A Comprehensive Review on Performance Evaluation and Modelling of Wastewater Treatment Plants Using GPS-X

Cada día, las ciudades y las industrias vierten vastas cantidades de agua usada al medio ambiente. Antes de que esta agua pueda regresar de forma segura a los ríos o lagos, debe pasar por plantas de tratamiento que eliminan las sustancias nocivas. Estas instalaciones dependen de complejos procesos biológicos y químicos para limpiar el agua, pero mantenerlas funcionando de manera eficiente es un desafío constante. Los operadores deben equilibrar qué tan bien se limpia el agua frente a cuánta energía requiere para hacer funcionar la maquinaria y cuánto cuesta operarla. Si el proceso es demasiado agresivo, desperdicia electricidad; si es demasiado suave, el agua permanece contaminada. Para resolver este rompecabezas, los ingenieros utilizan programas informáticos sofisticados que actúan como laboratorios virtuales. Estas herramientas les permiten probar cambios en una pantalla antes de realizar cualquier ajuste físico en la planta real, ayudando a predecir cómo reaccionará el sistema ante diferentes condiciones.

Un programa de este tipo, conocido como GPS-X, se ha convertido en una herramienta estándar para simular estos procesos de tratamiento de aguas residuales. Una revisión exhaustiva reciente realizada por los investigadores Mohammad Aljamhawi y sus colegas examinó qué tan eficazmente se utiliza este software en todo el mundo. El equipo analizó docenas de estudios publicados entre 2002 y 2025 para comprender qué tan bien coinciden los modelos informáticos con la realidad. Observaron cómo el software maneja la eliminación de contaminantes comunes, cuánta energía consumen diferentes configuraciones de tratamiento y si el costo de operar estas plantas puede reducirse mediante una mejor planificación. Su objetivo era determinar si estas simulaciones digitales son lo suficientemente fiables como para guiar el diseño y la operación de la infraestructura masiva que mantiene limpas nuestras vías fluviales.

Los investigadores encontraron que el software es altamente eficaz para predecir qué tan bien una planta elimina los contaminantes tradicionales. En los estudios que revisaron, los modelos informáticos simularon con éxito la eliminación de sólidos suspendidos totales, que son diminutas partículas que flotan en el agua, con una eficiencia que alcanzó hasta el 94.2 por ciento. También funcionó bien en el seguimiento de la descomposición de desechos orgánicos y la eliminación de nutrientes como el nitrógeno y el fósforo, que pueden causar floraciones de algas en los cuerpos de agua naturales. Sin embargo, el software enfrenta un desafío mayor cuando se trata de nuevos tipos de contaminantes. Cuando los investigadores intentaron simular la eliminación de microplásticos y productos farmacéuticos, la eficiencia predicha cayó significativamente, oscilando entre aproximadamente el 66 por ciento para los microplásticos y el 72 por ciento para los medicamentos. Esto sugiere que, si bien la herramienta digital es excelente para las operaciones estándar, aún necesita refinamiento para predecir con precisión cómo las plantas manejan estas amenazas emergentes.

El consumo de energía surgió como otro factor crítico en la revisión. Las plantas de tratamiento de aguas residuales consumen mucha energía, principalmente porque deben bombear aire en los tanques para ayudar a las bacterias a descomponer los desechos. Los estudios analizados mostraron que el uso de energía variaba ampliamente dependiendo de la complejidad del proceso de tratamiento. Las configuraciones más eficientes consumieron alrededor de 3.1 kilovatios-hora de electricidad por cada metro cúbico de agua tratada, mientras que los sistemas más complejos requirieron hasta 5.2 kilovatios-hora. El software demostró ser útil para identificar estas diferencias, permitiendo a los ingenieros probar escenarios que pudieran reducir el uso de energía sin sacrificar la calidad del agua. Del mismo modo, se encontró que el costo de operación fluctuaba entre 10 y 18 centavos por metro cúbico, con el precio impulsado en gran medida por la energía requerida y el número de pasos necesarios para limpiar el agua.

A pesar de estos éxitos, la revisión destacó que una simulación por computadora nunca es una copia perfecta del mundo real. La precisión de los modelos de GPS-X depende en gran medida de qué tan bien se calibren, un proceso en el que los ingenieros ajustan la configuración del software para que coincida con los datos recolectados de una planta real. Cuando esta calibración se realiza cuidadosamente, el software puede predecir el rendimiento de la planta con alta precisión, mostrando una fuerte correlación entre los resultados simulados y lo que realmente sucede sobre el terreno. Sin embargo, si los datos de entrada son incompletos o las condiciones de la planta cambian rápidamente, el modelo puede alejarse de la realidad. Los investigadores señalaron que el software actualmente carece de la capacidad de incorporar automáticamente los datos en tiempo real a medida que fluyen, lo que limita su capacidad para adaptarse instantáneamente a las condiciones cambiantes.

Los autores concluyeron que, si bien GPS-X es una herramienta indispensable para optimizar el tratamiento de aguas residuales, no es una solución independiente. Funciona mejor cuando se combina con una recolección de datos cuidadosa y ajustes continuos. La revisión sugiere que el futuro de esta tecnología reside en integrarla con sistemas de monitoreo en tiempo real y métodos analíticos avanzados para hacer que las simulaciones sean más dinámicas y receptivas. Por ahora, el software sigue siendo una forma poderosa de probar ideas y mejorar la eficiencia, ayudando a los ingenieros a diseñar plantas que sean más limpias, económicas y sostenibles, incluso mientras los desafíos de la contaminación del agua continúan evolucionando.