u627283

Vista previa del material en texto

1 
 
Evaluación de la producción de PMS en un bioreactor anaerobio de 
membrana inmersa (BAnMI) para el tratamiento de aguas residuales. 
 
Sandra Constanza Medina Muñoz 
Asesor: Manuel Salvador Rodríguez Susa, PhD. 
Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental, Universidad de los Andes, Colombia. 
Tesis de Maestría en Ingeniería. Diciembre de 2012. 
____________________________________________________________________________________________________ 
 
 
Palabras Claves: 
 
Tratamiento de aguas residuales 
Bioreactor de membrana (MBR) 
Productos Microbiales Solubles 
(PMS) 
Ensuciamiento de membrana
 
ABSTRACT 
_____________________________________________________________________ 
Se evaluó el comportamiento de los PMS en un reactor anaerobio de membrana 
inmersa de 32 L, tomando muestra del lodo en 3 diferentes alturas (0.145m, 0.445m, 
0.75m) y del permeado. Se varió la carga orgánica aplicada en 3.0 ± 0.8 kg DQO/m
3
d 
(fase 1) y 4.1 ± 0.8 kg DQO/m
3
d (fase 2), cuyas corridas duraron 144 d y 83 d, 
respectivamente. Se obtuvo una mayor producción de PMS en la fase 2, la cual causó 
mayor ensuciamiento de la membrana. No hubo diferencias estadísticamente 
significativas (p>0.05) en los PMS extraídos del lodo en las diferentes alturas en 
ambas fases. En el permeado de la fase 1, hubo una reducción del 56% en la 
concentración de PMS del lodo, mientras que la reducción para la fase 2 fue del 70%. 
Esta reducción es equivalente a la retención de PMS efectuada por la membrana y por 
lo tanto al ensuciamiento. Se realizó la distribución de PMS por tamaños de peso 
molecular en los rangos <1kDa, 1-10kDa, 10-100kDa y >100kDa. Se encontró que la 
fracción de menor PM (<1kDa) predominó al inicio de operación de cada carga y a 
medida que pasa el tiempo, aumentaron las fracciones de mayor peso molecular 
(>10kDa) debido a su acumulación por menor degradabilidad. Los PMS se 
presentaron en su mayoría (81-90%) como DQO desconocida, asimismo fue 
predominante en todas las fracciones de PM, mostrando una amplia distribución de 
tamaños moleculares. Se requieren investigaciones focalizadas en la caracterización 
de la fracción desconocida de los PMS, para una mejor comprensión de su efecto en el 
ensuciamiento de la membrana y ofreciendo una guía en el diseño de postratamiento. 
___________________________________________________________________________________ 
 
1. Introducción 
 
Colombia es considerado un país rico en el recurso 
hídrico dado que su oferta es seis veces superior al 
promedio mundial y tres veces mayor que la oferta de 
Latinoamérica. Sin embargo, la disponibilidad del 
recurso es escasa debido a que “cerca del 80% de la 
población y las actividades económicas del país están 
localizadas en cuencas con déficit natural de agua” 
(Humboldt, 2011). Además la variabilidad climática, 
las grandes presiones por el uso del agua y la 
degradación de las cuencas hacen que las reducciones 
de la oferta sean considerables (mayores al 50% para 
un porcentaje muy alto en ríos) (IDEAM, 2010). Estas 
presiones por el uso del agua están relacionadas con la 
demanda doméstica y de los diversos sectores 
industriales, además de la contaminación proveniente 
de sus aguas residuales. Según el Estudio Nacional del 
Agua realizado en el 2010 por el IDEAM, la carga 
total de DBO generada por los sectores doméstico, 
industrial y cafetero se estimó en 819235 toneladas al 
año, donde el sector doméstico aportó el 65%, la 
industria el 29% y el sector cafetero, el 6%. El estudio 
también reporta que solo se removió el 11% de la 
DBO a través de tratamiento de aguas residuales, de 
manera que la carga orgánica biodegradable vertida a 
los sistemas hídricos en Colombia durante el 2008 
alcanzó las 729300 toneladas, equivalentes a 2026 
toneladas al día (IDEAM, 2010). Esto afecta los 
ecosistemas presentes en los ríos dada la reducción de 
oxígeno disponible, y aportando patógenos que 
repercuten en la salud de la población. Es por esto que 
el tratamiento de aguas residuales es una necesidad. 
Gran parte de las aguas residuales pueden ser 
tratadas mediante procesos biológicos, gracias a la 
actividad metabólica de un amplio rango de 
organismos que degradan la materia orgánica presente 
en el agua (Jeison & Van Lier, 2008). Estos procesos 
pueden ser de tipo aerobio o anaerobio. La digestión 
anaerobia es utilizada en el tratamiento de aguas 
residuales debido a que provee ciertas ventajas sobre 
los procesos aerobios tales como menores costos 
operativos, dados los bajos requerimientos 
energéticos, producción de biogás que puede ser 
utilizado como fuente de energía, baja producción de 
2 
 
lodos, y soporte de altas cargas de diseño (Lettinga, 
1995). No obstante, se presentan desventajas como el 
lento crecimiento de los microorganismos, la 
inestabilidad del tratamiento por la alta sensibilidad de 
los organismos metanogénicos, la producción de 
malos olores (Lettinga, 1995), la alta DQO residual 
(Aquino, 2004), y la producción de ácido sulfhídrico 
(Winkler, 1994). Algunas de estas limitaciones se han 
logrado superar gracias a la introducción de los 
reactores UASB (Upflow Anaerobic Sludge Blanket). 
Este tipo de reactores permiten una mayor retención 
de biomasa y mayor resistencia a los cambios de carga 
debido a la aglomeración de los microorganismos en 
gránulos (D'Abzac et al., 2010). 
A partir de ésta configuración se han desarrollado 
otras tecnologías que parten del mismo concepto de 
retener biomasa y evitar lavados, como los EGSB 
(Expanded Granular Sludge Bed), los reactores 
híbridos con masa soportada (Luna, 2008), y los 
reactores de circulación interna (IC); este último se 
caracteriza por su configuración sencilla y facilidades 
en operación (Meng et al, 2008). Es por esto que el 
número de plantas de tratamiento anaerobio 
construidas en Sur América han registrado un 
crecimiento exponencial desde 1997 como se muestra 
en la figura 1, donde cerca del 84% se basan en la 
tecnología granular (UASB y EGSB) (Frankin, 2001). 
 
Fig. 1. Plantas anaerobias construidas en Sur América (Frankin, 
2001) 
Un desarrollo relativamente nuevo en este tipo de 
procesos son los bioreactores de membrana (MBR), 
que logran combinar la tecnología de la membrana de 
filtración con el proceso de degradación biológica de 
manera que ofrecen mejor calidad de los efluentes, 
bajos requerimientos de áreas, capacidad de tratar altas 
cargas, menor producción de lodos (Le-Clech et al., 
2006) y mayor producción de biogás (Luna, 2008) 
debido a que esta tecnología logra desacoplar casi 
perfectamente el tiempo de retención hidráulico del 
tiempo de retención de lodos, lo cual hace que la 
separación sólido-líquido sea controlada y se logre 
retener un mayor contenido de biomasa, factor que 
representaba la mayor desventaja de las 
configuraciones clásicas. Sin embargo, las 
limitaciones en el uso de los MBR están relacionadas 
con el ensuciamiento de la membrana, principalmente 
como resultado de la presencia de sustancias 
poliméricas extracelulares (EPS) y los productos 
microbiales solubles (PMS) (Le-Clech et al., 2006), 
las cuales se depositan en la superficie de la 
membrana reduciendo su permeabilidad e 
incrementando los costos operacionales (Yigit et al., 
2006). Estos costos radican principalmente en el 
remplazo de la membrana y la demanda de energía 
asociada a los requerimientos de limpieza para 
mantener la permeabilidad de la membrana (Santos et 
al., 2010). 
Pese a que en un principio los MBR no se usaban 
con frecuencia debido a los altos costos y la rápida 
pérdida de eficiencia del proceso, estos reactores se 
han abierto campo en el mercado (especialmente 
europeo) en los últimos años, gracias a la introducción 
de las membranas sumergidas en los Bioreactores. 
Dado el potencial de la aplicación de los MBR en 
el tratamiento del agua residual a nivel municipal y anivel industrial en Colombia, y la importancia de las 
investigaciones relacionadas con el ensuciamiento de 
la membrana, en éste trabajo se caracterizó el 
comportamiento de los productos microbiales solubles 
(PMS) en un bioreactor anaerobio de membrana 
inmersa (BAnMI), considerando la carga orgánica de 
alimentación y el punto de muestreo en el reactor 
como variables del análisis. El Centro de 
Investigaciones en Ingeniería Ambiental-CIIA de la 
Universidad de los Andes ha realizado investigaciones 
previas donde se ha logrado estandarizar las técnicas 
necesarias para el análisis de PMS. 
 
