Prediciendo la dosis de sulfato de aluminio en el tratamiento de aguas / Predicting the aluminum sulfate dosage in water treatment

Ana María Morales, Gustavo Ramírez-Caballero, Martha Barajas-Meneses

Resumen


El presente estudio muestra las estrategias usadas para mejorar el proceso de clarificación en la planta de agua desmineralizada en la planta GENSA S. A. E. S. P., de Termopaipa, localizada en Boyacá, Colombia. Se emplearon datos experimentales obtenidos a partir de la prueba de jarras para construir un modelo basado en redes neuronales. Las variables independientes fueron pH, turbiedad, conductividad eléctrica y color del agua cruda, junto con la dosis de polímero floculante. La variable de salida del modelo fue la dosis del coagulante. Se escogió el modelo de una red neuronal de tres capas, el cual fue validado para encontrar 10 neuronas en la capa oculta. La herramienta para entrenar la red neuronal fue optimización no lineal. El cálculo de chi cuadrada utilizado para la evaluación del modelo demostró ser eficiente en un 90% de nivel de confianza.


Palabras clave


coagulación, correlación, tratamiento de agua, redes neuronales

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DOI: https://doi.org/10.24850/j-tyca-2020-06-08