferiores a 1 µm (PM1) (US EPA, 2012)
Los Contaminantes Climáticos de Vida Corta (CCVC) son sustancias con una vida relativamente corta en la atmósfera – de un par de días a un par de décadas - y tienen un efecto de calentamiento en el clima. Los principales CCVC son el carbono negro, el metano, el ozono troposférico, y algunos hidrofluorocarbonos (HFC). Los CCVC son responsables de una parte importante del forzamiento climático experimentado hasta la fecha y tienen un control significativo sobre la tasa de calentamiento en el corto plazo (las próximas décadas). (Climate & Clean Air Coalition, CCAC, 2016)
El monitoreo realizado al horno responde a las necesidades de obtener datos de emisiones de Carbono Negro para diferentes tecnologías de hornos ladrilleros de Latinoamérica que funcionan con combustibles alternativos al carbón mineral, datos que conlleven a obtener
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factores de emisión que se ajusten a la realidad del sector ladrillero de la región y que también alimente las bases de datos de los lead partners y aliados de la Coalición del Clima y Aire Limpio para la reducción de contaminantes de vida corta (CCAC); la Coalición del Clima y el Aire Limpio (CCAC) es el único esfuerzo global que une a los gobiernos, la sociedad civil y el sector privado, comprometidos con mejorar la calidad del aire y proteger el clima en las próximas décadas mediante la reducción de los CCVC (Complementario a la mitigación de las emisiones de CO2) en todos los sectores. (Climate & Clean Air Coalition, CCAC, 2016)
Para el monitoreo del horno se realizaron un total de dos mediciones de contaminantes durante los días 15 y 16 de mayo de 2017, las mediciones fueron realizadas según el procedimiento descrito en “Brick Kiln Emissions Sampling Protocol: Dilution sampling for climate-relevant particle emissions” con el equipo denominado Ratnoze2 construido para este fin. El Ratnoze2 es un sistema portátil de muestreo especializado en emisiones de combustibles sólidos y apropiado para mediciones en hornos de ladrillos y otras fuentes industriales de combustión de gran y pequeña escala con y sin chimenea. El equipo es un muestreador de dilución, diferente de otros equipos convencionales de medición de emisiones, ya que acondiciona la muestra con aire de dilución para una medición representativa de partículas condensables y otras especies semi-volátiles. Está destinado a ser utilizado para determinar los factores de emisión por el método de balance de carbono. (MOUNTAIN AIR, CLIMATE & HEALTH RESEARCH NETWORK, UNIVERSITY OF ILLINOIS URBANA-CHAMPAIGN, CCAC. TRANSLATED BY SWISSCONTACT., 2016)
2 Descripción del proceso
La ladrillera Bellavista se encuentra ubicada en Vía Cucharalarga - La Julia, municipio de Cartago, departamento del Valle del Cauca, a aproximadamente 20 km al occidente de la ciudad de Pereira, como se observa en la Figura 2.1.
La Planta presenta un alto grado de automatización y presenta una distribución similar a la presentada en la Figura 2.2, el proceso inicia con la obtención de la arcilla, la cual es madurada y se alista en tolvas de la zona de mezclas donde se realiza su dosificación a un desterronador para mejorar su granulometría, la mezcla es homogenizada, extruida y moldeada según la referencia necesaria, de allí es llevada a un almacenamiento temporal donde se realiza secado natural por un periodo de 8 – 10 días hasta lograr una pérdida de humedad cercana al 15%, los ladrillos son llevados a las cámaras de secado; posterior al secado los ladrillos son llevados a un Horno Hoffman que funciona con Cisco de café el cual es inyectado mediante carbojets, una vez la atmosfera se enfría al interior del horno los ladrillos se extraen y se almacenan para su despacho.
