Simulación del proceso de biodegradación de aguas residuales de la industria de carne mediante una red neuronal artificial perceptrón multicapa

Abstract

RESUMENEn este trabajo se propone utilizar una Red Neuronal Artificial (RNA) Perceptrón Multicapa (PMC) para simular la variación de la concentración de proteína de acuerdo con el tiempo y también para determinar la hora final del procedimiento, además de los parámetros óptimos del proceso de biodegradación de las proteínas de un efluente de matadero. Para eso, han sido utilizadas las papaínas, presentes en el látex de la papaya (Carica papaya) con el objetivo de disminuir la concentración de proteínas de un efluente de matadero a pH (5 y 7) con una temperatura de (25 y 30° C) controlada. Los resultados mostraron que las papaínas redujeron de 82% a 91% la concentración de proteína en 30 y 40 h de proceso. Las simulaciones con la RNA apuntaron que las condiciones perfectas fueron obtenidas a pH 5, con 30 °C y en 35 h, en el cual se ha alcanzado una reducción de 91% de la concentración de proteínas.Palabras clave: Redes neuronales, perceptrón multicapa, simulación, tratamiento de efluentes, proteínas. ABSTRACTIn this paper, the use of a multilayer perceptron (MLP) artificial neural network (ANN) is proposed to simulate the variation of protein concentration according to the time and also to determine the end and optimal conditions of the biodegradation process of wastewater from meat industry. To reduce the protein concentration, papains from Carica papaya latex have been used at controlled condition of pH (5 and 7) and temperature (25 and 30 °C). Results showed that a reduction of 82 to 91% of protein concentration by the action of papains for 30 to 40 h of process time. Simulations showed that the best condition of the process occurred at pH 5, 30 °C and 35 h, in which a maximum biodegradation of 91% was obtained.