Medir y modelar el alcance e impacto de las emisiones de olor es una tarea que debiera asumir toda actividad industrial que las genere. Primero, para no provocar problemas ambientales ni perjuicios a la salud y calidad de vida de la comunidad aledaña a sus instalaciones, condiciones que las empresas deben cumplir para alcanzar la sostenibilidad. Y luego, porque pronto en Chile varios rubros tendrán que responder a las regulaciones que están en desarrollo, partiendo por el sector de crianza de cerdos, cuya norma –hasta el cierre de esta edición– estaba en proceso de toma de razón por parte de la Contraloría General de la República.

De hecho, dicha disposición indica que los regulados deberán realizar mediciones y modelar sus emisiones odoríferas para después reportar los resultados a la Superintendencia del Medio Ambiente (SMA) que actuará como ente fiscalizador.

Sobre este escenario, a continuación, entregamos algunas orientaciones y recomendaciones para desarrollar adecuadamente un sistema de modelación de olores industriales.


Guías Técnicas

La modelación de contaminantes atmosféricos, entre los que se encuentran los olores, es una herramienta que apunta a cuantificar los niveles de concentración de contaminantes en los receptores y determinar su alcance, a partir de registros meteorológicos en tiempo real. De esta manera se busca anticipar posibles escenarios en que se pueda afectar la calidad del aire y de vida de la población cercana, con miras a adoptar medidas oportunas que permitan evitar esos riesgos.

En los últimos años, en nuestro país, las instituciones ambientales han desarrollado documentos que contienen información técnica útil para que las empresas puedan realizar modelaciones odorantes que ayuden a prever los impactos de las emisiones.

Daniela Caimanque, profesional del Departamento de Ruido, Lumínica y Olores del Ministerio del Medio Ambiente (MMA), detalla: "La referencia utilizada para la modelación de olores es la 'Guía para el Uso de Modelos de Calidad del Aire en el Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA)', cuyo propósito es establecer criterios para el uso de modelos de calidad del aire en el SEIA como herramienta de estimación. Adicionalmente, está disponible la 'Guía para predicción y evaluación de impactos por olor en el SEIA', cuyo objetivo es entregar herramientas para estimar emisiones de olor, así como predecir y evaluar de los impactos ambientales. Ambas guías fueron elaboradas por el Servicio de Evaluación Ambiental".

La especialista anuncia, además, que como parte de la Estrategia para la Gestión de Olores en Chile y las futuras normas de olores que entrarán en vigencia, el Ministerio del Medio Ambiente tiene contemplado elaborar un documento técnico que complemente las mencionadas Guías, específicamente para el uso de modelos de olores. Esto se hará, "considerando las particularidades de este contaminante, las limitaciones e incertidumbre inherentes a cada tipo de modelo, así como también la incertidumbre asociada a los datos utilizados como información de entrada a los modelos. De esta forma, el Ministerio espera entregar mayores lineamientos a los titulares de proyectos para evaluar los resultados de la modelación de olores en el marco de los instrumentos para la gestión ambiental referida a este contaminante", comenta Caimanque.


Etapas de Desarrollo

Más allá de las orientaciones que pueden entregar las mencionadas guías u otros documentos técnicos, la experiencia práctica aporta una serie de consideraciones a tener en cuenta.

Sobre ese escenario, desde TSG Environmental, empresa especializada en el desarrollo de soluciones para la gestión de olores, explican primero que, en general, la implementación de un sistema de modelación en tiempo real tiene dos etapas: el diagnóstico odorante y la pre-ingeniería.

"La primera etapa contempla la cuantificación de las emisiones de olor de las unidades de proceso (inventario de emisiones), ya sea en base a un estudio de impacto odorante o de estimación teórica de emisiones odorantes, lo cual permite identificar y caracterizar las principales fuentes de emisión de olor que se ingresarán al sistema para su monitoreo en línea", detallan.

La siguiente fase contempla la pre-ingeniería de la instalación industrial. Aquí, inicialmente "se evalúan los requerimientos computacionales necesarios para alcanzar un óptimo desempeño del sistema, basado en la magnitud de la actividad industrial y la complejidad del entorno geográfico donde se proyectarán las emisiones. Una vez definidos, se configura el sistema para representar de forma local las condiciones meteorológicas y de dispersión de las emisiones, para luego dar paso al ingreso de las unidades emisoras al sistema considerando características estructurales, flujo y emisión de olor", indican.

Tras eso, se inicia la puesta en marcha del sistema, periodo en que se hace un control de calidad exhaustivo evaluando los tiempos de respuesta, la estabilidad, el desempeño y la coherencia de las plumas de olores proyectadas.

