Tesis carlos barros capitulos by Donado Lesbia

CARACTERIZACIÓN DEL FUNCIONAMIENTO DEL MÓDULO DIDÁCTICO DE RESINAS DE INTERCAMBIO IÓNICO DEL INSTITUTO TECNOLÓGICO DE SOLEDAD ATLÁNTICO-ITSA

CARLOS ALBERTO BARROS NIETO LEONARDO JAVIER CHARRIS REDONDO

Trabajo de Investigación para optar al título de Magister en Ingeniería de Procesos

Director Ph.D. ARTURO GONZÁLEZ QUIROGA

UNIVERSIDAD DEL NORTE FACULTAD DE INGENIERÍA MAESTRÍA EN INGENIERÍA DE PROCESOS BARRANQUILLA 2013 1

Nota de aceptación: ________________________ ________________________ ________________________ ________________________ ________________________ ________________________

________________________ Ph.D. ARTURO QUIROGA GONZÁLEZ Director del Proyecto

_________________________ Corrector

_________________________ Jurado

Barranquilla, Julio 19 de 2013

1. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN 1.1 OBJETIVO GENERAL Caracterizar el funcionamiento del módulo didáctico de resinas intercambio iónico del Instituto Tecnológico de Soledad Atlántico – ITSA.

1.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS  Diseñar el prototipo del módulo didáctico de planta desmineralizadora que permita visualizar el proceso  Identificar las variables significativas que afectan el proceso y proponer un diseño de experimento para identificar las variables que rigen el proceso.  Realizar el diseño de experimentos y construir superficies de respuesta del proceso para establecer una metodología con el fin de caracterizar el proceso  Especificar los parámetros de funcionamiento del módulo didáctico de resinas de intercambio iónico para obtener el mejor rendimiento de la planta.

2. DISEÑO DEL PROTOTIPO DEL MÓDULO DIDÁCTICO DE LA PLANTA DESMINERALIZADORA El módulo de planta desmineralizadora diseñado, consta de tres filtros que contienen los siguientes elementos:  Carbón activado  Resina aniónica  Resina catiónica

Los filtros están dispuestos en serie como se muestra en la figura 5. Este sistema garantiza el paso del flujo por todo el sistema, independientemente del tipo de sustancia que se esté analizando.

Figura 1. Filtros construidos dispuestos en serie del módulo didáctico

Fuente: elaboración propia

La figura 6, muestra una vista en explosión de los filtros construidos. Los elementos que se necesitaron para la construcción del filtro, además los Anexos 1, 2, 3, 4 que contienen los planos detallados del módulo didáctico para tratamiento de agua desmineralizadora.

Figura 2. Vista explosionada de los filtros

Fuente: elaboración propia

Buje de reducción de 2” a ½”. Adaptador macho de 2”. Unión hembra de 2”. Tubo de pvc de 2” de diámetro y 30 cm de longitud.

La resina al catiónica y aniónica depositada en el interior de los filtros, ocupa un volumen de 0,0214 ft3, las características de estas resinas se pueden observar en los anexos 5 y 6. Sin embargo, para garantizar el paso uniforme del agua por medio del lecho de intercambio, se construyó un tubo tipo “flauta”, que en esencia es un tubo de ½” taladrado con una broca de 1/32”, permitiendo el paso del flujo al interior del filtro. En la figura 7 se observa el tubo tipo flauta que se encuentra a la entrada de los filtros que contienen las resinas. Consta de los siguientes elementos:

Figura 3. Tubo tipo flauta del módulo didáctico

Fuente: elaboración propia

Tubo de PVC de ½” con 15 cm de longitud perforado. Tapón de ½”. La figura 8 permite observar las válvulas instaladas de acuerdo a su función. Cada filtro contiene cuatro válvulas que se encuentran dispuestas para cumplir las siguientes funciones:  Impedir o permitir el paso del flujo al inicio del filtro.  Permitir el paso del flujo al siguiente filtro.  Dejar entrar el líquido regenerante de acuerdo a cada resina.

Figura 4. Válvulas instaladas en el sistema de filtraje

Fuente: elaboración propia

Válvula de paso o cierre de flujo. Válvula interconectada con el filtro siguiente. Válvula para la entrada de la sustancia regenerante. Válvula para la salida de la sustancia regenerante.

El sistema cuenta con una bomba centrifuga para circular el flujo a través del sistema. La bomba tiene las siguientes características, de acuerdo con la tabla 4: Tabla 1. Características de la bomba CAUDAL (LPM) VOLTAJE (V) FRECUENCIA(Hz) POTENCIA (Hp) CONSUMO DE CORRIENTE(A) RPM

5 a 35 110 60 ½ 3,5 3450

Fuente: elaboración propia

El modulo didáctico cuenta con un tanque de almacenamiento de la sustancia que se desea tratar cuyo volumen es de 55 galones. Para permitir variar el caudal que circula por los filtros, se instaló una válvula de recirculación del sistema, permitiendo dividir el caudal total que entrega la bomba, una parte

retorna al tanque y otra que fluye al sistema

desmineralizador. Para permitir el desmonte entre el tanque

y la unidad filtrante se

instalaron dos uniones universales de ½”. La figura 9 permite apreciar el sistema de reflujo y la válvula de recirculación. El sistema cuenta con un manómetro para controlar la presión del sistema de acuerdo a la capacidad de la tubería instalada, este cambio de presión está directamente asociado directamente al caudal que circula por el sistema.

Figura 5. Sistema de reflujo

Fuente: elaboración propia

La figura 10. Es una vista general del módulo didáctico de planta desmineralizadora, donde se observa la unidad de filtración compuesta por los tres filtros (carbón activado, resina aniónica y resina catiónica), bomba, el sistema de recirculación, el manómetro, el tanque de almacenamiento.

Figura 6. Vista frontal de la planta desmineralizadora de agua

Fuente: elaboración propia

2.1.1 Control de temperatura del sistema. Mediante este sistema de control de temperatura se monitorea y controla la temperatura del agua de entrada, este sistema está basado en las plataformas de hardware Arduino y software LabVIEW. A continuación se describen las partes fundamentales del sistema y su funcionamiento:

2.1.1.1 Placa Arduino Mega 2560. Esta tarjeta es la encargada de realizar la interfaz entre la plataforma de software y la planta, en ella se conectan los sensores de temperatura y la etapa de potencia. Tiene 54 pines de entrada/salida digitales, 16 entradas análogas, 4 puertos seriales, un oscilador de 16 MHz, una conexión USB, un conector de alimentación y un botón de reinicio.

En este diseño se utilizaron 2 entradas análogas de la placa Arduino, para interpretar la señal entregada por los sensores de temperatura, la placa se puede apreciar en la figura 11, esta tarjeta está conectada por medio del puerto USB a un computador que registra los datos de temperatura. Unas de las salidas digitales fueron utilizadas para activar la etapa de potencia, quien es la encargada de activar o desactivar el elemento calefactor.

