I. CAMPO DE LA INVENCIÓN

La presente invención se encuentra dentro de la ingeniería química, particularmente respecto al tratamiento de aguas residuales mediante tratamientos de coagulación- floculación, específicamente para aguas residuales del proceso de curtiduría.

II. OBJETO DE LA INVENCIÓN

La presente invención tiene por objeto presentar un método para el tratamiento de efluentes de curtiduría mediante el uso de una Red Neuronal Artificial (RNA) integrada en el proceso convencional, que permita obtener las cantidades exactas de dosificación de coagulante y floculante necesarias según los parámetros del agua residual obtenida. El método trata la mezcla de todos los efluentes del proceso y sub proceso de obtención de cuero, aplicando procesos físico-químicos integrados en un solo equipo, con el fin de reducir las áreas de tratamiento, la carga contaminante de cromo, sulfuro, DBO, DQO y SST.

III. ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN

En la actualidad existen tratamientos de efluentes de curtiduría que definen por separado el tratamiento adecuado según el tipo de agua residual. La técnica habitual es realizar tratamientos por separado para los efluentes de pelambre y curtido, iniciando con un tratamiento de retención de sólidos (tamizado o una sedimentación primaria), en combinación con la floculación y coagulación, utilizando 80 mg/l de sulfato de Aluminio y 4 mg/l de coagulante aniónicos y sedimentación secundaria para remover los flóculos formados; usados para el tratamiento del efluente de pelambre, toma en cuenta el pH el cual se mantiene constante, y produce una ligera disminución de la concentración de sulfuros, el agua tratada será reutilizada en el proceso, para lo cual tendrá en cuenta las concentraciones de sulfuro necesarias. Para el curtido, una etapa de sedimentación primaria es suficiente. El efluente de curtido, antes de ser reciclado, requiere de un acondicionamiento previo por la concentración de cromo y la acidez. Los desechos sólidos generados a partir del tratamiento primario del efluente de curtido, deben ser dispuestos en un relleno de seguridad, debido a su contenido de cromo.

Al ser una problemática recurrente con un impacto ambiental y de salud negativo, existen distintas investigaciones que buscan atender dicha problemática, por ejemplo, Ganoza y Panduro (2010) realizan un tratamiento de los efluentes de pelambre y curtido, con Cloruro Férrico como floculantes y Cal como coagulante y estabilizador de pH, trabaja a pH 8.5 en el cual precipita el cromo como hidróxido de cromo y el sulfuro como azufre o sulfuro ferroso, se logra llegar a los valores máximos admisibles según la normativa ambiental para descarga a la alcantarilla, sin embargo encuentran mucha variación en los pH de trabajo por lo que es difícil estandarizar el proceso para el tratamiento.

Por su parte, Cegarra (2011) aplica un tratamiento físico-químico a efluentes provenientes de un tratamiento biológico con el fin de remover las fracciones recalcitrantes remanentes del proceso biológico. Trabaja con un proceso de coagulación-floculación, usando 3 coagulantes: amargo de salmuera, cloruro férrico y agua de mar. Bajo otro enfoque, Rodríguez y Zapata (2015), aplican el proceso de coagulación y floculación a las sub etapas del proceso de ribera (remojo y Pelambre), trabajan con sulfato de aluminio y policloruro de aluminio (PAC) como coagulantes y floculantes aniónicos (FA) y catiónicos (FC) en concentraciones de 4 mg/L.

Por otro lado, Zhang (2013) realizó en China un estudio para aplicar un tratamiento primario mejorado químicamente (CEPT) para mejorar el funcionamiento de la estación depuradora de aguas residuales (EDAR) del distrito urbano de Zhongyuan, en la prefectura de Zhengzhou, en sustitución de su línea de proceso más antigua.

Barajas y León (2015) realizaron un estudio con el fin de llevar a cabo la determinación de la dosis óptima de Sulfato de Aluminio utilizando modelos de correlación entre variables (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.

