El proceso de coagulación y floculación es una de las operaciones más importantes dentro de la potabilización de aguas, pero su efectividad se ve afectada debido a que el cálculo de la dosificación de coagulante a aplicar se lleva a cabo por medio del Ensayo de Jarras o el uso del Streaming Current Detector (SCD) que respectivamente poseen como principales desventajas el hecho de no tener en cuenta el cambio de los parámetros fisicoquímicos del agua en tiempo real y la necesidad de obtener de un punto óptimo de funcionamiento para el equipo, calculando una dosis indicada sólo para ciertas condiciones. El presente proyecto se formuló con el fin de llevar a cabo la determinación de la dosis óptima de Sulfato de Aluminio (Al2(SO4)3) utilizando modelos de correlación entre variables como las regresiones lineales y polinomiales y al mismo tiempo un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) que al enfrentarse a variaciones en tiempo real de la turbidez sea capaz de arrojar como resultado una dosis indicada, con el objetivo de conseguir una coagulación efectiva en el agua a tratar y de esta forma evitar la presencia excesiva o insuficiente de coagulante, minimizar la necesidad de realizar ensayos de jarras continuamente y al mismo tiempo lograr disminuir las pérdidas de carácter económico debido al gasto inadecuado del coagulante.

Ingeniero Ambiental

Pregrado