Tratamiento con fotocatálisis heterogénea de efluente de aceitunas, enfoque de modelo anfis
Los efluentes de la elaboración de aceitunas verdes son nocivos para el medio ambiente debido a su carácter fitotóxico, por lo que se requieren alternativas para su tratamiento. En el presente trabajo se muestra la evaluación de la actividad catalítica de ferritas sintéticas con Co calcinadas a 600...
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Lenguaje: | Español |
Publicado: |
2022
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Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/6196 |
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Efluentes de Aceitunas Fotocatálisis Heterogénea ANFIS Gerbaldo, María Verónica Modesti, Mario Roberto Labuckas, Diana Ondina Álvarez, Dolores María Eugenia Mendieta, Silvia Nazaret Crivello, Mónica Elsie Tratamiento con fotocatálisis heterogénea de efluente de aceitunas, enfoque de modelo anfis |
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Los efluentes de la elaboración de aceitunas verdes son nocivos para el medio ambiente debido a su carácter fitotóxico, por lo que se requieren alternativas para su tratamiento. En el presente trabajo se muestra la evaluación de la actividad catalítica de ferritas sintéticas con Co calcinadas a 600 °C, en la reacción de degradación de polifenoles de efluentes de aceitunas, vía procesos avanzados de oxidación, y un modelo basado en Sistemas Adaptivos de Inferencia Neuro Difusa que la representa. El efluente de lavado, con concentración de fenoles de 3020 mg/L se acondicionó con carbón activado, reduciéndose en 34% la carga de fenoles. Se diluyó el efluente en las concentraciones previstas en la industria de 10 y 20%. Se realizaron experiencias considerando concentraciones de 0,6 mL/L de H2O2 al 30 % P/V, mediante fotocatálisis heterogénea, utilizando radiación UV. Se logró reducir la carga de fenoles en un 50%, evaluados mediante la técnica de Folin Cicalteu, observándose una disminución paralela de pH. Ésto daría cuenta de la generación de productos ácidos, indicadores de la degradación de compuestos orgánicos. El enfoque matemático se desarrolló por medio de una red ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - Sistema de inferencias difuso basado en redes adaptativas). Se discute el resultado obtenido en la validación con diferente dilución de efluente. |
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