Energía renovable a partir de los lodos de depuradoras urbanas

El lodo de depuradora es el residuo líquido o semilíquido procedente de las Estaciones Depuradoras de Aguas Residuales (EDARs) del que puede obtenerse una energía renovable empleando la tecnología de la gasificación. Esta tecnología consiste en la oxidación parcial del sustrato carbonoso del lodo a altas temperaturas bajo condiciones subestequiométricas de aire, oxígeno u otros agentes gasificantes. Los productos obtenidos mediante gasificación son: un gas de síntesis (SYNGAS, con composición variable de H2, CO) un residuo carbonizado (char) y una fracción líquida de compuestos orgánicos de distinto peso molecular denominados alquitranes. El gas de síntesis tiene aplicaciones como son la generación de energía eléctrica/térmica o la síntesis de compuestos químicos. Sin embargo, la presencia de alquitranes imposibilita su uso en buena parte de las aplicaciones. El trabajo realizado que aquí se presenta estudia la posibilidad de tratar los lodos de depuradora mediante gasificación. Para ello, se han realizado las siguientes tareas: - Caracterización del lodo incluyendo la determinación de su humedad, materia orgánica, análisis elemental (C, N, H, S) y contenido de metales pesados (Cd, Cu, Ni, Pb, Zn, Hg y Cr). - Estudios de termogravimetría (TGA) del lodo para conocer su comportamiento térmico y la temperatura a la que se producen las principales reacciones en la gasificación. - Gasificación en un equipo de lecho fluido burbujeante y alimentación en continuo a escala de laboratorio. Con dicho gasificador se ha experimentado a distintas temperaturas y cargas para conocer las condiciones de proceso más favorables para aumentar la producción y el poder calorífico del SYNGAS obteniendo, a la vez, una baja producción en alquitranes. Para ello se ha analizado la composición de los gases obtenidos, la producción de alquitranes, la conversión del carbón y la eficiencia en la gasificación. Los alquitranes fueron analizados mediante cromatografía de gases y espectrometría de masas, para conocer y cuantificar sus diferentes componentes. - Determinación de la capacidad adsorbente de carbones activos producidos mediante gasificación, utilizando azul de metileno como adsorbato. Las conclusiones obtenidas permiten considerar la viabilidad técnica de la gasificación de lodos como fuente de energía renovable.

Aplicación de la espectroscopia de reflectancia difusa (TRR) láser a la medida de parámetros de calidad en frutas.

La espectroscopia de reflectancia difusa (TRR o TDRS), técnica no destructiva ampliamente usada en aplicaciones biomédicas, se aplica por primera vez en este trabajo a la detección de propiedades ópticas relacionadas con parámetros de calidad en frutas. Mediante el uso de tecnologías de conteo de fotones y sistemas de iluminación láser, se ha desarrollado un procedimiento para registrar a la vez la cantidad de luz absorbida y la magnitud de dispersión de los fotones por el tejido atravesado. Los resultados previos indican adecuada sensibilidad del sistema a cambios en la fruta de firmeza, compuestos químicos y color, lo que sugiere un amplio potencial de desarrollo de sensores para la industria agroalimentaria.

Clasificación de frutos por su calidad interna mediante espectroscopia láser de reflectancia con resolución temporal (TDRS).

La determinación no destructiva de la calidad interna de la fruta ha sido un objetivo prioritario en las investigaciones recientes (Abbott, 1999). La espectroscopia en el infrarrojo (NIR) es aplicable a la cuantificación de compuestos químicos en alimentos; por otro lado se ha comprobado que el uso de láseres es interesante para la estimación no destructiva de la firmeza de los frutos. Sin embargo estas técnicas ópticas más tradicionales tienen el inconveniente de que miden la intensidad de luz transmitida sin poder diferenciar el efecto de la absorción óptica del efecto de la dispersión espacial que sufre la luz en el interior de los tejidos, lo cual dificulta la estimación independiente de aspectos físicos y químicos. La espectroscopia con resolución temporal es una técnica óptica desarrollada para el diagnóstico en medicina, que permite diferenciar ambos fenómenos (absorción y dispersión), proporcionando una caracterización óptica completa de los tejidos. El objetivo del presente trabajo ha sido la aplicación de esta técnica a frutas y hortalizas, y el desarrollo de modelos matemáticos de estimación no destructiva de su calidad interna para su uso en procesos de clasificación.