2. Objetivos 
 
2.1 Objetivo 
 
Evaluar la producción de los PMS en cuatro puntos de 
muestreo de un bioreactor de membrana inmersa para 
el tratamiento de agua residual doméstica sintética, en 
función de la carga orgánica aplicada. 
 
 2.2 Objetivos Específicos 
 
 Evaluar el comportamiento de los PMS durante la 
operación de un bioreactor anaerobio de 
3 
 
membrana inmersa variando la carga orgánica del 
influente en dos fases (3 y 4 kg DQO/m
3
d). 
 Evaluar el comportamiento de los PMS durante la 
operación del BAnMI en 4 diferentes puntos de 
medición ubicados verticalmente en el reactor. 
 Analizar la caracterización de los PMS por 
distribución de peso molecular (PM) en los 
siguientes rangos: 
PM < 1 kDa 
1 kDa < PM < 10kDa 
10 kDa < PM < 100 kDa 
PM > 100 kDa. 
 
3. Marco Teórico 
 
Todos lo parámetros de operación y diseño en un 
MBR tienen influencia en el ensuciamiento de la 
membrana; las condiciones operacionales, las 
características de la membrana y los parámetros del 
alimento y biomasa. Sin embargo las investigaciones 
relacionadas al tema se han centrado en la influencia 
de las sustancias biopoliméricas en el ensuciamiento 
de la membrana (Le-Clech et al., 2006). 
Las sustancias poliméricas extracelulares (EPS) 
son un conjunto de macromoléculas como 
polisacáridos, proteínas, ácidos nucleicos, 
fosfolípidos, y otros compuestos poliméricos que se 
encuentran en o por fuera de la superficie celular y en 
el espacio intercelular de los agregados microbianos 
(Meng et al., 2009). La función de los EPS es múltiple 
e incluye la formación de comunidades bacterianas en 
flocs y biopelículas, la generación de una barrera 
protectora alrededor de la bacteria, retención de agua y 
adhesión a superficies; generando una matriz de gel 
altamente hidratada que concentra las células 
microbiales y por ende, es responsable de la creación 
de una barrera del flujo del permeado a través de la 
membrana (Le-Clech et al., 2006) por medio de cuatro 
mecanismos según lo planteado por Hermia (1982) 
como se muestra en la figura 2 : a) constricción del 
poro, b) bloqueo completo, c) bloqueo intermedio y d) 
formación de torta. 
 
Fig. 2. Mecanismos del ensuciamiento de membrana (adaptado de 
Hurtado, 2011). 
Los EPS se subdividen en dos categorías, EPS 
insolubles (polímeros capsulares, gel condensado, 
polímeros débilmente enlazados, y materia orgánica 
adjunta) y los EPS solubles (macromoléculas solubles, 
coloides y cienos) o también llamados productos 
microbiales solubles (PMS) (Pan et al., 2009). Los 
PMS son importantes debido a que siempre se 
encuentran en los efluentes de sistemas de tratamiento 
biológico y suelen representar la mayoría de la DQO 
residual (Ni et al., 2011), esto es 83% - 91% e incluso 
el 100% (Wu & Zhou, 2010). Además se ha 
encontrado que ésta fracción soluble o coloidal es de 
mayor importancia en el fenómeno de ensuciamiento 
de la membrana, en comparación con la fracción 
insoluble (Drews et al., 2007-1). 
Los PMS se definen como un grupo de compuestos 
orgánicos que son liberados a la solución como 
resultado de diversos mecanismos (ver figura 3), de 
manera que se clasifican en productos asociados a la 
utilización del sustrato (UAP) y productos asociados a 
la biomasa (BAP) (Meng et al., 2009). Los UAP son 
producto del metabolismo del sustrato, el crecimiento 
de la biomasa y la interacción con el medio ambiente, 
mientras que los BAP son formados durante el 
decaimiento de la biomasa, la lisis celular y la 
hidrólisis de los EPS (Ni et al., 2011). 
 
 
Fig. 3. Esquema de la formación y degradación de los EPS y PMS. 
(Adaptado de Ni et al., 2011). 
 
 La diferenciación entre los UAP y los BAP no es 
sencilla debido a la heterogeneidad de los 
componentes de los PMS, en los que se han 
encontrado alcanos, esteres, aromáticos, amidas (Wu 
& Zhou, 2010), carbohidratos de cadena larga y en 
general, compuestos más complejos que los 
encontrados en sistemas aerobios (Zhou et al., 2009). 
Sin embargo, se han realizado avances significativos 
que han confirmado que los BAP tienen mayor peso 
4 
 
molecular que los UAP (i.e. PM >10kDa) y que 
constituyen la mayor parte de la materia orgánica 
soluble, exhibiendo características de coloides 
hidrofílicos y macromoléculas de polisacáridos, 
proteínas y/o compuestos amino-azúcar (Ni et al., 
2011). 
En general, se ha encontrado que la disminución en 
la producción de PMS se relaciona con los siguientes 
factores: 
 Un rango óptimo de carga orgánica que se 
encuentra entre 0.2-0.3 g DQO/g SST∙d o 0.2-0.8 
g DBO/g SST∙d (Barker & Stuckey, 1999). 
 Menor concentración de DQO en el influente 
(Barker & Stuckey, 1999; Ni et al., 2011). 
 Reducción de la DQO en el efluente en sistemas 
biológicos no estresados (Mesquita et al., 2010) 
 Sustratos de mayor contenido energético (glucosa 
vs. acetato) (Mesquita et al., 2010). 
 Sistemas no estresados (baja producción de 
ácidos grasos volátiles, acumulación de biomasa 
como sólidos suspendidos volátiles SSV) 
(Mesquita et al., 2010). 
 Incrementos en el tiempo de retención de sólidos 
(TRS) que a su vez se asocia a un menor 
potencial del ensuciamiento de la membrana (Pan 
et al., 2009). Sin embargo Aquino (2004) reporta 
que el TRS óptimo debe estar alrededor de los 25 
días, ya que a mayor TRS se forman PMS como 
BAP originados por decaimiento celular, y a 
menores TRS hay mayor metabolismo del 
sustrato de manera que se presencian PMS como 
UAP. 
Los PMS se componen principalmente de 
polisacáridos, proteínas y sustancias húmicas (Pan et 
al., 2009) y se pueden calcular de dos maneras en 
términos de DQO [mg/L] (Mesquita et al., 2010): 
 
 
PMSDQO= DQOsol –AGVDQO –DQOSus Ec.1 
 
PMSDQO= PMSp DQO+ PMSc DQO+DQOdesconocida Ec.2 
 
AGVDQO= 1.07 x [acetato] + 1.51 x [propianato] 
 +1.82 x [butirato+isobutirato] 
 +2.04 x [valérico+ isovalérico]. Ec.3 
 
Donde: 
DQOsol = DQO soluble (efluente filtrado a 0.2µm). 
DQOsus = DQO sustrato (glucosa) 
AGVDQO = AGV en términos de DQO. Como se muestra en la 
ecuación 3. 
PMSp DQO y PMSc DQO = proteínas y carbohidratos en términos de 
DQO, respectivamente. 
 
