MSA https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3988 2026-04-30T22:17:54Z 2026-04-30T22:17:54Z Alvarez Martínez, Karla Daniela https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12530 2026-04-17T18:02:23Z 2026-03-20T00:00:00Z

Title: Remoción de iones sulfato presentes en un drenaje ácido de mina mediante una celda de electrodiálisis Authors: Alvarez Martínez, Karla Daniela Description: La minería satisface numerosas necesidades sociales, pero sus procesos generan impactos ambientales significativos, como el alto consumo de agua y la descarga de contaminantes que afectan la calidad de los ecosistemas. Entre los principales problemas destaca la formación de drenajes ácidos de mina (DAM), caracterizados por elevadas concentraciones de iones sulfato (SO42-) derivados de la oxidación de minerales sulfurosos. Ante esta problemática, la electrodiálisis se presenta como una alternativa sostenible para la remoción eficiente de sulfatos. Este proceso electroquímico, basado en el uso de membranas de intercambio iónico y la aplicación de un campo eléctrico, permite la migración selectiva de los iones y el tratamiento continuo de grandes volúmenes de agua con alta eficiencia energética y selectividad iónica. En este trabajo se evaluó la remoción de iones sulfato en un drenaje ácido de mina mediante un sistema continuo de electrodiálisis, considerando la influencia de la densidad de corriente, la concentración y tipo de electrolito, así como el tiempo de retención, con el fin de optimizar las condiciones operativas del proceso. La electrodiálisis demostró ser un método eficiente para la eliminación de iones sulfato tanto en efluentes reales como en soluciones sintéticas que simulan drenajes ácidos de mina, alcanzando eficiencias superiores al 95%. En el modo batch se observó que la concentración del electrolito y la densidad de corriente son factores clave para el desempeño del proceso. Las mejores condiciones se alcanzaron con 30 g/l de NaNO3 y 85 A/m2, logrando incluso una eliminación total (100%) de sulfatos en el efluente real. El aumento de la concentración de NaNO3 permitió mejorar la eficiencia debido a la reducción de las pérdidas óhmicas y al incremento de la fuerza iónica. Aunque el NH4Cl mostró buen comportamiento a bajas concentraciones, el NaNO3 presentó mayor estabilidad y una eficiencia global superior.

2026-03-20T00:00:00Z Raudry Ramirez, Brenda Liliana https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12078 2026-02-09T19:55:34Z 2025-12-19T00:00:00Z

Title: Uso de aceite vegetal como humectante en la remocion de cobre y manganeso en agua subterranea mediante aglomeracion esferica Authors: Raudry Ramirez, Brenda Liliana Description: El agua es un recurso limitado y esencial para la vida, por lo que su deterioro representa un problema crítico. Entre los contaminantes más peligrosos destacan los metales pesados, cuya presencia en cuerpos de agua genera daños severos en los ecosistemas y riesgos tóxicos para la población. La principal fuente de estos contaminantes proviene de actividades humanas, especialmente las industriales como la minería. En particular, el drenaje ácido de minas y la filtración de lixiviados ocasionados por un manejo inadecuado de efluentes permiten que ríos, pozos y acuíferos cercanos superen los límites establecidos en la Norma Oficial Mexicana (NOM). Si bien la comunidad científica ha encauzado esfuerzos en desarrollar tecnologías para remover metales pesados, muchos de estos métodos resultan costosos, complejos o con eficiencia limitada. En este contexto, el presente trabajo desarrolló una alternativa eficiente y accesible para la remoción de cobre y manganeso en agua de pozo contaminada. Se empleó la Técnica de Aglomeración Esférica (TAE) utilizando aceite de oliva como agente humectante y extracto comercial de yucca como surfactante. Ambos materiales representan opciones de bajo costo y fácil disponibilidad, lo que favorece su aplicación en comunidades afectadas. El agua analizada provino de San José de Avino, en el municipio de Pánuco de Coronado, Durango, región que presenta niveles elevados de cobre y manganeso debido a la actividad minera, superando ampliamente los Límites Máximos Permisibles (LMP) establecidos por la NOM-127-SSA-2021. El proyecto se desarrolló en dos etapas experimentales. En la primera se evaluó el efecto del pH (9, 10 y 11) sobre la eficiencia de remoción de los metales. En la segunda etapa se estudiaron diferentes concentraciones de surfactante (0.5, 1 y 1.5 mL/g de contaminante) y de aceite de oliva (3, 9 y 15 mL/g), además de variar la velocidad de agitación (150, 300 y 450 rpm) y el pH (8.5, 9.5 y 10.5). Posteriormente se midieron las concentraciones finales de los metales.

