Un equipo de investigación de la Universidad de Almería perteneciente al Centro de Investigaciones de la Energía Solar (CIESOL, Almería) han desarrollado una aplicación móvil que simula el crecimiento de microalgas y bacterias depuradoras de aguas residuales, que posteriormente pueden reutilizarse como biofertilizantes y/o biocombustibles. Este sistema, llamado ABACO-2 y en escala piloto, contiene datos sobre cómo se comportan estos microorganismos bajo distintas condiciones.
Asimismo, permite predecir la cantidad de biomasa que se generará y los nutrientes que contendrá. Con esta información, los expertos pueden decidir a qué industria destinarla una vez empleada en los sistemas de depuración hídrica y obtener beneficio económico de su venta.
Por qué utilizar microalgas en la depuración de aguas
Normalmente, el agua contaminada se trata en las depuradoras convencionales. Estas cumplen su función, pero presentan desventajas como mal olor, alto consumo energético o la generación de lodos y residuos. El equipo científico explica que una solución para mejorar estos retos es la aplicación de consorcios de algas y bacterias, que permiten recuperar compuestos como el fósforo y nitrógeno, para una vez alcanzado su límite, pueden reutilizarse en otras industrias como biofertilizante o como biocombustible.
“El empleo de este consorcio de microorganismos para depurar aguas residuales supone una alternativa más económica que los procesos de depuración convencionales, dado que requiere menos energía, no emiten malos olores y, además, se puede obtener rendimiento económico del mismo”, explica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Almería, Gabriel Acién.
Los expertos se centraron en este consorcio de microorganismos dado que las algas y las bacterias establecen una relación simbiótica, esto es, de beneficio mutuo. Las primeras producen oxígeno a través de la fotosíntesis y las segundas lo emplean para degradar la materia orgánica del agua. Además, las bacterias producen dióxido de carbono, elemento del que se alimentan las microalgas. De este modo, se genera el entorno con los requerimientos nutricionales que ambos necesitan para prosperar.
Más de 200 experimentos
En un artículo publicado en Water Research, los expertos también explican que en investigaciones previas, observaron las ventajas biológicas de estos microorganismos y determinaron cómo crecían bajo distintas condiciones ambientales, como la presencia o ausencia de luz o a distintas temperaturas.
En concreto, el modelo se basa en datos recopilados de un reactor piloto a escala real durante un período de 7 meses. Como medio de cultivo, utilizaron aguas residuales urbanas sin tratar procedentes de la Universidad de Almería. Además, seleccionaron la microalga verde del género Scenedesmus como organismo modelo, por ser una variedad resiliente y con capacidad de crecer en aguas contaminadas. “Realizamos más de 200 experimentos en seis meses. Cogíamos muestras de microalgas y bacterias e íbamos cambiando las condiciones de cultivo para comprobar cómo evolucionaban”, comenta Gabriel Acién.
‘Traducido’ a modelos matemáticos
Así, los expertos ‘tradujeron’ estas variaciones a modelos matemáticos, que sirven para predecir cómo evolucionarán las algas y las bacterias en distintos escenarios reales, cómo será su actividad depuradora y si la biomasa generada será rica en nutrientes como el fósforo o el nitrógeno.
A continuación, elaboraron una aplicación móvil con la finalidad de que el simulador pudiera emplearse de forma rápida y sencilla, introduciendo una serie de datos básicos como la especie de bacteria y microalga, pH del agua (es decir, su acidez) y la temperatura, entre otros. De este modo, los expertos validan un método alternativo, más económico y circular, para el tratamiento de aguas residuales tanto en el ámbito urbano como en la agricultura.
El próximo paso de los investigadores es ampliar la base de datos que contiene las microalgas, bacterias, condiciones del agua y otras cuestiones para poder trasladar esta tecnología a nivel global y en plantas de mayor tamaño. Este trabajo ha sido financiado por el programa Horizonte 2020 y el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.