De la composición de los PMS se considera que la 
fracción de polisacáridos o carbohidratos hidrofílicos 
son los principales causantes en el ensuciamiento de la 
membrana (Drews et al., 2007-2), mientras que las 
sustancias húmicas tiene un papel irrelevante debido a 
que no son retenidas en la membrana por su bajo peso 
molecular (Le-Clech et al., 2006). Por otra parte, se 
han encontrado bajas concentraciones de proteínas en 
la capa de ensuciamiento de la membrana a 
comparación de las halladas en el lodo, lo que 
confirma la amplia distribución de los PMS como 
carbohidratos (Le-Clech et al., 2006; Wu & Zhou, 
2010). 
Teniendo en cuenta lo anterior, parece ser que el 
impacto de los PMS en el ensuciamiento de la 
membrana no puede estar relacionado simplemente 
con la cantidad de éstos, sino que además se deben 
considerar las fracciones orgánicas de los 
constituyentes, de manera que el entendimiento 
detallado de dichas fracciones y su relación con las 
variables operacionales, son un requisito necesario 
para entender el mecanismo de ensuciamiento de los 
PMS en un MBR (Malamis& Andreadakis, 2009). 
La caracterización de los compuestos orgánicos 
solubles según su distribución de PM, ha sido 
ampliamente estudiada debido a su utilidad para 
evaluar la eficiencia y viabilidad de sistemas de pos- 
tratamiento. No obstante la mayoría de estudios se han 
realizado en sistemas aerobios y no se tiene un 
procedimiento estandarizado, lo cual dificulta la 
comparación de resultados (Barker & Stuckey, 1999). 
 La distribución de tamaños de PMS se puede 
realizar de forma continua por cromatografía de 
permeación de gel (GPC) o de manera discreta usando 
celdas de agitación con membranas de ultrafiltración 
(UF). Este último método resulta más económico y se 
puede realizar en serie o en paralelo (ver figura 4). 
Barker y Stuckey (1999) recomiendan usar la 
configuración en paralelo ya que se pueden correr las 
muestras simultáneamente y se han observado errores 
en la distribución de tamaños cuando se usa el sistema 
en serie. 
5 
 
 
 
Fig. 4. Diagrama esquemático del montaje en paralelo usado para 
determinar la distribución de peso molecular, usando celdas de 
ultrafiltración. (Adaptado de Barker & Stuckey, 1999). 
 
En las investigaciones realizadas, utilizando los 
diversos métodos disponibles, se ha encontrado que la 
distribución de PM tiene un amplio rango debido a la 
descomposición microbiana de moléculas grandes 
(Pan et al., 2009) y en general, varios autores reportan 
una distribución bimodal en la que hay poca presencia 
de PMS con PM intermedios (Aquino & Stuckey, 
2002). En la siguiente tabla se presentan algunos 
resultados de estudios sobre la distribución de PM en 
los PMS en sistemas aerobios (Ae) y anaerobios (An). 
 
Referencia Ae/An PMS 
TRS 
(d) 
Barker y Stukey 
(1999) 
Ae/An 
 
<0.5kDa y 
>50kDa 
n/a 
Barker et al. 
(1999) 
Ae/An 
 
<1 kDa (~79%) y 
>300kDa (~22%) 
15-100 
Aquino & Stuckey 
(2002) 
An 
 
<10kDa (57%) y 
>300 (13%) 
n/a 
Kuo & Parkin 
(1996) 
An 
 
<1kDa (43%) y 
>10kDa (48%) 
15 
 
 
<1kDa (16%) y 
>10kDa (76%) 
40 
Malamis & 
Andreadakis (2009) 
Ae 
 
<1 kDa (49-73%) y 
>300kDa (18-29%) 
33 
Magbanua & 
Bowers (2006) 
Ae 
 
<1kDa (43-66%) y 
>100kDa 
3-5 
Meng et al. 
(2011) 
Ae 
 
<5kDa y 
>100kDa 
n/a 
Jarusutthirak & 
Amy (2006) 
Ae 
 
>10kDa 30 
Jarusutthirak & 
Amy (2007) 
Ae 
 
<1kDa (45%) y 
>100kDa (35%) 
30 
Tabla 1. Resumen de algunos resultados de estudios sobre la 
distribución de peso molecular de los PMS. 
 
La cantidad de PMS y su distribución de PM están 
fuertemente ligadas con el TRS. A medida que se usan 
mayores TRS se incrementa la producción de PMS, la 
fracción de UAP disminuye y aumentan los BAP 
(Jiang et al., 2008). Esto se debe a que la retención de 
biomasa en un MBR aumenta el grado de lisis celular, 
liberando PMS con mayor tamaño molecular que se 
van acumulando, ya que son más difíciles de degradar 
(Aquino & Stuckey, 2002; Ni et al., 2011). 
Esta acumulación de los BAP en TRS 
relativamente prolongados hace que sean rechazados 
por la membrana, de manera que se señalan a los BAP 
como la causa más probable del ensuciamiento de 
membrana relacionada a los PMS (Ni et al., 2011). Por 
ejemplo Rosenberger et al. (2006) encontró en 
reactores aerobios que la fracción hidrofílica con PM 
mayor a los 120 kDa es la que más impacta en el 
ensuciamiento y marcó la diferencia en el 
comportamiento de las membranas entre dos MBR 
piloto. Arabi y Nakhla (2010) mencionan que las bajas 
concentraciones de PMS con altos PM (i.e. >10 kDa) 
causan mayor ensuciamiento de la membrana a 
comparación de las altas concentraciones de PMS de 
bajo PM. Similar a estos resultados Zhang (2009) 
encontró un relación positiva entre los PMS de PM 
>10 kDa y la resistencia de la membrana. 
 
4. Metodología 
 
4.1 Descripción del reactor 
 
Para el desarrollo de la investigación se utilizó un 
bioreactor anaerobio de membrana inmersa (BAnMI) 
de ultrafiltración de flujo ascendente. El reactor tiene 
un volumen efectivo de 31.4 L, una altura de 1 m y 20 
cm de diámetro, elaborado en acero inoxidable. Se 
recircula lodo desde la mitad de la altura del reactor 
hacia la parte inferior. En la parte superior se 
encuentran dos acoples, uno para la salida del biogás y 
otro para ensamblar la membrana de ultrafiltración. 
 La condición de operación fue mesofílica (29°C -
33°C), la cual fue mantenida por el intercambio de 
calor con una chaqueta de calentamiento y regulada 
por un sistema de control on-off en una resistencia 
eléctrica. El lodo semilla del reactor provino de una 
planta de tratamiento de agua residual de una industria 
de jugos de fruta. 
El BAnMI contiene 3 válvulas de muestreo del 
licor de mezcla (P1, P3 y P4) distribuidas en diferentes 
alturas del reactor (0.145m, 0.445m, 0.75m, 
respectivamente) y en la parte superior del reactor, se 
6 
 
encuentra el punto de salida del permeado (P5), como 
se muestra en la figura 5. 
 
 
 
 
Fig. 5. Esquema del bioreactor anaerobio de membrana inmersa 
(BAnMI) (Adaptado de Luna, 2008). 
 
4.2 Membrana de ultrafiltración 
 
Para la construcción del módulo de ultrafiltración se 
usaron capilares de fibra hueca de Poliéter Sulfona 
(PES) suministrados por MEMBRANA®. El diámetro 
interno de los capilares de UltraPES era de 0.7 mm, 
con un tamaño de poro de 0.01 µm. El número de 
capilares acoplados fue de 180, resultando un área 
efectiva de membrana de 0.38 m
2
. La longitud de los 
capilares era de 1 m. El modo de operación de la 
membrana era por ciclos de 10 minutos de succión, 1 
minuto de relajación y 4 minutos de retrolavado. 
 
4.3 Alimentación del reactor 
 
El alimento consistía en un agua residual sintética que 
contenía como fuente de carbono glucosa, peptona y 
extracto de levadura (ver tabla 2), además se 
adicionaba bicarbonato de sodio como solución buffer 
para mantener estable el pH (Luna, 2008). 
Se realizaron dos corridas consecutivas en el 
reactor. En la primera se alimentó el agua residual 
sintética con una concentración de 6 g DQO/L, 
equivalente a una carga orgánica (OLR – Organic 
Loading Rate) de 3.0 ± 0.8 kg DQO/m
3
d, la cual duró 
144 días y se le denominó como la fase 1. Para la 
segunda corrida se aumentó la concentración a 9 g 
DQO/L, equivalente a una OLR de 4.06 ± 0.8 kg 
DQO/m
3
d. Esta última corrida fue llamada como la 
fase 2, cuya duración fue de 83 días. 
 
Componente 
Concentración 
(mg/L) 
Glucosa (mg DQO/L) 3000 
Peptona (mg DQO/L) 1100 
Levadura (mg DQO/L) 1050 
Bicarbonato (mg DQO/L) 2000 
NH4Cl 
200 
KH2PO4 
45 
CaCl2 22.54 
MgCl2 9.64 
FeCl3∙6H2O 19.44 
H3BO3 0.05 
ZnCl2 0.05 
CuCl2∙2H2O 0.038 
MnCl2∙6H2O 0.585 
NiCl2∙6H2O 0.091 
CoCl2∙6H2O 0.05 
Tabla 2. Composición del alimento para una DQO de 6 g/L 
 
Durante cada fase se hicieron lavados hidráulicos a 
la membrana cuando la presión de succión del 
permeado llegaba a un valor máximo de 32 kPa. 
Además, se aplicó el lavado químico cuando se 
efectuó el cambio de fase, para garantizar condiciones 
similares de operación. De esta manera se realizaron 
un total de 2 lavados hidráulicos en la fase 1 y 4 
lavados en la fase 2. 
 
