Abbattimento dei gas acidi in un termovalorizzatore di rifiuti: analisi e affinamento del sistema di controllo del dosaggio di reagente

L’industrializzazione e il progresso tecnologico hanno determinato un aumento esponenziale della produzione di rifiuti, soprattutto nelle aree densamente popolate, rendendo imprescindibile lo sviluppo di strategie di gestione che vadano oltre lo smaltimento, includendo il recupero di materiali ed energia, il riciclo e pratiche di smaltimento sostenibili. In questo contesto, i termovalorizzatori, noti anche come impianti Waste-to-Energy (WtE), rappresentano una soluzione consolidata, poiché trattano rifiuti solidi urbani e industriali trasformandoli in energia termica ed elettrica, contribuendo alla transizione verso un modello di economia circolare. Il presente lavoro di tesi si propone di ottimizzare il processo di abbattimento dei gas acidi (HCl, SO₂, NOₓ) prodotti dal termovalorizzatore di Ferrara, gestito da Hera, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza operativa e la sostenibilità economica del sistema. I dati, raccolti su un arco di 3 giorni, mostrano una maggiore variabilità dovuta alle differenti condizioni operative. In questo contesto, le variazioni dei parametri del controllore si riflettono in un andamento meno definito sia dei costi che del MAE (Errore assoluto medio), poiché la presenza di condizioni operative variabili complica l’identificazione di tendenze nette. In particolare, quando il PB o il TauI si discostano dai valori ottimali, il controllore risponde in modo meno efficace, incidendo negativamente sui costi e aumentando l'errore. Applicando un filtro per stabilizzare la portata di HCl, il dataset risulta più omogeneo, permettendo una valutazione più chiara dell’impatto dei parametri di controllo. In questo scenario si osserva che esiste una gamma ottimale di PB e TauI in cui: i costi operativi risultano inferiori, in quanto il controllore, grazie ad una corretta taratura, interviene in maniera più precisa per correggere le deviazioni; il MAE si riduce, segnalando una migliore aderenza del sistema ai valori target.