Por su parte, Sahid et al. (2017) utilizaron la coagulación y la floculación seguidas de un tratamiento biológico para tratar las aguas residuales de la curtiembre. El potasio de alumbre se usó para la coagulación y el Drewfloc 270 se usó para la floculación. Se concluyó que este método de tratamiento es exitoso en la reducción de la concentración de contaminantes de efluente de curtiembres para alcanzar los estándares nacionales de calidad ambiental (NEQS).

En cuanto a desarrollos tecnológicos (invenciones) se refiere, la solicitud CN104326620 (MÉTODO DE TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DE CURTIDURÍA), se refiere a un método que consta de los siguientes pasos: después de eliminar las impurezas a través de una cámara de arena con rejilla, las aguas residuales fluyen hacia un tanque de regulación de aireación previa; se agrega PAC y un floculante de aluminio polimérico en un tanque de coagulación; se agita a temperatura ambiente para la reacción; las aguas residuales fluyen hacia un tanque de sedimentación físico-químico para la sedimentación; el agua clara fluye hacia un tanque de oxidación por contacto biológico para el tratamiento de oxidación; el agua tratada ingresa a un decantador biológico para su sedimentación; y el agua clara pasa a través de un filtro integrado, luego se realiza un tratamiento de desinfección y, por lo tanto, se realiza un drenaje estándar. Sin embargo, a diferencia de nuestra invención responde a una secuencia de pasos distinta, la cual en vez de dar inicio con el sistema de aireación finaliza con este proceso y que principalmente su efectividad se basa en el uso de una red neuronal artificial que dosifica las cantidades específicas de ácido, álcalis, floculante y coagulante de acuerdo a las características específicas de la mezcla de procesos a descargar.

Por su parte, la invención CN112110563 (MÉTODO DE TRATAMIENTO DE LODOS DE AGUAS RESIDUALES DE CURTICIÓN DE CROMO) describe un método que comprende los pasos de: agregar un agente puhficador de agua, un agente decolorante y una parte del agente floculante en un tanque de sedimentación de aguas residuales, y agitar para coagular preliminarmente los sólidos en suspensión, agregar el resto del agente floculante en forma de flotación de aire y transferir el precipitado generado en un tanque de tratamiento de lodos; agregar ácido sulfúrico en el tanque de sedimentación de aguas residuales, ajustar el valor de pH a 4-5 y agregar sulfato ferroso; agregar hidróxido de calcio para ajustar el valor de pH a 9-10 y luego agregar cloruro de aluminio y calcio polimérico; añadir peróxido de hidrógeno al sobrenadante del tanque de sedimentación de aguas residuales para su oxidación; transferir los lodos sedimentados a un tanque de tratamiento de lodos para deshidratarlos, airearlos y transferirlos; y finalizar el proceso de tratamiento de los lodos de depuradora de tenería. Sin embargo, a diferencia de nuestra invención no trata solo los efluentes del cromo sino todos los efluentes provenientes del proceso productivo de curtiembre, es un proceso físico químico que utiliza coagulantes y floculantes los cuales son dosificados por una RNA, dependiendo de las características de turbidez y pH de las aguas.