4.4 Muestreo 
 
Se hicieron tres tipos de muestreo: frecuente, regular y 
especial. Los muestreos frecuentes (cada 2 o 3 días) 
corresponden a la medición de parámetros de control 
operacional como lo es el pH, la presión de succión de 
la membrana, el flujo de succión y retrolavado del 
permeado, y la composición de los gases producidos 
en el reactor (porcentajes de CH4, CO2 y O2). 
Los muestreos regulares fueron muestras del licor 
de mezcla extraídas en los 4 puntos del reactor, las 
Alimento 
Permeado 
Agua de calentamiento 
Licor de mezcla 
Biogas 
TC-Control temperatura 
TS- Sensor temperatura 
pHS- Sensor pH 
LS- Sensor de nivel 
HT-Tanque calentamiento 
FT- Tanquealimentación 
Biogas 
7 
 
cuales fueron recolectadas cada 7 días para la fase 1 y 
cada 5 días para la fase 2. Finalmente los muestreos 
especiales, se realizaron cada 28 días en la fase 1 y 
cada 15 días en la fase 2. Con estas muestras se 
efectuó la caracterización de los PMS por distribución 
de peso molecular, en la que se requirió mayor 
volumen del licor de mezcla. 
En la tabla 3 se muestran los parámetros medidos 
en los cuatro puntos del reactor teniendo en cuenta el 
tipo de muestreo. 
 
Muestreo 
Frecuente Regular Especial 
∙ pH ∙ DQO ∙ Muestreo semanal 
∙ Presión ∙ AGV ∙ Distribución de PM 
∙ Gases ∙ PMSc 
 ∙ Flujo permeado ∙ PMSp 
 ∙ SST y SSV 
 
Tabla 3. Parámetros de medición según la frecuencia de muestreo 
 
En el muestreo regular se tomaron 100 mL de licor 
de mezcla en los puntos P1, P3, P4 y 250 mL de 
permeado en P5. A excepción de P5, todas las 
muestras se centrifugan a 13000 rpm durante 15 min a 
4°C. El sobrenadante obtenido de cada punto, junto 
con el permeado de P5, se pasaron a través de un filtro 
con tamaño de poro de 0.2 μm, por debajo del cual el 
material es considerado soluble. A las muestras 
filtradas se cuantificó DQO, AGV, glucosa y PMS 
como carbohidratos y proteína. 
Para las muestras de tipo especial se les aplicó el 
mismo procedimiento del muestreo regular, a 
diferencia que se tomó un mayor volumen del licor de 
mezcla (200mL) para realizar las ultrafiltraciones en 
paralelo, como se explica más adelante. En la figura 6 
se muestra un resumen de la metodología aplicada. 
 
4.5 Distribución del peso molecular de los PMS 
 
Los sobrenadantes de todos los puntos del reactor 
tomados según el esquema del muestreo especial, se 
pasaron a través de tres membranas de ultrafiltración 
de distinto límite nominal de peso molecular (NMWL) 
en combinación paralela como se mostró en la figura 
4. 
El NMWL o también referido como peso 
molecular de corte (MWCO - molecular weight cut-
off), representa la capacidad de la membrana para 
retener moléculas más grandes que el tamaño 
mencionado en la membrana, el cual está calibrado 
con macrosolutos globulares o dextranos mixtos 
(Millipore, 1999). Los NMWL seleccionados de 
acuerdo con la revisión bibliográfica fueron de 1kDa, 
10kDa y 100kDa. 
 
 
Fig. 6. Resumen de la metodología aplicada 
 
En la figura 7a se muestra la configuración de la 
celda de mezcla. La celda contaba con una la base 
donde se colocó la membrana o disco de ultrafiltración 
(6.3 mm de diámetro). La celda tenía incorporado un 
agitador magnético que no rozaba la membrana y la 
carcaza aseguraba el cierre de la celda, debido a que el 
montaje estaba diseñado para aplicar presión sobre el 
líquido y filtrar más rápido. En la figura 7b se muestra 
el montaje en funcionamiento, el cual se ponía sobre 
un agitador magnético y la tapa de la celda se 
conectaba a la línea de nitrógeno industrial. Las celdas 
soportan una presión de hasta 75 psi, pero se aplicaron 
presiones de 25 psi en las membranas de 1kDa y 10 
kDa y de 10 psi para la de 100 kDa, siguiendo las 
restricciones técnicas del fabricador de los discos. Para 
limpiar las membranas se pasaba agua desionizada 
Milli-Q. 
 
Fase 1 
P1, P3, P4 
Fase 2 
Muestreo regular 
Centrífuga 
Sobrenadante 
 Muestreo 
Especial? 
Si 
Mediciones 
AGV 
DQO 
Glucosa 
Proteínas 
Carbohidrato 
No 
Filtrar 0.2 μm 
Distribución PM 
1 KDa 
10 KDa 
100 KDa 
 
Mediciones 
DQO 
Carbohidrato 
P5 
8 
 
En las ultrafiltraciones realizadas en paralelo el 
interés no fue obtener la fracción filtrada (o permeado) 
si no la fracción retenida o retentato, la cual equivale a 
los PMS de mayor tamaño que el NMWL de la 
membrana. Para obtener el retentato, se introdujo a la 
celda 30 mL del sobrenadante y se filtraron 20 mL. 
Los 10 mL retenidos se llevaron a 140 mL agregando 
agua desionizada Milli-Q y se volvió a filtrar hasta 
obtener 20 mL de retentato. Esta muestra se mantuvo 
agitada (sin aplicar presión) por 15 minutos para 
mejorar la recuperación del material de la superficie 
de la membrana. Después del uso de la membrana, 
ésta se lavó con una solución de 0.1 M de NaOH y se 
guardó en una solución 10% v/v de etanol en agua a 
4°C. Este procedimiento se basó en lo aplicado por 
Barker et al., (1999). 
 
 
Fig. 7. Celdas de mezcla modelo 8200 Amicon (Millipore 
Corporation) para membranas de ultrafiltración. a) Celda de 
mezcla sin armar. b) montaje de ultrafiltración en funcionamiento. 
 
A partir de los retentatos obtenidos de las 
ultrafiltraciones se calcularon los PMS por medio de 
balances de masa en términos de miligramos de DQO 
en 4 rangos de peso molecular: PM<1 kDa, 
1kDa<PM<10kDa, 10kDa<PM<100kDa y 
PM>100kDa, como se muestra a continuación: 
 
PM<1 kDa= (0.03∙PMSsol) – (0.02∙PMSret 1 kDa) 
 
1 kDa<PM<10 kDa= 0.02∙(PMSret 1 kDa – PMSret 10 kDa) 
 
10kDa<PM<100kDa=0.02∙(PMSret10 kDa–PMSret100 kDa) 
 
PM>100 kDa= 0.02∙PMSret 100kDa Ec.4 
 
 
donde PMSsol [mg DQO/L] son los PMS de las 
muestras que contienen la totalidad del material 
soluble, y PMSret [mg DQO/L] son los retentatos 
obtenidos de cada ultrafiltración. El factor de 0.03 [L] 
son los 30 mL introducidos en la celda y el factor de 
0.02 [L] son los 20 mL del retentato. Para hallar los 
PMS se requirió de las mediciones de DQO, AGV, 
carbohidratos y proteínas, según su definición dada 
anteriormente. 
 
