Optimización de sistemas de tratamiento de aguas residuales salobres.

dc.contributorADRIAN RODRIGUEZ GARCIA
dc.creatorALAIN RICARDO PICOS BENITEZ
dc.date2016-12-15
dc.date.accessioned2023-07-21T16:18:22Z
dc.date.available2023-07-21T16:18:22Z
dc.identifierhttp://cideteq.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1021/316
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7729939
dc.descriptionEl presente estudio muestra la utilidad de un modelo de inteligencia artificial, basado en redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos, para la optimización de un proceso de tratamiento anaerobio que depura aguas residuales salobres. El algoritmo genético acoplado a la red neuronal artificial (RNA) arrojaron l siguiente combinación de operación: temperatura 25°C, salinidad 20 g/L y carga orgánica de 9.9 kg DQO/m3. d; bajo estas condiciones, la eficiencia del reactor, probada experimentalmente fue de un 70%, validando la eficacia del modelo de inteligencia artificial.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCENTRO DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGICO EN ELECTROQUÍMICA, S.C.
dc.relationcitation:Apa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.sourceCENTRO DE INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO TECNOLÓGICO EN ELECTROQUÍMICA, S.C.
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/Programa Doctorado Ingeniería Ambiental./INGENIERÍA AMBIENTAL.
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/33
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/3303
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/330309
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/330309
dc.titleOptimización de sistemas de tratamiento de aguas residuales salobres.
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.coverageQuerétaro
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