Figura 7. Placa Arduino Mega 2560

Fuente: elaboración propia

2.1.1.2 Sensores de temperatura. Los sensores de temperatura utilizados corresponden a la referencia LM35, estos sensores entregan una salida en voltaje con una relación lineal de 10mV/°C y su rango de medida está entre los -50°C hasta los 150°C. Como estos están sumergidos en agua, fueron encapsulados en tubos de aluminio aprovechando buena transferencia de calor de este y sellados con una resina epóxica. El diseño final de este sensor se puede apreciar en la figura 12.

Figura 8. Sensor de Temperatura. a) Encapsulada b) Sin encapsular

Fuente: elaboración propia

2.1.1.3 Etapa de potencia. Se utiliza para controlar el estado de la resistencia que calienta el agua del tanque, este control es realizado por medio de la tarjeta Arduino Mega 2560 a través de uno de sus puertos de salida digital, esta señal es enviada a la base de un transistor 2N2222 con su respectiva resistencia de polarización quien pasara de su estado de corte a saturación, activando de esta manera el relé que permite que la corriente circule a través del elemento calefactor. Esta etapa es ilustrada en la figura 13.

Figura 9. Etapa de potencia

Fuente: elaboración propia

2.1.1.4 Interfaz gráfica. Se encarga de mostrar un gráfico de la planta, además tiene funciones de registro de datos y manipulación del parámetro de la temperatura deseada en el tanque, en la figura 14 se ilustra el panel frontal del VI (Instrumento Virtual), el cual muestra el estado operativo de la planta.

Figura 10. Panel frontal del instrumento virtual

Fuente: elaboración propia

Existe una ventana llamada diagrama de bloques, en donde se hace la programación en forma gráfica cableando los diferentes objetos y funciones que maneja la plataforma, tales como indicadores numéricos, indicadores gráficos, control numérico, indicador booleano, entre otros. El diagrama de bloques de la planta desmineralizadora se ilustra en la figura 15.

Figura 11. Diagrama de Bloques

Fuente: elaboraci贸n propia

La explicaci贸n detalla de los componentes del diagrama de bloques se muestra en la tabla 5.

Tabla 2. Descripci贸n de los elementos del diagrama de bloque del VI

Inicializa la comunicaci贸n con la placa Arduino seleccionada

Configura como entrada o salida el pin digital seleccionado

Escribe una valor en el Pin digital seleccionado

Lee el Pin anĂĄlogo seleccionado

Cierra la comunicaciĂłn con la placa

Selecciona entre diferentes casos

Guarda en un archivo los valores de las seĂąales conectadas a la entrada

Crea un retardo de un tiempo determinado, se usa para definir el intervalo de las muestras

concatena las señales conectadas en sus entradas y entrega una única señal de salida, multiplexor

Calcula la media de las señales conectadas en l entrada “x” Convierte de un tipo de datos dinámico a un arreglo de una dimensión de datos escalares Convierte valores booleanos a números “1” y “0” Fuente: elaboración propia

2.1.1.5 Metodología del diseño de experimento. Se caracterizó el proceso de desmineralización del módulo didáctico del instituto utilizando un diseño de experimento, se cree que los factores que influyen (y que pueden manipularse), directamente en el PH de agua que sale del sistema son:  Temperatura.  Concentración  Caudal.  Carbón activado.

Para observar el comportamiento de las dos resinas del sistema se prepararon

dos

soluciones: una solución a base de cal (oxido de calcio) para preparar una sustancia básica y una solución a base de ácido muriático (ácido clorhídrico diluido) para representar una sustancia acida y de esta forma efectuar las corridas.

3. ELECCIÓN DE FACTORES, NIVELES, RANGOS Y VARIABLE DE RESPUESTA A continuación se describe cada uno de los aspectos involucrados en esta etapa del proyecto:

3.1 CARBÓN ACTIVADO Para este factor se eligió evaluar el nivel de significancia que puede tener sobre los resultados finales. Para esto se plantea realizar el experimento haciendo circular el flujo de agua a tratar a través del filtro de carbón activado y para el otro nivel se instaló un “bypass” en el sistema para hacer circular el flujo de agua a tratar, sin pasarla por el filtro de carbón activado. En la figura 16 se observa el bypass instalado al sistema, para el nivel bajo se asignó el numero 0 (filtro de carbón activado bypaseado) y para el nivel alto 1 (filtro de carbón activado funcionando). Figura 12. Bypass filtro carbón activado

Fuente: elaboración propia

3.2 CAUDAL. Para este factor se establecieron 2 niveles de caudal para realizar las corridas para las dos sustancias (acida y básica), una nivel de 2,24 LPM y 4,62 LPM. Para medir el caudal se manipulo la válvula de reflujo y utilizando un recipiente graduado y un cronometro para registrar el tiempo se calculó el caudal. Dado que al manipular la válvula de reflujo, la presión en el sistema también varía, se asoció los niveles de caudal a unos valores de presión fijos. Para un caudal de 2,24 LPM la presión registrada fue de 10 PSI y para 4,62 LPM la presión que mostró el manómetro fue de 25 PSI. 3.3 CONCENTRACIÓN Dado que el experimento cuenta con dos sustancias una acida y una básica se establecieron dos concentraciones: para la sustancia básica 0,0357 g de CaO/L de H2O como nivel bajo y 0,1071 g de CaO /L de H2O como nivel alto. Para la sustancia acida 0,35714ml de HCL / L y 0,5714 ml de HCL / L de H2O, para los niveles bajo y alto respectivamente. 3.4 TEMPERATURA Debido a que la temperatura está directamente relacionada con el tipo de sustancia, se establecieron los valores para la sustancia acida entre 30 °C para nivel bajo y 40 °C para un nivel alto. Para la sustancia básica se establecieron los valores de 30 °C y 50 °C, como nivel bajo y alto respectivamente. Para el nivel bajo se utilizó el signo – y para el nivel alto se utilizó el signo +. En las tablas 6 y 7 se muestran los valores (rangos) indicados para cada nivel para las sustancias acidas y básicas. Tabla 3. Valores asociados a cada factor de acuerdo a cada nivel establecidos para una sustancia ácida NIVEL

CARBÓN ACTIVADO

CONCENTRACIÓN (HCL / L de H2O)

TEMPERATURA (°C)

CAUDAL (LPM)

0,35714

2,24

0,57140

4,62

Fuente: elaboración propia

Tabla 4. Valores asociados a cada factor de acuerdo a cada nivel establecidos para la sustancia básica NIVEL

CARBÓN ACTIVADO

CONCENTRACIÓN g de CaO/L de H2O

TEMPERATURA (°C)

CAUDAL (LPM)

0,03570

2,24

0,10710

4,62

Fuente: elaboración propia

3.5 VARIABLE DE RESPUESTA La variable de respuesta es el PH medido a la salida del módulo didáctico de desmineralización de agua. Para obtener las medidas se utilizó un medidor de pH digital marca como se muestra en la figura 17.