4.6 Métodos de cuantificación de parámetros. 
 
La DQO soluble se determinó mediante el método 
8000 de Hach (2012). Se hizo cuerva de calibración de 
concentraciones bajas (10-100 mgDQO/L) y 
concentraciones altas (100-1000 mgDQO/L) usando 
como patrón el biftalato de potasio. Los AGV se 
midieron por cromatografía de gases, utilizando un 
cromatógrafo de gases HP series 6890 Plus® con un 
detector FID y columna INNOWAX 60m × 0,2mm, y 
técnica GC/FID/HS/SPME. Para cada punto se 
tomaron 10 mL de muestra, se adicionaron 3g de NaCl 
y se ajustó el pH a 2 con ácido fosfórico (H3PO4). 
Posteriormente se agitó y se calentó la muestra durante 
10 minutos; luego se expuso la fibra (SUPELCO, 75 
μm Carboxen – PDMS) por 30 minutos y finalmente 
se inyectó la fibra en el cromatógrafo (Acero, 2011). 
 La cuantificación de proteínas se realizó según el 
método colorimétrico de Bradford, basado en la unión 
del colorante azul brillante de Coomasie (CBBG) con 
el contenido de proteína de la muestra (Bradford, 
1976). Se midió la absorbancia en el espectofotómetro 
Nanodrop 2000/2000c® Thermo a una longitud de 
onda de 595nm. La curva de calibración se realizó en 
un rango concentraciones de 5 a 80 mg/L usando 
como patrón la albúmina sérica bovina (BSA). 
La cuantificación de carbohidratos se hizo por 
medio del método Fenol/Sulfúrico, basada en la 
metodología descrita por Dubois et al., (1956) debido 
a que es un procedimiento rápido, que permite 
resultados reproducibles y es útil para la 
determinación de pequeñas cantidades de azúcares. El 
límite de detección del método fue de 1 mg/L y la 
curva de calibración se hizo hasta 100 mg/L, 
utilizando como patrón glucosa anhídrida. La 
absorbancia fue medida en un espectrofotómetro 
Genesys 10 U.V a una longitud de onda de 525nm. En 
éste mismo espectrofotómetro se cuantificó la glucosa 
utilizando el kit de glucosa biosystems (2012), cuya 
curva de calibración se realizó desde 1 mg/L hasta 100 
mg/L. 
 
 
a) b) 
9 
 
5. Análisis de resultados 
 
5.1 Comportamiento del reactor 
 
En la tabla 4 se observa el comportamiento general del 
MBR durante su operación en ambas fases. El pH se 
mantuvo estable en valores típicos de los sistemas 
anaerobios (Rittman & McCarty, 2001). La mayor 
parte de la materia orgánica del influente (DQO) (93-
96%) fue removida por el proceso biológico, mientras 
que la membrana cumplió un papel fundamental en la 
remoción de los SST, como se observa en el permeado 
(P5).Estos porcentajes altos de remoción biológica de 
DQO coinciden con trabajos realizados por Wu y 
Zhou (2010), quienes reportan 96% de remoción es un 
reactor anaerobio UASB de 16 L alimentado con agua 
sintética de glucosa. Ho y Sung (2009) también 
mencionan remociones del proceso biológico de más 
del 90% en 4 L en un MBR. 
Para los sólidos (SST y SSV) se realizó un test 
estadístico (ANOVA) para observar si existían 
diferencias estadísticamente significativas en las fases 
aplicadas y en los diferentes puntos de muestreo. 
Como resultado se obtuvo que no hay diferencia 
estadística significativa (p>0.05). Esto sugiere una 
buena mezcla, manteniendo homogeneidad del lodo en 
el reactor durante las dos fases. 
 
 Fase 1 Fase 2 
OLR 
kg/m3d 
3.0 ±0.8 4.1 ± 0.8 
pH 7.0 ± 0.2 6.9 ± 0.1 
% Remoción acumulada de DQO 
P1 95.9 ± 2.7 94.0 ± 4.4 
P3 96.9 ± 1.9 93.4 ± 4.9 
P4 96.5 ± 2.7 93.5 ± 4.3 
P5 98.7 ± 0.4 97.1 ± 3.4 
SSV (% SSV/SST ) 
P1 g/L 15.6 ± 3.7 (86.6 ± 2.9) 13.7 ± 6.3 (89.2 ± 1.2) 
P3 g/L 11.4 ± 1.7 (86.5 ±2.4) 12.1 ± 6.0 (88.5 ± 1.4) 
P4 g/L 11.1 ± 2.4 (86.7 ± 2.3) 10.8 ± 3.8 (88.8 ± 1.0) 
*Los valores en paréntesis es el porcentaje de SSV en los SST. 
Tabla 4. Parámetros generales en el comportamiento del reactor. 
 
5.2 Comportamiento de los PMS 
 
Se encontró que hay diferencia estadísticamente 
significativa (p<0.05) entre los PMS de la fase 1 y los 
de la fase 2, en cada punto de muestreo. Como se 
muestra en la figura 8, los PMS de la fase 2 fueron 
mayores, un hecho esperado debido a que al usar una 
mayor concentración de la DQO en el influente, se 
incrementa la concentración del donador exógeno de 
electrones (más fuente de energía) y se estimula el 
metabolismo microbiológico, siendo así como se 
estimula la excreción de PMS (Barker & Stuckey, 
1999; Zhou et al., 2009; Wu & Zhou, 2010; Ni et al., 
2011). Estos PMS se calcularon según la definición 
dada en la ecuación 1, en la que el término DQOSUS 
fue igual a cero ya que no se encontró glucosa como 
sustrato residual en las muestras, coincidiendo con los 
resultados de Jarusutthirak y Amy (2007) y de 
Mesquita et al., (2010). 
Por otra parte, el incremento en la concentración de 
PMS en la fase 2 llevó a un mayor ensuciamiento de la 
membrana. Esta asociación positiva entre los PMS y la 
resistencia de filtración en la membrana ha sido 
reportada por varios autores. (Rosenberger et al., 
2006; Drews et al., 2007-1; Meng et al., 2009; Liu et 
al., 2012). El incremento en el ensuciamiento de la 
membrana en la segunda fase de operación está 
relacionado a que ésta ejerció una mayor retención o 
rechazo de los PMS. Al comparar las concentraciones 
de PMS entre P4 y P5 de la figura 8, se encontró que 
la reducción en la primera fase fue aproximadamente 
del 56%, mientras que en la fase 2 fue del 70%. Esta 
reducción puede ser atribuida a una mayor formación 
de torta en la fase 2, originando una membrana 
dinámica biológica que reduce la porosidad y provoca 
una mayor retención de PMS (Meng et al., 2011). 
Además la formación de la membrana dinámica pudo 
llevar a un consumo de PMS teniendo en cuenta que 
en esta zona los microorganismos se encuentran con 
limitación de sustrato (Martinez-Sosa et al., 2011). 
 
Fig. 8. PMS en los diferentes puntos de muestreo para las dos 
cargas aplicadas. PMS calculados según la ecuación 1. 
0
200
400
600
800
1000
P1 P3 P4 P5 P1 P3 P4 P5
Fase 1 Fase 2
P
M
S
 (
m
g
 D
Q
O
/L
) 
10 
 
Al comparar los PMS entre los puntos de muestreo, 
se evidenció en ambas cargas que los PMS dentro del 
reactor no presentan diferencias significativas 
(p>0.05) en la diferentes alturas evaluadas (observar 
P1, P3 y P4). Además en ambas cargas se observa una 
ligera tendencia a la presencia de mayor PMS en P4, 
lo cual podría ser causado por la acumulación de PMS 
en éste punto, debido a la presencia de la membrana 
(Liu et al., 2012). No se encontraron investigaciones 
sobre el análisis de la variación de PMS a diferentes 
alturas de un MBR. La homogeneidad de PMS en el 
reactor tiene relación con la concentración de los SSV, 
la cual también se mantuvo invariante en las diferentes 
alturas, mostrando el efecto de la concentración de la 
biomasa en la liberación de PMS al medio. 
Como se mencionó anteriormente, las proteínas y 
carbohidratos junto con la fracción desconocida hacen 
parte de la definición de los PMS dada en la ecuación 
2. En la figura 9 se muestra que en promedio los PMS 
se encontraron principalmente como DQO 
desconocida entre un 81% y 90% para todos los 
puntos de monitoreo en ambas fases. Estos resultados 
coinciden con los encontrados por Mesquita et al., 
(2010) quien concluye que la mayor parte de los PMS 
producidos no se deben a procesos de lisis celular ni a 
EPS soluble, pero que igualmente debido a la 
complejidad de la bioquímica de los sistemas 
anaerobios, sigue siendo una fracción desconocida. 
Fig. 9. Distribución promedio de las proteínas, carbohidratos y 
DQO desconocida en los PMS. 
 
Por otra parte, la concentración de proteínas para 
todas las muestras de la fase 1 no superaron el límite 
de detección del método (5 mg/L), similar a los 
resultados de Le-Clech et al., (2006), mientras que en 
la fase 2, se obtuvieron concentraciones comparables a 
las de los carbohidratos. El incremento de proteínas en 
la fase 2 coincide con los resultados de Kimura et al., 
(2005) donde al incrementar la relación 
alimento/microrganismos, se afectó la naturaleza de 
los compuestos causantes del ensuciamiento, 
aumentando la fracción de proteínas. Otra posible 
explicación a éste resultado podría ser el alto tiempo 
de retención del lodo, que conlleva a un decaimiento 
celular (Ni et al., 2011). 
 
