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   <dc:title>Aplicación de lenguas electrónicas en la determinación de disoluciones multimetálicas en procesos de biosorción</dc:title>
   <dc:creator>Hernández Valencia, Alejandra</dc:creator>
   <dc:contributor>Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Química</dc:contributor>
   <dc:contributor>Florido Pérez, Antonio</dc:contributor>
   <dc:description>En los últimos años, las restricciones referidas a la descarga de efluentes en los medios&#xd;
acuosos se han vuelto más estrictas, con el fin de evitar la degradación de los ecosistemas&#xd;
fluviales y los seres vivos que interactúen con ellos. Por este motivo las industrias han&#xd;
tenido que incluir en sus plantas diferentes métodos que permitan la eliminación de metales&#xd;
pesados de sus efluentes.&#xd;
Un método de eliminación de metales pesados en el que se trabaja actualmente se basa&#xd;
en la biosorción de éstos en sorbentes naturales, en concreto, en un residuo&#xd;
agroalimentario sin valor añadido como es el caso del raspo de uva, procedente de las&#xd;
industrias vinícolas. Estos procesos consiguen la consiguiente revalorización de los&#xd;
residuos de estas industrias para utilizarlos como biosorbentes.&#xd;
En este proyecto se pretende desarrollar un sistema de detección que permita monitorizar&#xd;
simultáneamente durante un proceso de biosorción, las concentraciones de diferentes&#xd;
metales presentes en mezclas binarias o ternarias.&#xd;
Para conseguir este objetivo se ha utilizado una lengua electrónica, es decir, una matriz de&#xd;
electrodos selectivos a iones con sensibilidad cruzada junto con un procedimiento&#xd;
matemático avanzado que sea capaz de procesar la señal generada. En este caso se ha&#xd;
utilizado la Transformada de Fourier para reducir la cantidad de datos y posteriormente se&#xd;
ha trabajado con una red neuronal artificial para obtener las concentraciones de los iones.&#xd;
De esta manera, mediante un entrenamiento realizado con disoluciones patrón de&#xd;
concentraciones conocidas y la optimización de la configuración de la red neuronal, se ha&#xd;
conseguido obtener un modelo de respuesta que se ajusta sin mucho error a los valores&#xd;
reales de concentración de los patrones.&#xd;
Una vez optimizada la red neuronal artificial, se ha utilizado el modelo creado para predecir&#xd;
las concentraciones de diferentes iones presentes en muestras provenientes de la corriente&#xd;
de salida de un proceso de biosorción de metales en raspo de uva. Estas concentraciones&#xd;
se han comparado con las obtenidas mediante métodos de Espectroscopía de Absorción&#xd;
Atómica (AAS) para los iones de Cu2+,Cd2+ y Zn2+ y de Emisión Atómica (ICP-AES) para&#xd;
Ca2+, y se ha comprobado que se obtienen valores similares por lo que el método&#xd;
empleado se considera satisfactorio.&#xd;
Con esta técnica se ha conseguido seguir la evolución de forma simultánea del proceso de&#xd;
biosorción de los iones metálicos en una columna con un lecho de raspo de uva y del&#xd;
intercambio iónico que esto conlleva, siguiendo la evolución a la salida de la columna de&#xd;
iones Ca+2 presentes en la estructura del raspo.</dc:description>
   <dc:description>Incoming</dc:description>
   <dc:date>2012-06</dc:date>
   <dc:type>Master thesis (pre-Bologna period)</dc:type>
   <dc:identifier>https://hdl.handle.net/2099.1/17072</dc:identifier>
   <dc:language>spa</dc:language>
   <dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/</dc:rights>
   <dc:rights>Open Access</dc:rights>
   <dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain</dc:rights>
   <dc:format>application/pdf</dc:format>
   <dc:format>application/pdf</dc:format>
   <dc:publisher>Universitat Politècnica de Catalunya</dc:publisher>
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