La invención PA/a/2000/005073 (MEJORAS EN EL SISTEMA Y PROCESOS DE TRATAMIENTO DE AGUA DE TENERIA), se refiere a un sistema integrado por un equipo para el tratamiento preliminar de aguas, equipo de precipitación de proteínas, equipo de depuración primaria, equipo para el acondicionamiento y disposición de aguas, y un equipo para el tratamiento de aguas, empleando además un proceso que comprende el tratamiento preliminar de las aguas provenientes, de las diferentes etapas del curtido, las cuales son conducidas por medio de canaletas hacia una fosa de oxidación en donde por medio de elementos químicos auxiliados por eyectores, que hacen la función de recircular los licores obteniendo así la homogeneización de las aguas además de ayudar a la oxidación de las mismas, para después mediante bombas centrífugas ser llevadas a tanques precipitadores en los cuales se lleva a cabo la precipitación de las proteínas contenidas en los licores alcalinos, para posteriormente ser depositados en un equipo de precipitación para su composteo y cuyo clarificado es vertido a una fosa de captación general en la cual se lleva a cabo el ajuste de pH. por medio de un eyector y elementos químicos, una vez concluido este proceso las aguas son conducidas mediante bombas centrífugas hacia un equipo de precipitación primaria, en donde con la ayuda del coagulante, y floculantes adecuados, se aumenta la velocidad de precipitación, concluido este proceso, el agua ya tratada pasa a un filtro de carbón activado de donde por medio de gravedad esta agua pasa hacia un filtro prensa para finalmente llegar a una fosa de recuperación en donde se recibe el agua completamente tratada. Sin embargo, a diferencia de nuestra invención, responde a una secuencia de pasos distinta, la cual en vez de dar inicio con el sistema de aireación finaliza con este proceso y que principalmente su efectividad se basa en el uso de una red neuronal artificial que dosifica las cantidades específicas de ácido, álcalis, floculante y coagulante de acuerdo a las características específicas de la mezcla de procesos a descargar.

A su vez, la invención CN106007239 (SISTEMA DE TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DE CURTIDURÍA), se comprende de un tanque de sedimentación preliminar, un tanque de regulación, un tanque de reacción, un tanque de sedimentación primaria, un tanque de acidificación hidrolítica, un tanque aeróbico A2/O4 y un tanque de sedimentación secundario que están conectados secuencialmente entre sí por tuberías. El tratamiento de neutralización y floculación se realiza mediante el tanque de sedimentación preliminar, la calidad y el volumen de las aguas residuales se regulan mediante el tanque de regulación, el PAC (cloruro de polialuminio) y el PAM (poliacrilamida), son alimentados por el tanque de reacción para flocular las materias orgánicas en las aguas residuales para generar partículas, los contaminantes macromoleculares y refractarios se convierten en contaminantes de moléculas pequeñas y fácilmente degradadles mediante el tanque de acidificación hidrolítica, las materias orgánicas, el nitrógeno y el fósforo se eliminan mediante el tanque aeróbico A2/O4, y el lodo puede estar separado de las aguas residuales por el tanque de sedimentación secundario. Los lodos en el tanque de sedimentación preliminar y el tanque de sedimentación primario pueden fluir a un tanque de concentración de lodos, el 20% del lodo del tanque de sedimentación secundario regresa al tanque de acidificación hidrolítica, el 60% del lodo del tanque de sedimentación secundario regresa al tanque el tanque aeróbico A2/O4, y el 20% del lodo del tanque de sedimentación secundario se descarga al tanque de concentración de lodos. Sin embargo, a diferencia de nuestra invención responde a una secuencia de pasos distinta, la cual en vez de dar inicio con el sistema de aireación finaliza con este proceso y que principalmente su efectividad se basa en el uso de una red neuronal artificial que dosifica las cantidades específicas de ácido, álcalis, floculante y coagulante de acuerdo a las características específicas de la mezcla de procesos a descargar.

Por su parte, la solicitud CN108117196 (SISTEMA Y MÉTODO AVANZADO DE TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES DE CURTIDURÍA), respecto a un sistema que comprende un primer tanque de reacción de floculación, un primer tanque de sedimentación de tubo inclinado, un tanque de compensación, un tanque de ajuste de ácido, un dispositivo de distribución de agua, una torre de oxidación catalítica, un tanque de desgasificación, un tanque de ajuste de álcali, un segundo tanque de reacción de floculación, un segundo tanque de sedimentación de tubo inclinado, un dispositivo de adición de PAC, un dispositivo de adición de PAM, un dispositivo de adición de catalizador y medicamento, un dispositivo de adición de ácido, un dispositivo de adición de álcali y un soplador de aire, en el que el primer tanque de reacción de floculación está conectado secuencialmente con el primer tanque inclinado de sedimentación de tubos, la piscina de compensación, el tanque de ajuste de ácido, el dispositivo de distribución de agua, la torre de oxidación catalítica, el tanque de desgasificación, el tanque de ajuste de álcali, el segundo tanque de reacción de floculación y el segundo tanque de sedimentación de tubos inclinados; el primer tanque de reacción de floculación está provisto de una tubería de entrada de aguas residuales; el segundo tanque de sedimentación de tubo inclinado está provisto de un tubo de descarga; y cada dispositivo de adición está conectado con un tanque de reacción correspondiente. El sistema divulgado por la invención adopta la sedimentación por floculación y el tratamiento heterogéneo de Fenton. Sin embargo, a diferencia de nuestra invención está enfocada a un proceso de regulación de pH debido a que el tratamiento se realiza para todos los efluentes del proceso de curtido, además cuenta con un proceso físico químico de coagulación y floculación en los cuales se utiliza tanques cónicos para la recepción de lodos de sedimentación, posteriormente pasa a una poza de aireación automática con 4 horas de funcionamiento continuo y 30 minutos de reposo, con una retención aproximada de16 a 24 horas.

