Desarrollo y optimización de lenguas electrónicas para la monitorización de procesos de biosorción de metales pesados en raspo de uva

Abstract

A lo largo de los últimos años y debido a la actividad humana se han vertido diferentes disoluciones contaminantes de metales en el medio ambiente pero en la actualidad todo este tipo de acciones están mucho más controladas. Debido a esto, hay una necesidad de monitorizar el control de metales en el medio ambiente ya que las normativas cada vez son más estrictas y por lo tanto es necesaria la creación de nuevos métodos con la capacidad de detectar y cuantificar cantidades de metales simultáneamente. Por otro lado, se intenta valorizar unos compuestos que son los metales debido a su escasez, por ejemplo, el cobre cada vez está más buscado; y se intenta minimizar el proceso de la minería que desde un punto de vista sostenible no es bueno. Por todo esto el desarrollo de tecnologías más limpias es necesario, por ejemplo el estudio de la biosorción de metales utilizando residuos industriales o agroalimentarios de muy bajo coste, que generalmente son quemados, dándoles un valor añadido. El presente proyecto tiene como finalidad el desarrollo de un sistema de monitorización basado en lenguas electrónicas. Esta lengua electrónica, sistema bioinspirado en el sentido del gusto, proporciona gran cantidad de datos a partir de la utilización de matrices de sensores más un proceso quimiométrico de tratamiento de los datos obtenido por los sensores. Concretamente se han desarrollado los sensores para ser implementados en una matriz de sensores estudiando la respuesta a cobre, calcio, zinc y plomo, en una mezcla cuaternaria y una ternaria. Además se han tratado los datos obtenidos con el objetivo de entender el proceso de biosorción de varios metales en raspo de uva. El hecho de trabajar con tres y cuatro metales provoca una dificultad a la hora de procesar todos los datos que la lengua aporta, por lo tanto será necesario el uso de un programa como Matlab, con su paquete de datos de redes neuronales, para agilizar el tratamiento de todos los datos obtenidos. El hecho de utilizar un programa como Matlab ha facilitado la elaboración de un modelo con la capacidad de obtener las concentraciones de cada uno de los iones involucrados a partir de la respuesta de los sensores potenciométricos. Además, ha sido posible la monitorización de los cuatro metales a la vez durante el proceso de biosorción. Los resultados obtenidos con la lengua electrónica para cada uno de los metales se ajustan correctamente con los resultados proporcionados por el método de referencia.