Determinación de la Dosis Óptima de Sulfato de Aluminio (al2(so4)3 18h2o) en el Proceso de Coagulación - Floculación para el Tratamiento de Agua Potable por medio del Uso de una Red Neuronal Artificial

El proceso de coagulación y floculación es una de las operaciones más importantes dentro de la potabilización de aguas, pero su efectividad se ve afectada debido a que el cálculo de la dosificación de coagulante a aplicar se lleva a cabo por medio del Ensayo de Jarras o el uso del Streaming Current Detector (SCD) que respectivamente poseen como principales desventajas el hecho de no tener en cuenta el cambio de los parámetros fisicoquímicos del agua en tiempo real y la necesidad de obtener de un punto óptimo de funcionamiento para el equipo, calculando una dosis indicada sólo para ciertas condiciones. El presente proyecto se formuló con el fin de llevar a cabo la determinación de la dosis óptima de Sulfato de Aluminio (Al2(SO4)3) utilizando modelos de correlación entre variables como las regresiones lineales y polinomiales y al mismo tiempo un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) que al enfrentarse a variaciones en tiempo real de la turbidez sea capaz de arrojar como resultado una dosis indicada, con el objetivo de conseguir una coagulación efectiva en el agua a tratar y de esta forma evitar la presencia excesiva o insuficiente de coagulante, minimizar la necesidad de realizar ensayos de jarras continuamente y al mismo tiempo lograr disminuir las pérdidas de carácter económico debido al gasto inadecuado del coagulante.

• Autores: Barajas Garzón, Claudia Lorena; León Luque, Andrea Juliana
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/2916
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/11634/2916
• Palabra clave: Ingeniería Ambiental; Agua Potable; Agua; Sulfato de Aluminio; Tratamiento de Aguas; Coagulación; Floculación; Dosis Óptima de Coagulante; Regresión Lineal; Regresión Polinomial; Redes Neuronales Artificiales
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