Redes neuronales artificiales para el tratamiento de efluentes de curtiduría

Manuel Omar García La Barrera, Brander Jean Carlos Vega Gonzales, Juan Carlos Mariños Legendre, Bertha Beatriz Anhuaman Namoc, Maricielo Campos Gutiérrez, Miguel Elías Pinglo Bazán
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Abstract

Uno de los principales problemas que inquieta a las empresas dedicadas al curtido y adobo de cueros radica en las altas concentraciones contaminantes del efluente que liberan a la red de alcantarillado, los cuales sobrepasan los valores máximos admisibles (VMA) establecidos en el DS 010-2019-VIVIENDA. En línea con esta realidad, se presenta una alternativa para reducir la carga contaminante de Demanda Bioquímica de Oxígeno (DBO5), Demanda Química de Oxígeno (DQO) y Sólidos Suspendidos Totales (SST) presentes en las aguas de curtiduría a través del uso de un sistema de tratamiento de efluentes que es controlado por una red neuronal artificial que permite determinar de forma automática las  dosificaciones de insumos para el tratamiento de efluentes en curtiembres y dependiendo de la combinación de efluentes de los procesos de curtiduría se dosifican los insumos químicos. La metodología empleada consta de remoción de carga orgánica sedimentable a través de una trampa de grasa y poza de sedimentación, oxidación de sulfuro   materia orgánica, regulación de pH, coagulación y floculación de acuerdo con la dosificación indicada en la red neuronal artificial. Con una muestra de 5 m3/día, se logró reducir 70% los parámetros, obteniendo una concentración de DBO5, DQO y SST en torno a los 211.3 O2 mg/L, 790 mg/L y 109.7 mg/L respectivamente; en tanto se obtuvo 0.007 mg/L de cromo hexavalente, 0.005 mg/L de cianuro total, 1.9 mg/L de sólidos sedimentables, 6.5 mg/L de aceites y grasas y 740.9 mg/L de sulfatos; todo bajo el sistema de tratamiento validado a diferencia de las metodologías convencionales que solo tratan los efluentes por cada proceso por separado.
用于制革废水处理的人工神经网络
企业主要关切的问题之一从事生丝制革和调味就是流出的高浓度污染物释放到下水道网络,其中超过规定的最高允许(VMA)价值观、010-2019-VIVIENDA。考虑到这一现实,提出了一种减少生化需氧量(bod5)污染物负荷的替代方案,化学需氧量(cod)和总悬浮固体(SST)本工序水域中通过使用废水处理系统是由一个人工神经网络能够确定自动投入dosificaciones curtiembres以废水处理,并视废水组合工序流程dosifican化学投入。采用的方法包括通过脂肪陷阱和沉淀池去除可沉积的有机负荷,有机物硫化物氧化,pH调节,根据人工神经网络指示的剂量进行混凝和絮凝。在5 m3/d的样品中,参数降低了70%,bod5、cod和tss的浓度分别为211.3 O2 mg/L、790 mg/L和109.7 mg/L;六价铬0.007毫克/升、总氰化物0.005毫克/升、可沉淀固体1.9毫克/升、油脂6.5毫克/升和硫酸盐740.9毫克/升;所有这些都在经过验证的处理系统下,不像传统的方法只分别处理每个工艺的废水。
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