Sostenibilidad del Nexus Agua-Energía en Sistemas de Tratamiento de Efluentes Agroindustriales

La tesis desarrolla una red metodológica con el fin de realizar una evaluación refinada de las condiciones de sostenibilidad de sistemas de tratamiento de aguas residuales en la agroindustria (ai-STAR), especialmente aquellos con potencial de recobro de energía en su proceso y que cuentan con unidades de tratamiento biológico en su proceso. La metodología propone obtener un mejor y mayor entendimiento sobre las formas de impulsar los ai-STAR como fuentes alternativas de bioenergía en regiones emergentes, donde el potencial del biogás y los lodos producidos en estas unidades se ve particularmente disminuido por causa de atraso tecnológico la falta de políticas ambientales y energéticas armónicas que ayuden a expandir el uso de la energía de los ai-STAR. En consecuencia, se requiere de estrategias inteligentes que ayuden a promover el uso sostenible de esta clase de fuentes de energía alternativa. La metodología se basa en los siguientes principios: (i) considear los ai-STAR como sistemas multifuncionales; (ii) evaluar las funciones de remediación ambiental y producción de energía de estos sistemas por medio de análisis de ciclo de vida (ACV) y el enfoque NEB (Beneficio ambiental neto), con el fin de enfatizar la importancia de contar con ai-STAR comprometidos con mayor recobro de energía; (iii) identificar un número conciso y representativo de principios-criterio de sostenibilidad (PCS) para estos sistemas y (iv) utilizar métodos emergéticos para evaluar los co-beneficios asociados al recobro de la energía. La metodología introduce un conjunto de indicadores de desarrollo sostenible (IDS) que expresan el cumplimiento de los PCS definidos y son expresados como relaciones de ecoeficiencia, específicamente estructurados para valorar el efecto del recobro de energía y los demás cobeneficios ambientales de un ai-STAR mejorado. El termino económico de los IDS se establece a partir de mejoras colaterales a reducciones en indicadores de presión ambiental directos identificadas por ACV y se valoran en el plano de contribuciones a la restauración de servicios eco-sistémicos, captura de carbono o desplazamiento de energía fosil y recursos, cuya valoración se hace en términos de emergía. En este estudio se hizo un par de pruebas de concepto de la metodología en ai-STAR colombianos (sector avícola y bebidas), que mostraron como el enfoque NEB es clave para probar adicionalidad. Además, la integración del ACV y ha permitido construir IDS locales y globales, que ayudan a identificar características y condiciones ambientales y económicas de los ai-STAR como fuentes de energía alternativaAbstract: this thesis develops a methodological framework in order to drive improved sustainability assessment of agro-industrial wastewater treatment systems (ai-WWTs), committed to energy recovery, particularly those using biological units in their processes schema. This methodology would provide improved understanding about pathways to foster biological ai-WWTs as alternative bioenergy sources in low-income regions, where the economic/environmental potential of biogas or sludge produced from ai-WWTs is particularly depleted, because of stressed technological drawbacks and the lack of harmonized energy and environmental policies focused on expanding the involvement of ai-WWTs as sustainable energy-producing processes. Consequently, smart strategies are required to promote the sustainable exploitation of this kind of alternative energy. This methodology is based on the following principles: (i) To considerer ai-WWTs as multi-function systems; (ii) To assess the control pollution and energy functions of the ai-WWTs by means of the Life Cycle Assessment (LCA) and Net Environmental Benefits Indicators (NEB), in order to stress the importance of implementing improved ai-WWTs to achieve higher energy recovery goals in this activity; (iii) to state a concise number of principles-criteria of sustainability (PCS) for ai-WWTs and (iv) to use a cost-emergy approach to assess the co-benefit behind ai-WWTS recovering energy. The methodology introduces a set of Sustainable Development Indicators (SDIs) to fulfil the PCS previously defined. SDIs are expressed as eco-efficiency ratios, specifically tailored to account the effect of the energy recovery in ai-WWTs and the co-benefits related to mitigation or control of relevant environmental impacts evaluated by LCA. The “economic term” deals with the improvement on some environmental pressure indicators related to ecosystem services, carbon capture and shift of conventional energy sources and their costing has been done on the basis of “emergy cost” methods. A proof of concept of this methodology has been done on two study cases in Colombia (poultry and beverage) showing that the NEB approach is a key aspect to prove additionality when ai-WWTs are small-limited energy sources. Furthermore, that integration of LCA and emergy methods has allowed building representative, local and global SDIs for ai-WWTs enabling to identify environmental and economic characteristics of ai-WWT as alternative energy sourcesDoctorad