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Figura 2.1 Ubicación de la Ladrillera Bellavista
Figura 2.2 Esquema del funcionamiento de la planta
Horno Cámaras de Secado
Zona de Mezclas
Línea de extrusión
Almacenamiento y Secado Natural
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El Horno Hoffman medido es un horno con capacidad de 138.000 unidades equivalentes de ladrillo para la referencia estándar (Farol 10-20-30), como se observa en la Figura 2.3 cuenta con dos naves, donde el fuego se va moviendo en sentido anti-horario sobre las diferentes líneas de brameras, la inyección de combustible se encuentra automatizada, controlada por la temperatura del horno, en la zona de quema se mantienen una temperatura de 850 °C – 900 °C y el carbojet frontal mantienen una temperatura de precalentamiento de aproximadamente 650 °C, una vez la quema de la línea ha finalizado el carbojet trasero es llevado a la posición delantera, se ajusta la temperatura de precalentamiento y el carbojet frontal toma la posición trasera y se inicia el aumento de temperatura hacia los 850 °C – 900 °C para realizar la quema de la siguiente línea y así sucesivamente, aproximadamente 8 líneas atrás se realiza la recuperación de calor del horno hacia una de las 4 cámaras de secado mediante ductos ubicado en el centro de las dos naves.
Figura 2.3 Esquema del funcionamiento del Horno
El combustible alimentado es 100% Cisco de café, el cual es elevado a las zonas laterales del horno mediante cargador, la alimentación al carbojet se realiza mediante baldes que se depositan en la tolva del carbojet.
Nave 2Nave 1
Chimenea
Flujo del calor
Zona de Recuperación de Calor
Zona de quema (900°C)
Zona de Precalentamiento (650°C)
Ductos recuperación de calor
Brameras – Inyección Cisco
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3 Metodología
En el monitoreo del horno se realizó una única medición durante aproximadamente 14 horas, tiempo en el cual el equipo interrumpió su funcionamiento por alto contenido de humedad en la cámara del sensor de material particulado, la Tabla 3.1 presenta los principales datos del periodo de medición.
Tabla 3.1 Periodos de medición
Medición Fecha Inicio Hora Jornada Duración Evento S7 08 de Junio de 2017 12:28 Única 13:56 horas
Los siguientes apartados explican detalladamente la metodología para el muestreo, el equipo de medición, los métodos de laboratorio usados y la metodología de análisis de resultados.
3.1 Metodología de muestreo
La Metodología de medición de este muestreo fue llevada a cabo por la CAEM quien por medio de un proceso de trasferencia de conocimiento fue capacitada y entrenada por el grupo de investigación que la Coalición del Clima y Aire Limpio ha formado, para desarrollar los lineamientos de Contabilidad Climática, Medición y Análisis (CLIAMA) y que está conformado por la empresa Mountain Air Engineering, la ONG Climate and Health Research Network (CHeRN) y la University of Illinois Urbana Champaign con el apoyo de la Dra Tami Bond; La metodología aplicada incluyo la medición de variables de proceso (Consumo de combustible [kg/hr], producción de ladrillos [tons/hr] and [und/hr]); Emisión de contaminantes [kg/hr] (PM2.5, Carbono negro, monóxido de carbono, y dióxido de azufre) los cuales permiten obtener métricas de eficiencia energética (Consumo especifico de combustible [kg combustible/ton ladrillo]) y factores de emisión basados en masa en gramos de contaminantes por kilogramo de combustible [gr/kr], factores de emisión basados en energía en gramos de contaminantes por Megajulio consumido [gr/MJ] y factores de emisión basados en ladrillo producido en gramos de contaminantes por unidad de ladrillo producido [gr/kg brick].
Para la determinación del consumo de combustible se realizó un seguimiento al horno durante aproximadamente 3 horas y media donde se contabilizo el número de baldes descargados en el carbojet registrando la hora y el número de baldes, para determinar el peso promedio de un balde este fue pesado lleno y vacío durante varias ocasiones y se determinó su promedio. Para las mediciones de número de ladrillos se tomaron los datos
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de producción suministrados por la empresa según las líneas que se procesaron durante el tiempo de monitoreo.