5.3 Distribución de PM de los PMS 
 
Teniendo en cuenta que la fracción desconocida ocupa 
la mayor parte de los PMS, en la figura 10 se 
presentan los resultados de la distribución de peso 
molecular en cada carga y en tres distintos momentos 
de operación. El agua residual sintética alimentada al 
reactor presentó la distribución esperada debido a los 
bajos pesos moleculares de la glucosa y de los 
aminoácidos que componen la peptona y la levadura: 
PM < 1kDa= 82.7% 
1kDa>PM >10kDa=12.2% 
10kDa>PM>100kDa=3.1% 
PM>100kDa= 1.9% 
En la figura 10 se observa que en las primeras 
ultrafiltraciones realizadas en ambas cargas, la 
fracción predominante fue la más pequeña (<1kDa), la 
cual estuvo entre un 61 y 81% del total de los PMS. 
Este comportamiento ha sido observado en muchas 
investigaciones (Kuo & Parkin, 1996; Barker et 
al.,1999; Barker y Stukey, 1999; Malamis & 
Andreadakis, 2009), cuyo tiempo de operación no 
supera los 40 días. Es factible identificar esta fracción 
de menor PM como UAP debido a que en las etapas 
iniciales de operación se liberan productos necesarios 
para la adaptación a los cambios aplicados entre las 
fases y para el metabolismo de un sustrato de mayor 
concentración. En contraste con la fracción más 
pequeña, en la figura 10 se observa que en general la 
fracción intermedia de 10-100 kDa es la menos 
representativa en los tiempos cortos de operación de 
ambas fases (50 días en fase 1 y 31 días en fase 2). Lo 
anterior refleja una distribución bimodal de los PMS 
(PM<10kDa y PM>100kDa), similar a Aquino & 
Stuckey (2002), Magbanua & Bowers (2006), 
Jarusutthirak & Amy (2007) y a Meng y otros (2011). 
A medida que se avanza en el tiempo de operación, 
se redujeron los porcentajes representativos a la 
fracción de menor PM (comparar figuras 10a, 10b y 
10 c). En la fase 1 las fracciones intermedias tomaron 
0
100
200
300
400
500
P1 P3 P4 P5 P1 P3 P4 P5
Fase 1 Fase 2
P
M
S
 (
m
g
 D
Q
O
/L
) 
PMSp
PMSc
DQO desconocida
82% 88% 90% 
81% 
84% 
87% 
88% 
81% 
15% 
3% 1% 
11% 
9% 
1% 
7% 
7% 
6% 
11% 
19% 
0% 
9% 
6% 
6% 
9% 
11 
 
importancia en todos lospuntos de muestreo, siendo 
así como en la última ultrafiltración realizada (día 
144) la fracción más pequeña se redujo hasta un 24% 
(ver P3) del total de los PMS. Esto se relaciona al 
hecho de que a media que se incrementó el tiempo de 
operación, se acumularon los PMS con mayor tamaño 
molecular ya que son mas difíciles de biodegradar 
(Aquino & Stuckey, 2002; Ni et al., 2011). Estos 
compuestos de mayor PM (i.e. >1 kDa) podrían 
clasificarse como BAP al observarse su acumulación 
en tiempos prolongados de operación (Jiang et al., 
2008), de manera que empiezan a constituir la mayor 
parte de la materia orgánica soluble (e.g. 63% de los 
PMS en P4 al final de la operación de fase 1) (Ni et 
al., 2011). 
Para la fase 2 se observó el mismo fenómeno de 
reducción de los porcentajes de PM < 1kDa, pero de 
manera menos drástica (e.g. en P1 pasó de 66% a un 
48%), debido a que la operación bajo esta fase fue 
menor (83 días) y las ultrafiltraciones se hicieron con 
mayor frecuencia (día 31, día 60 y día 83). 
Además del análisis sobre la predominancia de 
cada fracción de PM para las dos fases, se identificó la 
composición de cada fracción en términos de DQO 
desconocida y PMS carbohidratos para el inicio y el 
final de la operación en ambas fases. Esto se muestra 
en la figura 11. Por ejemplo en la figura 10a la 
fracción de PM <1kDa ocupó un 61% del total de los 
PMS en P1 para el inicio de la operación de la fase 1. 
Este 61% se distribuyó en 57% DQO desconocida y 
4% PMS carbohidratos como se muestra en la figura 
11a. 
A partir de la figura 11 se obtuvo que la DQO 
desconocida, (anteriormente identificada como la 
principal forma de PMS) presentó una distribución 
amplia de PM en ambas fases, de manera que no se 
concentró en ciertos tamaños moleculares. Además los 
PMS como carbohidrato mostraron bajo contenido en 
todas las fracciones. Mesquita et al., (2010) también 
encontró bajo contenido de carbohidratos, no solo en 
el análisis químico sino también en el análisis de 
espectrometría de masas MALDI-TOF-MS (matrix 
assisted laser desorption ionization time-of-flight mass 
spectrometry) realizado para PM entre los 20 y 80 
kDa. 
 
 
 
Fig. 10. Caracterización de PMS por distribución de peso molecular. Las figuras a), b) y c) corresponden a la fase 1 y las figuras d), e) 
y f) a la fase 2. 
12 
 
 
 
a) Fase 1, día 50. 
 
b) Fase 1, día 144. 
 
c) Fase 2, día 31. 
 
d) Fase 2, día 83. 
Fig. 11. Porcentajes de PMS como carbohidrato y como DQO desconocida en cada fracción de peso molecular, para cada punto de 
muestreo. a) y c) Primeras ultrafiltraciones realizada en la fase 1 y fase 2 (día 50 y 33 respectivamente); b) y d) últimas ultrafiltraciones de 
la fase 1 y de la fase 2 día 144 y 83, respectivamente. 
57 
16 
7 
15 
67 
3 9 
12 
79 
8 5 4 
58 
10 4 
14 
4 
3 
0 
1 
5 
1 1 2 
2 
1 0 1 
10 
0 
1 
2 
0
30
60
90
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
P1 P3 P4 P5
40 
22 21 
2 
22 
40 
14 10 
32 
9 
23 19 22 
36 
16 13 
10 
0 0 
6 
2 
6 
0 5 
6 
5 
0 7 4 
1 
3 5 
0
20
40
60
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
P1 P3 P4 P5
62 
18 
1 
9 
65 
10 8 8 
69 
20 
1 3 
47 
39 
0 0 
4 
3 
1 
2 
5 
2 1 2 
2 
0 2 
9 
5 
0 0 0
35
70
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
P1 P3 P4 P5
47 
15 
5 
28 
63 
11 
2 
18 
56 
17 
0 
22 
55 
7 2 
30 
1 
2 
0 
2 
1 
2 
0 
2 
0 
3 
0 
2 
3 
1 
0 
2 
0
35
70
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
<1 kDa 1-10
kDa
10-100
kDa
>100
kDa
P1 P3 P4 P5
13 
 
 
En el permeado al final de la operación de las fases 
(ver figura 10), se observó que tiene una proporción 
más equilibrada de cada fracción de PM, lo cual 
sugiere que la membrana funcionó como un 
amortiguador que retuvo material de todas las 
fracciones. Esta retención en todas las fracciones se 
pudo presenciar de mejor manera en la figura 11 al 
comparar P4 y P5. Sin embargo también hubo 
incremento de PMS en el permeado, especialmente en 
las fracciones de PM intermedias y altas, como se 
presenta en las figuras 11a (ver PM>100 kDa), 11b 
(ver 1-10kDa) y 11d (ver fracción 10-100kDa). Dicho 
incremento en el permeado podría relacionarse a la 
presencia de la membrana dinámica donde el 
remanente de la mineralización parcial de los PMS de 
menor PM se convierte en fracciones más grandes y 
complejas (Magbanua & Bower, 2006). Además 
siempre se evidenció retención de la fracción de 
menor PM (<1kDa), indicando la formación de la 
membrana dinámica desde las primeras etapas de 
operación del reactor en ambas fases (día 50 para la 
fase 1 y día 31 en la fase 2), la cual reduce la 
porosidad e impide el paso de fracciones mucho más 
pequeñas en comparación con el tamaño de poro 
inicial de membrana (0.01µm). 
 
