Resumen

Se realizó un estudio intensivo para evaluar el rendimiento de los diferentes materiales de revestimiento con bentonita en la eficiencia de remoción de Cu(II) y Zn(II) de lixiviados industriales. Se utilizó una red neuronal artificial (RNA) para mostrar los niveles significativos de los materiales de revestimiento analizados en la eficiencia de remoción. El análisis estadístico demuestra que el efecto de la zeolita natural fue significativo mediante un modelo de spline cúbico con una eficiencia de remoción del 99.93%. La optimización de los materiales de revestimiento se logró al minimizar las mezclas de bentonita, que eran costosas, y maximizar la eficiencia de remoción de Cu(II) y Zn(II). Las eficiencias de remoción se calcularon en un 45.07% y un 48.19% para Cu(II) y Zn(II), respectivamente, cuando solo se utilizaba bentonita como material de revestimiento. Sin embargo, se encontró que la combinación de un 60

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Estudio; Materiales de revestimiento; Eficiencia de remoción; Cu(II); Zn(II); Bentonita
• Keywords:Study; Liner materials; Removal efficiency; Cu(II); Zn(II); Bentonite