Maple Leaf

Die Schweineschlachterei von Maple Leaf im kanadischen Brandon, Manitoba, gehört zu den größten der Welt und zu den modernsten in ganz Nordamerika. Die Schlachtkapazität beträgt 9.000 Schweine pro Schicht.

Maple Leaf leitet pro Stunde eine Schmutzwassermenge von maximal 680 m3 ab.

Um den Ableitungsanforderungen entsprechen zu können, muss der Gehalt an Schwebeteilchen, Öl und Fetten erheblich reduziert werden.

Die von MPS AQUA installierte physische Vorreinigung sorgt dafür, dass dieses Ziel ohne den Einsatz von Chemikalien erreicht und darüber hinaus sogar eine Öl- und Fettkonzentration von 80 mg/l erzielt wird!

Die Vorreinigung besteht aus Rotationsfiltern und aus den hochmodernen DAFINCI-Flotationseinheiten von MPS AQUA.

Zur Senkung der Transport- und Verarbeitungskosten wird der Flotationsschlamm mittels einer Zentrifuge entwässert. (Der Klärschlamm wird in einer Wiederaufbereitungsanlage im 200 km von Brandon entfernten Winnipeg verarbeitet).

Arbeitseinsparende Optionen

Maple Leaf hat ihre Vorreinigung mit einigen durchdachten, arbeitseinsparenden Optionen versehen lassen:

  • Extern bestückte Rotationsfilter von AQUA mit variabler Rotationsgeschwindigkeit. Diese Filter sind nahezu wartungsfrei.
  • DAFINCI-Flotationseinheiten von AQUA mit Sedimentbodenschnecke und Sedimentschieber zur zuverlässigen Entfernung des Sediments. Dieses System verhindert, dass die Flotationseinheit in regelmäßigen Abständen zwecks Entfernung des Sediments geleert werden muss.
  • Das Sediment wird von den Flotationseinheiten zu den Sedimentseparatoren von AQUA geleitet, die dieses schlammige Wasser vollautomatisch entwässern. Ohne den MPS-Sedimentseparator wäre ein Arbeitnehmer stundenlang mit dem Ausheben des alternativen Systems (bauliche Sandfänger) beschäftigt.
  • Die Zentrifugen und die Rotationsfilter befinden sich auf einer zweiten Ebene, direkt über den Trailern, so dass der arbeitsintensivste Teil der Wasserreinigung, die Abfalllogistik, auf ein Mindestmaß reduziert wird.

Problemlose Funktion

Maple Leaf zeigt, dass umfangreiche Systeme nicht unbedingt auch arbeitsintensiv sein müssen. Nur ein einziger Operator ist einige Stunden am Tag damit beschäftigt.