Removal of heavy metals from mining effluents, using fruit peels; Remoción de metales pesados desde efluentes mineros, mediante cáscaras de frutas
El hombre en sus distintos procesos productivos ha generado modificaciones al ambiente. La minería metalúrgica no se exime de esto, ya que muchos de los residuos producidos, en especial los efluentes, no cuentan con ningún tipo de tratamiento antes de ser vertidos. El objetivo de la investigación fu...
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|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Publicado: |
Universidad de Santander
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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| author | Fernandez, Merli Florez, Delia Yactayo, Melissa Lovera Davila, Daniel Florencio Quispe, Justiniano Gomez Landauro, Carlos V. Pardave, Walter |
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| description | El hombre en sus distintos procesos productivos ha generado modificaciones al ambiente. La minería metalúrgica no se exime de esto, ya que muchos de los residuos producidos, en especial los efluentes, no cuentan con ningún tipo de tratamiento antes de ser vertidos. El objetivo de la investigación fue evaluar la eficiencia de remoción del Cu, Fe y Pb del efluente minero-metalúrgicos a escala de laboratorio mediante la aplicación de un filtro bioadsorbente con fibras lignocelulósicas (cáscaras de plátano, coco y naranja). Se diseñó 10 filtros compuestos por cáscaras de plátano, coco y naranja, en diferentes proporciones (siendo 100 gr el 100 %), según lo establecido mediante el Diseño de mezclas Simplex Lattice, con tres metales a remover (Cu, Fe y Pb). Se trabajó a un pH de 7.3, tiempo de contacto de 3 horas y tamaño de partícula de 0.250 mm, en todos los tratamientos. Los resultados muestran que para el Cu el mejor tratamiento fue (T2), con 100 gr de cáscaras de coco (96.36%); para el hierro el tratamiento seis (T6) compuesto por coco-naranja (50 gr de cada uno) con una eficiencia de (92.05%); y el plomo presentó una mayor remoción del 97.34% con los tratamientos tres (T3) y seis (T6) compuesto por 100 gr de naranja y coco-naranja (50 gr de cada uno), respectivamente. Los datos se ajustaron mejor al modelo de regresión cúbica especial, siendo para el cobre el valor P de 0.000305 y el coeficiente de determinación R2 0.790156. Para el hierro, el valor P 0.000000 y coeficiente de determinación R2 0.930029. El valor P del plomo fue de 0.000034 y el coeficiente de determinación R2 0.719867. Considerando que el valor de R2, es mejor mientras más se acerca a 1, y que (p<0,05) es significativo. |
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