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Enregistrement W7008095430

Aprovechamiento de residuos vegetales para la eliminación de cobre presente en medios acuosos mediante biosorción

2018· dissertation· es· W7008095430 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueTesis Doctorals en Xarxa (Consorci de Serveis Universitaris de Catalunya) · 2018
Typedissertation
Languees
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resource Management and Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de GranadaMinisterio de Ciencia e InnovaciónUniversity of Ottawa
Mots-clésPersonaUrban wasteHuman health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esta Tesis Doctoral se ha realizado dentro del Grupo de Investigación "Concentración de Sólidos y Biorrecuperación (RNM 152)" del Departamento de Ingeniería Química de la Universidad de Granada.\n\nEl agua es cada vez un bien más preciado y escaso, por lo que su gestión integral para el bien común de la sociedad es muy importante. El desarrollo de la sociedad ha provocado muchas veces que, a costa del crecimiento industrial, la protección del Medio Ambiente se obviara. Esta falta de protección al Medio Ambiente ha producido en numerosas ocasiones problemas muy graves, debido fundamentalmente a la contaminación producida por los distintos residuos generados como consecuencia de diversas actividades humanas, principalmente industriales y agrícolas. \n\nUno de los problemas más graves de contaminación es la producida por los metales pesados, ya que han producido daños tanto a las personas como a los diferentes ecosistemas, en especial a los ecosistemas acuáticos.\n\nLos metales tienen tres vías principales de entrada en el medio acuático: la vía atmosférica, se produce debido a la sedimentación de partículas emitidas a la atmósfera por procesos naturales o antropogénicos; la vía terrestre, producto de filtraciones de vertidos, de la escorrentía superficial de terrenos contaminados y otras causas naturales; y la vía directa, consecuencia de los vertidos directos de aguas residuales industriales y urbanas a los cauces fluviales. Es por tanto necesario evitar la entrada de metales pesados en los medios acuáticos.\n\nEn muchos casos se han establecido normativas que regulan las cantidades máximas de metal que puede contener un efluente antes de ser vertido al medio acuático y así evitar la contaminación del medio en la fuente de origen. Con este fin se han desarrollando diferentes tecnologías que resultan efectivas aunque en algunos casos no son siempre adecuadas, suponiendo su aplicación un alto coste energético y de reactivos. La problemática mencionada demanda una tecnología limpia y capaz de retirar los contaminantes, permitiendo de nuevo su uso y el equilibrio de los ecosistemas.\n\nTradicionalmente para el tratamiento de efluentes contaminados se han usado distintos procesos como la precipitación química, el intercambio iónico, la adsorción, la tecnología de membranas, procesos electroquímicos y las extracciones orgánicas, todos ellos en algunas ocasiones poco efectivos, o si lo son, el coste de dichos tratamientos es demasiado alto para que su aplicación resulte viable.\n\nEn los últimos años, ha aparecido una nueva tecnología llamada biosorción que consiste en el fenómeno de captación pasiva de iones metálicos, basado en la propiedad que ciertos tipos de biomasas inactivas o muertas poseen para enlazar y acumular este tipo de contaminantes por diferentes mecanismos.\n\nEn los últimos años se ha diversificado la utilización de biomasa muerta o productos derivados de ella, ya que, además de eliminar el problema de la toxicidad, presenta ventajas económicas, tanto de mantenimiento como evitando el suplemento de nutrientes. En este sentido, hoy día se ha potenciado el uso de diferentes residuos, principalmente de origen agrícola o forestal, para la eliminación de metales pesados mediante biosorción.\n\nEn este trabajo, se han seleccionado cinco residuos de origen agrícola y forestal, para la eliminación de cobre en medios acuosos: hueso de aceituna, cáscara de piña, cáscara de piñón, cáscara de almendra y corteza de pino. Estos residuos se generan en cantidades importantes en la Comunidad Andaluza y en la actualidad, la mayoría de ellos son utilizados como combustibles para producción de energía, por lo que su uso como materiales biosorbentes podría ser alternativo o complementario a su empleo como combustibles. \n \nA continuación se hace un breve resumen del plan de trabajo realizado:\n1.Caracterización físico-química de los cinco residuos para su aplicación como biosorbentes de metales pesados.\n2.Estudio en discontinuo de la biosorción de Cu2+ con los cinco residuos.\n3.Estudio en columna de relleno de la biosorción de Cu2+ con los cinco residuos.\n4.Estudio en discontinuo de mezclas Cu2+/Pb2+ con los cinco residuos.\n5.Estudio en columna de relleno de mezclas Cu2+/Pb2+ con los cinco residuos.\n\nDe los resultados obtenidos en el presente trabajo, se puede concluir que el hueso de aceituna, la cáscara de almendra, la cáscara de piña, la cáscara de piñón y la corteza de pino, poseen la capacidad de retener Cu2+ en medios acuosos, en un amplio rango de concentraciones y en unas condiciones de operación (pH, temperatura, concentración de biosorbente, etc.) que indican su potencial interés como biosorbentes para su posible aplicación en la depuración de efluentes a escala industrial.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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