6. Perspectivas y recomendaciones 
 
El análisis sobre el papel que cumple cada fracción 
de PM de los PMS en el ensuciamiento de la 
membrana y su importancia como efluente de los 
reactores anaerobios es vital en la reducción de costos 
de los sistemas MBR y en el diseño de 
postratamientos. Para esto se requiere experimentos 
relacionados con la caracterización de los compuestos 
que hacen parte de cada fracción, partiendo desde su 
identificación (cromatografía de gases y líquida), 
siguiendo por su cuantificación y finalmente 
determinando la biodegradabilidad y toxicidad. 
Por otra parte, sería interesante evaluar la 
producción de PMS aplicando otras variables 
operativas como el tipo de sustrato, la temperatura, el 
tiempo de retención del lodo y la aplicación de otro 
tipo de configuraciones, como por ejemplo el uso de 
carbón activado (usado por Baeta et al., 2012), de 
empaques o comúnmente llamados sistemas de cama 
móvil MBBR (Moving Bed Biofilm Reactor), entre 
otros. 
Como recomendaciones en la operación de reactor 
MBR usado, la carga orgánica influente debe ser igual 
o menor a 3.0 kg/m
3
d. El incremento de la carga 
orgánica desde 3.0±0.8kg/m
3
d de la fase 1 hasta 
4.1±0.88kg/m
3
d de la fase 2, ocasionó un gran cambio 
en la frecuencia de los lavados hidráulicos debido al 
ensuciamiento. Mientras que en la fase 1 se realizaban 
lavados hidráulicos cada tres semanas, en la fase 2 se 
hacían cada semana y media, lo cual implicaba mayor 
manipulación de la membrana lo que resulta en un 
mayor deterioramiento y costos operacionales. 
En próximas investigaciones relacionadas, sería 
ideal cuantificar los PMS y EPS en la torta de la 
membrana para una mejor comprensión de su 
dinámica. También podría ser importante la 
cuantificación de la producción de biogás en el reactor 
para compararla en diferentes variables y completar el 
balance de masa de la materia orgánica. 
 
7. Conclusiones 
 
En este trabajo se investigó el comportamiento de los 
PMS en un reactor anaerobio de membrana inmersa 
para el tratamiento de agua residual doméstica 
sintética, en función de dos cargas orgánicas aplicadas 
y en diferentes alturas del reactor. Se analizó la 
distribución del PM de los PMS en tres distintos 
momentos para cada OLR. 
Como resultados se obtuvo una mayor producción 
de PMS cuando se operó el reactor en la carga 
orgánica más alta debido al incremento en la actividad 
metabólica de los microorganismos. El incremento en 
la producción de PMS causó un mayor ensuciamiento 
de la membrana. No se evidenció diferencias 
estadísticamente significativas (p>0.05) entre losPMS 
extraídos de los puntos de muestreo del lodo pero si 
hubo una reducción drástica en el permeado, la cual se 
relacionó con el ensuciamiento de la membrana. 
A partir del análisis por fracciones de tamaño 
molecular, se observó que la fracción de menor PM 
(<1kDa) predominó al inicio de operación de cada 
carga; pero a medida que pasa el tiempo aumentaron 
las fracciones de mayor peso molecular (>10kDa). 
Esto se asoció a la acumulación de las fracciones de 
mayor PM que son más difíciles de degradar. 
14 
 
Se encontró que los PMS se presentan en su 
mayoría (81-90%) como DQO desconocida, de modo 
que los carbohidratos y proteínas no fueron 
representativos. Asimismo este tipo de PMS fue 
predominante en todas las fracciones de PM, 
mostrando una amplia distribución de tamaños 
moleculares. Lo anterior indica que se requieren 
investigaciones focalizadas en la caracterización de la 
fracción de PMS desconocida en la que se identifique 
su composición, se cuantifiquen las concentraciones y 
se determine la biodegradabilidad y toxicidad, para 
poder entender su función en el ensuciamiento de la 
membrana que aporten hacia la reducción de los 
costos operativos de los reactores tipo MBR y 
ofrezcan una guía en el diseño de sistemas de 
postratamiento. 
 
8. Agradecimientos 
 
A Dios y mi familia por ser la fuerza orientadora de 
cada día. 
A Manuel Salvador Rodríguez y Hector Javier Luna 
por su apertura en el compartir de los conocimientos. 
A Nataly Zamora por su amistad y apoyo en las largas 
jornadas de trabajo en el laboratorio. 
A la persona que me brindó su apoyo inesperado, la 
compañía de sus palabras y la búsqueda de soluciones. 
 
9. Bibliografía 
 
Acero, M. (2011). Caracterización de PMS y EPS 
como proteínas y evaluación de los parámetros 
operacionales de un BAnMI. Tesis de pregrado no 
publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, 
Colombia. 
Aquino, S. (2004). Formation of soluble microbial 
products (SMP) in anaerobic reactors during stress 
conditions. Imperial College of London. Recuperado 
el 4 de Agosto de 2011, de: http://tede.ibict.br/ 
tde_arquivos/1/TDE-2005-03-31T07:46:20Z-123/ 
Publico/SergioFranciscoAquino.pdf 
Aquino, S.F., & Stuckey, D.C., (2002). 
Characterization of soluble microbial products (SMP) 
in effluents from anaerobic reactors. Water Science 
Technology, 45 (10), 127-132. 
Aquino, S.F., & Stuckey, D.C., (2003). Production of 
soluble microbial products in anaerobic chemostats 
under nutrient deficiency. Environmental Engineering, 
1007-1017. 
Arabi, S., Nakhla, G., (2010). Impact of molecular 
weight distribution of soluble microbial products on 
fouling in membrane bioreactors. Separation and 
Purification Technology, 73, 391-396. 
Baeta, B.E.L., Ramos, R.L, Lima, D.R.S, Aquino, 
S.F., (2012). Use of sumerged anaerobic membrane 
bioreactor (SAMBR) containing powedered activated 
carbón (PAC) for the treatment of textile effluents. 
Water Science & Technology, 65 (9), 1540-1547. 
Barker, D.J., Mannucchi, G.A., Salvi S.M.L., Stuckey, 
D.C., (1999). Characterization of soluble residual 
chemical oxygen demand (COD) in anaerobic 
wastewater treatment effluents. Water Resource, 33 
(11), 2499-2510. 
Barker, D.J. & Stuckey, D.C., (1999). A review of 
soluble microbial products (SMP) in wastewater 
treatment systems. Water Resource, 33 (14), 3063-
3082. 
Biosystem, (2012). Glucosa oxidasa / peroxidasa. 
Recuperado el 20 de febrero de 2012 de: 
http://www.biosimex.com.mx/pdf/insertos%20dedicad
os/Quimica%20clinica/12503%20glucosa.pdf 
Bradford, M.M., (1976). A rapid and sensitive method 
for the quantitation of microgram quantities of protein 
utilizing the principle of protein – dye binding. Anal. 
Biochem., 72, 248-254. 
D'Abzac, P., Bordas, F., Hullebusch, E., Lens, P., & 
Guibaud, G. (2010). Extraction of extracellular 
polymeric substances (EPS) from anaerobic granular 
sludges: comparison of chemical and physical 
extraction protocols. Applied Microbiology 
Biotechnology , 85 (5), 1589-1599. 
Drews, A., Mante, J., Iversen, V., Vocks, M., Lesjean, 
B., Kraume, M., (2007-1). Impact of ambient 
conditions on SMP elimination and rejection in 
MBRs. Water Research, 41, 3850-3858. 
Drews, A., Vocks, M., Bracklow, U., Iversen, V., 
Kraume, M., (2007-2). Does fouling in MBRs depend 
on SMP?. Desalination, 231, 141-149. 
Dubois, M., Gilles, K.A., Hamilton, J.K., Rebers, 
P.A., Smith, F., (1956). Colorimetric method for 
determination of sugars and related substances. 
Analytical Chemistry, 28 (3), 350-356. 
Frankin, R., (2001). Full-scale experiences with 
anaerobic treatment of industrial wastewater. Water 
Science and Technology , 44 (8), 1-6. 
Hach, (2012). Method 8000, chemical oxygen demand 
for water, wastewater and seawater. Recuperado el 12 
http://tede.ibict.br/%20tde_arquivos/1/TDE-2005-03-31T07:46:20Z-123/%20Publico/SergioFranciscoAquino.pdf
http://tede.ibict.br/%20tde_arquivos/1/TDE-2005-03-31T07:46:20Z-123/%20Publico/SergioFranciscoAquino.pdf
http://tede.ibict.br/%20tde_arquivos/1/TDE-2005-03-31T07:46:20Z-123/%20Publico/SergioFranciscoAquino.pdf
15 
 