Figura 13. Medidor de pH digital para la toma de muestra

Fuente: elaboración propia

3.6 METODOLOGÍA DE LA EXPERIMENTACIÓN Inicialmente se realiza un diseño factorial 24 (16 corridas), para tamizar los factores y seleccionar los que realmente son significativos para el experimento. Para este diseño no se realizaron replicas.

Un factor importante es el mantener la temperatura al interior del tanque, para esto se colocaron dos sensores de temperatura con lo que se garantizó que el experimento se estaba corriendo bajo las condiciones de temperatura establecidas para cada sustancia. Se preparó la solución de acuerdo a las condiciones de concentración establecidas para cada tipo de solución. Se encendió la bomba para que el sistema recirculara por espacio de 3 min, para garantizar la homogenización de la mezcla. Pasado esto se ajustaba las condiciones de los factores con sus respectivos niveles. Se tomaron muestras en un beaker de 250 ml a la salida de la planta desmineralizadora con intervalos de tiempo de 3 min y se procedía a medir el PH con un instrumento digital. Para cada cambio de concentración en las soluciones implicadas, se lavaba el sistema con agua neutra, para limpiar los residuos de las soluciones que se analizaron y que pudieran alterar los valores de las corridas siguientes. En las tablas 8 y 9 se muestran los valores obtenidos del experimento. Tabla 5. Datos del diseño factorial 24 para la sustancia básica TEMPERATURA (°C)

CONCENTRACIÓN (g de CaO/L de H2O)

CAUDAL (LPM)

CARBÓN

0,03570

2,24

8,15

0,03570

2,24

8,27

0,03570

4,62

8,04

0,03570

4,62

8,01

0,10710

2,24

8,35

0,10710

2,24

8,38

0,10710

4,62

8,15

0,10710

4,62

8,10

0,03570

2,24

7,89

0,03570

2,24

7,91

0,03570

4,62

7,65

0,03570

4,62

7,66

0,10710

2,24

8,35

0,10710

2,24

8,42

0,10710

4,62

8,36

0,10710

4,62

8,25

Fuente: elaboración propia

Tabla 6. Datos del diseño factorial de 24 para la sustancia ácida TEMPERATURA (°C)

CONCENTRACIÓN (ml HCl/L de H2O)

CAUDAL (LPM)

CARBÓN

0,35714

2,24

8,60

0,35714

2,24

8,50

0,35714

4,62

7,87

0,35714

4,62

7,86

0,57140

2.24

10,00

0,57140

2,24

10,40

0,57140

4,62

10,14

0,57140

4,62

9,71

0,35714

2,24

8,27

0,35714

2,24

8,30

0,35714

4,62

7,90

0,35714

4,62

7,77

0,57140

2,24

9,49

0,57140

2,24

9,50

0,57140

4,62

9,18

0,57140

4,62

9,01

Fuente: elaboración propia

4. DISEÑO DE EXPERIMENTO A continuación se presentan los resultados del diseño de experimentos, paso a paso: 4.1 ANÁLISIS PARA EL DISEÑO 24 PARA UNA SUSTANCIA ACIDA El software Statgraphics arroja los siguientes resultados para los datos de la sustancia acida como se observa en la tabla 10.

Tabla 7. Análisis de varianza para el PH de una sustancia acida

Source

Sum of Squares

Mean Square

F-Ratio

P-Value

A:TEMPERATURA

0,837225

31,84

0,0002

B:CONCENTRACION

9,548100

363,14

0,0000

C:CAUDAL

0,819025

31,15

0,0002

0,384400

14,62

0,0028

Total error

0,289225

0,026293

Total (corr.)

11,87800

Fuente: elaboración propia

R-squared = 97,5650 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 96,6796 percent

De la información arrojada se muestra que los factores significativos son la temperatura, concentración y el caudal y la interacción de la temperatura y la concentración. La figura 18 de residuos muestra un comportamiento de los datos en el cual no existe tendencia en ellos.

Figura 14. Comportamiento de los residuales para una sustancia acida

Fuente: elaboraci贸n propia

Los residuales por factor tambi茅n muestran un buen comportamiento indicando que no existe una tendencia marcada, como puede observarse en las gr谩ficas de la figuras 19, 20, 21 y 22. Figura 15. Comportamiento de los residuales para el factor temperatura de una sustancia acida

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 16. Comportamiento de los residuales para el factor concentraci贸n de una sustancia 谩cida

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 17. Comportamiento de los residuales para el factor caudal de la sustancia acida

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 18. Gráfico de probabilidad normal para los residuales de la sustancia acida

Fuente: elaboración propia

Para comprobar la suposición de normalidad, se utilizó la gráfica de probabilidad normal de los residuos, en la figura 22, en donde se observa que se ajustan a la línea recta, por lo cual se puede considerar que no se viola la hipótesis de normalidad. 4.2 ANÁLISIS PARA EL DISEÑO 24 PARA UNA SUSTANCIA BÁSICA El software Statgraphics arroja los siguientes resultados para los datos para la sustancia básica como se muestra en la tabla 10. Tabla 8. Análisis de varianza para el PH de la sustancia básica Source

Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio

P-Value

A:Temperatura

0,065025

0,0650250

17,42

0,0016

B:Concentracion

0,504100

0,5041000

135,08

0,0000

C:Caudal

0,152100

0,1521000

40,76

0,0001

0,207025

0,2070250

55,48

0,0000

Total error

0,041050

0,0037318

Total (corr.)

0,969300

Fuente: elaboración propia

R-squared = 95,765 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 94,225 percent

De la información arrojada se muestra que los factores significativos son la temperatura, concentración y el caudal y la interacción de la temperatura y la concentración. En la figura 23 de residuos muestra un comportamiento de los datos en el cual no existe tendencia en ellos. Figura 19. Comportamiento de los residuales para la sustancia básica

Fuente: elaboración propia

Los residuales por factor también muestran un buen comportamiento indicando que no existe una tendencia marcada, como puede observarse en las figuras 24, 25, 26 y 27. Figura 20. Comportamiento de los residuales para el factor temperatura la sustancia básica

Fuente: elaboración propia

Figura 21. Comportamiento de los residuales para el factor concentración la sustancia básica

Fuente: elaboración propia

Figura 22. Comportamiento de los residuales para el factor caudal de la sustancia básica

Fuente: elaboración propia

Para comprobar la suposición de normalidad, se utilizó la gráfica de probabilidad normal de los residuos, la figura 27, se observa que se ajustan a la línea recta, por lo cual se puede considerar que no se viola la hipótesis de normalidad.