Las muestras para la determinación de emisiones fueron tomadas siguiendo el procedimiento descrito en “Brick Kiln Emission Sampling Procedure” (Thompson, Weyant, Bond, & Baum, 2016), el método de muestreo incluye la dilución de la muestra con aire seco y limpio para un acondicionamiento representativo de las especies de carbono negro, la razón de dilución durante las mediciones de este monitoreo vario entre 8 y 9 (flujo de dilución: flujo muestreado).
Las métricas de emisión, las cueles son el principal aporte de la metodología usada, son descritas detalladamente en el documento Brick Kiln Measurement Guidelines (Weyant, y otros, 2016) cada una de estas provee la razón entre la cantidad de contaminante emitida y una característica del proceso como se muestra en la Figura 3.1.
Figura 3.1 Esquema del método de balance de masa
• Los factores de emisión basados en combustible para PM2.5, BC y SO2 son calculados usando el método de balance de carbón.
• Los factores de emisión basados en energía son calculados combinando el factor de emisión basado en combustible y el poder calorífico inferior del combustible.
• Los factores de emisión basados en ladrillo producido fueron calculados combinando el factor de emisión basado en combustible y el consumo específico de energía.
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La incertidumbre de la medición fue calculada según los datos otorgados por el desarrollador del equipo de medición para las variables medidas por el“Ratnoze2”, para las variables del proceso fueron obtenías según la repetitividad de los promedios, para las variables informadas se asumió una incertidumbre del 10%, para las variables del laboratorio se usó la incertidumbre reportada; finalmente todas las incertidumbres fueron propagadas hasta el final de los cálculos en el software diseñado para el análisis de resultados denominado RatnozeDataCruncher.
3.2 Equipo de medición Ratnoze2
El Ratnoze es un sistema de muestreo portátil especializado en la medición de emisiones de combustibles sólidos. Es apropiado para mediciones de emisiones de hornos de ladrillos, y otras fuentes de combustión industrial a gran y pequeña escala, puede adaptarse para mediciones en fuentes con y sin chimeneas y también es apropiado para mediciones de emisiones de estufas con y sin chimeneas.
El Ratnoze es un muestreador de dilución, que es diferente de otros medidores convencionales de emisiones, ya que acondiciona la muestra con aire de dilución para la medición de partículas condensables y otras especies semi-volátiles, el esquema general del sistema se puede observar en la Figura 3.2. El sistema está destinado para determinar los factores de emisión por el método del balance de carbono, pero también se puede utilizar para determinar las concentraciones de escape no diluidas así como muchas otras métricas de emisión.
Figura 3.2 Esquema del sistema de muestreo Ratnoze
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El Ratnoze es un kit completo que incluye una caja de sensores, sonda, estuche y todos los accesorios necesarios para realizar el muestreo de emisiones. El tren de muestra contiene una entrada selectiva de tamaño PM2.5 (Ciclón) y dos conexiones paralelas de filtros de 47 mm que se utilizan para recoger muestras de PM2.5 y carbono negro para ser analizadas en el laboratorio.
Los parámetros de la Tabla 3.2 se registran en una tarjeta SD integrada a un datalogger que registra los datos cada 1 segundo. Los datos se pueden ver y trazar en tiempo real utilizando una computadora y el software suministrados. La batería de litio incorporada proporciona energía para una medición autónoma de hasta 14 horas.