Otro proceso, el de la invención IN201721042916 (UN PROCESO MEJORADO DE TRATAMIENTO DE EFLUENTES DE AGUAS RESIDUALES), se refiere a un proceso mejorado para el tratamiento de aguas residuales para obtener agua no contaminante y que permita la eliminación simultánea de amoníaco, gases tóxicos y demanda química de oxígeno (DQO). Para el tratamiento de aguas residuales de curtiduría/textil y aguas residuales, la composición se prepara según la naturaleza del agua residual (alcalina o ácida). Primero se acidifica dicha agua residual con un pH de 2. Posteriormente, se agrega dicha composición preparada en el agua residual ácida para ajustar el pH entre 4 y 7. Luego, se agrega cal hidratada al agua residual ácida para elevar el pH del agua de 4-4.5 a 9. Luego, se agrega floculante de polielectrolito al agua tratada. Luego, se lleva a cabo un proceso de neutralización para abordar simultáneamente la captura de CO2 y SO2 de la atmósfera y también reducir otros gases ácidos para controlar la contaminación del aire. Sin embargo, a diferencia de nuestra invención los efluentes que se tratan en el sistema de tratamiento provienen de diferentes procesos por lo que los pH varían de 4 a 12, de acuerdo al pH que se tenga en el monto con ayuda de una RNA se realiza la dosificación de ácido para obtener un pH de 7 a 7.5, luego se procede a neutralizar el sulfuro agregando un agente oxidante que transforma el sulfuro a sulfato, así como también ayuda en la descomposición de materia orgánica para luego pasar a un proceso físico químico, con ayuda de coagulantes y floculantes.

Todas estas soluciones presentan algún inconveniente ya que suponen una solución de tratamiento de efluentes de curtiduría por tipo de efluente, y considerando la atención con distintas variables y para vahos procesos. Es por eso que se considera deseable un tratamiento de efluentes de curtiduría que indique las dosificaciones exactas de coagulante y floculante para tratar las aguas residuales producto de la mezcla de procesos. Hoy en día existen tecnologías de automatización e inteligencia artificial que pueden apoyar en la labor de dosificación exacta y constante. Por ejemplo, la invención CN103011356B (MÉTODO PARA CONTROLAR LA DOSIFICACIÓN QUÍMICA AUTOMÁTICA DEL SISTEMA DE AGUA DE ALTA TURBIDEZ) se refriere a un método para controlar la dosificación química automática de un sistema de agua de alta turbidez mediante una red neuronal de propagación inversa (BP) de acuerdo con los parámetros de operación del flujo, la turbidez, la temperatura y el valor de pH del agua de fuente histórica, la turbidez del agua de salida de un tanque de sedimentación y similares, de modo que se obtiene un modelo de red neuronal, los parámetros se utilizan luego como parámetros de entrada de la red neuronal de BP, se utiliza un algoritmo de optimización interno de la red neuronal de BP para obtener una salida para guiar y controlar el cantidad de dosificación química, se utiliza un algoritmo de diferenciación de integración de proporción (PID) de modelo interno para ajustar la cantidad de dosificación química de acuerdo con la turbidez del agua de salida de sedimentación en tiempo real, se utiliza un medidor de flujo y un medidor de nivel de líquido para controlar con precisión la concentración de dosificación, el flujo de adición se calcula de acuerdo con la concentración de dosificación y la dosis de adición, el control PID se lleva a cabo para regular la apertura de la válvula o la frecuencia de la bomba dosificadora de acuerdo con el flujo, y por lo tanto, se controla el flujo de dosificación. Sin embargo, nuestra invención es diferente ya que cuenta con dos modelos neuronales, el Modelo de Predicción de Dosificación de Ácido, modelo con 5 unidades neuronales, este modelo utiliza como variables independientes el pH inicial y la turbidez, y el Modelo de Predicción de Coagulante, en donde la dosificación de coagulante está altamente correlacionada en este caso con la turbidez.