Extracción de conocimientos de la diabetes tipo 1 utilizando la metodología de "Data Mining"

La diabetes mellitus es un trastorno en la metabolización de los carbohidratos, caracterizado por la nula o insuficiente segregación de insulina (hormona producida por el páncreas), como resultado del mal funcionamiento de la parte endocrina del páncreas, o de una creciente resistencia del organismo a esta hormona. Esto implica, que tras el proceso digestivo, los alimentos que ingerimos se transforman en otros compuestos químicos más pequeños mediante los tejidos exocrinos. La ausencia o poca efectividad de esta hormona polipéptida, no permite metabolizar los carbohidratos ingeridos provocando dos consecuencias: Aumento de la concentración de glucosa en sangre, ya que las células no pueden metabolizarla; consumo de ácidos grasos mediante el hígado, liberando cuerpos cetónicos para aportar la energía a las células. Esta situación expone al enfermo crónico, a una concentración de glucosa en sangre muy elevada, denominado hiperglucemia, la cual puede producir a medio o largo múltiples problemas médicos: oftalmológicos, renales, cardiovasculares, cerebrovasculares, neurológicos… La diabetes representa un gran problema de salud pública y es la enfermedad más común en los países desarrollados por varios factores como la obesidad, la vida sedentaria, que facilitan la aparición de esta enfermedad. Mediante el presente proyecto trabajaremos con los datos de experimentación clínica de pacientes con diabetes de tipo 1, enfermedad autoinmune en la que son destruidas las células beta del páncreas (productoras de insulina) resultando necesaria la administración de insulina exógena. Dicho esto, el paciente con diabetes tipo 1 deberá seguir un tratamiento con insulina administrada por la vía subcutánea, adaptado a sus necesidades metabólicas y a sus hábitos de vida. Para abordar esta situación de regulación del control metabólico del enfermo, mediante una terapia de insulina, no serviremos del proyecto “Páncreas Endocrino Artificial” (PEA), el cual consta de una bomba de infusión de insulina, un sensor continuo de glucosa, y un algoritmo de control en lazo cerrado. El objetivo principal del PEA es aportar al paciente precisión, eficacia y seguridad en cuanto a la normalización del control glucémico y reducción del riesgo de hipoglucemias. El PEA se instala mediante vía subcutánea, por lo que, el retardo introducido por la acción de la insulina, el retardo de la medida de glucosa, así como los errores introducidos por los sensores continuos de glucosa cuando, se descalibran dificultando el empleo de un algoritmo de control. Llegados a este punto debemos modelar la glucosa del paciente mediante sistemas predictivos. Un modelo, es todo aquel elemento que nos permita predecir el comportamiento de un sistema mediante la introducción de variables de entrada. De este modo lo que conseguimos, es una predicción de los estados futuros en los que se puede encontrar la glucosa del paciente, sirviéndonos de variables de entrada de insulina, ingesta y glucosa ya conocidas, por ser las sucedidas con anterioridad en el tiempo. Cuando empleamos el predictor de glucosa, utilizando parámetros obtenidos en tiempo real, el controlador es capaz de indicar el nivel futuro de la glucosa para la toma de decisones del controlador CL. Los predictores que se están empleando actualmente en el PEA no están funcionando correctamente por la cantidad de información y variables que debe de manejar. Data Mining, también referenciado como Descubrimiento del Conocimiento en Bases de Datos (Knowledge Discovery in Databases o KDD), ha sido definida como el proceso de extracción no trivial de información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil. Todo ello, sirviéndonos las siguientes fases del proceso de extracción del conocimiento: selección de datos, pre-procesado, transformación, minería de datos, interpretación de los resultados, evaluación y obtención del conocimiento. Con todo este proceso buscamos generar un único modelo insulina glucosa que se ajuste de forma individual a cada paciente y sea capaz, al mismo tiempo, de predecir los estados futuros glucosa con cálculos en tiempo real, a través de unos parámetros introducidos. Este trabajo busca extraer la información contenida en una base de datos de pacientes diabéticos tipo 1 obtenidos a partir de la experimentación clínica. Para ello emplearemos técnicas de Data Mining. Para la consecución del objetivo implícito a este proyecto hemos procedido a implementar una interfaz gráfica que nos guía a través del proceso del KDD (con información gráfica y estadística) de cada punto del proceso. En lo que respecta a la parte de la minería de datos, nos hemos servido de la denominada herramienta de WEKA, en la que a través de Java controlamos todas sus funciones, para implementarlas por medio del programa creado. Otorgando finalmente, una mayor potencialidad al proyecto con la posibilidad de implementar el servicio de los dispositivos Android por la potencial capacidad de portar el código. Mediante estos dispositivos y lo expuesto en el proyecto se podrían implementar o incluso crear