de febrero de 2012 de: http://www.hach.com/asset-
get.download-en.jsa?code=55143. 
Hermia, J., (1982). Constant pressure blocking 
filtration laws-application to power law non-
Newtonian fluids. Trans IChemE 60, 183-187. 
Ho, J. & Sung, S., (2009). Anaerobic membrane 
bioreactor treatment of synthetic municipal 
wastewater at ambient temperature. Water 
Environment Research, 81 (9), 922-928. 
Humboldt - Instituto de Investigación de Recursos 
Biológicos Alexander von Humboldt. (2011). 
Colombia sigue siendo rico en recursos hídricos. 
Recuperado el 27 de julio de 2011, de: 
http://www.humboldt.org.co/iavh/component/k2/item/
297-colombia-sigue-siendo-rico-en-recursos-hidricos 
Hurtado, J.A., (2011). Fouling analysis of a long-term 
anaerobic submerged MBR and assessment of critical 
flux. Tesis de pregrado no publicada. Universidad de 
los Andes, Bogotá, Colombia. 
IDEAM - Instituto de Hidrología, Meteorología y 
Estudios Ambientales. (2010). Estudio Nacional del 
Agua 2010. Recuperado el 27 de julio de 2011, de: 
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/Bvirtu
Bv/021888/ENA2010PrCap1y2.pdf. 
Jarusutthirak, C. & Amy, G., (2006). Role of soluble 
microbial products (SMP) in membrane fouling and 
flux decline. Environmental Science Technology, 40, 
969-974. 
Jarusutthirak, C. & Amy, G., (2007). Understanding 
soluble microbial products (SMP) as a component of 
effluent organic matter (EfOM). Water Research,41, 
2787-2793. 
Jeison, D. & Van Lier, J., (2008). Anaerobic 
wastewater treatment and membrane filtration: a one 
night stand or a sustainable relationship?. Water 
Science & Technology, 57,(4), 527-532. 
Jiang, T., Myngheer, S., De Pauw, D.J.W., Spanjers, 
H., Nopens, I., Kennedy, M.D., Amy, G., 
Vanrolleghem, P.A., (2008). Modelling the production 
and degradation of soluble microbial products (SMP) 
in membrane bioreactors (MBR). Water research, 42, 
4955-4964. 
Kimura, K., Yamato, N., Yamamura, H., Watanabe, 
Y., (2005). Membrane fouling in pilot – scale 
membrane bioreactors (MBRs) treating municipal 
wastewater. Environmental Science Technology, 39, 
6293-6299. 
Kuo W. C. & Parkin G. F., (1996). Characterization of 
soluble microbial products from anaerobic treatment 
by molecular weight distribution and nickel-chelating 
properties. Water Resource. 30(4), 915-922. 
Le-Clech, P., Chen, V., & Fane, T., (2006). Fouling in 
membrane bioreactrs used in wastewater treatment. 
Membrane Science, 284 (1-2), 17-53. 
Lettinga, G., (1995). Anaerobic digestion and 
wastewater treatment. Antonie Van Leeuwenhoek., 
67(1), 3-28. 
Liu, Y., Liu, H., Cui, L., Zhang, K., (2012). The ratio 
of food – to – microorganism (F/M) on membrane 
fouling of anaerobic membrane bioreactors treating 
low – strength wastewater. Desalination, 297,97-103. 
Luna, H., (2008). Proceso de granulación en un 
bioreactor anaerobio de membrana inmersa de 
ultrafiltración BAnMI: Diseño, operación y 
caracterización microbiológica. Tesis de maestría no 
publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, 
Colombia. 
Magbanua, B.S., Bowers, A.R., (2006). 
Characterization of soluble microbial products (SMP) 
derived from glucose and phenol in dual substrate 
activated sludge bioreactors. Biotechnology and 
Bioengineering, 93 (5), 862-870. 
Malamis, S. & Andreadakis, A. (2009). Fractionation 
of proteins and carbohydrates of extracellular 
polymeric substances in a membrane bioreactor 
system. Bioresource Technology, 100, 3350-3357. 
Martinez-Sosa, D., Helmreich, B., Netter, T., Paris, S., 
Bischof, F., Horn, H., (2011). Anaerobic submerged 
membrane bioreactor (AnSMBR) for municipal 
wastewater treatment under mesophilic and 
psychrophilic temperature conditions. Bioresource 
Technology, 102, 10377-10385. 
Meng, F., Chae, S.R., Drews, A. Kraume, M., Shin, 
H.S., Yang, F. (2009). Recent advances in membrane 
bioreactors (MBRs): Membrane fouling and 
membrane material. Water research, 43, 1489-1512. 
Meng, F., Zhou, Z., Ni, B.J., Zheng, X., Huang, G., 
Jia, X., Li, S., Xiong, Y., Kraume, M., (2011). 
Characterization of the size - fractionated 
biomacromolecules: Tracking their role and fate in a 
membrane bioreactor. Water Research, 45, 4661-
4671. 
Meng, Q., Yang, F., Liu, L., & Meng, F. (2008). 
Effects of COD/N ratio and DO concentration on 
simultaneous nitrification and denitrification in an 
http://www.humboldt.org.co/iavh/component/k2/item/297-colombia-sigue-siendo-rico-en-recursos-hidricos
http://www.humboldt.org.co/iavh/component/k2/item/297-colombia-sigue-siendo-rico-en-recursos-hidricos
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/BvirtuBv/021888/ENA2010PrCap1y2.pdf
http://documentacion.ideam.gov.co/openbiblio/BvirtuBv/021888/ENA2010PrCap1y2.pdf
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7741528
16 
 
airlift internal circulation. Environmenral Science, 20 
(8) , 933-939. 
Mesquita, P.L., Aquino, S.F., Xavier, A.L.P., Cardoso 
da Silva, J.C., Alfonso R.C.F., Queiroz Silva, S., 
(2010). Soluble Microbial Products (SMP) 
characterization in bench-scale aerobic and anaerobic 
CSTRS under different operational conditions. 
Brazilian Journal of Chemical Engineering, 27 (01), 
101-111. 
Millipore, (1999). Ultrafiltration Disc Membranes for 
Stirred Cells. Recuperado el 1 de mayo de 2012, de 
http://www.millipore.com/techpublications/tech1/tn10
00enus. 
Ni, B.J., Rittmann, B.E., Yu, H.Q., (2011). Soluble 
microbial products and their implications in mixed 
culture biotechnology. Trends in Biotechnology, 29 
(9), 454-463. 
Pan, J.R., Su, Y., Huang, C., (2009). Characteristics of 
soluble microbial products in membrane bioreactor 
and its effect on membrane fouling. Desalination, 250, 
778-780. 
Rittmann, B.E. & McCarty, P.L., (2001). Anaerobic 
Tratment by Methanogenesis. Environmental 
Biotechnology: Principles and Applications (pp.569-
618). Boston (USA): McGraw-Hill Series. 
Rosenberger, S., Laabs, C., Lesjean, B., Amy, G., 
Jekel, M., Schrotter, J.C., (2006). Impact of colloidal 
and soluble organic material on membrane 
performance in membrane bioreactos for municipal 
wastewater treatment. Water Research, 40, 710-720. 
Santos, A., Ma, W., & Judd, S. (2010). Membrane 
bioreactors: Two decades of research and 
implementation. Desalination 273 (1), 148-154. 
Winkler, M. (1994). Tratamiento de lodos y procesos 
anaeróbicos. Tratamiento biológico de aguas de 
desecho (pp. 316-320). México: Limusa. 
Wu, J., Le Clech, P., Stuetz, R.M., Fane, A.G. and 
Chen, V., (2008). Effects of relaxation and 
backwashing conditions on fouling in membrane 
bioreactor. Membrane Science 324 (1-2), 26-32. 
Wu, B., Zhou, W., (2010). Investigation of soluble 
microbial products in anaerobic wastewater treatment 
effluents. Journal of Chemical Technology and 
Biotechnology 85, 1597-1603. 
Yigit, W., Cicek, N., & Ilg, J. (2006). State of the art 
of membrane bioreactors: Worldwide research and 
commercial applications in North America. Membrane 
Science 270 (1-2) , 201-211. 
Zhang, H.F., (2009). Impact of soluble microbial 
products and extracellular polymeric substances on 
filtration resistance in a membrane bioreactor. 
Environmental Engineering Science, 26 (6), 1115-
1122. 
Zhou, W., Wu, B., She, Q., Chi, L., Zhang, Z., (2009). 
Investigation of soluble microbial products in a full-
scale UASB reactor running at low organic loading 
rate. Bioresource Technology 100, 3471-3476.% 
http://www.millipore.com/techpublications/tech1/tn1000enus
http://www.millipore.com/techpublications/tech1/tn1000enus