https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/20 Sun, 05 Jul 2026 04:18:14 GMT 2026-07-05T04:18:14Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13649 Title: MODELADO NEURONAL ARTIFICIAL PARA EL PROCESO DE ADSORCIÓN POR LOTES DEL COLORANTE AMARILLO NO. 5 EN SOLUCIÓN ACUOSA MEDIANTE EL HIDROGEL DE QUITOSANO-POLI(VINIL ALCOHOL Authors: Salvador Domínguez Beltrán Description: La liberación de aguas residuales industriales que contienen colorantes sintéticos plantea un problema ambiental importante debido a su toxicidad y persistencia. Entre las opciones de tratamiento, los materiales naturales, específicamente el hidrogel de quitosano-alcohol polivinílico (quitosano-PVA), han demostrado una alta eficacia en la eliminación de colorantes debido a sus abundantes grupos funcionales y capacidad de adsorción comprobada. Sin embargo, la optimización experimental de estos sistemas suele ser laboriosa y requiere muchos recursos. Este estudio introduce un modelo de red neuronal artificial (RNA) para predecir la capacidad de adsorción (!") y el tiempo necesario para alcanzar el equilibrio durante la eliminación del colorante tartrazina utilizando perlas de hidrogel de quitosano-PVA de diferentes tamaños promedio, categorizados como pequeños, medianos y grandes (2,1, 2,5 y 3,2 mm, respectivamente) a temperaturas de 10, 30 y 50 °C. El modelo RNA se comparó con modelos cinéticos tradicionales: pseudo-primer orden, pseudo-segundo orden y Elovich. Los resultados mostraron que la ANN superó a los modelos convencionales en la predicción de qe y el tiempo de equilibrio, especialmente para perlas pequeñas a 10 °C, donde !" = 945 mg/g en 40 h con un #2 de 0.9428. En todas las condiciones, la ANN logró altos coeficientes de correlación (#2>0.94) y acortó significativamente los tiempos de predicción. Aunque el modelo de pseudo-segundo orden alcanzó altos valores de #2 (hasta 0.9929), tardó más de 72 h en alcanzar la predicción de equilibrio. Estos resultados demuestran que el modelado basado en ANN puede reducir el esfuerzo experimental hasta en un 50 % en el tiempo de predicción, manteniendo una alta capacidad predictiva (#2>0,94), lo que ofrece un enfoque sostenible y eficiente para el diseño de procesos de tratamiento de aguas residuales. Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13649 2026-06-30T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13173 Title: ESTIMACIÓN DE OXÍGENO DISUELTO A PARTIR DE CUATRO PARÁMETROS FISICOQUÍMICOS, EN CUERPOS DE AGUA EN EL ESTADO DE MÉXICO, MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Authors: JATER RUIZ, ANA IVETTE Description: En la actualidad, las aguas superficiales, es decir, aquellas aguas que se encuentran sobre la superficie terrestre como ríos, lagos, presas, lagunas y arroyos, están expues- tas a la contaminación provocando el deterioro de estas fuentes, por consiguiente, resulta esencial analizar la calidad del agua mediante diferentes parámetros am- bientales. Entre estos, el oxígeno disuelto (OD) es un parámetro vital para el monitoreo y mantenimiento de cuerpos de agua. Factores como la temperatura, el pH y la conductividad eléctrica influyen directamente en la concentración de OD. Además, estas variables facilitan su modelado predictivo, lo que permite optimizar los recur- sos y reducir los costos asociados con su monitoreo continuo a lo largo del tiempo. Una opción viable es utilizar las redes neuronales artificiales (RNA), las cuales han experimentado un incremento en su uso y capacidad para clasificar imágenes y predecir tendencias, entre otras aplicaciones. En este contexto, se están utilizando cada vez más para predecir parámetros críticos de la calidad del agua, como el OD. Este estudio comparó 7 arquitecturas de RNA, mostrando superioridad frente a 9 modelos clásicos de regresión. Para este análisis, se utilizaron datos provenientes del UCI Machine Learning Repository que contiene información de 37 áreas geográficas. Los resultados experimentales muestran que la red MLP obtuvo mejores resultados que los modelos de clásicos de regresión. Los datos utilizados en este estudio resultan altamente relevantes, ya que permitirán generar modelos predictivos con potencial aplicación en los cuerpos de agua del Estado de México. Dado que los cuerpos de agua de la región presentan problemáticas similares en términos de variabilidad ambiental y presión antropogénica, los modelos desarrollados a partir de los datos del UCI Machine Learning Repository pueden constituir una herramienta eficaz pa- ra el análisis, monitoreo y apoyo en la toma de decisiones orientadas a la gestión sostenible de los recursos hídricos. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13173 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13171 Title: DESARROLLO DE UN PROCESO SUSTENIBLE A NIVEL INDUSTRIAL DE TRATAMIENTO DE UN EFLUENTE PROVENIENTE DE LA MANUFACTURA DE ADITIVOS ALIMENTARIOS PARA RECUPERAR AGUA Authors: MONTERO GUADARRAMA, IVETTE Description: El objetivo de este trabajo de investigación fue determinar una propuesta sostenible de tratamiento de un efluente proveniente de una industria del sector alimenticio ubicada en el Estado de México para recuperar agua con calidad de agua potable, a fin de sugerir su implementación a escala industrial. El efluente en estudio se genera a razón de 7500 m3/mes proveniente del proceso de manufactura de aditivos, caracterizado por una alta salinidad y elevada carga orgánica, derivada de la presencia de colorantes, sólidos disueltos y sedimentables. Actualmente, el efluente se envía a una planta externa