nuevas aplicaciones novedosas y muy útiles para este campo. Como conclusión del proyecto, y tras un exhaustivo análisis de los resultados obtenidos, podemos apreciar como logramos obtener el modelo insulina-glucosa de cada paciente. ABSTRACT. The diabetes mellitus is a metabolic disorder, characterized by the low or none insulin production (a hormone produced by the pancreas), as a result of the malfunctioning of the endocrine pancreas part or by an increasing resistance of the organism to this hormone. This implies that, after the digestive process, the food we consume is transformed into smaller chemical compounds, through the exocrine tissues. The absence or limited effectiveness of this polypeptide hormone, does not allow to metabolize the ingested carbohydrates provoking two consequences: Increase of the glucose concentration in blood, as the cells are unable to metabolize it; fatty acid intake through the liver, releasing ketone bodies to provide energy to the cells. This situation exposes the chronic patient to high blood glucose levels, named hyperglycemia, which may cause in the medium or long term multiple medical problems: ophthalmological, renal, cardiovascular, cerebrum-vascular, neurological … The diabetes represents a great public health problem and is the most common disease in the developed countries, by several factors such as the obesity or sedentary life, which facilitate the appearance of this disease. Through this project we will work with clinical experimentation data of patients with diabetes of type 1, autoimmune disease in which beta cells of the pancreas (producers of insulin) are destroyed resulting necessary the exogenous insulin administration. That said, the patient with diabetes type 1 will have to follow a treatment with insulin, administered by the subcutaneous route, adapted to his metabolic needs and to his life habits. To deal with this situation of metabolic control regulation of the patient, through an insulin therapy, we shall be using the “Endocrine Artificial Pancreas " (PEA), which consists of a bomb of insulin infusion, a constant glucose sensor, and a control algorithm in closed bow. The principal aim of the PEA is providing the patient precision, efficiency and safety regarding the normalization of the glycemic control and hypoglycemia risk reduction". The PEA establishes through subcutaneous route, consequently, the delay introduced by the insulin action, the delay of the glucose measure, as well as the mistakes introduced by the constant glucose sensors when, decalibrate, impede the employment of an algorithm of control. At this stage we must shape the patient glucose levels through predictive systems. A model is all that element or set of elements which will allow us to predict the behavior of a system by introducing input variables. Thus what we obtain, is a prediction of the future stages in which it is possible to find the patient glucose level, being served of input insulin, ingestion and glucose variables already known, for being the ones happened previously in the time. When we use the glucose predictor, using obtained real time parameters, the controller is capable of indicating the future level of the glucose for the decision capture CL controller. The predictors that are being used nowadays in the PEA are not working correctly for the amount of information and variables that it need to handle. Data Mining, also indexed as Knowledge Discovery in Databases or KDD, has been defined as the not trivial extraction process of implicit information, previously unknown and potentially useful. All this, using the following phases of the knowledge extraction process: selection of information, pre- processing, transformation, data mining, results interpretation, evaluation and knowledge acquisition. With all this process we seek to generate the unique insulin glucose model that adjusts individually and in a personalized way for each patient form and being capable, at the same time, of predicting the future conditions with real time calculations, across few input parameters. This project of end of grade seeks to extract the information contained in a database of type 1 diabetics patients, obtained from clinical experimentation. For it, we will use technologies of Data Mining. For the attainment of the aim implicit to this project we have proceeded to implement a graphical interface that will guide us across the process of the KDD (with graphical and statistical information) of every point of the process. Regarding the data mining part, we have been served by a tool called WEKA's tool called, in which across Java, we control all of its functions to implement them by means of the created program. Finally granting a higher potential to the project with the possibility of implementing the service for Android devices, porting the code. Through these devices and what has been exposed in the project they might help or even create new and very useful applications for this field. As a conclusion of the project, and after an exhaustive analysis of the obtained results, we can show how we achieve to obtain the insulin–glucose model for each patient.