2025-12-19T00:00:00Z Franco Mota, Itzel R. https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11044 2025-10-03T17:14:37Z 2025-05-30T00:00:00Z

Title: EVALUACIÓN DE LA CAPACIDAD DE ADSORCIÓN DE FIBRAS Y BAGAZO DE AGAVE PARA REMOVER ARSÉNICO PRESENTE EN MODELOS ACUOSOS Authors: Franco Mota, Itzel R. Description: En México, las actividades antropogenicas, especialmente la minería han contribuido en gran medida a la contaminación por metales pesados, problema que ha ido en aumento debido al mal manejo de residuos tóxicos y el abuso excesivo en el uso de estos. Los metales contaminantes más importantes en México, dada su toxicidad y abundancia son: mercurio, arsénico, plomo y cromo. En Durango la presencia natural de arsénico en aguas subterráneas se determinó desde la década de los años ochenta. En la presente investigación, se evaluó el uso potencial de residuos de hojas y bagazo de agave, procedentes de la industria del mezcal para remover iones As (V) presentes en modelos acuosos. Bajo tratamiento térmico, químico, mecánico y en su forma natural se evaluó la capacidad de bioadsorción de ambos materiales. Las variables de estudio fueron el tiempo de contacto, tamaño de partícula y pH. Para efectos del proceso cinético de bioadsorción respecto al tiempo, se adicionaron al sistema soluciones con concentraciones conocidas de adsorbato y absorbente a un tiempo 0, para el cual, el sistema se encontraba en condiciones de velocidad de agitación (240 rpm) y pH controlados. Los bioadsorbente se dejaron en contacto con la solución hasta alcanzar el equilibrio dinámico. El estudio consistió en determinar las mejores condiciones de adsorción para los iones de arsénico. Teniendo finalmente los mejores resultados con el adsorbente de bagazo con tratamiento mecánico (BBM) en condiciones de pH 4, tamaño de particula de 250 μm y un tiempo de contacto de 120 min. Con un porcentaje de remoción del 51.12%±5.647

2025-05-30T00:00:00Z Velázquez González, Victor J. https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/11043 2025-10-03T16:59:53Z 2025-06-11T00:00:00Z

Title: Predicción de la alcalinidad en un biodigestor instrumentado usando Redes Neuronales Artificiales Authors: Velázquez González, Victor J. Description: La alcalinidad es la capacidad de un medio de neutralizar los iones de hidrógeno que se generan durante el proceso de digestión anaerobia de residuos orgánicos y, la cual, ha sido recomendada como indicador de control en dicho proceso, pues la bibliografía reporta su uso como un estado mucho más aproximado de la acidez en dicho biodigestor. La obtención de este valor se realiza de manera manual tomando muestras y llevando a cabo un metodo de titración pontenciométrica manual. Adicionalmente, los analizadores electrónicos de alcalinidad disponibles en el mercado tienen precios elevados y, además, no es posible integrarlos en un futuro sistema de control. Una forma de aproximación al problema consiste en obtener un modelo matemático para predecir los valores de la alcalinidad del medio en base a otras variables de control del proceso; sin embargo, existe el inconveniente de que los valores de alcalinidad presentan un comportamiento no lineal. De este modo, se optó por programar un algoritmo matemático de red neuronal artificial. Este modelo es la base de la inteligencia artificial y es adecuado para describir procesos con comportamientos altamente no lineales, pues su capacidad de aprendizaje ofrece una predicción cercana al proceso real que se pretende emular, pudiendo obtener predicciones hasta 90% cercanas al valor real. En el presente proyecto se elaboró una arquitectura de red neuronal artificial usando los valores de 4 parámetros de entrada (pH, ORP, EC y temperatura) y el valor de la alcalinidad como parámetro de salida para obtener un modelo que se ajuste al comportamiento real de un proceso de digestión anaerobia de residuos. Este modelo servirá de base para un futuro proceso de control que pueda ser aprovechado para regular los valores de la alcalinidad del proceso y reducir la acidez del medio.

2025-06-11T00:00:00Z