Análisis del método de electrocoagulación en la eliminación de microplásticos en aguas residuales a nivel de laboratorio

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación presenta una alternativa de tratamiento no convencional para las aguas residuales contaminadas con microplásticos. En el actual contexto, la electrocoagulación emerge como una tecnología prometedora para abordar la presencia persistente de microplásticos en aguas...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Mayta Lovaton, Julio Yesper
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional del Centro del Perú
Repositorio:UNCP - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/10311
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12894/10311
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Método de electrocoagulación
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description El presente trabajo de investigación presenta una alternativa de tratamiento no convencional para las aguas residuales contaminadas con microplásticos. En el actual contexto, la electrocoagulación emerge como una tecnología prometedora para abordar la presencia persistente de microplásticos en aguas residuales. Este método, utiliza corriente eléctrica a través de electrodos de aluminio (ánodo) e hierro (cátodo) para inducir coagulación y precipitación de los microplásticos, se presenta como una alternativa innovadora y efectiva. Al centrarse en la interacción electroquímica entre los electrodos y los microplásticos, la electrocoagulación ofrece la posibilidad de una remoción eficiente y selectiva de estas partículas indeseadas desarrollándose el tratamiento a nivel de laboratorio para tener un mejor control de las variables Voltaje, Tiempo de electrocoagulación, conductividad eléctrica y potencial de hidrógeno. Se preparo agua residual con una concentración de microplásticos análoga a las aguas residuales domésticas. Se logró determinar al finalizar el estudio que las variables que ejercen mayor efecto sobre el proceso de electrocoagulación y que prácticamente son los que determinan el proceso de tratamiento son el Voltaje y el tiempo de electrocoagulación, y las variables conductividad eléctrica y el potencial de hidrógeno tienen efectos mínimos que dan una sinergia al tratamiento si se aplican en los valores más altos de los rangos estudiados. Se realizó la optimización del sistema de tratamiento, utilizando como valor máximo determinado por el modelo de regresión factorial de 94%, para llegar a este valor de remoción de microplásticos PET se utilizaron los valores de Voltaje 30 V, tiempo de electrocoagulación de 60 minutos, pH 9 y conductividad eléctrica de 14.25. En el presente trabajo de investigación se controlaron covariables que no se manipularon intencionalmente en el experimento pero que pueden ejercen un efecto en la respuesta. Al controlar las covariables, se busca aislar el efecto de la variable independiente de otras variables que podrían estar presentes y que podrían afectar los resultados, esto mejora la validez interna del estudio, permitiendo una mejor interpretación de la relación causal entre la variable independiente y la variable dependiente. Se concluyó que el método de electrocoagulación es un método prometedor que puede implementarse para el tratamiento específico de contaminantes emergentes como los microplásticos PET.
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Se realizó la optimización del sistema de tratamiento, utilizando como valor máximo determinado por el modelo de regresión factorial de 94%, para llegar a este valor de remoción de microplásticos PET se utilizaron los valores de Voltaje 30 V, tiempo de electrocoagulación de 60 minutos, pH 9 y conductividad eléctrica de 14.25. En el presente trabajo de investigación se controlaron covariables que no se manipularon intencionalmente en el experimento pero que pueden ejercen un efecto en la respuesta. Al controlar las covariables, se busca aislar el efecto de la variable independiente de otras variables que podrían estar presentes y que podrían afectar los resultados, esto mejora la validez interna del estudio, permitiendo una mejor interpretación de la relación causal entre la variable independiente y la variable dependiente. 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