IV. ANÁLISIS PROBLEMA - SOLUCIÓN.

El problema que se pretende resolver, es cómo realizar el tratamiento de efluentes que provienen de las curtiembres, especialmente aquellas aguas residuales, que contienen elementos o compuestos químicos que se consideran contaminantes para el agua y ambiente. Y poder llegar a realizar este proceso en la misma planta de procesamiento de la curtiembre, sin la demanda de un gran espacio adicional y con un solo equipo. De esta forma, con el método propuesto se presenta una alternativa competitiva para realizar el tratamiento de agua residual de curtiduría.

V. DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN

La invención trata la mezcla de todos los efluentes del proceso y sub proceso de obtención de cuero, aplicando procesos físico-químicos integrados en un solo equipo, con el fin de reducir las áreas de tratamiento, la carga contaminante de cromo, sulfuro, DBO, DQO y SST, lo cual supone una mejora en el estado de la técnica ya que se puede tratar un caudal de 20 m ³ /d. Para la función adecuada del método propuesto, respecto al tratamiento de dicho caudal de 20 m ³ /d, se constituye principalmente por una poza de sedimentación (a), una poza de aireación (b), un Controlador Lógico Programable (PLC) (d), un tanque de regulación de pH (e), un tanque de coagulación (f), dos tanques de floculación (g), y una piscina/poza de almacenamiento final (h); todas estas estructuras vinculadas a una Red Neuronal Artificial (c) que trabaja bajo un software especializado en recibir valores desde los sensores, procesarlo y emitir las dosificaciones exactas de ácido, oxidante y coagulante y quien es finalmente el denominado “cerebro inteligente” que generará la información procesada para la toma de decisiones al momento de optar por el tratamiento óptimo de los efluentes de la empresa.

La poza de sedimentación (a) cuenta con una trampa de grasa, tiene específicamente forma rectangular, construida de material concreto, sin embargo, puede fabricarse con otro tipo de material que cuente con propiedades similares a las del concreto, con una capacidad de 22 m ³ , con tiempo de residencia de 10 minutos.

Por su parte, el tanque de regulación de pH (e) posee dimensiones específicas: diámetro de 2.20 metros, altura de 1 .82 metros y un volumen de 5 m3, el mismo que dispone de un agitador vertical tipo paleta donde se dosificarán ácido o álcalis para regular el pH del agua a 7.5. El tanque de coagulación (f) tiene un volumen de 5 m ³ y opta por un agitador tipo paleta en posición vertical para que produzca una mezcla rápida, teniendo un tiempo de retención hidráulica de 10 minutos. El volumen de las tolvas/tanques de floculación (g) son de 3 m ³ cada una, con un tiempo de retención hidráulica en el compartimiento de 30 minutos con un agitador tipo paleta que produce una mezcla lenta que garantice el cuidado con los flóculos formados. Finalmente, la piscina de almacenamiento final (g) está cubierta de cerámica de volumen de 20 m3, cuyo sistema cuenta con 14 difusores de 9 pulgadas que están distribuidos en toda la piscina y un soplador con una potencia de 1 .2 HP. Con todo lo mencionado hasta ahora, se describe el método de manera detallada, mismo que está conformado por 5 etapas.