Figura 23. Gráfico de probabilidad normal para los residuales de la sustancia básica

Fuente: elaboración propia

4.3 DISEÑO MULTIFACTORIAL 33 Para el sistema desmineralizador del módulo didáctico, las variables significativas que afectan el proceso son la temperatura, la concentración y el caudal. Se realizó un nuevo experimento incluyendo un tercer nivel para observar el comportamiento de las variables en el sistema desmineralizador y a partir de estos nuevos datos realizar el análisis de regresión y obtener las superficies de respuesta, que describan el sistema. Para la toma de datos se utilizó un segundo medidor que además del PH también mide la conductividad. El medidor utilizado se observa en la figura 28.

Figura 24. Medidor de PH y conductividad

Fuente: elaboración propia

La tabla 12 y 13 contienen los valores establecidos para las variables significativas asociados al nivel respectivo para las sustancias acidas y básicas.

Tabla 9. Valores asociados a cada factor de acuerdo a los niveles establecidos para el diseño multifactorial 33 para la sustancia acida

NIVEL -1 0 1

CONCENTRACION ( ml HCl / L de H2O) 0,35714 0,46420 0,57140

TEMPERATURA (°C) 30 35 40

Fuente: elaboración propia

CAUDAL (LPM) 2,24 3,00 4,62

Tabla 10. Valores asociados a cada factor de acuerdo a los niveles establecidos para el diseño multifactorial 33 para la sustancia básica

NIVEL -1 0 1

CONCENTRACIÓN g de CaO/L de H2O 0,03570 0,07140 0,10710

TEMPERATURA (°C) 30 40 50

CAUDAL (LPM) 2,24 3,00 4,62

Fuente: elaboración propia

Al realizar nuevamente el experimento y con el nuevo medidor que incluye la conductividad, los valores obtenidos de la corridas se resumen en la tabla 14 y 15. La mismas muestras fueron utilizada para medir el PH y la conductividad.

Tabla 11. Datos obtenidos para el diseño multifactorial 33 para la sustancia acida TEMPERATURA CONCENTRACIÓN CAUDAL °C ( ml HCl / L de H2O) (LPM) 30 0,35714 2,24

7,22

CONDUCTIVIDAD (µS/cm) 184,5

0,35714

2,24

6,77

170,8

0,35714

2,24

7,04

164,0

0,46420

2,24

6,75

157,7

0,46420

2,24

6,49

159,8

0,46420

2,24

6,47

160,5

0,57140

2,24

6,08

162,8

0,57140

2,24

6,02

168,9

0,57140

2,24

5,89

175,4

0,35714

3,00

6,95

174,8

0,35714

3,00

6,71

164,5

0,35714

3,00

6,49

164,0

0,46420

3,00

6,65

154,2

0,46420

3,00

6,61

156,1

0,46420

3,00

6,46

157,5

0,57140

3,00

6,03

163,9

35 40

0,57140 0,57140

3,00 3,00

5,93 5,79

170,2 178,9

0,35714

4,62

6,98

161,4

TEMPERATURA CONCENTRACIÓN CAUDAL °C ( ml HCl / L de H2O) (LPM) 35 0,35714 4,62

6,84

CONDUCTIVIDAD (µS/cm) 157,4

0,35714

4,62

6,86

158,6

0,46420

4,62

6,67

153,3

0,46420

4,62

6,52

154,9

0,46420

4,62

6,39

157,2

0,57140

4,62

5,88

168,2

0,57140

4,62

5,75

174,2

0,57140

4,62

5,52

186,5

Fuente: elaboración propia

Tabla 12. Datos obtenidos para el diseño multifactorial 33 para la sustancia básica

TEMPERATURA CONCENTRACIÓN CAUDAL CONDUCTIVIDAD PH °C (g de CaO/L de H2O) (LPM) (µS/cm) 30 0,03570 2,24 6,35 263,1 40 0,03570 2,24 8,37 183,0 50 0,03570 2,24 8,29 188,7 30 0,07140 2,24 8,99 197,7 40 0,07140 2,24 8,20 198,7 50 0,07140 2,24 9,67 188,1 30 0,10710 2,24 10,32 212,4 40 0,10710 2,24 10,10 224,3 50 0,10710 2,24 10,07 228,8 30 0,03570 3,00 6,59 250,8 40 0,03570 3,00 8,22 174,5 50 0,03570 3,00 8,24 178,8 30 0,07140 3,00 8,84 195,4 40 0,07140 3,00 8,76 189,0 50 0,07140 3,00 9,79 195,5 30 0,10710 3,00 10,48 239,5 40 0,10710 3,00 10,31 235,5 50 0,10710 3,00 10,10 236,9 30 0,03570 4,62 8,36 241,4 40 0,03570 4,62 8,34 171,8

TEMPERATURA CONCENTRACIÓN CAUDAL CONDUCTIVIDAD PH °C (g de CaO/L de H2O) (LPM) (µS/cm) 50 0,03570 4,62 8,21 170,8 30 0,07140 4,62 8,96 192,3 40 0,07140 4,62 9,74 187,7 50 0,07140 4,62 9,96 200,8 30 0,10710 4,62 10,52 244,7 40 0,10710 4,62 10,38 247,8 50 0,10710 4,62 10,14 244,7 Fuente: elaboración propia

5. PARÁMETROS DE FUNCIONAMIENTO DEL MÓDULO

DIDÁCTICO Con los datos obtenidos se proponen los modelos de regresión que describan el proceso para las variables de respuesta de PH y conductividad para la sustancia acida tratada y la sustancia básica con la que se experimentó. Para validar el modelo de regresión propuesto, se analizan los siguientes ítems:  El modelo de regresión de manera global debe ser significativo.  Cada uno de los coeficientes del modelo debe ser significativo.  No debe presentar estructura o tendencia los residuales. 5.1 ANÁLISIS DE REGRESIÓN PROPUESTO PARA EL TRATAMIENTO DE LA SUSTANCIA ÁCIDA Análisis global del modelo para la variable de respuesta PH. Al realizar varias pruebas con modelos de regresión el modelo más ajustado es el que se muestra a continuación en la tabla 16 para el PH de la sustancia ácida. Tabla 13. Estadísticas de regresión para el PH de la sustancia básica

Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple Coeficiente de determinación R^2 R^2 ajustado Error típico Observaciones

0,99856857 0,99713918 0,95328777 0,37384315 27

Fuente: elaboración propia

El R2 ajustado tiene un valor de 0,95328777 lo cual muestra una reducción en la variabilidad de la variable de salida (PH), en la tabla 17. Tabla 14. Análisis de varianza para la sustancia ácida (variable de salida PH)

ANÁLISIS DE VARIANZA Suma de Promedio de los cuadrados cuadrados

Grados de libertad Regresión

1120,397950

280,099487

Residuos

3,2144501

0,1397587

Total

1123,612400

Intercepción

Valor crítico de F

2004,164940

7,7218E-28

Coeficientes

Error típico

Estadístic ot

Probabilid ad

Inferior 95%

Superior 95%

Inferior 95,0%

Superior 95,0%

#N/A

2,9936E-11

-0,08667843

-0,06085503

-0,08667843

-0,06085503

-0,07376673

0,00624158

11,8185904

TEMPERATURA

0,23873891

0,01273513

18,7464832

1,9728E-15

0,21239429

0,26508354

0,21239429

0,26508354

5,0866E-05

-5,69601166

-2,34554893

-5,69601166

-2,34554893

1,447E-11

2,12987408

2,99480519

2,12987408

2,99480519

CONCENTRACIÓN

-4,0207803

0,80981568

4,96505614

CAUDAL

2,56233964

0,20905613

12,2567066

Fuente: elaboración propia

El modelo de regresión planteado es globalmente significativo tiene un valor F de 2004,16494 mucho mayor que el valor crítico de F que es de 7,7218 X 10-28 como se aprecia en la tabla 14. Como se observa el valor de la prueba Fisher obtenido valida la regresión indicando que es adecuada.