Tabla 3.2 Parámetros medidos y registrados por el sistema de medición Ratnoze
Parámetro Rango Método de medición CO 0-5000 ppm Electroquímico
CO Fondo 0-5000 ppm Electroquímico CO2 0 - 50000 ppm NDIR
CO2 Fondo 0 - 50000 ppm NDIR SO2 0-2000 ppm Electroquímico
SO2 Fondo 0-2000 ppm Electroquímico PM light scattering 0 - 500000 Mm−1 Optico 635 nm PM light absorption 0 - 500000 Mm−1 MicroAeth
Atenuación del filtro del MicroAeth 0 - 150 ATN MicroAeth Flujo en el MicroAeth 0 - 250 sccm MicroAeth
Flujo de derivación isocinético 0 - 4000 sccm Sensor de flujo Flujo del Filtro 1 0 - 4000 sccm Sensor de flujo Flujo del Filtro 2 0 - 4000 sccm Sensor de flujo r
Flujo de los sensores de Gas 0 - 4000 sccm Sensor de flujo Flujo de dilución 0 - 4000 sccm Sensor de flujo
Humedad relativa de la muestra 5 - 95 % Capacitivo Temperatura de la muestra 0 - 150 o C LM35 Temperatura de los gases de
chimenea 0 - 1000 o C Termocupla tipo K
Temepratura auxiliar 0 - 1000 o C Termocupla tipo K Diferencia de presión en el tubo
pitot -250 - 250 Pa Transductor de estado solido
Diferencia de presión auxiliar -250 - 250 Pa Transductor de estado solido Voltaje de la batería 0 - 30 V ADC
Velocidad de los gases de chimenea 0 - 20 m/s Calculado Velocidad en la boquilla 0 - 20 m/s Calculado
Razón de dilución 0 - 20 Calculado Masa en el filtro 0 - 1000000 ug Calculado
Los esquemas del mecanismo de dilución, de la sonda para muestreo en plumas abiertas, los sensores del equipo y el tren completo pueden observarse en las siguientes figuras.
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Figura 3.3 Mecanismo de dilución
Figura 3.4 Sonda de muestreo para plumas sin chimenea
Figura 3.5 Tren de sensores del equipo
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Figura 3.6 Esquema completo del equipo
3.3 Métodos de laboratorio
Tres tipos de análisis de laboratorio son requeridos:
Figura 3.7 Análisis de laboratorio requeridos
Analisis de combustible
Analisis Gravimétrico
Analsis de Carbono negro
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1. Análisis de combustible que permita identificar la composición del combustibles (C, H, O, N y S) y un análisis que permita identificar la capacidad calorífica inferior del combustible.
2. Análisis gravimétrico donde se realiza pesaje inicial (antes de usar) y final (después de usar) del filtro según un método estandarizado y con una sensibilidad que permita identificar Material particulado inferior a 2.5 micrometros (PM2.5).
3. Finamente un análisis de los filtros de carbón negro que para este caso se usó el equipo
Aethalometer® SootScanTM Model OT21 Transmissometer, el cual mide la atenuación de un haz de luz a una longitud de onda de 880 nm la cual es interpretada como concentración de carbono negro o carbono elemental, a esta longitud de onda del espectro visible no se considera que otras especies absorban luz a una razón de 0.001 veces mayor que el carbono negro.
Los análisis de los dos filtros, tanto PM2.5 como Carbono negro, fueron realizados en el Laboratorio del Grupo de Investigaciones Ambientales -GIA de la Universidad Pontifica Bolivariana de Bucaramanga el cual es el único que cuenta con un instrumento para la cuantificación de carbono negro en filtros de calidad del aire en Colombia y siguiendo sus procedimientos internos.
3.4 Reporte de resultados
Para el análisis de los resultados se usó el software desarrollado por el fabricante del equipo denominado RatnozeDataCruncher, escrito en Phyton, el cual es ejecutado en modo terminal en la pantalla de comando con poca interfaz gráfica; el software requiere la construcción de archivos de ingreso en texto separado por comas (CSV), conocer de forma básica comandos Unix y aspectos básicos de lenguajes de programación, el manual de usuario de este se denomina “Ratnoze Data Processing Instructions For RatnozeDataCruncher version 1.0”, desarrollado por Mountain Air Engineering en abril del 2017.
El software RatnozeDataCruncher interactúa con la base de datos (Sistema de archivos) mostrado en la Figura 3.8, un diagrama de flujo de datos a través del software se presenta en la Figura 3.9, el software realiza todos los cálculos descritos en el documento “Brick Kiln Emissions Sampling Protocol: Dilution sampling for climate-relevant particle emissions” para obtener las métricas de cada medición y propaga las incertidumbres, los datos de cada medición son luego promediadas con las demás mediciones del monitoreo del horno.
