Evento
Modelado estadístico de adsorción de metales pesados en una columna de lecho fijo
Tipo del evento:
Congreso
Nombre del evento:
14° Congreso Interamericano de Computación Aplicada a la Industria de Procesos
Fecha del evento:
21/10/2019
Institución Organizadora:
Pontificia Universidad Católica del Perú, Departamento Académico de Ingeniería;
Título del Libro:
CAIP’2019: 14° Congreso Interamericano de Computación Aplicada a la Industria de Procesos
Editorial:
Pontificia Universidad Católica del Perú
ISBN:
978-612-48025-3-9
Idioma:
Inglés
Clasificación temática:
Resumen
Las columnas de adsorción de lecho fijo son el método más aplicado a nivel industrial en el proceso de tratamiento de aguas residuales contaminadas. En este trabajo se propone un modelo matemático que describe las curvas ruptura del proceso de adsorción. El modelo fue aplicado para describir la adsorción del metal Cr (VI), altamente toxico, sobre el biopolímero quitosano, extraído de descartes pesqueros. Para ello se obtuvieron datos experimentales utilizando una columna a escala, a diferentes caudales y alturas del lecho, obteniendo en cada caso la curva de ruptura correspondiente y el tiempo de ruptura tb (tiempo de saturación de la columna). En base a estos datos se desarrolló un modelo matemático probabilístico con un enfoque bayesiano utilizando el programa R. El modelo propuesto representó una buena descripción general del proceso de adsorción y en todos los casos el tb experimental se encontró próximo o dentro del intervalo de credibilidad del modelo. Asimismo, estableciendo la concentración inicial del adsorbato y la velocidad de flujo, los parámetros del modelo obtenidos, se podrían usar para escalar la curva y el tiempo de ruptura para diferentes alturas del lecho. Por lo expuesto el modelo representa una opción para el diseño de columnas de adsorción de contaminantes.
Palabras clave:
ADSORCION
,
MODELLING
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Citación
Modelado estadístico de adsorción de metales pesados en una columna de lecho fijo; 14° Congreso Interamericano de Computación Aplicada a la Industria de Procesos; Lima; Perú; 2019; 761-769
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