Los valores arrojados de probabilidad para los factores temperatura, concentración, caudal y la interacción entre la temperatura y el caudal tiene valores inferiores a 0,05, los estadísticos t para los tres factores se encuentran por fuera del rango establecido para valores inferiores 95% y superiores 95% lo cual valida el valor adecuado de variable. Los valores pueden apreciarse en la tabla 14. El análisis de regresión propuesto para la variable de salida PH para la sustancia acida tratada, es:

Valor PH = -0,07376673TQ+0,23873891T-4,0207803C+2,56233964Q Dónde: T: temperatura (°C) Q: Caudal (LPM) C: Concentración (ml HCl / L de H2O).

A partir de esta ecuaci贸n se tabularon los datos para obtener los valores de PH (PHR) que arroja el modelo propuesto. Estos valores se aprecian en la tabla 18.

Tabla 15. Comparaci贸n entre los valores medidos de PH y los obtenidos con el modelo de regresi贸n (PHR)

PHR

7,22

6,50870262

6,77

6,87620984

7,04

7,24371705

6,75

6,07823788

6,49

6,44574510

6,47

6,81325231

6,08

5,64721023

6,02

6,01471745

5,89

6,38222467

6,95

6,77419935

6,71

6,86139301

6,49

6,94858666

6,65

6,34373462

6,61

6,43092827

6,46

6,51812192

6,03

5,91270697

5,93

5,99990062

5,79

6,08709427

6,98

7,34012661

6,84

6,82980977

6,86

6,31949293

6,67

6,90966187

6,52

6,39934503

6,39

5,88902819

5,88

6,47863422

5,75

5,96831738

5,52

5,45800054

Fuente: elaboraci贸n propia

La figura 29, muestra el comportamiento entre el PH medido y el PH obtenido con el modelo de regresión (PHR) planteado. La grafica muestra la tendencia del modelo propuesto con relación al modelo teórico.

Figura 25. Comparación entre el pH tabulado y el pH de la regresión

Fuente: elaboración propia

Para validar que existen semejanzas significativas entre los valores medidos (PH) y los valores arrojados por el modelo de regresión propuesto (PHR), se utiliza la prueba t, para igualdad de medias, teniendo en cuenta los supuestos de normalidad de los datos y la igualdad de varianza para utilizar dicha prueba. Utilizando la aplicación estadística SPSS se obtuvo los siguientes resultados que muestran en la tabla 19 y 20. Tabla 16. Supuestos de normalidad para PH VALOR 27

N Media Parámetros normales(a,b)

Desviación típica Absoluta

Diferencias más extremas

6,43555555560 0,45447631176 0,151

Positiva

0,116

Negativa

-0,151

Z de Kolmogorov-Smirnov

0,785

Sig. asintót. (bilateral)

0,569

Fuente: elaboración propia

Tabla 17. Supuestos de normalidad para PHR VALOR N

Parámetros normales(a,b)

Media

6,42515182980

Desviación típica Diferencias más extremas

0,47102167911

Absoluta

0,104

Positiva

0,097

Negativa

-0,104

Z de Kolmogorov-Smirnov

0,540

Sig. asintót. (bilateral)

0,932

Fuente: elaboración propia

En las anteriores tablas se observa que ambos P-value arrojados son de 0,569 y 0,932, valores que son mayores que 0,05, lo cual indica que no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula de que ambos datos provienen de una distribución normal. En la tabla 19 se presenta los valores para la prueba de igualdad de varianza e igualdad de medias.

Tabla 18. Supuestos de varianza iguales y t para medias iguales Prueba de Levene

Prueba T para la igualdad de medias

para la igualdad de varianzas

Sig.

Sig. (bilateral)

Inferior

Superior

Inferior

Superior

Inferior

0,003

0,960

0,083

0,934

0,010403726

0,083

51,934

0,934

0,010403726

Diferencia

Error típ.

de la

medias

diferencia

Superior

Inferior

95% Intervalo de confianza para la diferencia

Superior

Inferior

0,125964448

-0,24236243

0,263169883

0,125964448

-0,24237011

0,263177570

Se han VALOR

asumido varianzas iguales No se han asumido varianzas iguales

Fuente: elaboración propia

Los supuestos que se desean probar son:  Ho: Los datos provienen de una distribución normal.  H1: Los datos no provienen de una distribución normal.  Ho: No hay diferencias significativas entre las varianzas de las dos poblaciones.  H1: Hay diferencias significativas entre las varianzas de las dos poblaciones.  Para la prueba t se desea probar que:  Ho: No hay diferencias significativas entre las medias de las dos poblaciones.  H1: Hay diferencias significativas entre las medias de las dos poblaciones.

En la tabla 21, se observa que el P-value de la prueba F es de 0,960 mayor que 0,05, lo que indica que no hay evidencias significativas para rechazar la hipótesis nula de la igualdad de varianza, es decir que los datos del PH obtenido en la práctica y el PHR arrojado por el modelo, tienen la misma variación.

Probando estos dos supuestos entonces se utiliza la prueba t, que arrojó un P-value de 0,934 mayor que 0,05, lo que indica que no existen evidencias significativas para rechazar la hipótesis nula de medias iguales, es decir los datos medidos en la práctica y los datos calculados con el modelo de regresión tienen promedios iguales. Lo cual corrobora que es una de

las ecuaciones obtenida, que modela la salida del valor de PH con respecto a los factores de temperatura, caudal y concentración. Los residuales no muestran una tendencia como se aprecia en las figuras 30, 31, 32 y 33.

Figura 26. Comportamiento de los residuales para la interacci贸n entre la temperatura y la concentraci贸n

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 27. Comportamiento de los residuales para el factor temperatura

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 28. Comportamiento de los residuales para el factor concentración

Fuente: elaboración propia

Figura 29. Comportamiento de los residuales para el factor caudal

CAUDAL Gráfico de los residuales

Residuos

1 0,5 0 -0,5

Fuente: elaboración propia

-1

CAUDAL

5.1.1 Análisis global del modelo para la variable de respuesta conductividad para la sustancia acida. Al realizar varias pruebas con modelos de regresión el modelo más ajustado es el que se muestra a continuación en la tabla 21 para la conductividad de la sustancia ácida.

