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dc.contributorFlorido Pérez, Antonio
dc.contributor.authorHernández Valencia, Alejandra
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Química
dc.date.accessioned2013-02-06T12:33:17Z
dc.date.available2013-02-06T12:33:17Z
dc.date.issued2012-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2099.1/17072
dc.description.abstractEn los últimos años, las restricciones referidas a la descarga de efluentes en los medios acuosos se han vuelto más estrictas, con el fin de evitar la degradación de los ecosistemas fluviales y los seres vivos que interactúen con ellos. Por este motivo las industrias han tenido que incluir en sus plantas diferentes métodos que permitan la eliminación de metales pesados de sus efluentes. Un método de eliminación de metales pesados en el que se trabaja actualmente se basa en la biosorción de éstos en sorbentes naturales, en concreto, en un residuo agroalimentario sin valor añadido como es el caso del raspo de uva, procedente de las industrias vinícolas. Estos procesos consiguen la consiguiente revalorización de los residuos de estas industrias para utilizarlos como biosorbentes. En este proyecto se pretende desarrollar un sistema de detección que permita monitorizar simultáneamente durante un proceso de biosorción, las concentraciones de diferentes metales presentes en mezclas binarias o ternarias. Para conseguir este objetivo se ha utilizado una lengua electrónica, es decir, una matriz de electrodos selectivos a iones con sensibilidad cruzada junto con un procedimiento matemático avanzado que sea capaz de procesar la señal generada. En este caso se ha utilizado la Transformada de Fourier para reducir la cantidad de datos y posteriormente se ha trabajado con una red neuronal artificial para obtener las concentraciones de los iones. De esta manera, mediante un entrenamiento realizado con disoluciones patrón de concentraciones conocidas y la optimización de la configuración de la red neuronal, se ha conseguido obtener un modelo de respuesta que se ajusta sin mucho error a los valores reales de concentración de los patrones. Una vez optimizada la red neuronal artificial, se ha utilizado el modelo creado para predecir las concentraciones de diferentes iones presentes en muestras provenientes de la corriente de salida de un proceso de biosorción de metales en raspo de uva. Estas concentraciones se han comparado con las obtenidas mediante métodos de Espectroscopía de Absorción Atómica (AAS) para los iones de Cu2+,Cd2+ y Zn2+ y de Emisión Atómica (ICP-AES) para Ca2+, y se ha comprobado que se obtienen valores similares por lo que el método empleado se considera satisfactorio. Con esta técnica se ha conseguido seguir la evolución de forma simultánea del proceso de biosorción de los iones metálicos en una columna con un lecho de raspo de uva y del intercambio iónico que esto conlleva, siguiendo la evolución a la salida de la columna de iones Ca+2 presentes en la estructura del raspo.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.titleAplicación de lenguas electrónicas en la determinación de disoluciones multimetálicas en procesos de biosorción
dc.typeMaster thesis (pre-Bologna period)
dc.rights.accessOpen Access
dc.audience.educationlevelEstudis de primer/segon cicle
dc.audience.mediatorEscola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona
dc.description.mobilityIncoming


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