Electrodeposición de cadmio y cobre sobre electrodo modificado con polianilina: análisis experimental y modelado matemático

RESUMEN En el presente trabajo de investigación se comparó el rendimiento de un electrodo modificado con película conductora de polianilina (PANi) en una celda de flujo para la recuperación de cobre con un cátodo de placa de cobre 83en modo potenciostático y galvanostático. El PANi se sintetizó sobre el TiPt mediante electropolimerización potenciostática. Los resultados mostraron que el electrodo modificado (Pt-Ti-PANi) fue más eficiente para la reducción de cobre, disminuyendo casi el 50% del tiempo de electrólisis. La optimización de la eliminación electroquímica de cobre mediante la aplicación de pasos de corriente controlados aumentó la eficiencia de la corriente al 57 - 78%, minimizando así el consumo de energía y el tiempo de proceso; estos parámetros son considerados muy importantes en la remediación de aguas residuales. El coeficiente volumétrico de transporte de masa (kmAs) se estimó mediante modelos matemáticos basados en redes neuronales artificiales (RNAs). Se probaron seis configuraciones diferentes de RNAs para encontrar la arquitectura óptima. Las variables de proceso utilizadas como entradas a los modelos RNAs fueron concentración inicial, potencial, corriente, tiempo de electrólisis y concentración final. De acuerdo con el análisis estadístico, los datos de predicción del modelo RNA representaron adecuadamente los datos experimentales. La mejor arquitectura RNA (modelo C) fue 5:3:1 con un coeficiente de correlación ajustado (Ra 2 ) y un error cuadrático medio (MSE) de 0.965 y 1.083 x 10-10, respectivamente. Los resultados mostraron que el modelo RNA propuesto predice kmAS con éxito.

ABSTRACT In the present research work, the performance of a polyaniline conductive film (PANi) modified electrode in a flow cell for copper recovery was compared with a copper plate cathode in potentiostatic and galvanostatic mode. The PANi was synthesized on the Pt-Ti through potentiostatical electropolymerization. The results shows that the modified electrode (Pt-Ti-PANi) was more efficient for copper reduction, decreasing almost 50% of the electrolysis time. Optimizing copper electrochemical removal by applying controlled current steps increased current efficiency to 57 - 78%, thus minimizing energy consumption and process time; these parameters have been considered very important in the remediation of wastewater. The volumetric mass transport coefficient (kmAs) was estimated using mathematical models based on artificial neural networks (ANNs). Six different RNA configurations were tested to find the optimal architecture. The process variables used as inputs to the ANNs models were initial concentration, potential, current, electrolysis time, and final concentration. According with statistical analysis the ANN model prediction data from the RNA model adequately represented the experimental data. The best ANN architecture (C model) was 5:3:1 with a correlation adjusted coefficient (Ra 2 ) and a mean square error (MSE) of 0.965 and 1.083 x 10-10 , respectively. The results showed that the proposed ANN model predicts kmAs successfully.