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Los resultados alcanzados fueron comparados con los reportados en la literatura usando un mayor número de corridas experimentales. Resultados. Bajo condiciones de operación optimizadas (3 unidades de pH, 525 mg/L de H2O2 y 25,70 mg/L de Fe2+) se obtuvieron remociones de DQO > 70 %. Estos resultados fueron similares a las condiciones óptimas obtenidas e informadas previamente en la literatura utilizando un diseño de experimentos factorial completo. Conclusiones. 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Optimización del proceso sono-foto-Fenton para el tratamiento de aguas residuales usando un diseño central compuesto
Introducción. Debido al aumento de la toxicidad de las aguas residuales y a la limitada eficiencia de los sistemas convencionales, se hace necesaria la aplicación de procesos alternativos, entre los que destaca el sistema sono-foto-Fenton. Objetivo. Con este trabajo se busca optimizar las variables que afectan directamente el poder de oxidación del proceso sono-foto-Fenton, tales como el pH de la solución y la concentración de agente oxidante y promotor, para el tratamiento de un agua residual de origen petroquímico, con el fin de validar la conveniencia del uso de diseños de experimentos basados en un número reducido de corridas. Materiales y métodos. Para ello, se utilizó un diseño de experimentos central compuesto centrado en las caras, cuyo modelo de regresión de segundo orden obtenido fue validado. Los resultados alcanzados fueron comparados con los reportados en la literatura usando un mayor número de corridas experimentales. Resultados. Bajo condiciones de operación optimizadas (3 unidades de pH, 525 mg/L de H2O2 y 25,70 mg/L de Fe2+) se obtuvieron remociones de DQO > 70 %. Estos resultados fueron similares a las condiciones óptimas obtenidas e informadas previamente en la literatura utilizando un diseño de experimentos factorial completo. Conclusiones. Se demuestra, por tanto, la importancia de llevar a cabo diseños de experimentos que permitan optimizar sistemas de tratamiento de aguas usando un reducido número de corridas, lo cual se traduce en la reducción tanto de costos económicos como de tiempos de experimentación y análisis de la variable respuesta objeto de estudio.