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Figura 3.8 Sistema de archivos del software RatnozeDataCruncher
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Figura 3.9 Flujo de datos en el software RatnozeDataCruncher
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El software se lanza haciendo doble click en el icono de RatnozeDataCruncher.py, el cual compilara el código y abrirá la pantalla de comandos que se muestra en la Figura 3.10, el comando dir permite seleccionar la ubicación de la carpeta con el sistema de archivos, el comando name permite ingresar el nombre del evento, tanto la carpeta que contiene el sistema como el evento deben tener el mismo nombre.
Figura 3.10 Pantalla de inicio del software RatnozeDataCruncher
Para procesar los datos se ingresa el nombre del evento y a continuación la pantalla muestra un listado de pasos de procesamiento que puede observarse en la Figura 3.11.
Figura 3.11 Data processing steps for Event15
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Los pasos se deben efectuar en orden, ningún paso se puede obviar, cada uno de los pasos llama una función específica que se describe más adelante; aunque los pasos deben ser efectuados en orden no necesitan ser completados todos al tiempo, es decir, se pueden efectaur los pasos 1 – 3, luego cerrar el programa, luego efectuar los pasos 4 – 8, cerrar el programa y finalmente efectuar los pasos restantes, si algun dato cambia se deben correr nuevamente los pasos anteriores para propagar los resultados hacia los los pasos finales.
• Paso 1 - Remove junk lines: Este paso elimina líneas intermedias del datalogger que no hacen parte de la corriente normal de datos, estas líneas extras incluyen, líneas en banco, líneas parciales, encabezados extras causados por un reinicio, y líneas de comando guardadas durante modo configuración.
• Paso 2 - Redo firmware calculations: Esta función recalcula los datos base usando nuevos parámetros de calibración en el caso que algún paso se halla omitido, se hallan ingresado unidades equivocadas o se necesite corregir algún otro dato dentro del encabezado, esta función es específica para la firmware versión kilnbox_35.ino, y se debe usar una función diferente en caso de contar con un firmware diferente.
• Paso 3 - Apply CO2 sensor temperature and pressure corrections: esta función aplica las correcciones por diferencia de temperatura y presión al sensor de CO2 usando la ecuación de los gases ideales, las salidas del sensor de CO2 son dependientes de la temperatura y la presión, cuando la temperatura y la presión de muestreo son diferentes a las temperaturas y presión de calibración las concentraciones deben ser corregidas.
• Paso 4 - Apply response time correction: esta función realiza una corrección a los datos de tiempo a los sensores de gas, esta señal presenta un retraso respecto a los otros sensores debido al tiempo de residencia dentro de la cámara de sensores, la función pone en línea todos los datos para que coincidan los tiempos con los demás sensores.
• Paso 5 - Patch time gaps in data series: Esta función une brechas dentro de los datos base, las brechas de datos ocurren cuando el Ratnoze pierde el suministro eléctrico o entra dentro del modo calibración, debido a que los datos deben ser continuos es necesario unir los datos, lo cual es realizado por esta función.
• Paso 6 - Patch bad MicroAeth data: Esta función recalcula los datos del MicroAeth durante los cambios de filtro y aplica una corrección para el equipo MicroAeth interpolando los datos entre cambios de filtro.
• Paso 7 - Cut data gaps: Esta función elimina los períodos de tiempo de las series de datos que no deben incluirse en el período de muestra, como los períodos de medición de fondo intermedios.
• Paso 8 - Subtract background concentrations: Esta función resta las concentraciones de fondo del período de muestreo y elimina todos los puntos de serie de datos que están fuera del período de muestreo, la función cuenta con tres métodos para determinar las concentraciones de fondo 1) usa los datos del tiempo pre-medición, 2)
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Usa los datos del tiempo post-medición, o 3) usa un promedio de los dos anteriores, no todos los sensores deben ser ajustados para substraer la concentración de fondo por lo que también existe la opción de mantener los datos tomados en tiempo real.