Tabla 19. Estadísticos de regresión para la conductividad de la sustancia ácida

Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple

0,996942463

Coeficiente de determinación R^2

0,993894274

R^2 ajustado

0,949619614

Error típico

14,00616834

Observaciones

Fuente: elaboración propia

El R2 ajustado tiene un valor de 0,949619614 lo cual muestra una reducción en la variabilidad de la variable de salida conductividad.

Tabla 20. Análisis de varianza para la sustancia acida (variable de salida-conductividad) ANÁLISIS DE VARIANZA Grados de libertad Suma de cuadrados Promedio de los cuadrados F Regresión

734462,1070

183615,527

Residuos

4511,97328

196,172751

Total

738974,0800

Coeficient

Valor crítico de F

935,9889451

3,22754E-24

Error típico

Estadístic ot

Probabilidad

Inferior 95%

Superior 95%

Inferior 95,0%

Superior 95,0%

#N/A

-60,52760804

16,1012181

-3,75919434

0,001021016

-93,83551548

-27,2197006

-93,8355155

-27,2197006

TEMPERATURA

1,299673484

0,60008481

2,16581635

0,040938321

0,058303482

2,54104349

0,05830348

2,54104349

CONCENTRACIÓN

254,9234699

47,9409996

5,31744168

2,12981E-05

155,7499561

354,096984

155,749956

354,096984

CAUDAL

28,35930456

7,23016525

3,92235911

0,000682045

13,40256819

43,3160409

13,4025682

43,3160409

Intercepción

Fuente: elaboración propia

El modelo de regresión planteado es globalmente significativo tiene un valor F de 935,9889451 mucho mayor que el valor crítico de F que es de 3,22754 X 10-24 como se aprecia en la tabla 22. 40

Los valores arrojados de probabilidad para los factores temperatura, concentración, caudal y la interacción entre la concentración y el caudal, tiene valores inferiores a 0,05, los estadísticos t para los tres factores se encuentran por fuera del rango establecido para valores inferiores 95% y superiores 95% lo cual valida el modelo. 5. 2 ANÁLISIS DE REGRESIÓN PROPUESTO El análisis de regresión propuesto para la variable de salida conductividad para la sustancia acida tratada, después de validar el modelo es: Conductividad= -60,5276080QC+1,299673484T+254,9234699C+28,35930456Q Dónde: Conductividad (µS/cm) T: temperatura (°C) Q: Caudal (LPM) C: Concentración (ml HCl / L de H2O) A partir de esta ecuación se tabularon los datos para obtener los valores de conductividad medida y los valores de conductividad que arroja el modelo propuesto. Estos valores se aprecian en la tabla 24. Tabla 21. Comparación entre los valores medidos de la conductividad medida y la conductividad obtenida con el modelo de regresión ácida CONDUCTIVIDAD MEDIDA

CONDUCTIVIDAD REGRESIÓN

184,5

145,1367157

170,8

151,6350831

164,0

158,1334506

157,7

157,9134304

159,8

164,4117978

160,5

170,9101652

162,8

170,7068529

168,9

177,2052203

175,4

183,7035877

174,8

150,2609964

164,5

156,7593638

164,0

163,2577313

154,2

158,112846

156,1

164,6112134

157,5

171,1095808

163,9

165,9749632

170,2

172,4733306

178,9

178,971698

161,4

161,1838053

157,4

167,6821727

158,6

174,1805402

153,3

158,537916

154,9

165,0362834

157,2

171,5346508

168,2

155,8885667

174,2

162,3869341

186,5

168,8853015

Fuente: elaboración propia

La figura 34 muestra el comportamiento entre la conductividad medida (Cond) y la conductividad obtenido con el modelo de regresión (Condreg). Se observa la tendencia del modelo propuesto.

Figura 30. Comportamiento de la conductividad medida y la conductividad del modelo de regresión

Fuente: elaboración propia

La figura 34, muestra el comportamiento entre la conductividad medida y la conductividad obtenida con el modelo de regresión planteado. Esta figura muestra además, la tendencia

del modelo propuesto con relación al modelo teórico. Para validar que existen semejanzas significativas entre los valores medidos de conductividad y los valores de conductividad arrojados por el modelo de regresión propuesto, se utiliza la prueba t, para igualdad de medias, teniendo en cuenta los supuestos de normalidad de los datos y la igualdad de varianza para utilizar dicha prueba. Utilizando la aplicación estadística SPSS se obtuvo los siguientes resultados que muestran en la tabla 24 y 25.

Tabla 22. Supuestos de normalidad para la conductividad VALORES N Parámetros normales(a,b)

27 Media Desviación típica

Diferencias más extremas

165,192592593 9,16111875630

Absoluta

0,160

Positiva

0,160

Negativa

-0,097

Z de Kolmogorov-Smirnov

0,830

Sig. asintót. (bilateral)

0,496

Fuente: elaboración propia

Tabla 23. Supuestos de normalidad para la conductividad del modelo de regresión VALORES N Parámetros normales(a,b)

27 Media Desviación típica

Diferencias más extremas

164,689044367 9,10433251420

Absoluta

0,084

Positiva

0,084

Negativa

-0,079

Z de Kolmogorov-Smirnov

0,435

Sig. asintót. (bilateral)

0,992

Fuente: elaboración propia

Se observa que ambos P-value arrojados son de 0,496 y 0,992, valores que son mayores que 0,05, lo cual indica que no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula de que ambos datos provienen de una distribución normal. En la tabla 27 se presenta los valores para la prueba de igualdad de varianza e igualdad de medias.

Tabla 24. Supuestos de varianza iguales y t para medias iguales Prueba de Levene para la igualdad de varianzas

Prueba T para la igualdad de medias Sig.

Sig.

(bilater al)

VALORES

Inferior Se han asumido varianza s iguales

0,025

No se han asumido varianza s iguales

Diferencia de

Error típ. de la

95% Intervalo de confianza para

medias

diferencia

la diferencia

Superior

Inferior

Superior

Inferior

Superior

Inferior

Superior

Inferior

0,875

0,203

0,840

0,50354823

2,48562510

-4,48422343

5,49131989

0,203

51,998

0,840

0,50354823

2,48562510

-4,48422802

5,49132448

Fuente: elaboración propia

Para la prueba t se desea probar que:  Ho: No hay diferencias significativas entre las medias de las dos poblaciones.  H1: Hay diferencias significativas entre las medias de las dos poblaciones.

Se observa que el P-value de la prueba F es de 0,875 mayor que 0,05, lo que indica que no hay evidencias significativas para rechazar la hipótesis nula de la igualdad de varianza, es

decir que los datos de la conductividad obtenida en la práctica y la conductividad arrojados por el modelo, tienen la misma variación.

