INTRODUCCIÓN
La contaminación es un problema sustancial que pone en peligro la salud de millones de personas, degrada los ecosistemas de la Tierra, socava la seguridad económica de los países y es responsable de una enorme carga mundial de enfermedades, discapacidades y muertes prematuras. Las enfermedades causadas por la contaminación fueron responsables de aproximadamente 9 millones de muertes prematuras en el 20151.
Los colorantes textiles sintéticos son sustancias orgánicas, utilizadas para teñir textiles, que se adhieren mediante enlaces químicos entre las moléculas de tinte y la de fibra2. Según la naturaleza química y aplicación a las fibras, los colorantes pueden ser clasificados en aniónicos (ácidos, directos y reactivos), catiónicos (alcalinos) y no iónicos (dispersos)3.
La industria textil y de teñido se encuentra entre las industrias que más agua consumen. Las aguas residuales de la industria textil contienen colorantes y pueden ser la fuente de la contaminación de las aguas receptoras. Durante el proceso de teñido en el mundo, alrededor del 10-15 % del colorante no fijado se pierde, descargándose al medio ambiente como parte del efluente. Los efluentes que contienen colorantes pueden ser tóxicos para la vida acuática. Para minimizar el riesgo de toxicidad con estos efluentes, es necesario tratarlos antes de su descarga al medio ambiente3.
Las aguas residuales textiles poseen alta demanda química de oxígeno (DQO), alta concentración de sólidos suspendidos, fluctuaciones de pH, color intenso y baja biodegradabilidad4.
El estudio tiene como objetivo la aplicación de la metodología de superficie de respuesta para evaluar la condición óptima experimental a fin de remover los compuestos orgánicos persistentes de un agua residual textil sintética usando un reactor fotoquímico en lote a escala laboratorio.
FUNDAMENTO TEÓRICO
Proceso foto-Fenton
El proceso Fenton ocurre cuando los iones Fe2+ reaccionan con el peróxido de hidrógeno, según5:
El proceso foto-Fenton, que es una extensión del proceso Fenton, ocurre en presencia de radiación ultravioleta (UV). Esto permite la regeneración de Fe2+ mediante la fotólisis de los complejos de Fe3+, de acuerdo con las reacciones (2) y (3)6,7:
En ambos casos, los radicales OH. formados reaccionan con la materia orgánica RH mediante las reacciones (4) y (5):
La radiación UV promueve reacciones fotoquímicas con una especie intermedia activa a la luz que es el Fe(OH)2+. La reacción (3) produce radicales OH. y regenera el Fe2+ en un ciclo catalítico cerrado de generación de OH. en conjunto con la reacción (1).
Los factores importantes que influyen la eficiencia del proceso foto-Fenton son: la concentración inicial de materia orgánica, el tiempo de reacción, la relación de peróxido de hidrógeno a ion ferroso (H O /Fe2+), el pH de la reacción y la potencia de lámpara UV.
En el proceso Fenton, el pH de la solución es un parámetro maestro, debido a la especiación del peróxido de hidrógeno y hierro8. El rango de pH óptimo en el proceso Fenton es de 2 a 4, para ello, se debe ajustar el pH del agua residual con contaminantes orgánicos9.
Un aumento de la relación H 2 O 2 /Fe2+ en mg/L/mg/L, es beneficioso en la remoción del contaminante orgánico, sin embargo, un excesivo aumento puede tener efectos negativos, dado que el OH es consumido por el exceso de peróxido, incrementando el costo de tratamiento. Por lo tanto, se requiere establecer una relación óptima de H 2 O 2 /Fe2+para mineralizar los compuestos orgánicos a un costo efectivo10.
Diseño de experimentos y metodología de superficie de respuesta
El diseño de experimentos permite estudiar los efectos de los factores (variables de entrada) sobre la respuesta (variable de salida) en un proceso, además, ayuda a planificar y conducir experimentos con el objetivo de extraer la mayor cantidad de información a partir de los datos recolectados11. La metodología de superficie de respuesta es una técnica matemática y estadística que evalúa la significancia relativa de varios factores, la presencia de interacciones y efectos cuadráticos en la respuesta a través de un modelo de segundo orden para entender con más detalle la influencia de los factores en la respuesta, obteniendo una región de operabilidad, y finalmente poder optimizar el proceso12.
