Sistemas de control suplementario da contaminación atmosférica ; Atmospheric Pollution Supplementary Control System ; Sistemas de control suplementario de la contaminación atmosférica

Texto dispoñible en galego e español ; Os sistemas de control suplementario da contaminación atmosférica, baseados en efectuar cambios nas condicións de operación para reduci-las emisións atmosféricas en condicións meteorolóxicas adversas, permiten evita-la aparición de episodios significativos de alteración da calidade do ar. Para que estes sistemas sexan eficaces necesítase dispoñer de ferramentas de predicción concibidas como elementos de apoio da toma de decisións para a operación das instalacións. A central térmica de As Pontes-Endesa implantou dous sistemas de predicción, desenvolvidos mediante proxectos de investigación en colaboración coa Universidade de Santiago de Compostela. Por un lado, o Sistema de Predicción Estatística de Inmisión (SIPEI), que realiza prediccións a moi curto prazo (media e unha hora) utilizando modelos orientados ó receptor a partir dos datos da rede de vixilancia, e que foi desenvolvido polo Departamento de Estatística e Investigación Operativa. Por outro lado, o Sistema de Apoio para a Xestión da Calidade do Ar (SAGA), que realiza prediccións a medio prazo (24 horas) utilizando un modelo de difusión atmosférica a partir de datos de predicción meteorolóxica e de emisións e que foi desenvolvido polos Departamentos de Enxeñería Química e de Física da Materia Condensada. Actualmente, continúan as actividades de optimización e de adaptación dos sistemas ás novas directivas de calidade do ar, dispoñendo de cofinanciamento da Xunta de Galicia ; Atmospheric Pollution Supplementary Control Systems work changing conditions of operation to reduce atmospheric emissions in unfavourable meteorological conditions and avoid quality air level episodes. Prediction tools are necessary to make these systems effective. These prediction tools have to be designed as help elements in decision making. The As Pontes-Endesa power plant has two different prediction systems developed during investigation projects in cooperation with the University of Santiago de Compostela. On the one hand, an Statistic ...