Estudio de la cinética de floculación de aguas de matadero de pescado mediante un modelo fenomenológico y técnicas de aprendizaje automático
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v11i11.33976Palabras clave:
Gradiente de velocidad; Cinética de floculación; Modelado; Redes neuronales artificiales.Resumen
El proceso de coagulación/floculación es una de las técnicas más utilizadas para promover la separación sólido-líquido del efluente, basado en el principio de desestabilización de partículas coloidales y suspendidas, seguida de la agregación y estructuración de estas partículas en flóculos. En este proceso, la cinética de floculación (velocidad y tiempo) juega un papel fundamental en la realización del tratamiento, ya que interfiere en la ruptura y formación de flóculos. Por lo tanto, para el tratamiento de aguas de mataderos de pescado, se evaluaron dos coagulantes (natural: Tanfloc SH®; inorgánico: Cloruro Férrico) en relación con la cinética de floculación y se realizó la modelación de estos datos experimentales, utilizando el modelo fenomenológico y de redes neuronales artificiales (RNA). Para ello, se probaron diferentes gradientes de velocidad y tiempos de mezcla lentos para cada coagulante en pruebas de jarras, y se determinaron los coeficientes de agregación (KA) y ruptura (KB) de los flóculos formados. Las condiciones de mezcla lenta más efectivas (gradiente de velocidad y tiempo) obtenidas para el paso de floculación del efluente fueron 16 s-1 y 20 min para el coagulante Tanfloc SH® y 24 s-1 y 30 min para el coagulante de Cloruro Férrico. Los datos de cinética de floculación fueron sometidos a programación en RNAs utilizando el software Python y también a procedimientos de iteración numérica computacional utilizando la herramienta Solver del programa Microsoft Excel®. Los dos modelos pudieron representar adecuadamente los datos cinéticos experimentales de la floculación, destacando las RNA como una herramienta de modelado alternativa a los modelos matemáticos utilizados convencionalmente.
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