PARTE EXPERIMENTAL
Reactivos
FeSO4.7H2O (99%, Riedel de Haen), ácido sulfúrico (97 %, Baker), hidróxido de sodio (98 %, Fermont), peróxido de hidrógeno (30 % w/v, Baker), sal textil (99 % base seca). Colorantes sintéticos: Sunzol Turquoise Blue G 266 %, Sunfix Rubi S3B, Sunfix Yellow SS. Sustancias auxiliares: Soquitquest CMF, Dispersoquit, Cromagen, Suavizante.
Equipos
Espectrofotómetro (Varían, Cary 50), reactor de digestión (Hach, DRB200), tres recipientes de 1,5 L de capacidad (recubierto con aluminio), tres lámparas UV marca Philips y longitud de onda 254 nm (color de emisión azul y códigos de modelo TUV 4W T5 G5 potencia 4 W, TUV 11W G11 T5 potencia 11 W y TUV P-L 18W 4P 2G11 UV-C potencia 18 W), agitador magnético (operado a 600 rpm). Para realizar las pruebas experimentales se emplearon tres reactores fotoquímicos. La figura 1 muestra el esquema de un reactor fotoquímico.
Caracterización del agua residual textil sintética
A partir de formulaciones reales empleadas en la industria textil, se preparó un agua residual textil sintética para realizar las pruebas experimentales, según la tabla 1.
Componente | Cantidad |
Sunzol Turquoise Blue G 266 % | 1,75 g/L |
Sunfix Rubi S3B | 0,50 g/L |
Sunfix Yellow SS | 0,25 g/L |
Soquitquest CMF | 1 g/L |
Dispersoquit | 1 g/L |
Cromagen | 1 g/L |
Suavizante | 3 mL/L |
Sal textil | 4 g/L |
En la figura 2 se muestra el aspecto físico de los componentes empleados para la preparación del agua residual textil sintética.
En la figura 3 se muestra el color del agua residual textil sintética preparada para ser utilizada en las pruebas experimentales.
Se determinó los parámetros del agua residual textil sintética preparada: DQO (Demanda Química de Oxígeno, Method 410.4, Revision 2, EPA), DBO5 (Demanda Bioquímica de Oxígeno, SMEWW-APHA-AWWA-WEF Part 5210 B, 23rd Ed. 2017), pH, color (SMEWW-APHA-AWWA-WEF Part 2120 C, 23rd Ed. 2017), SST (Sólidos Suspendidos Totales, SMEWW-APHA-AWWA-WEF PART 2540 D, 23rd Ed. 2017) y conductividad (tabla 2).
Parámetro | Unidad | Valor |
---|---|---|
DQO | mg/L | 1458,5 |
DBO5 | mg/L | 77 |
pH | - | 11,46 |
Color | UC | 6500 |
SST | mg/L | 92,1 |
Conductividad | mS/cm | 11,3 |
Para este estudio se utilizó, como método de diseño de experimentos, el cribado definitivo de Jones y Nachtsheim13. En la tabla 3 se indican los factores y niveles para el proceso de tratamiento del agua residual textil sintética por el proceso foto-Fenton.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Cada prueba experimental se realizó con tres réplicas para la respuesta, correspondiente al parámetro DQO del agua residual textil sintética tratada con el proceso foto-Fenton, tal como se puede ver en la tabla 4.
