P48I3Las recomendaciones técnicas en el diseño de chimeneas indican que la emisión a mayor altura o la existencia de una mayor velocidad de salida de gases ocasionan un menor impacto en el entorno.

   De hecho, es habitual que en aquellos focos puntuales donde se cumplen los parámetros de emisión pero que existe un impacto en el entorno (p/e contaminación ambiental por olores), se prescriba el aumento de la altura de emisión recreciendo la chimenea. Basándose en este principio, se han diseñado los sistemas de propulsión adicional para fuentes conducidas.

A. Amo, R. Cerdá, M.A. Cid, J.V. Martínez

Labaqua S.A. Alicante, España.

gramm gral 20.01

   El modelo de dispersión GRAMM-GRAL  es un modelo de partículas lagrangiano con una Interfaz Gráfica de Usuario (GUI) gratuita disponible tanto en Linux como en Windows. La última beta fue publicada el pasado noviembre y ahora los desarrolladores han lanzado la versión 20.01. El software es ahora de código abierto bajo una licencia GPL-3.0, por lo que todo el mundo es bienvenido a contribuir al proyecto. El código fuente, se ha publicado en github.

   El Modelo Lagrangiano de Graz - GRAL - fue desarrollado inicialmente en 1999, y ha sido usado extensamente en evaluaciones regulatorias y estudios científicos. El motor inicial para el desarrollo del GRAL fue la necesidad de un modelo que pudiera hacer frente a las frecuentes condiciones de baja velocidad del viento (< 1,5 m s-1 hasta el 90% del tiempo) en las cuencas internas de los Alpes de Austria. Según los desarrolladores, hay alrededor de 600 usuarios en todo el mundo que utilizan el sistema GRAL/GRAMM.

P13I0    Hoy, la gestión del olor ambiental ofrece una variedad de componentes básicos, desde el uso de tecnología de punta hasta la implementación de varios métodos que se basan en directrices y estándares nacionales e internacionales. Estos incluyen enfoques de monitoreo de olores que utilizan paneles sensoriales entrenados y ciencia ciudadana, modelos de dispersión dinámica en tiempo real y de predicción, cálculos de trayectoria y de retro-trayectoria, pero también sistemas de sensores que utilizan sensores de gas para detectar y cuantificar los olorantes clave de fuentes de olores.

Aunque todas estas tecnologías y métodos pueden ayudar a aumentar la comprensión de los posibles orígenes de los problemas relacionados con el olor, la mayoría de las soluciones disponibles en el mercado solo permite una consideración aislada de los datos adquiridos. Sin embargo, dependiendo del escenario específico y las preguntas relacionadas, la combinación correcta de estos elementos básicos suele ser clave para obtener una completa claridad sobre la emisión de olores y / o la situación del impacto. Una plataforma flexible como Ortelium permite combinar canales de datos, de modo que se pueda establecer una imagen más significativa de la situación del olor.

C. Mannebeck*, M. Andresen

Olfasense GmbH, Fraunhoferstr. 13, 24118 Kiel, Germany,
*cmannebeck@olfasense.com

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