Presentación de PowerPoint - Area Metropolitana del Valle ... · PDF filePARTICIPANTES Grupo de Biorremediación y Desarrollo Tecnológico. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

Investigación Básica y Aplicada

sobre el Parámetro Color en los

Vertimientos de Aguas

Residuales.

PARTICIPANTES

Grupo de Biorremediación y Desarrollo Tecnológico. Escuela de

Geociencias y Medio Ambiente. Universidad Nacional de Colombia

[email protected]

Grupo de Investigaciones Ambientales (GIA). Escuela de

Ingenierías. Universidad Pontificia Bolivariana

[email protected]

[email protected]

Grupo de Investigación Sinapsisuco y Limnología. Grupo de

Investigación Recursos Hídricos. Universidad Católica de Oriente

[email protected]

[email protected]

Grupo de Investigación y Mediciones Ambientales (GEMA)

Facultad de Ingeniería. Universidad de Medellín

[email protected]

CONTENIDO

1. Consideraciones del Color.

2. Componente No. 1 y 2. Técnica analítica y Vertimientos.

3. Componente No. 3. Análisis mediante imágenes.

4. Componente No. 4 Toxicidad y tratamientos.

5. Componente No. 5 Biodegradabilidad.

6. Conclusiones de la investigación.

DEFINICIÓN COLOR

El color en el agua puede ser

debido a la presencia de

sustancias naturales (arcilla,

ácidos húmicos, fúlvicos, etc) o

al vertimiento de aguas

residuales.

Sensación que se produce en

respuesta a la estimulación del

ojo y de sus mecanismos

nerviosos, por la energía

luminosa de ciertas longitudes

de onda.

PROPIEDADES IMPORTANTES DEL COLOR

• Definición de Color: Todo cuerpo iluminado absorbe una parte de

las ondas electromagnéticas y refleja las restantes. Las ondas

reflejadas son captadas por el ojo e interpretadas en el cerebro

como distintos colores según las longitudes de onda

correspondientes.

• Matiz o tono: El grado en el cual un estímulo puede ser descrito

como similar o diferente de los estímulos como rojo, amarillo y azul.

Hay una alta correlación entre el tono y las longitudes de onda.

• Intensidad: Este concepto representa la pureza o

intensidad de un color particular, la viveza o palidez del

mismo.

El COLOR EN EL AGUA

El color mostrado en el agua es el

resultado de la luz dispersada

después de que haya pasado a

través de varias profundidades y

sometido a la absorción selectiva.

Color y turbidez determinan la

profundidad a la que la luz penetra en

los sistemas de agua. El color visible

en una muestra de agua es la luz que

se refracta, reflejada o reemitida por

sustancias en el agua debido a que no

ha sido absorbida para producir

reacciones térmicos o químicos.

ANTECEDENTES Y PROBLEMÁTICA

El río Medellín, eje articulador

del Valle de Aburrá, se extiende

100 km desde el Alto de San

Miguel en Caldas hasta su

hasta su confluencia con el Río

Grande.

Afectación debido a:

Distribución físico-espacial, conurbación, la

población asentada a lo largo del río, las

dinámicas territoriales, las potencialidades

ambientales, entre otras.

COLOR IMPACTO AMBIENTAL Y MEDIÁTICO


Las técnica actual de medición

Hazen en UPC (Unidades

Platino –Cobalto), excluye de

evaluación, el color

proveniente de efluentes

industriales, dado que éste

requiere ser medido en otras

unidades.


NORMA UNIDAD

USOS DEL AGUA

HUMANO -

DOMÉSTICO

PARA

POTABILIZACIÓN

SE REQUIERE

SÓLO

TRATAMIENTO

CONVENCIONAL

HUMANO -

DOMÉSTICO

PARA

POTABILIZACIÓN SE

REQUIERE SÓLO

DESINFECCIÓN

PRESERVACIÓN FAUNA Y FLORA

AGUA FRÍA

DULCE

AGUA CÁLIDA

DULCE

Decreto 1594 de 1984 -

norma Colombiana de

vertimientos UC 75 20 No interfiera

fotosíntesis

No interfiera

fotosíntesis Criterios de calidad del

agua para destinación del

recurso a diferentes usos

en Ecuador UC 100 20 - -

Artículos 81- 82 decreto

supremo nº 261-69-

ap(decreto ley nº 17752 -

Perú) 1969 UC 300 - - -

Digesto de la comisión

administradora del rio

Uruguay (Caru) UC 300 - - -

Calidad del agua para

diferentes usos según la

OMS y la OPS UC 75 20 - -

Norma oficial Mexicana

nom-127-ssa1-1994 UC - 20 - -

El impacto más cercano y evidente es

la reducción de la cantidad de luz que

ingresa al agua por la entrada de

grandes cantidades de color, y la

entrada exagerada de nutrientes (N,P)

que genera la eutrofización.

AFECTACIÓN SOBRE LOS ECOSISTEMAS…

AFECTACIÓN SOBRE LOS ECOSISTEMAS…

AFECTACIÓN SOBRE LAS PERSONAS..

La Ecological and toxicological Association of Dyes and organic

pigments manufacturers. ETAD ha reportado presencia de PCB´s en

algunos pigmentos, como se sabe este tipo de sustancias son

consideradas como uno de los 12 compuestos más tóxicos y recalcitrantes

generados por el hombre, catalogado así por el programa de las Naciones

Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) (Borja et al; 2005).

Lo que le imprime efectos mutagénicos, teratogénicos y

cancerígenos.

CONSIDERACIONES DEL COLOR.

