Remoción de metales pesados de efluentes minero-metalúrgico mediante filtro bioadsorbente con fibras lignocelulósicas en Santa Rosa Quives, Lima

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 siguiente trabajo de investigac...

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Autores principales: Fernández Alvarado, Merli Lizet, Flores Córdova, Delia
Otros Autores: Cruz Huaranga, Milda Amparo
Formato: Tesis de pregrado
Lenguaje:español
Publicado: Universidad Peruana Unión 2019
Materias:
Biosorción
Fibras lignocelulósicas;
Metales pesados
Efluentes mineros
Acceso en línea:Enlace permanente (DOI o Handle)
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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 siguiente trabajo de investigación tuvo como objetivo evaluar la eficiencia de remoción de los metales pesados del efluente minero-metalúrgicos de la compañía artesanal de Santa Rosa de Quives mediante la aplicación de un filtro bioadsorbente con fibras lignocelulósicas. 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 el valor P<0.05 y el R2 >0.7.
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