Redes neuronales artificiales para el tratamiento de efluentes de curtiduría

dc.contributor.authorGarcía La Barrera, Manuel Omar
dc.contributor.authorVega Gonzales, Brander Jean Carlos
dc.contributor.authorMariños Legendre, Juan Carlos
dc.contributor.authorAnhuaman Namoc, Bertha Beatriz
dc.contributor.authorCampos Gutiérrez, Maricielo
dc.contributor.authorPinglo Bazán, Miguel Elías
dc.date.accessioned2025-10-10T21:11:34Z
dc.date.accessioned2025-10-30T19:05:18Z
dc.date.available2025-10-10T21:11:34Z
dc.date.available2025-10-30T19:05:18Z
dc.date.issued2022-02-17
dc.description.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."es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.54353/ritp.v2i2.e002
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14523/786
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherInstituto Tecnológico de la Producciónes_PE
dc.relation.ispartofurn:issn:2810-8027
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0es_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.subjectRedes neuronales artificialeses_PE
dc.subjectefluenteses_PE
dc.subjectcurtiduríaes_PE
dc.subjecttratamiento de aguases_PE
dc.subjectoptimizaciónes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.00es_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_PE
dc.titleRedes neuronales artificiales para el tratamiento de efluentes de curtiduríaes_PE
dc.title.alternativeArtificial neural networks for the treatment of tanneries effluentses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_PE

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