Resumen

La necesidad de diseñar adsorbentes de bajo coste para la desintoxicación de efluentes industriales ha sido una preocupación creciente para la mayoría de los investigadores medioambientales. Por ello, la modelización de datos experimentales de procesos de adsorción es un medio muy importante para predecir los mecanismos de diversos sistemas de adsorción. Por lo tanto, este artículo presenta una revisión general de las aplicaciones de las isotermas de adsorción, el uso del análisis de regresión lineal, el análisis de regresión no lineal y las funciones de error para el análisis óptimo de los datos de adsorción.

• Materias:Bioquímica Reacciones químicas Propiedades fisicoquímicas Análisis electroquímico Electroquímica Química analítica
• Subjects:Biochemistry Chemical reactions Chemicophysical properties Electrochemical analysis Electrochemistry Analytical chemistry
• Palabras claves:análisis óptimo de datos de adsorción, análisis de regresión lineal, la mayoría de los investigadores medioambientales, análisis de regresión no lineal, diversos sistemas de adsorción, isotermas de adsorción, procesos de adsorción, adsorbentes de coste, funciones de error, datos experimentales
• Keywords:optimum adsorption data analysis, linear regression analysis, most environmental researchers, nonlinear regression analysis, various adsorption systems, adsorption isotherms, adsorption processes, cost adsorbents, error functions, experimental data