Evolución paleoambiental de la Península Ibérica desde hace 1 Ma a partir de los biomarcadores del registro de la Turbera de Padul (Granada)

La Turbera de Padul, en la Provincia de Granada, ofrece unas posibilidades de estudio muy atractivas desde el punto de vista de la reconstrucción paleoambiental. Se trata de una fosa tectónica subsidente de naturaleza detrítica, a cuyo techo aparecen alternantes niveles de turba. El sondeo, de 107 metros, se realizó en un punto donde los estratos de turba aparecen a mayor profundidad, lo que permite obtener un registro geoquímico orgánico con mucho detalle con una antigüedad de hasta 1Ma. Se tomaron muestras cada 20 cm para el análisis de biomarcadores. Estos biomarcadores se obtuvieron mediante extracción Soxhlet, posterior separación de fracciones de diferente polaridad mediante Cromatografía en Columna, con Gel de Sílice y Alúmina, y posteriormente el análisis e identificación por Cromatografía de Gases - Espectrometría de masas, con confirmación de los compuestos químicos identificados por comparación con Bibliotecas de Espectros de Masas. La datación del sondeo se realizó utilizando distintos métodos como datación por 14C, U/Th, y datación por racemización de aminoácidos. Los resultados dataron el muro del sondeo con una antigüedad de 1 millón de años. El estudio de los biomarcadores ha permitido identificar episodios con distintas características en un escenario complejo, como es la Turbera de Padul, donde el aporte de agua por fusión nival complica la interpretación paleoambiental, y es la responsable de la existencia de la lámina de agua en la turbera en periodos secos con temperaturas elevadas. Se han identificado series de n-alcanos, de n-metilcetonas y series de nalcanoles, que han permitido identificar la aportación de materia orgánica de distintas fuentes al sedimento y por tanto la interpretación paleoambiental. La identificación de diterpenoides fenólicos (cis-Totatol, trans-Totarol y Ferruginol) han permitido identificar episodios de clima templado y húmedo con proliferación de cupresáceas, y precipitaciones abundantes. Por otro lado, se han identificado triterpenoides como el Friedelan-3-ona (Friedelin) y el A-norfriedel-8en-10-ona, cuya relación como precursor (Friedelin) y producto (A-norfriedel-8en-10-ona) ha permitido identificar episodios con fluctuaciones del espesor de la lámina de agua y aporte de material vegetal. ABSTRACT The Bog of Padul, in the province of Granada, offers very attractive possibilities for the study of paleoenvironmental reconstruction. It is a subsiding graben of detrital nature, whose upper part appear alternating peat levels. The core of 107 meters, obtained from a borehole drilled in a place where the layers of peat appear deeper, allowing to obtain organic geochemist information along the last 1 million years. Every 20 cm samples for biomarkers analysis were taken. These biomarkers were obtained by Soxhlet extraction, subsequent separation of fractions of different polarity by column chromatography with silica gel and alumina, and then analyzed and identified by gas chromatography - mass spectrometry, with confirmation of the chemicals identified by comparison to mass spectral libraries. The dating of the core was conducted using different methods such as 14C dating, U/Th, and amino acid racemization dating. The results dated the base of the core to be 1 million years old. The study has identified biomarkers episodes with different characteristics in a complex scenario, such as the Bog of Padul, where the contribution of snowmelt water complicates the paleoenvironmental interpretation, and is responsible for the existence of a sheet of water in dry periods with high temperatures. There have been identified series of n-alkanes, n-methyl ketones and series of n-alkanols that have shown the contribution of different organic matter sources to the sediment and therefore allowed to paleo interpretation. The identification of phenolic diterpenoids (cis-Totatol, trans-Totarol and Ferruginol) have identified episodes of mild and humid climate with proliferation of Cupressaceae, and abundant rainfall. In addition, triterpenoids have been identified, as the friedelan-3-one (friedelin) and the A-norfriedel-8en-10-one, whose relationship as precursor (friedelin) and product (A-norfriedel-8en-10-one) has identified episodes with fluctuations on the thickness of the sheet of water and supply of plant material debris.

