Dinámica del crecimiento poblacional de Acidithiobacillus ferrooxidans durante la biolixiviación de sulfuros de cobre con presencia de arsénico

Descripción del Articulo

Lleva a cabo la biolixiviación de minerales sulfurados con alto contenido metálico, mediante cepas nativas de Acidithiobacillus ferrooxidans aisladas de efluentes ácido de mina de la región de Huancavelica. Las pruebas se llevaron a cabo en tres etapas de 24 días cada una, primero inoculando la bact...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Arias Arce, Vladimir Alejandro
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/19260
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/19260
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Acidithiobacillus ferrooxidans
Biolixiviación
Cobre
Arsénico
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.09.02
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Descripción
Sumario:Lleva a cabo la biolixiviación de minerales sulfurados con alto contenido metálico, mediante cepas nativas de Acidithiobacillus ferrooxidans aisladas de efluentes ácido de mina de la región de Huancavelica. Las pruebas se llevaron a cabo en tres etapas de 24 días cada una, primero inoculando la bacteria adaptada en pulpa de mineral y en la segunda y tercera etapa inoculando las usadas en las etapas anteriores, respectivamente. Las principales condiciones fueron: temperatura ambiente (20°C), agitación 150 rpm, pH 2.0 y medio líquido con diversas concentraciones de sulfato ferroso y mineral sulfurado; teniendo como objetivo extraer el cobre y monitorear la dinámica del crecimiento poblacional bacteriano. Mediante el uso de los modelos sigmoideos de Benjamín Gompertz y Pierre François Verhulst, se ha representado paramétrica y gráficamente el crecimiento poblacional de las bacterias At. ferrooxidans durante el proceso de biolixiviación al mineral sulfurado rico en cobre, oro y abundantes impurezas como el arsénico. Además, mediante análisis de regresión no lineal y con la herramienta Solver del Excel, se ha realizado el ajuste de los parámetros. El modelo que dio mejor performance al crecimiento poblacional fue el modelo de B. Gompertz, con un alto coeficiente de determinación.
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