Modelos Aditivos Generalizados para optimizar el proceso de hidrofobicidad de la caolinita

El amplio uso industrial de la caolinita requiere que los procesos de extracción sean modelados de para determinar las condiciones apropiadas del beneficio. Aunque se han utilizado modelos de regresión lineal clásicos, estos no han sido apropiados debido al incumplimiento de distribución normal para la variable respuesta. Los datos analizados en este estudio corresponden a un proceso de extracción de caolinita mediante fisicoquímica de superficies realizado en La Unión, Antioquia, Colombia. La variable de respuesta fue el potencial zeta y las variables explicativas fueron tipo de solución colectora, concentración y pH. En este artículo se modela la recuperación de caolinita a través de los modelos aditivos generalizados, los cuales permiten elegir la distribución estadística y modelar todos los parámetros en función de variables explicativas. Se seleccionaron cinco distribuciones para la variable respuesta de acuerdo al criterio de información de Akaike ($AIC$). El modelo con distribución generalizada Beta 2 fue el modelo que presentó el mejor desempeño de acuerdo a las métricas utilizadas. A partir de este modelo se encontró que las mejores condiciones de operación obtenidas del análisis de las superficies de respuesta son tipo de colector ácido oleico, concentración 10 unidades y pH de 6