Análisis tecno-económico del proceso de producción de butanol a partir de biomasa lignocelulósica por la vía termoquímica

El butanol es hoy en día en uno de los compuestos químicos más importantes en el mundo a causa de sus numerosas aplicaciones, entre las que destacan la producción de acrilato de butilo, acetato de butilo y éter de glicol (industrias de pinturas y recubrimientos). Junto a sus aplicaciones actuales, el butanol está adquiriendo una gran importancia dentro del sector de los biocombustibles, debido a su futuro prometedor como sustituto de los combustibles convencionales o para mezcla. Todo ello está moviendo a la industria química a establecer nuevas plantas de producción de butanol para satisfacer su creciente demanda. Los procesos actuales de producción de butanol se centran en dos vías: vía fermentativa y vía petroquímica. A pesar de su rentabilidad y competencia, estos procesos están limitados por múltiples factores, destacando las limitaciones en materias primas disponibles y asociadas al empleo de microorganismos en los procesos fermentativos, así como el precio del petróleo y sus derivados en los procesos petroquímicos. En la actualidad, numerosas investigaciones están desarrollando nuevos procesos de producción de butanol por rutas termoquímicas. El éxito de estas investigaciones permitiría su producción por métodos alternativos a los procesos “tradicionales”, salvando muchas de las limitaciones que presentan. El proceso de producción de butanol por vía termoquímica se basa en la transformación de biomasa lignocelulósica en gas de síntesis mediante un tratamiento termoquímico (gasificación), y su posterior conversión en butanol mediante una etapa de reacción catalítica. La principal limitación que ha impedido la viabilidad de esta ruta ha sido la falta de desarrollo en los catalizadores empleados para la síntesis de butanol a partir de gas de síntesis. Su desarrollo mejorando la selectividad hacia el butanol, será la clave para el éxito de la vía termoquímica de producción de butanol. En base a lo comentado anteriormente, en el presente Proyecto Fin de Carrera (PFC) se analiza la viabilidad tecno-económica del proceso de producción de butanol a partir de biomasa lignocelulósica por vía termoquímica. La consecución de este objetivo se ha logrado mediante la aplicación de una metodología en tres pasos: estudio del proceso, simulación del proceso y evaluación económica. En primer lugar, se ha realizado un estudio detallado del proceso de producción de butanol a partir de biomasa lignocelulósica por vía termoquímica desarrollado por Chinedu O. Okoli y Thomas A. Adams II (Universidad de McMaster, Canadá), a fin de comprender las etapas que constituyen el proceso. Mediante este estudio, se ha conseguido conocer las condiciones de operación de las diferentes unidades que integran el proceso. En segundo lugar, se ha evaluado la viabilidad técnica del proceso mediante el empleo del software Aspen Plus V8.6. La simulación se ha realizado en base a la información obtenida en el estudio preliminar. Por último, se ha analizado la viabilidad económica del proceso mediante el cálculo de los parámetros de viabilidad Valor Actual Neto (VAN) y Tasa Interna de Retorno (TIR). Para la determinación de estos parámetros se ha realizado el flujo de cajas del proceso en base a la estimación de sus ingresos, costes de producción y capital total de inversión requerido. Junto al análisis de viabilidad, se han llevado acabo distintos análisis de sensibilidad a las variables más influyentes en la rentabilidad del proceso (interés del préstamo, precio de venta del butanol, precio de venta de la mezcla de alcoholes y precio de compra de la biomasa). Las principales conclusiones que se pueden extraer del análisis realizado son las siguientes: - A través del análisis técnico se concluye que el proceso de producción de butanol por vía termoquímica es viable técnicamente, ya que existe la tecnología requerida para su implantación, así como presenta aceptables tasas de producción de butanol (82,52 kg/tonelada biomasa seca) y es posible integrar un ciclo de vapor y generación de electricidad en el proceso. Además, el margen de mejora de este proceso es amplio, siendo el catalizador requerido para la síntesis del butanol el principal foco de mejora. - En cuanto a la rentabilidad del proceso, el análisis económico muestra que el proceso de producción de butanol por vía termoquímica es viable económicamente. Sin embargo, el estudio realizado demuestra que, en el estado de desarrollo actual, los ingresos asociados a la venta del butanol son insuficientes para hacer rentable el proceso, siendo necesario tener acceso a mercados para la venta de los subproductos generados.

