| dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 - Atribución-NoComercial | es_MX |
| dc.contributor | SUSANA SILVA MARTINEZ | es_MX |
| dc.contributor.author | DAYSI ELUSAI MILLAN OCAMPO | es_MX |
| dc.contributor.other | director - Director | es_MX |
| dc.coverage.spatial | MEX - México | es_MX |
| dc.date | 2021-11-23 | |
| dc.date.accessioned | 2022-01-25T15:25:30Z | |
| dc.date.available | 2022-01-25T15:25:30Z | |
| dc.identifier.uri | http://riaa.uaem.mx/handle/20.500.12055/2031 | |
| dc.description | 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. | es_MX |
| dc.description | 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. | es_MX |
| dc.format | pdf - Adobe PDF | es_MX |
| dc.language | spa - Español | es_MX |
| dc.publisher | Autor | es_MX |
| dc.rights | openAccess - Acceso Abierto | es_MX |
| dc.subject | 7 - INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_MX |
| dc.subject.other | 33 - CIENCIAS TECNOLÓGICAS | es_MX |
| dc.title | Electrodeposición de cadmio y cobre sobre electrodo modificado con polianilina: análisis experimental y modelado matemático | es_MX |
| dc.type | doctoralThesis - Tesis de doctorado | es_MX |
| uaem.unidad | Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAP) - Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas (CIICAP) | es_MX |
| uaem.programa | Doctorado en Ingeniería y Ciencias Aplicadas - Doctorado en Ingeniería y Ciencias Aplicadas | es_MX |
| dc.type.publication | acceptedVersion | es_MX |
| dc.audience | researchers - Investigadores | es_MX |
| dc.date.received | 2021-11-28 | |