El proceso de desarrollo e implementación de estos sistemas no está exento de dificultades técnicas que se deben atender para asegurar una operación correcta.


¿Cuáles son las más importantes?
En TSG responden: "El principal desafío en este tipo de sistemas en tiempo real tiene relación con la construcción de una base meteorológica adecuada sobre la complejidad del terreno, es decir con la capacidad de representar las condiciones locales de dispersión en torno a la instalación industrial". Agregan que esto requiere de un amplio conocimiento técnico en modelación (configuración, manejo de modelos y variables de entrada, entre otros aspectos), lo que permite asegurar la calidad y representatividad de las emisiones proyectadas en tiempo real. Estos factores son claves en la estabilidad del sistema, con miras a evitar inconsistencias numéricas.

Los especialistas también advierten que es fundamental "contar con calidad en los datos de entrada del sistema para la caracterización de las emisiones asociadas a las fuentes de la actividad industrial. Esto está relacionado con la representación de los ciclos operacionales y sistemas de comunicación en el caso de integrar monitoreo continuo de emisiones (CEMS). La sensibilidad del sistema requiere revisión periódica e integral en los datos de entrada y salida. Debido a la magnitud del flujo de información, es necesario implementar procesos inteligentes y automatizados para un control exhaustivo de calidad de la información, ya que una caracterización errónea de la proyección real de emisiones podría conducir a resultados imprecisos y/o erróneos que dificulten una gestión adecuada de los recursos enfocados en la minimización los impactos en las comunidades".


Tecnología y Big Data

En términos generales, el desarrollo de los sistemas de modelación de olores requiere de diversas tecnologías y herramientas informáticas para gestionar y procesar la información que proviene del monitoreo de emisiones y de las variables meteorológicas o de otro tipo que se ingresan al sistema.

A modo de ejemplo, desde TSG comentan: "Nuestros sistemas se sustentan en servidores alojados en la nube cuya tecnología de multiprocesadores permite alcanzar un alto desempeño en el procesamiento matemático y predictivo de los complejos modelos, validados y aprobados por agencias de protección ambiental, con los cuales opera nuestro sistema de modelación en tiempo real".

Añaden que el alto flujo de información asociado al registro continuo y almacenamiento de datos les ha llevado a implementar herramientas de Big Data para la gestión y análisis de información, con el fin de optimizar los tiempos de respuesta y mejorar la experiencia del usuario en el uso de las distintas plataformas de análisis y control operacional. "Además, nuestro sistema utiliza entre sus componentes información meteorológica global de pronóstico de alta resolución, proveniente del Centro de Nacional de Predicción Ambiental de EE.UU. (NCEP). Esta información es ajustada a nivel local mediante la incorporación de estaciones meteorológicas locales que permiten aumentar la representatividad, complementados con herramientas de análisis de Big Data para comprender la dinámica de los eventos meteorológicos a la hora de evaluar quejas por parte de la comunidad", acotan.

¿Cuál podría ser el rango estimado de inversión en estas soluciones? "El precio depende de la cantidad de grupos de fuentes a modelar, de las funcionalidades contratadas y del número de receptores a cubrir. Para indicar un orden de magnitud se puede considerar que la implementación, la habilitación y mantenimiento de la plataforma y sus herramientas se encuentra en el rango de 35.000 a 50.000 USD anuales", contestan en TSG.


Precisión y Validación

Por cierto, todo sistema de modelación de olores apunta a entregar resultados lo más precisos posible. ¿Cómo se puede lograr esto y validar la información que entregan?

En TSG plantean: "Para alcanzar un alto grado de precisión en este tipo de sistemas, es fundamental contar con información representativa y de calidad, es decir que los datos de entrada sean obtenidos mediante metodologías estandarizadas y validadas por organismos con la competencia técnica, tanto a nivel nacional como internacional. Del mismo modo, es de suma importancia que la información asociada a las unidades de proceso de la instalación industrial se ajusten de la mejor forma posible a las condiciones reales de operación, tanto en términos estructurales como en la caracterización de las emisiones y sus ciclos operacionales".

Advierten que cuando se integran monitores continuos de contaminantes al sistema de modelación en tiempo real, es primordial aplicar programas de calibración y mantención de los distintos sensores asociados al registro de las variables. Y señalan que la información se puede contrastar con mediciones de estaciones de calidad del aire emplazadas cercanas a la instalación industrial.

Añaden que, en el caso de la modelación odorante, los resultados se comparan generalmente con los registros de quejas de la comunidad donde se identifiquen notas de olor asociadas a las unidades de procesos de la instalación industrial.