Probando estos dos supuestos entonces se utiliza la prueba t, que arrojó un P-value de 0,840 mayor que 0,05, lo que indica que no existen evidencias significativas para rechazar la hipótesis nula de medias iguales, es decir los datos medidos en la práctica y los datos calculados con el modelo de regresión tienen promedios iguales. Lo cual corrobora que es una de las ecuaciones obtenida, que modela la salida del valor de la conductividad con respecto a los factores de temperatura, caudal y concentración. Los residuales no muestran una tendencia como se aprecia en las figuras 35, 36, 37 y 38. Figura 31. Comportamiento de los residuales de la interacción del caudal con la concentración

Fuente: elaboración propia

Figura 32. Comportamiento de los residuales del factor temperatura

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 33. Comportamiento de los residuales para el factor concentraci贸n

Fuente: elaboraci贸n propia

Figura 34. Comportamiento de los residuales para el factor caudal

Fuente: elaboración propia

De igual manera se realizó un análisis de regresión para sustancia básica tratada en el proyecto, se plantea un modelo de regresión para la variable de respuesta pH y conductividad, se probaron los supuestos de normalidad, varianza, media y se aplicó la prueba t student (ver anexo 7).

5.3 SUPERFICIES DE RESPUESTAS A continuación se presentan las superficies de respuestas obtenidas para el tratamiento de las sustancias ácida y básica teniendo como variable de respuesta la conductividad y el PH:

5.3.1 Superficies de respuestas para el PH de la sustancia ácida y básica. La superficie de respuesta muestra las variables más significativas que inciden en la variable de respuesta (PH), mostrando la temperatura y la concentración para las dos sustancias, como se puede observar en la figura 39 y 40.

Figura 35. Superficie de respuesta para el PH de la sustancia ácida

Fuente: elaboración propia

Figura 36. Superficie de respuesta del PH para una sustancia básica

Fuente: elaboración propia

5.3.2 Superficies de respuesta para la conductividad. La superficie de respuesta muestra las variables más significativas que inciden en la variable de respuesta (conductividad), mostrando la temperatura y la concentración para las dos sustancias, como se puede observar en la figura 41 y 42.

Figura 37. Superficie de respuesta de la conductividad para la sustancia ácida

Fuente: elaboración propia

Figura 38. Superficie de respuesta de la conductividad para la sustancia básica

Fuente: elaboración propia

Se refiere al proceso por medio del cual se destacan los aspectos más significativos o relevantes que arroja la investigación realizada. Estos deben ser coherentes con los objetivos (o hipótesis) del estudio. En este punto es muy importante el apoyo del marco teórico, a efectos de establecer relaciones y sentidos con respecto a la información recogida

(an谩lisis e interpretaci贸n). En s铆ntesis, las conclusiones son un encuentro conceptual entre el marco te贸rico y los resultados del estudio.

6. PARÁMETROS ÓPTIMOS DE FUNCIONAMIENTO DEL MÓDULO

DIDÁCTICO DE PLANTA DESMINERALIZADORA Utilizando el software Statgraphics se obtienen los valores óptimos de las superficies de respuestas para encontrar las variables que pueden controlarse del módulo didáctico de la planta desmineralizadora y que servirán para caracterizar el proceso. La variables de respuesta son el PH y la conductividad para las sustancias acida y básica. 

PH para la sustancia básica. Para valores comprendidos de PH entre 7,7 y 8,5, intervalo que responde al parámetro de neutralización para aguas industriales (6,5-8,5), los parámetros de funcionamiento del módulo se resumen en la tabla 37 y la tabla 38.

 Tabla 25. Valores de funcionamiento para un pH (7.7) para una sustancia básica

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

40,0

39,8701000

Concentración

0,0357

0,1071

0,0391105

Caudal

2,24

4,62

4,5852600

Fuente: elaboración propia

Tabla 26. Valores de funcionamiento para un pH (8,4) para una sustancia básica

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

40,0

39,711200

Concentración

0,0357

0,1071

0,102572

Caudal

2,24

4,62

2,282790

Fuente: elaboración propia



PH para la sustancia acida.

Para valores comprendidos de PH entre 7,9 y 8,5,

intervalo que responde al parámetro de neutralización para aguas industriales (6,5-8,5), los parámetros de funcionamiento del módulo se resumen en la tabla 41 y la tabla 42.

Tabla 27. Valores de funcionamiento para un pH (7,9) para una sustancia acida

Factor

Low

Temperatura Concentración

30,0

High 40,0

Optimum 35,981400

0,35714 0,5714 0,357747

Caudal

2,24

4,62

4,605420

Carbón

0,0

1,0

0,467753

Fuente: elaboración propia

Tabla 28. Valores de funcionamiento para un pH (8,5) para una sustancia acida

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

40,0

36,033300

Concentración

0,35714

0,5714

0,414485

Caudal

2,24

4,62

3,508220

Fuente: elaboración propia



Conductividad para la sustancia acida. Para valores comprendidos de conductividad entre 152 µS/cm a 160 µS/cm, los parámetros de funcionamiento del módulo se resumen en la tabla 43 y la tabla 44.

Tabla 29. Valores de funcionamiento para una conductividad de (152 µS/cm) para una sustancia acida

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

40,0

30,853500

Concentración

0,35714

0,5714

0,460076

Caudal

2,24

4,62

4,615840

Fuente: elaboración propia

Tabla 30. Valores de funcionamiento para una conductividad de (160 µS/cm) para una sustancia ácida

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

40,0

36,028500

Concentración

0,35714

0,5714

0,503456

Caudal

2,24

4,62

2,858560

Fuente: elaboración propia



Conductividad para la sustancia básica. Para valores comprendidos de conductividad entre 167 µS /cm a 180 µS/cm, los parámetros de funcionamiento del módulo se resumen en la tabla 45 y la tabla 46.

Tabla 31. Valores de funcionamiento para una conductividad de (167 µS/cm) para una sustancia básica

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

50,0

48,823300

Concentración

0,0357

0,1071

0,0405258

Caudal

2,24

4,62

4,533300

Fuente: elaboración propia

Tabla 32. Valores de funcionamiento para una conductividad de (180 µS/cm) para una sustancia básica

Factor

Low

High

Optimum

Temperatura

30,0

50,0

41,454800

Concentración

0,0357

0,1071

0,0624871

Caudal

2,24

4,62

3,4866200

Fuente: elaboración propia

6.1

RENDIMIENTO

DEL

MÓDULO

DIDÁCTICO

PLANTA

DESMINERALIZADORA PARA LA SUSTANCIA ÁCIDA Para encontrar el rendimiento del módulo desmineralizador, se parte inicialmente del comportamiento de la resina en la medida en que aumenta el volumen de agua que se está tratando. Para ello se graficó los valores de los PH obtenidos durante la experimentación contra los valores de PH medidos a la entrada, para cada sustancia (acida y básica). Estos valores se tabularon como se muestra en la tabla 47, para los valores concentración, caudal y temperatura.

