Browsing by Author "PELLEGRINI, JORGE"

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    Remoción de cromo hexavalente empleando carbón activado como adsorbente
    (2018-04) PELLEGRINI, JORGE; de CELIS, JORGE; APHESTEGUY, JUAN
    En el presente trabajo se estudió la factibilidad de remoción de Cr(VI) empleando como material adsorbente un carbón activado sintetizado a partir de la cáscara de nuez de nogal por activación química y en atmósfera autogenerada. El estudio de las características morfológicas y la química superficial de las muestras preparadas evidenciaron el desarrollo de una elevada porosidad y la presencia de grupos funcionales de distinto tipo. Esto permitiría explicar su capacidad de adsorción. Se realizaron ensayos cinéticos de adsorción de Cr(VI), a distintas temperaturas, con el fin de ensayar los modelos de pseudo primer orden y pseudo segundo orden. Además, los resultados obtenidos permitieron observar y ponderar las resistencias involucradas durante el proceso de adsorción La ecuación cinética de pseudo segundo orden modeló en forma más adecuada el proceso de adsorción a las distintas temperaturas empleadas. El efecto de la temperatura fue más notorio en la última etapa de adsorción, proceso que ocurre en los poros más pequeños. Los resultados indican que el carbón activado sintetizado a partir de la cáscara de nuez de nogal presenta una remoción efectiva de cromo hexavalente.
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    Simulación de la cinética de adsorción de cr(vi) empleando una red neuronal artificial
    (2019-05-17) PELLEGRINI, JORGE; APHESTEGUY, JUAN; de CELIS, JORGE
    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.