Prueba | Niveles de Factor | Respuesta | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
(i) | xi,1 | xi,2 | xi,3 | xi,4 | DQO | DQO | DQO |
Relación reactivos Fenton (H2O2)/(Fe2+) (mg/L/mg/L) | Potencia de lámpara UV (W) | pH | Tiempo de tratamiento (min) | (mg O2/L) Replica 1 | (mg O2/L) Replica 2 | (mg O2/L) Replica 3 | |
1 | 0(18,75) | +1(18) | -1(2) | -1(60) | 661,6 | 683,6 | 687,6 |
2 | 0(18,75) | -1(4) | +1(4) | +1(180) | 193,6 | 198,6 | 210,6 |
3 | -1(11,25) | 0(11) | -1(2) | +1(180) | 327,6 | 332,6 | 335,6 |
4 | +1(26,25) | 0(11) | +1(4) | -1(60) | 345,6 | 340,6 | 352,6 |
5 | -1(11,25) | -1(4) | 0(3) | -1(60) | 845,6 | 860,6 | 852,6 |
6 | +1(26,25) | +1(18) | 0(3) | +1(180) | 169,6 | 156,6 | 161,6 |
7 | -1(11,25) | +1(18) | +1(4) | 0(120) | 915,6 | 895,6 | 902,6 |
8 | +1(26,25) | -1(4) | -1(2) | 0(120) | 297,6 | 320,6 | 304,6 |
9 | 0(18,75) | 0(11) | 0(3) | 0(120) | 635,6 | 631,6 | 642,6 |
Nota: Diseño experimental para 4 factores continuos (m = 4) a tres niveles con factores en sus valores codificados y en su forma normal. (Fe2+)0, = 400 mg/L
Se realizó el análisis estadístico a los datos de la tabla 4, empleando el software estadístico JMP v11. El modelo de segundo orden propuesto es adecuado para describir la relación entre los factores y la respuesta, dado que se obtuvo un coeficiente de determinación R2 = 0,99962
y el coeficiente de determinación ajustado Radj2 = 0,99930, con un nivel de confianza del 95 %, por lo tanto, el modelo puede explicar el 99,9 % de las respuestas.
El análisis de varianza al modelo cuadrático que se muestra en la tabla 5, indica que es adecuado para evaluar la capacidad explicativa del grupo de variables independientes (factores) sobre la variable dependiente (respuesta), dado que el valor F de datos experimentales (3112,3) es mayor al valor F de tabla (2,534) y el modelo es significativo porque el valor p < 0,0001, para un nivel de significancia α = 0.05.
Fuente | Grados de libertad | Suma de cuadrados | Media de los cuadrados | Razón F | Valor p |
---|---|---|---|---|---|
Modelo | 12 | 1 890 535,6 | 157 544,63 | 3112,3 | <0,0001 |
Error | 14 | 708,7 | 50,62 | ||
C. Total | 26 | 1 891 244,3 |
Fuente. JMP v11
Variable regresora | Coeficiente | Valor p |
---|---|---|
Constante del modelo | 6,358,037 | <0,0001 |
Relación de reactivos Fenton, x1 | -2,121,667 | <0,0001 |
Potencia de lámpara UV, x2 | 65 | <0,0001 |
pH, x3 | 23,833,333 | <0,0001 |
Tiempo de tratamiento, x4 | -1,960,833 | <0,0001 |
Bloque | -2,388,889 | 0,1223 |
(Potencia de lámpara UV)*(pH), x2x3 | -30,5 | <0.0001 |
(Relación de reactivos Fenton)*(Tiempo de tratamiento), x1x4 | 8,922,222 | <0,0001 |
(pH)*(Tiempo de tratamiento), x3x4 | -9,777,778 | 0,0321 |
(Tiempo de tratamiento)*(Tiempo de tratamiento), x4 2 | -2,180,556 | <0,0001 |
(Potencia de lámpara UV)*(Bloque) | 33,333,333 | 0,0820 |
(pH)*(Bloque) | 41,666,667 | 0,0345 |
(Tiempo de tratamiento)*(Bloque) | 24,166,667 | 0,1957 |
Fuente. JMP v11.
De acuerdo con la tabla 6, los valores de p < 0,0001 indican que el valor de la constante y los valores de los coeficientes de las variables regresoras son significativos para ser utilizados en el modelo de ajuste, por lo que el modelo de predicción para DQO es:
DQO = 635,80 - 212,17x1 + 65,00x2 + 23,83x3 - 196,08x4 - 30,50x2x3 + 89,22x1x4 - 218,06x42
Para la determinación del porcentaje de contribución en la explicación de la respuesta de cada variable regresora14, se emplearon los datos de suma de cuadrados, según la tabla 7. Los resultados indican que el 87,79 % de la variabilidad encontrada es producida por la relación de reactivos Fenton y el tiempo de tratamiento, por lo tanto, estas son las variables regresoras importantes.