• Paso 9 - Calculate event averages: Esta función calcula los valores medios para el evento de muestreo. Los datos de series temporales se promedian a partir del archivo de datos procesados en el paso anterior, y las concentraciones medias de especies PM2.5 y Carbono negro se determinan a partir de los resultados del análisis de laboratorio de cada filtro, por tanto estos datos deben ser ingresado en un archivo en formato CSV.
• Paso 10 - Calculate event output metrics: Esta función calcula las métricas promedio del evento, para esto se deben ingresar los datos de consumo de combustible del horno y producción de ladrillo, así como los datos de análisis de laboratorio del combustible con su respectiva incertidumbre.
• Paso 11 - Calculate instantaneous averages: Esta función calcula los promedios instantáneos de los datos de series de tiempo. Básicamente, suaviza la serie de datos transformándola de una base de tiempo de 1 segundo a una base de tiempo de 1 minuto para permitir que las métricas instantáneas se calculen con menos ruido.
• Paso 12 - Calculate instantaneous metrics: Esta función calcula las métricas de salida instantánea a medias de un minuto para la serie de datos.
• Paso 13 : Copy event data to SummaryOfEvents: Esta función guarda los datos del evento de medición en una hoja de cálculo con otros eventos de muestreo de la misma campaña de campo. Antes de procesar datos para una campaña de muestreo se debe crear una hoja de cálculo de resumen de eventos.
Una vez todos los eventos son procesados se procede a promediar las métricas de los eventos que corresponden al mismo monitoreo de horno con el fin de obtener un valor promedio para cada tipo de horno.
4 Resultados
Esta sección presenta los resultados del monitoreo realizado en el horno Hoffman descrito, el cual funciona con Cisco de café como combustible, los registros de los cálculos entregados por el software RatnozeDataCruncher son presentados en el Anexo 3. Registros de Calculo, donde se pueden encontrar todas las entradas y salidas del RatnozeDataCruncher. La sección está divida en tres partes, primero se presentan los resultados de análisis de combustible, seguido se presentan los resultados de eficiencia energética por medio del Consumo Especifico de Combustible (SEC por sus siglas en ingles) y finamente se presentan los datos de emisión puntuales para cada medición.
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4.1 Análisis de Combustible
Los análisis de combustible fueron realizados por Mintec Ceramic Ltda, Laboratorio especializado en asesoría técnica para el sector cerámico. Se realizaron dos tipos de análisis de combustible para el Cisco de café, Análisis Próximo y Análisis Último.
La Tabla 4.1 presenta los resultados del análisis próximo y la Tabla 4.2 presenta los resultados del análisis último.
Tabla 4.1 Resultados del Análisis Próximo combustibles (Como se recibe)
Parámetro Cisco de café Unidades Humedad residual 7.13 % masa Ceniza 7.21 % masa Material Volátil 70.38 % masa Carbono Fijo 15.28 % masa Azufre Total 0.06 % masa Poder calorífico 3653 Kcal/kg Poder calorífico 6571 BTU/lb Poder calorífico 27.15 MJ/kg Índice de hinchamiento 0 FSI
Tabla 4.2 Resultados del Análisis Último combustibles (Base Seca)
Parámetro Cisco de café Unidad Carbón 44.67 % masa Hidrogeno 3.99 % masa Oxígeno 43.01 % masa Nitrógeno 0.50 % masa
Según se observa en el reporte de laboratorio presentado en el Anexo 4. Reportes de Laboratorio, aunque el Cisco de café presente una capacidad calorífica baja comparada con el carbón, las demás propiedades como contenido de ceniza, humedad y contenido de volátiles son apropiadas para la producción en hornos ladrilleros.
4.2 Eficiencia energética
El parámetro de eficiencia energética denominado Consumo de Combustible Específico (SEC por sus siglas en inglés) se determinó a través de dos variables de proceso, el consumo de combustible, con su respectivo análisis de laboratorio) y la producción de ladrillos; la Tabla 4.3 presenta las variables de proceso y el Consumo Especifico de Combustible (SEC) para el momento de la toma de datos con una incertidumbre (σ) estimada en intervalo de confidencialidad del 68%.
