Simulación de la cinética de adsorción de cr(vi) empleando una red neuronal artificial
Se estudió la cinética de adsorción de Cr(VI) empleando carbón activado (CA) como adsorbente, sintetizado a partir de cáscara de nuez. La cinética evalúa la cantidad de contaminante adsorbido en función del tiempo. La adsorción en un medio poroso es un proceso por etapas donde las resistencias predo...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | Argentina |
| Recursos: | Universidad Tecnológica Nacional |
| Repositorio: | Repositorio Institucional Abierto (UTN) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/4030 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/4030 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Adsorción redes neuronales cinética |
| Resumo: | Se estudió la cinética de adsorción de Cr(VI) empleando carbón activado (CA) como adsorbente, sintetizado a partir de cáscara de nuez. La cinética evalúa la cantidad de contaminante adsorbido en función del tiempo. La adsorción en un medio poroso es un proceso por etapas donde las resistencias predominantes modifican su intensidad a medida que la superficie se satura. El problema de los modelos vigentes, como los modelos de primero y segundo orden, es que consideran una resistencia media de magnitud invariante, aproximando así el comportamiento real. Al no correlacionarse con la realidad empírica, la capacidad predictiva se ve afectada. Observando esta carencia, se propone el empleo de una red neuronal artificial (RNA) que prediga el comportamiento experimental. A partir de los resultados obtenidos la RNA explicaría la variabilidad de los datos en un 82%, seguido por el modelo de segundo (51%). Este estudio preliminar indicaría la elevada eficacia de las RNA para el modelado de procesos de adsorción. |
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