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Diseño estadístico para la remoción eficiente del colorante rojo 40 sobre tusa de maíz

Diseño estadístico para la remoción eficiente del colorante rojo 40 sobre tusa de maíz




Section
Artículos

How to Cite
Angelina Hormaza, A. M. D. F. (2013). Diseño estadístico para la remoción eficiente del colorante rojo 40 sobre tusa de maíz. Producción + Limpia, 7(2). https://revistas.unilasallista.edu.co/index.php/pl/article/view/259

DOI

Introducción. Los efluentes industriales coloreados son un indicador evidente de la contaminación de los cuerpos de agua; la presencia de cantidades mínimas de colorante impacta negativamente la estética del medio y repercute drásticamente en los procesos de autoregeneración del recurso hídrico, afectando gravemente la vida acuática. Diversos métodos fisicoquímicos y biológicos han sido utilizados para el tratamiento de efluentes coloreados y se han obtenido eficiencias considerables; no obstante, sus costos elevados y la generación de subproductos más tóxicos limitan su implementación. La adsorción con adsorbentes alternativos ha mostrado ser una opción eficiente para la eliminación de colorantes en solución. Objetivo. Alcanzar la máxima remoción del colorante Rojo 40 sobre tusa de maíz mediante un diseño estadístico de experimentos (DEE) y caracterizar el material adsorbente. Materiales y métodos. Las principales variables del proceso de adsorción fueron evaluadas bajo sistema discontinuo a través de un diseño factorial, cuya realización y análisis se apoyó en el software Statgraphics. La concentración residual de colorante fue determinada mediante absorbancia, utilizando un espectrofotómetro UV- Vis Perkin Elmer Lamba 35. Resultados. Una remoción máxima del 99% fue alcanzada con el modelo estadístico obtenido y un buen ajuste (R2 = 98.97%). El pH fue la variable más significativa en la adsorción del Rojo 40. Conclusiones. Se confirmó que la tusa de maíz es un excelente material adsorbente y que la alta remoción alcanzada del colorante fue posible gracias al DEE que, además de reducir costos, posibilita un análisis de las variables más influyentes en el proceso.


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