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Tabla 4.3 Resultados Eficiencia Energética Horno Hoffman
Medición Producción de Ladrillo
(kg/hr) Consumo de Combustible
(kg/hr) Consumo de Energía
(MJ/hr) SEC
(MJ/kg_brick) Promedio σ Promedio σ Promedio σ Promedio σ
EventS7 2980.7445 303.5500 174.8019 13.7827 4808.8024 1398.8325 1.6133 0.4972
Si se compara el resultado de esta medición para esta tecnología (Horno Hoffman) con los datos de la Hoja Técnica de Hornos para Ladrillos en el Sur y Sudeste de Asia de la CCAC, la cual especifica un rango de 1.21 – 1.52 MJ/kg (Greentech Knowledge Solutions Pvt. Ltd., 2013), se puede decir que el horno se comporta cercano al promedio de dicha zona, según la línea estandarizada año base 2015 desarrollada por la CAEM durante la ejecución del proyecto de Eficiencia Energética en Ladrilleras de América Latina EELA, hornos similares en el país, con Cisco de café como combustible, funcionan con un SEC promedio de 1.25 MJ/kg1 por tanto comparado con los datos de Colombia el horno funciona con una eficiencia menor al promedio.
4.3 Medición de Contaminantes
Los resultados de emisiones de los contaminantes medidos (CO2, CO, SO2, PM2.5 y BC) son presentaos en esta sección, se dividen los gases contaminantes (CO2, CO, SO2) de las fracciones de material particulado PM2.5 y BC ya que su naturaleza y forma de medición son distintas. Según las métricas entregadas por el equipo Ratnoze2 se presenta: la tasa de emisión (flujo másico del contaminante) y las razones de emisión (Factores de Emisión puntuales) según la cantidad de combustible consumida, según la energía consumida y según la producción de ladrillos; para todos los casos se presenta el valor promedio de la medición y su respectiva incertidumbre (σ) estimada en intervalo de confidencialidad del 68%.
4.3.1 Carbono Negro y PM2.5
La Tabla 4.4 presenta los resultados de la tasa de emisión (Flujo másico) de las fracciones de material particulado PM2.5 y Carbono Negro (BC por sus siglas en ingles) para la medición efectuada al Horno Hoffman de la Ladrillera Bellavista el cual funciona con Cisco de café como combustible.
1 Fuente: Base de datos CAEM Línea base estandarizada proyecto EELA 2015.
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Tabla 4.4 Resultados Tasa de emisión de PM2.5 y Carbono negro (g/hr) monitoreo Horno Hoffman – Combustible Cisco de café
Medición ERPM2.5 ERBC
Promedio σ Promedio σ EventS6 567.9675 232.5740 40.6042 17.6403
La Tabla 4.5 y Tabla 4.6 presentan los resultados de los factores de emisión basados en masa de combustible, energía consumida y producción de ladrillo para el PM2.5 y Carbono negro (BC por sus siglas en inglés) respectivamente para el monitoreo realizado, al igual que para todos los resultados obtenidos se debe tener en cuenta que estos datos son puntuales y su extrapolación debe realizarse con precaución.
Tabla 4.5 Resultados Factores de emisión de PM2.5 para el monitoreo del Horno Hoffman –
Combustible Cisco de café
Medición EFPM2.5fuel (g/Kg_fuel)
EFPM2.5energy (g/MJ)
EFPM2.5brick (g/kg_brick)
Promedio σ Promedio σ Promedio σ EventS7 3.2492 0.2218 0.1181 0.0340 0.1905 0.0594
Tabla 4.6 Resultados Factores de emisión de Carbono negro (BC) para el monitoreo del Horno
Hoffman – Combustible Cisco de café
Medición EFBCfuel
(g/Kg_fuel) EFBCenergy
(g/MJ) EFBCbrick
(g/kg_brick) Promedio σ Promedio σ Promedio σ
EventS7 0.2323 0.0373 0.0084 0.0027 0.0136 0.0047
Se puede observar que para este horno y con el combustible usado durante el periodo de monitoreo el Carbono negro representa aproximadamente el 7% del PM2.5.