para su tratamiento, lo que implica costos operativos elevados y limita la posibilidad de recuperar agua. Adicionalmente, el crecimiento de la empresa se ve restringido por su dependencia del suministro de agua potable para los diversos procesos productivos, lo que genera gastos adicionales significativos por el requerimiento de agua potable y a su vez agrava el problema de escasez hídrica en la región. En atención al requerimiento planteado, previamente se han establecido 4 alternativas de tratamiento con capacidad para depurar el efluente. Cada alternativa está conformada por un sistema secuencial de tratamiento. La alternativa 1 comprende filtración, adsorción con carbón activado y ósmosis inversa; la alternativa 2 incluye filtración, oxidación con ozono y ósmosis inversa; la alternativa 3 incorpora filtración, oxidación catalítica con ozono y carbón activado (O₃–CA) y ósmosis inversa; mientras que la alternativa 4 considera la evaporación completa del efluente. Dado que las alternativas depuran el efluente, estos sistemas se evaluaron como un proyecto de inversión para determinar su sostenibilidad y apoyar la decisión de su implementación mediante estudios de factibilidad técnica, económica, ambiental y análisis de ciclo de vida (ACV) basada en la ISO 14001 y la cuantificación de impactos ambientales utilizando la ISO 14040 e ISO14044, el software SimaPro® (v.9.10.2.0.0) y el método ReCiPe 2016 Midpoint (H) v1.09/World (2010). Los resultados de la evaluación de factibilidad técnica demostraron que las cuatro alternativas son aptas para tratar el efluente industrial y recuperar agua de calidad ii equivalente a agua potable; por tanto, no existe evidencia de toxicidad. No obstante, bajo el proceso de osmosis inversa establecido, las alternativas 1 y 2 recuperan 40 % de agua, la alternativa 3, 50 % y la alternativa 4, 98 %. En las alternativas 1-3 se genera un concentrado salino, 60-50%, el cual es apto para su reúso, por lo que no se generan residuos líquidos y se cumple con requisitos normativos de descarga y disposición. Sin embargo, la alternativa 4 genera un 2% de concentrado salino que no puede reutilizarse debido a la presencia de colorantes provenientes del efluente, por lo que requiere disposición final. Mon, 01 Jun 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13171 2026-06-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13162 Title: CATALIZADORES SUSTENTABLES A BASE DE ZEOLITA NATURAL PARA LA DEGRADACIÓN DE UN COLORANTE AZO DE USO TEXTIL Authors: MIRANDA ARIZMENDI, CAROLINA GISSEL Description: Las descargas textiles con alto contenido de colorantes no solo generan un efecto visual negativo en los cuerpos de agua, sino que también provocan su deterioro paulatino, incluso causar la pérdida del ecosistema por eutrofización y otros procesos contaminantes. Los procesos de oxidación avanzada (POA) han demostrado ser eficientes para la degradación de colorantes en efluentes textiles. Dentro de estos, los procesos Fenton heterogéneo, una variante de los procesos Fenton clásicos; se destacan por generar radicales hidroxilos mediante la reacción del peróxido de hidrógeno con hierro soportado en la superficie de un catalizador sólido, lo que presenta ventajas frente a los procesos homogéneos. La degradación de moléculas orgánicas contaminantes depende de las condiciones de preparación del catalizador, y se ha observado que la incidencia de radiación promueve la actividad fotocatalítica de los materiales en los procesos foto Fenton. Dado que la radiación solar es una fuente sustentable, los procesos foto Fenton han cobrado relevancia en la investigación actual. En este contexto, las zeolitas naturales presentan propiedades que las convierten en candidatas prometedoras como catalizadores tipo Fenton, debido a que son susceptibles a la modificación química. En este trabajo se obtuvieron dos catalizadores a partir de un mineral zeolítico tipo clinoptilolita, acondicionados mediante intercambio iónico: uno a reflujo (ZeFeRe) y otro por inmersión (ZeFe). Ambos fueron evaluados en la degradación del colorante textil negro ácido 1 (NA1) mediante un proceso foto Fenton heterogéneo solar. La caracterización de los catalizadores incluyó el estudio de sus propiedades morfológicas, texturales, composición y cuantificación elemental mediante técnicas como MEB/EDS, FT-IR, XPS, DRX, BET y AAS. El seguimiento de la degradación y remoción del NA1 se realizó por espectroscopía UV/Vis. Asimismo, se evaluaron fenómenos individuales (fotodegradación, oxidación, catálisis Fenton dark y adsorción) para determinar su contribución en la eliminación del colorante. Los resultados mostraron que la catálisis Fenton dark con ZeFe o ZeFeRe alcanzó entre un 25 % y un 30 % de degradación, independientemente de la masa utilizada. En cambio, en el proceso foto Fenton heterogéneo solar, los porcentajes de degradación fueron superiores al 70 % para ambos catalizadores (300 mg, volumen de 10 mL, [NA1]i = 100 mg/L y 200 μL de H2O2, sin agitación,8 h), debido a la exposición a la radiación solar, que potenció el proceso fotocatalítico. Para evaluar la inocuidad de los efluentes tratados, se realizaron bioensayos estáticos con semillas de Lactuca sativa. En el caso del proceso foto Fenton heterogéneo solar (ZeFeRe, 300 mg, 48 h), se obtuvo un índice de germinación del 74 %, superior al de los demás fenómenos individuales evaluados, lo que indica una reducción de agentes tóxicos o especies radicalarias que inhiben el crecimiento vegetal. Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13162 2026-05-01T00:00:00Z