Análisis multivariado de parámetros fisicoquímicos del relleno sanitario de São Giacomo de Caxias do Sul, RS en la de degradaciòn de polipropilene

Abstract

Resumen: El presente artículo describe la aplicación de herramientas de software al estudio de degradación/biodegradación de polímeros commodity polipropileno (PP) en el relleno sanitario de São Giacomo de Caxias do Sul, RS. Se hace inicialmente una descripción del relleno sanitario, luego se describen las variables fisicoquímicas que intervienen en el proceso, se organizan las matrices de datos y se aplica el algoritmo PCA para interpretar las variables correlacionadas con la degradación y la actividad biológica. En el análisis de los datos multivariados se usaron las herramientas Matlab, InfoStat, con el fin de establecer los parámetros fisicoquímicos involucrados en la degradación/biodegradación, y determinar los componentes correlacionados con el fin de poder predecir el comportamiento de los parámetros y la degradación del polímero en el relleno sanitario. El análisis de componentes principales (PCA) permitió la reducción de 12 variables del 2 componentes principales que muestram a correlación de las variables. Los parámetros importantes son: relación DBO/DQO que miden la biodegradabilidad y nitrógeno amoniacal un indicativo de actividad biológica. Los resultados del análisis PCA describen la estructura y las interrelaciones de variables originales en el fenómeno de biodegradación de la materia orgánica a través del análisis e interpretación de los componentes principales. Palabras-clave: Relleno sanitario, análisis PCA, degradación, componentes principales, polipropileno. Multivariate Analysis of Physicochemical Parameters of the Landfill São Giácomo in Caxias do Sul, RS in the Degradation of PolypropyleneAbstract: This article describes the application of software tools to investigate the degradation /biodegradation of the commodity polymer polypropylene (PP) in the sanitary filling of Sao Giacomo in Caxias Do Sul, RS. A description is given of the sanitary filling, in addition to the physicochemical variables that are relevant for the process. The data are organized in matrices and a Principal Component Analysis (PCA) algorithm is applied to interpret the variables correlated with the degradation and biological activity. For analyzing the data, use was made of the tools Matlab and InfoStat, with the purpose of establishing the physicochemical parameters involved in the degradation/biodegradation, and for determining the correlated components in order to predict the behavior of the parameters and the polymer degradation in the sanitary filling. The PCA analysis allowed one to describe the structure and interrelations of the original variables for the biodegradation of organic matter. The important parameters were found to be DQO and DBO which measure biodegradability and ammoniac nitrogen, an indicative of biological activity.

A Importância Da Biomassa, Como Fonte Energética No Desenvolvimento Rural Em Angola

“…In Azadi et al, 2016 [28] two expert systems were developed through the application of neural networks and principal component analysis to predict chemical oxygen demand (COD) in leachate produced in a laboratory-scale landfill. A discussion of principal component analysis (PCA) is presented in (Grisa et al, (2010) [29], describing the variables that are most correlated with COD (a parameter that measures biodegradability) and those that are most correlated with ammonia nitrogen, which is indicative of biological activity.…”

“…The input data were normalised, initially selecting for the neural network training the input data reported in an Excel file corresponding to: pH, alkalinity, total solids (TS), total volatile solids (TVS), total nitrogen (N), ammonia nitrogen (N-NH 3 ), Fe, Mn, Zn, Cd, Cu and as output of the network the COD value. Subsequently, taking into account the principal component analysis (PCA) discussed in Grisa et al, (2010) [29], a neural network was designed using as inputs the variables most correlated with the COD value: alkalinity, total volatile solids (TVS), Zn, Cd, Cu.…”

Modelo lineal para estimar el índice de degradación a la procesabilidad del polipropileno reciclado debida a la adición de estabilizante

“…El plástico de polipropileno reciclado no está exento de problemas irreversibles como los cambios estructurales y morfológicos que son inducidos mecano o químicamente durante el procesamiento, o el envejecimiento producido por calor o mediante la radiación UV durante su uso o en su estancia en los residuos sólidos urbanos [8]. Por otro lado, el nivel de la degradación del material plástico de polipropileno reciclado es influenciado por su historia de origen y también por el sistema base de estabilización particular utilizado.…”

“…Por otra parte, la recuperación de los desechos industriales o scras en la transformación del polipropileno y el reciclaje de los mismos desde los rellenos sanitarios al final de su ciclo, requiere del proceso de extrusión para lograr por un lado la homogeneidad del producto y por otro una eficiente incorporación del aditivo estabilizante requerido para reducir la degradación, causada por efecto de los esfuerzos al que es sometido en el caso de los desechos industriales; y la exposición de los rayos UV (Ultra Violeta) que ocasionan oxidación térmica, foto-degradación y la acción de microorganismos en el caso de los rellenos sanitarios [4].…”

“…En este sentido, uno de los métodos de mayor eficacia para la actualización o bloqueo de la degradación del polipropileno en el proceso de reciclaje, se puede lograr mediante la adición de aditivo estabilizador o antioxidante en concentraciones que dependen del grado de degradación del material antes de ser procesado, por ello se requiere conocer el nivel de degradación antes y después de ser extruido el material a través de técnicas de ensayo en laboratorio como lo son Elongación al Rotura, Tiempo de Inducción de la Oxidación (OIT, por sus siglas en inglés), cambio en el Índice de Amarillamiento y cambio en el Índice de Fluidez, siendo esta última la técnica de ensayo, la que mejor muestra el grado de reciclabilidad del polipropileno dependiendo de la concentración agregada de aditivo [4].…”