4.3.2 Gases Contaminantes
La Tabla 4.7 presenta los resultados de la tasa de emisión (Flujo másico) de Los gases contaminantes CO, CO2 y SO2, para la medición efectuada al Horno Hoffman de la Ladrillera Bellavista el cual funciona con Cisco de café como combustible.
Tabla 4.7 Resultados Emisiones de Gases Contaminantes (g/hr) monitoreo Horno Hoffman –
Combustible Cisco de café
Medición ERCO ERCO2 ERSO2
Promedio σ Promedio σ Promedio σ EventS6 12477.2070 5124.7543 266530.2937 109312.6873 471.9835 202.3456
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La Figura 4.1 presenta las emisiones de la tabla anterior de forma gráfica (debe tenerse en cuenta que el eje Y se encuentra en escala logarítmica y por tanto no presentan una relación lineal), se puede evidenciar que las emisiones de CO2 se presentan en el orden de 105 mientras que las emisiones de CO se encuentran en el orden de 104 y las emisiones de SO2 en el orden de 102 gramos por hora.
Figura 4.1 Resultados Tasa de emisión de CO2, CO y SO2 (g/hr)
La Tabla 4.8 a Tabla 4.10 presentan los resultados de los factores de emisión para Los gases contaminantes CO2, CO y SO2 basados en masa de combustible, energía consumida y producción de ladrillo respectivamente para el monitoreo realizado, al igual que para todos los resultados obtenidos se debe tener en cuenta que estos datos son puntuales y su extrapolación debe realizarse con precaución.
Tabla 4.8 Resultados Factores de emisión de CO2, CO y SO2 basados en masa de combustible
para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café
Medición EFCOfuel
(g/kg_fuel) EFCO2fuel (g/kg_fuel)
EFSO2fuel (g/kg_fuel)
Promedio σ Promedio σ Promedio σ EventS7 71.3791 5.3803 1524.7556 109.8620 2.7001 0.3892
Tabla 4.9 Resultados Factores de emisión de CO2, CO y SO2 basados en energía para el
monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café
Medición EFCOenergy
(g/MJ) EFCO2energy
(g/MJ) EFSO2energy
(g/MJ) Promedio σ Promedio σ Promedio σ
EventS7 2.5947 0.7524 55.4255 16.0247 0.0981 0.0309
1.E+00
1.E+01
1.E+02
1.E+03
1.E+04
1.E+05
1.E+06
EventS7
Emis
ión
(g/h
r)Emisiones de CO2, CO y SO2
ERCO2 ERCO ERSO2
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Tabla 4.10 Resultados Factores de emisión de CO2, CO y SO2 basados en producción de ladrillo para el monitoreo del Horno Hoffman – Combustible Cisco de café
Medición EFCObrick
(g/kg_brick) EFCO2brick (g/kg_brick)
EFSO2brick (g/kg_brick)
Promedio σ Promedio σ Promedio σ EventS6 4.1859 1.3111 89.4174 27.9369 0.1583 0.0533
Al comparar los resultados de este horno Hoffman, con el horno que funciona con carbón y aserrín en una proporción 80:20, se evidencian dos cosas: 1) Que este horno presenta un consumo especifico de energía mayor en aproximadamente 20% y 2) que las emisiones de este horno son muy inferiores; lo cual permite inferir que si bien la operación del horno Hoffman con carbón hace al horno funcionar de forma eficiente la tasa de emisión de contantes y los factores de emisión menores podrían compensar, desde el punto de vista de la contaminación dicha perdida de eficiencia, sin embargo como esto corresponde a una única medición esta conclusión debe ser atendida con cautela y se requieren más estudios para llegar a datos concluyentes.
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5 Referencias
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Weyant, C., Kumar, S., Maithel, S., Thompson, R., Baum, E., Floess, E., & Bond, T. (2016). Brick Kiln Measurement Guidelines: Emissions and Energy Performance. North Carolina: CCAC.