Artículo científico
Identification and correction of congestion in wastewater treatment plants in the Community of Valencia, Spain
Fuentes, R.; Bellver-Domingo, Á.; Hernández-Chover, V.; Hernández-Sancho, F
Environmental Science and Pollution Research · 2020 Q2 · JCR 5,8
Resumen
Este trabajo analiza por primera vez la existencia de congestión en un conjunto de depuradoras. En términos de análisis de eficiencia, la congestión se produce cuando un exceso de recursos empleados llega a reducir la producción deseable, de modo que emplear más insumos empeora el resultado en lugar de mejorarlo.
La muestra del estudio incluye 47 depuradoras gestionadas por un mismo operador y situadas en la Comunitat Valenciana. El método consiste en aplicar un nuevo modelo estadístico para identificar y corregir las situaciones de congestión basado en el Análisis Envolvente de Datos (DEA), que tiene en cuenta las salidas no deseadas y múltiples proyecciones.
Los resultados muestran una fuerte concentración de plantas congestionadas (entre el 48,9 % y el 57,5 %). Las correcciones necesarias para eliminar esas situaciones implicarían una reducción media de insumos de entre el 57 % y el 74 % y un aumento medio de las salidas deseables de entre el 46 % y el 50 %.
El análisis identifica además que solo el tamaño de la planta guarda una relación significativa con los niveles de corrección; el resto de variables de contexto —antigüedad, sobrecapacidad y tipo de línea de agua y de fango— no resultaron significativas. El trabajo ofrece así a los gestores una vía para detectar y corregir ineficiencias por congestión en su parque de instalaciones.
Temas
- Congestión
- Análisis DEA
- Depuración de aguas
- Outputs no deseados
- València
Cómo citar
Fuentes, R.; Bellver-Domingo, Á.; Hernández-Chover, V.; Hernández-Sancho, F (2020). Identification and correction of congestion in wastewater treatment plants in the Community of Valencia, Spain. Environmental Science and Pollution Research.
Datos de la publicación
- Publicado en
- Environmental Science and Pollution Research (Springer)
- Año
- 2020
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