Metallurgic chymistry : being a system of minerology in general, and of all the arts arising from this science ... In two parts /

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Biodiversidad química del litoral canario

Programa de doctorado de Oceanografía, Bienio 2003-2005. La fecha de publicación es la fecha de lectura

Tratamiento químico y biológico de efluentes mineros cianurados a escala laboratorio

El cianuro es el compuesto químico empleado por excelencia para la lixiviación de oro en la industria minera. Sin embargo, es altamente tóxico para los organismos que se desarrollan alrededor de las industrias mineras, y para el medio ambiente. Con el fin de reducir los niveles de cianuro libre en efluentes provenientes de la minería, el trabajo se enfocó en determinar las condiciones óptimas para la degradación de cianuro empleando compuestos químicos y un consorcio microbiano. Los ensayos químicos y biológicos se realizaron por separado, utilizando muestras de efluentes provenientes de la minería a diferentes concentraciones de cianuro (280 y 10 mg/l CN-). Para la degradación química se utilizó tres oxidantes diferentes: hipoclorito de sodio, peróxido de hidrógeno y ácido de caro en diferentes concentraciones, pH (10-11) y tiempos de degradación (4,71 y 20,75 h). Para los ensayos de biodegradación se empleó un consorcio microbiano en matraces que contenían el efluente cianurado y medio líquido a pH (11), agitación (200 rpm) y temperatura (20±5°C). Se midió la concentración de cianuro libre, pH y la concentración de biomasa. Los resultados del tratamiento químico mostraron que el mejor compuesto oxidante fue el peróxido de hidrógeno (8:1 gH2O2/gCN-) a pH (10), obteniendo un 92,7% remoción de cianuro libre en 45 minutos (280 mg/l CN-) y un 91,0% de remoción en 25 minutos (10 mg/l CN-). Mientras que en la degradación biológica en matraces la remoción fue del 73,7% (280 mg/l CN-) en 384 h y de 78,6% (10 mg/l CN-) en 240 h.