Etapa 1 - Remoción de carga orgánica: Se inicia con el pre tratamiento en el cual se recolectará la mayor cantidad de solidos gruesos y fino con la finalidad de reducir en 20-40% la carga contaminante referente a la materia orgánica sedimentable. El agua llega a las pozas de sedimentación, misma que por la gravedad, las partículas gruesas se sedimentan, adicionalmente se cuenta con un filtro que remueve solidos gruesos. Como resultado de esta etapa y gracias a los sensores al interior de la poza de sedimentación, se obtienen los parámetros de medición: pH inicial y turbidez.

Etapa 2 - Aireación: Posterior a la remoción de carga orgánica, se pasa a un sistema de aireación instalado en una piscina cubierta de cerámica con un volumen aproximado de 20 m ³ . El control de la distribución de aire se realiza mediante 4 válvulas tipo boya, un manómetro y un tablero de control eléctrico. En esta etapa el agua se airea en un periodo de 8 horas, y como resultado y gracias a los sensores en la poza de aireación, se obtiene el parámetro de control: Oxígeno disuelto.

Etapa 3 - Análisis de datos y cálculo de dosificación: El equipo de cómputo que contiene la Red Neuronal Artificial (RNA) recibe los parámetros obtenidos con los sensores en la poza de sedimentación: pH inicial y turbidez, la cual procesa los datos e indica la dosificación de ácido, álcalis, floculante y coagulante. El cálculo de esta dosificación se realiza mediante un Modelo Básico de Redes de Neuronas, el cual trabaja de la siguiente manera: • Consta de 1 capa de entrada, 1 capa intermedia y 1 capa de salida. El número de neuronas en la capa de entradas depende directamente del número de variables independiente consideradas durante el análisis. En el caso de la capa intermedia se prueban diferentes números de unidades neuronales mediante vahos experimentos, con el objetivo de encontrar la configuración más adecuada. La capa de salida será igual al número de variables dependientes que se quieran predecir. Adicionalmente, entre la capa intermedia y la capa de salida se utiliza una función no lineal del tipo sigmoide que permite a las redes de neuronas estimar funciones polinómicas complejas.

• Antes de empezar con el entrenamiento de la red, también es necesario especificar el algoritmo de optimización a utilizar, y la función de pérdida o error a monitorear. Para todos los experimentos se utiliza el optimizador Adam, que es la opción por defecto para cualquier tipo de configuración. Por otro lado, se utiliza la función de pérdida del tipo Error Cuadrático Medio por tratarse de un problema de regresión.

• Adicionalmente a los parámetros propios del modelo, se indican ciertos hiper parámetros fundamentales durante el entrenamiento del modelo: o Tasa de Aprendizaje: Factor que modula la intensidad en la modificación de los pesos de la red. Este factor es uno de los más importantes y puede determinar la convergencia o la divergencia del modelo hacia una solución óptima. o Tamaño de Batch: El tamaño del Batch nos indica cuantos datos está procesando el modelo al mismo tiempo. Mientras más grande sea el tamaño del Batch mejores resultados obtendremos durante el entrenamiento. Sin embargo, esto debe estar balanceado con las capacidades o recursos computacionales disponibles. o Número de Épocas: Indica cuántas veces el algoritmo procesa todo el dataset. El procesamiento de todo el dataset una sola vez indica una época. El número de épocas normalmente se establece lo suficientemente alto para que el modelo sea capaz de aprender lo suficientemente bien el dataset de entrenamiento. Sin embargo, se debe tener cuidado en no establecerlo demasiado alto de forma que el modelo empiece a sobre entrenar, es decir no tener un buen rendimiento sobre datos que nunca ha visto.