Tabla 33. Datos de los valores de PH a la entrada y la salida para la sustancia ácida

Volumen de agua tratada 140

Valor de PH a la entrada 4,70

Valor de PH a la salida 8,20

280

4,25

8,60

320

5,70

7,22

560

5,50

7,50

700

4,50

4,90

Fuente: elaboración propia

fijos de

La figura 43, muestra el comportamiento del PH a la entrada del proceso y el valor de salida.

Figura 39. Comparación del PH medido a la entrada con el PH a la salida para una sustancia ácida

Fuente: elaboración propia

Como se observa en la figura 43, para un volumen de agua tratada de 700 litros que equivale a la quinta corrida, es decir, circuló un volumen total de 700 litros, los valores de PH medidos a la entrada y a la salida no tuvieron un cambio significativo. Esto se debe a la saturación de la resina aniónica. La resina aniónica utilizada en el proyecto tiene una capacidad útil de 1,3 eq/L (ver anexo 5 y 6). Para calcular la capacidad útil del volumen de líquido de agua que puede tratar el módulo desmineralizador se utiliza la siguiente operación (*):

La dureza medida del agua a la entrada de la sustancia ácida equivale 68,4 ppm CaCO3, realizando la conversión se obtiene:

El rendimiento del módulo desmineralizador para una sustancia acida es:

6.2

RENDIMIENTO

DEL

MÓDULO

DIDÁCTICO

PLANTA

DESMINERALIZADORA PARA LA SUSTANCIA BÁSICA De igual manera para calcular el rendimiento de la planta con respecto a la sustancia básica se obtienen los datos de la medida del PH a la entrada para una sustancia básica. Los valores se registran en la tabla 437: Tabla 34. Datos de los valores de PH a la entrada y a la salida para una sustancia básica

Volumen de agua tratada 140 280 320 560 700 840 980 1260 1400

Valor de PH a la entrada 10,85 10,11 9,84 9,80 10,80 10,95 10,65 10,50 10,70

Fuente: elaboración propia

Valor de PH a la salida 8,40 8,15 6,35 7,50 7,60 7,20 7,40 8,70 9,80

Con esta información se observa el comportamiento del PH de la sustancia básica a la entrada y la salida de la resina muestra en la figura 44.

Figura 40. Comparación del PH medido a la entrada con el PH a la salida para una sustancia básico

Fuente: elaboración propia

Como se observa en la figura 44, para un volumen de agua tratada de 980 litros que equivale a la novena corrida, es decir, circuló un volumen total de 980 litros, los valores de PH medidos a la entrada y a la salida no tuvieron un cambio significativo. Esto se debe a la saturación de la resina catiónica.

La resina catiónica utilizada en el proyecto tiene una capacidad útil de 2,2 eq/L (ver anexo 5 y 6). Para calcular la capacidad útil del volumen de líquido de agua que puede tratar el módulo desmineralizador se utiliza la siguiente operación (*):

La dureza medida del agua a la entrada de la sustancia básica equivale 85,5 ppm CaCO 3, realizando la conversión se obtiene:

El rendimiento del módulo desmineralizador para una sustancia acida es:

6.3 CORRELACIÓN ENTRE LA CONDUCTIVIDAD Y EL PH PARA LAS SUSTANCIAS ACIDAS Y BÁSICAS TRATADAS Gráficamente se muestra la correlación que existe entre la conductividad y el pH para las sustancias acidas y básicas utilizadas en el desarrollo del experimento, para ello se tomaron 3 valores de caudal y se fijaron los valores de concentración y temperatura como se muestra en la tabla 38. Tabla 35. Valores de pH y conductividad para 3 niveles de caudal con T=35°C y C=0,5714 ml HCL/l H2O

CAUDAL 2,24 3 4,62

PH 6,02 5,93 5,75

Fuente: elaboración propia

CONDUCTIVIDAD 168,9 170,2 174,2

Con los datos de la tabla 38, se construye la gráfica de correlación como se muestra en la figura 45. Figura 41. Correlación entre conductividad y pH sustancia ácida.

Fuente: elaboración propia

Se aprecia que la correlación es inversamente proporcional para la sustancia ácida. De igual manera se hace el análisis para la sustancia básica, los datos se consignan en la tabla 39.

Tabla 36. Valores de pH y conductividad para 3 niveles de caudal con T=40°C y C=0,10714 g de CaCO 3/l H2O

CAUDAL 2,24 3 4,62

PH 10,1 10,31 10,38

Fuente: elaboración propia

CONDUCTIVIDAD 224,3 235,5 247,8

El comportamiento se muestra en la figura 46, en donde se observa que la correlaci贸n es directamente proporcional. Figura 42. Correlaci贸n entre conductividad y pH, sustancia b谩sica.

Fuente: elaboraci贸n propia

CONCLUSIONES Con base en todo el desarrollo del proyecto, se llegaron a las siguientes conclusiones:  La temperatura y la concentración son las variables que afectan directamente las variables de respuesta de pH y conductividad, para una sustancia ácida y una sustancia básica.  El módulo didáctico mostro un excelente comportamiento para la neutralización de aguas industriales manteniendo los niveles de PH entre 6,5 y 8,5, partiendo de pH comprendidos entre 4,32 y 5,70 para la sustancia acida y de 9,84 hasta 10,43 para la sustancia básica para los valores mínimos y máximos de concentración especificados en la parametrización de éste.  La respuesta del módulo didáctico fue la adecuada para disminuir los niveles de conductividad hasta los valores permisibles para agua de caldera. Se sospecha que el orden de las resinas pudo haber mejorado aún más el resultado de esta variable.  El modelo de experimentación propuesto en este proyecto es una alternativa para caracterizar plantas desmineralizadora para optimizar las variables que intervienen en el proceso.  Se plantearon los modelos de regresión para la sustancia ácida y básica tratada después de un proceso riguroso de validación, para un volumen constante de resina.  El desarrollo e implementación de este proyecto permitirá a los estudiantes del Instituto Tecnológico de Soledad-Atlántico, continuar con el estudio del tratamiento de aguas industriales y lograr el mejoramiento continuo del módulo didáctico de planta desmineralizadora.

 Dado que la dureza del agua es una variable difícil de medir, se puede lograr el diseño de un sistema operado mediante la plataforma software sensor, en donde se tomaran datos de variables fáciles de medir (temperatura, pH, conductividad) y crear una correlación que me permita medir indirectamente la dureza.  De los resultados obtenidos se observa que existe una correlación inversamente proporcional entre el pH y la conductividad para la sustancia acida y directamente proporcional para la sustancia básica.

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TEBBOT, T. H. Principles of Waters Quality Control. 2 ed. London: University of Birmingham, 2005.