Variable regresora | suma de cuadrados | Porcentaje de importancia = (Suma de cuadrados*100)/(Total) |
---|---|---|
Relación de reactivos Fenton | 810 264,50 | 49,9 |
Potencia de lámpara UV | 67 600,00 | 4,16 |
pH | 9 088,44 | 0,56 |
Tiempo de tratamiento | 615 178,78 | 37,89 |
(Potencia de lámpara UV)*(pH) | 1 860,50 | 0,11 |
(Relación de reactivos Fenton)*(Tiempo de tratamiento) | 47 763,63 | 2,94 |
(pH)*(Tiempo de tratamiento) | 286,81 | 0.02 |
(Tiempo de tratamiento)*(Tiempo de tratamiento) | 71 322,34 | 4,39 |
(pH)*(Bloque) | 277,78 | 0,02 |
Total | 1 623 642,69 |
Nota: Suma de cuadrados del software JMP v11.
Según la figura 4, los valores de las DQO residuales presentan una distribución aleatoria normal sin presencia de valores atípicos, por lo tanto, no afecta la capacidad predictora del modelo.
En el Perú, el Decreto Supremo N° 010-2019-VIVIENDA15 establece como valor máximo admisible para las descargas de aguas residuales no domésticas en el sistema de alcantarillado, una demanda química de oxígeno (DQO) de 1000 mg/L. Este valor es muy alto comparado con los límites de descarga de otros países: 200 mg/L, China; 250 mg/L, India; 200-300 mg/L, Filipinas; 250 mg/L, Indonesia; 200 mg/L, Bangladesh16. Por ello se consideró como tratamiento óptimo, aquel que produjo una reducción de la DQO a concentraciones inferiores de ≤ 200 mg O2/L.
La figura 5 indica el valor óptimo de cada variable para obtener una DQO por debajo de 200 (DQO = 185,4 mg O2/L). La deseabilidad de 0,89 obtenida, indica que la combinación de las cuatro variables es efectiva para obtener el valor de la DQO establecido.
De la figura 5 se tomaron los valores óptimos de las variables del proceso de tratamiento, y estos se muestran en la tabla 8.
Variable | Valor óptimo |
Relación de reactivos Fenton H2O2 /Fe2+, mg/L/mg/L | 17 |
Potencia de lámpara UV, W | 4 |
pH | 3 |
Tiempo de tratamiento, min | 180 |
Se realizó dos pruebas experimentales de validación de tratamiento en la condición óptima. Finalizadas las pruebas, se llevó el agua residual textil sintética tratado a un pH igual a 7, para que el floc de color verdoso formado, principalmente de Fe(OH)2 y Fe(OH)3, pueda decantar durante 180 min. En la tabla 9 se indica la DQO del agua residual textil sintética antes y después del tratamiento. Los resultados obtenidos de la DQO después del tratamiento fueron próximos a 200 mg O2 /L, lo que confirma la validez del modelo predictivo y la condición óptima de tratamiento.
CONCLUSIONES
El efecto de las condiciones de operación (relación de reactivos Fenton H2 O2/Fe2+, potencia de lámpara UV, pH y tiempo de tratamiento) en el proceso tratamiento fue estudiado mediante el diseño experimental de cribado definitivo y la metodología de superficie de respuesta. Como resultado, una relación de reactivos Fenton H2 O2/Fe2+ igual a 17 mg/mg, una potencia de lámpara UV igual a 4 W, un pH igual a 3 y un tiempo de tratamiento de 180 min, se recomienda como una condición de operación óptima.
Del análisis estadístico, se concluyó que los factores más importantes para explicar la respuesta son la relación de reactivos Fenton H2 O2/Fe2+ y el tiempo de tratamiento. El pH resultó el menos importante de los cuatro factores, debido a que los valores de los niveles correspondieron al rango de pH óptimo.
Se encontró que el proceso foto-Fenton es muy efectivo para tratar el agua residual textil sintético, encontrándose una remoción de un 86 %, respecto al DQO.