• Debido a que se tiene un número reducido de muestras en el dataset (159), el entrenamiento del modelo seguirá el enfoque Kfold cross validation, en donde se parten los datos en un número determinado de particiones. En este caso se utilizan 5 particiones, donde cada partición contiene alrededor de 30 y 40 muestras. El objetivo consiste en entrenar el modelo con 4 de las 5 particiones y evaluar el modelo con la partición que se dejó de lado. El proceso se repite utilizando en cada iteración particiones distintas. Finalmente, el error de evaluación es el promedio del error de todos los modelos entrenados, obteniendo así los resultados observados en la Tabla 1.

Una vez se obtuvieron las dosificaciones necesarias, se le transmite dicha información al PLC - Controlador lógico programadle que se encarga de enviar las señales a cada uno de los tanques para agregar de manera automatizada, las cantidades necesarias de ácido, álcalis, floculante y coagulante.

Tabla 1. Resumen de los modelos entrenados Etapa 4 - Dosificación para tratamiento: En cuanto se obtienen las dosis específicas, se procede a suministrarlas de manera adecuada a cada uno de los siguientes tanques:

• Tanque de regulación de pH de polietileno de alta densidad de 5 metros cúbicos adicionado a un sistema de bombeo de soluciones de ácido y álcalis dependiendo de las características detectadas en la red.

• Tanque de coagulación de polietileno de alta densidad de 5 metros cúbicos adicionado mediante un sistema de bombeo que suministra coagulante de acuerdo a la dosificación indicada en la red neuronal artificial.

• Tanque de floculación de polietileno de alta densidad de 3 metros cúbicos adicionado mediante un sistema de bombeo de una solución floculante según la dosificación indicada en la red neuronal artificial. De forma general, el suministro se realiza de la siguiente manera:

• El agua residual es vertida en la poza de sedimentación, para ser posteriormente impulsada hacia la etapa de tratamiento físico-químico. Todos los datos de turbidez y pH inicial son leídos por la Red Neuronal Artificial (RNA) y procesados de modo que automáticamente da la señal al PLC de cuál debe ser la dosificación exacta. El agua procedente de la poza de sedimentación llega al tanque de ajuste de pH, donde se dosifica ácido o álcalis para regular el pH del agua a 7.5.

• A continuación, el agua residual pasa a un tanque de coagulación, donde se dosifica el coagulante para que se produzca la coagulación. Finalizada la coagulación, el agua residual pasa a dos tolvas de 3 m ³ cada una, donde se dosifica un floculante orgánico para que se produzca la floculación.

• Finalmente, después de haber terminado el proceso de floculación el agua es retenida en las tolvas para se lleve a cabo la sedimentación de los flóculos formados. El sobrenadante es recogido en la piscina de aireación para eliminar la carga orgánica que contiene el agua. Al final de la etapa de sedimentación del tratamiento físico-químico se coloca una válvula de toma muestra para evaluar los parámetros de caracterización del agua tratada. El fango o lodo que se extrae por la parte inferior de las tolvas supone es almacenado en un recipiente metálico para su posterior disposición. Los reactivos químicos son almacenados en depósitos cilindricos con un volumen aproximado de 100 litros para el ácido, oxidante, coagulante y floculante. Los datos generados a lo largo del proceso (en todas sus fases) es almacenado en la Red Neuronal Artificial (RNA) para alimentación su base general y como referencia en próximas estimaciones.

Etapa 5 - Descarga: Finalmente, el operador debe abrir las válvulas manuales para realizar la descarga a la piscina/poza de almacenamiento final para descarga en alcantarillado, por medio de una bomba centrifuga se realiza la descarga del efluente tratado al sistema de alcantarillado.

VI. Breve descripción de los Dibujos

Figura 1. Diseño visual del sistema que implementa el método para el tratamiento de efluentes de curtiduría a) Poza de sedimentación b) Poza de aireación c) Red Neuronal Artificial (RNA) d) Controlador Lógico Programadle (PLC) e) Tanque de regulación de pH f) Tanque de coagulación g) Tanques de floculación h) Piscina/poza de almacenamiento final

Figura 2. Plano isométñco tridimensional del sistema que implementa el método para el tratamiento de efluentes de curtiduría.