Diseño, validación e implementación de una herramienta para la identificación de metabolitos

La Metabolómica es una sub-área de la biología de sistemas que tiene como objetivo el estudio de las moléculas de pequeño tamaño (normalmente <1000 Da) llamadas metabolitos. Los metabolitos son el resultado de las reacciones químicas que concurren en una célula y que revelan información acerca del estado del organismo en el que se encuentran. La parte computacional de un análisis metabolómico comienza con la identifcación de los compuestos químicos (metabolitos) correspondientes con las masas obtenidas mediante espectrografía de masas, y se lleva a cabo mediante búsquedas manuales en múltiples bases de datos de metabolitos. El proceso de identificación requiere del análisis de cada una de las masas detectadas en el espectrómetro junto a datos que ofrece la espectrometría, como es la abundancia de cada una de las masas o los tiempos de retención. Este proceso es tedioso y consume una gran cantidad de tiempo del químico analítico, pues debe buscarse la información base de datos a base de datos e ir cruzando los datos de cada una de las búsquedas hasta obtener una lista de resultados formada por los metabolitos presentes en la muestra a analizar. El objetivo de este proyecto es desarrollar una herramienta web que simplifque y automatice la búsqueda e identifcación de metabolitos. Para ello se ha construido una herramienta capaz de integrar y buscar automáticamente información de los metabolitos en múltiples bases de datos metabolómicas. Esto ha requerido unifcar los compuestos entre las diferentes bases de datos cuando había sufciente información para asegurar que los compuestos provenientes de varias fuentes de datos eran realmente el mismo. Además, en este proceso de búsqueda se tiene en cuenta conocimiento sobre las reacciones químicas que pueden alterar la masa del metabolito registrada por el espectrómetro de masas, como la formación de aductos y multímeros.

Los elementos químicos y sus compuestos binarios.

Material no publicado

Desarrollo de procesos hidrometalúrgicos para la fabricación de compuestos de zinc a parir de óxido Waelz

309 p.

Estrategias de arranque de biofiltros orgánicos para el tratamiento de corrientes gaseosas contaminadas con compuestos de azufre

[ES]El disulfuro de carbono (CS2) y el sulfuro de hidrógeno (H2S) son gases especialmente tóxicos presentes en una gran cantidad de emisiones gaseosas industriales, principalmente en la producción de fibras de rayón a partir de celulosa en el caso del CS2, y en la industria petroquímica en el caso del H2S. La legislación vigente en cuanto a las emisiones de estos compuestos se refiere hace que su tratamiento sea, en muchos casos, necesario. La biofiltración como tecnología para el tratamiento de corrientes gaseosas contaminadas se ha convertido en los últimos años en una alternativa a los tratamientos físico-químicos empleados hasta la fecha. Sin embargo, uno de los principales obstáculos a la hora de la implantación de este tratamiento biológico a escala industrial es la duración del periodo de aclimatación de la biomasa encargada de degradar los contaminantes, que en función del compuesto a tratar puede resultar demasiado largo para la aplicación comercial de esta tecnología. El presente trabajo se centra en el estudio de estos periodos de arranque y aclimatación, especialmente lentos en el caso del CS2, y propone una estrategia de arranque basada en la reutilización de biomasa capaz de degradar los compuestos de interés, almacenada tras usos anteriores, que permite reducir el tiempo necesario para alcanzar eficacias de eliminación elevadas. Paralelamente, se ha concluido que paradas de corta duración no afectan de manera importante a la operación del sistema.

Enlaces químicos y estructura atómica.

Resumen del autor

¿Es posible aprender los cambios químicos sin comprender qué es una sustancia? : importancia de los prerrequisitos.

Resumen tomado de la revista