Redes neuronales artificiales aplicadas a la remoción de cobre en agua utilizando quitosano entrecruzado con glutaraldehído - Blanco Lecca, Manuel Enrique (2018)
Con el objeto de estudiar un sistema inteligente capaz de predecir el comportamiento porcentual en la remoción de cobre en aguas desionizada, se ha diseñado una técnica de inteligencia artificial aplicado al problema químico de remoción de Cu (II) en aguas, teniendo como soporte de programación el software MATLAB R2014a. Este sistema ha sido entrenado inicialmente con 74 datos ingresados como patrones de aprendizaje, teniendo como parámetros de ingreso para la red neuronal artificial 6 parámetros críticos de la experimentación: pH, masa de quitosano entrecruzado con glutaraldehído (g), concentración de glutaraldehído (GLA) (g/100mL), tiempo de agitación (min), frecuencia de agitación (rpm), y concentración inicial de cobre (ppm). Se verificó que el máximo error de predicción del modelo de red neuronal artificial del tipo perceptrón multicapa (14.15%) se obtiene a partir de 16 capas ocultas. Para comprobar la efectividad de la red neuronal, se hizo uso de 9 mediciones distintas a las de la matriz de experimentos, para así realizar la validación de este sistema, verificando así la efectividad de nuestra red neuronal (a un 98.79% de correspondencia entre los valores predictivos, respecto a los valores reales observados). La descontaminación se logra por captura del ion Cu (II) (analito de estudio en aguas) por las perlas de quitosano entrecruzado con glutaraldehído. La obtención de los datos experimentales se toma por diferencia porcentual entre la concentración inicial del agua (contaminada con CuSO4.5H2O) y la concentración obtenida después del proceso de descontaminación con las perlas de quitosano entrecruzadas con glutaraldehído, registrado por la técnica de espectrofotometría de absorción atómica.