• Reacciones

• Impacto visual

• Variación del color

• Toxicidad

• Biodegradabilidad

• Alteración Cuerpo Agua

• Tratamientos - Control

• Materias primas

• Línea Base

• Tendencia por sectores

• Técnicas analíticas

• Repetibilidad

• Validación

Medición Vertimiento

Receptor Impacto

CONSIDERACIONES DEL COLOR.

• Componente N° 3.

• COLOR BASE DEL RÍO ABURRÁ - MEDELLÍN MEDIANTE EL USO DE IMÁGENES DIGITALIZADAS

• Componente N° 4 y 5

• EVALUACIÓN LA TOXICIDAD y BIODEGRADABILIDAD POR VERTIMIENTOS


• LÍNEA BASE DE COLOR PARA VERTIMIENTOS EN SECTORES PRODUCTIVOS


• DEFINICIÓN Y VALIDACIÓN DEL MÉTODO ANALÍTICO

Medición Vertimiento

Receptor Impacto

Profundizar en el conocimiento de la variable color,

para validar un método analítico y comprender su

interacción con los demás parámetros de calidad,

toxicidad y biodegradabilidad; y su impacto sobre el

cuerpo receptor, de manera que se pueda hacer

una aproximación a la definición de objetivos de

calidad para dicho parámetro, medido en unidades

diferentes al Platino-Cobalto.

Objetivo General

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

Componente N° 1.

DEFINICIÓN Y VALIDACIÓN DEL MÉTODO

ANALÍTICO

Definir y validar un método analítico para la

determinación del parámetro color..

Objetivo Componente 1

• Determinar un protocolo para la preparación y

análisis de muestras.

• Definir y validar un método analítico para la

determinación de color en aguas coloreadas de

diferentes sectores industriales.

• Realizar el análisis estadístico con el objeto de

evaluar la precisión, exactitud, límite de detección y

repetitividad del método propuesto.

Objetivos Específicos

• Como hipótesis se plantea: Es factible la medición

estandarizada de color mediante la aplicación de

alguno de los siguientes métodos de medición:

espectrofotométrico de longitud de onda múltiple en

30 y 10 puntos, método tristimulus y el de color ADMI

en aguas residuales industrial de diferentes sectores

industriales. Dicha técnica debe garantizar al menos

las características de exactitud, precisión,

repetitividad y límite de detección.

Hipótesis

Métodos de Análisis

• Método múltiple longitud de

onda 30 y 10 puntos (APHA

2120D)

• Método tristimulus (APHA

2120E, propuesto por la

versión 5.0 de la norma de

reglamentación del decreto

3930 de 2010)

• Método ADMI (APHA 2120F)

Metodología

Revisión

bibliográfica

Aprestamiento y

adecuación del

sistema

Desarrollo de pruebas

con estándares,

verificación con

muestras sintéticas y

muestras reales.

Aplicación de operadores

estadísticos a métodos analíticos

evaluados. exactitud y precisión,

sesgo, etc.

Comparación

estadística entre

método tristÍmulos y

método ADMI.

Trabajo de campo

y recolección de

muestras

MÉTODOS PROPUESTOS PARA VALIDACIÓN

Método Espectrofotométrico Triestimulo • SM-2120E

• El valor triestimulo es el conjunto de 3 resultados, dados por un espectrofotómetro, que cuando son combinados de varias maneras, describen cómo el ojo humano percibe un determinado color.

• Los valores obtenidos son coordenadas X,Y,Z que permiten ubicar el color en el diagrama cromático.

• Resultado cualitativo, ya que las coordenadas no presentan una tendencia y varían para cada color.

MÉTODOS PROPUESTOS PARA VALIDACIÓN

Método Espectrofotométrico ADMI

• SM 2120F

• El método ADMI determina el ―valor del color‖ el cual es una cantidad independiente del matiz y aumenta a medida que aumenta la intensidad.

• Resultado cuantitativo que depende de la intensidad del color, pero no del matiz.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI

• Como se trata de un método normalizado y aprobado por el

Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater

22nd edition, se tienen en cuenta los siguientes parámetros de

validación:

• Límite de cuantificación

• Intervalo de trabajo y lineal

• Precisión (Repetibilidad)

• Exactitud

• Incertidumbre de la medición

• El desarrollo del procedimiento de validación se realiza con un

estándar de Platino-Cobalto, el cual es el recomendado en los

métodos propuestos para realizar las calibraciones y respectivos

estándares de control de calidad.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI

• Concentración mínima de analito que puede

determinarse en una muestra con un nivel de

incertidumbre aceptable.

• Para su análisis se realizan varios análisis de un blanco

(Se realizaron 20 lecturas).

• Se obtiene un límite de cuantificación de 0 ADMI.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI -Límite de Cuantificación-

• Se analizan distintos puntos a concentraciones ascendentes los

cuales se grafican, observando los cambios en el coeficiente de

regresión hasta encontrar el punto en el cual se pierde la linealidad.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI – Intervalo de trabajo y lineal

y = 1,0164x - 0,2423 R² = 0,9997

-50

0

50

100

150

200

250

300

0 50 100 150 200 250 300

Lectura (ADMI)

Concentración (UPC)

Curva de Calibración Método ADMI

Intervalo de trabajo

0ADMI-250ADMI

• Se realiza el análisis de precisión bajo condiciones de

repetibilidad (mismo equipo, operador, calibración del equipo

y tiempo).

• Para este análisis se toman 3 concentraciones que abarquen

la totalidad del intervalo de trabajo. Las tres concentraciones

escogidas son 25, 100 y 250 ADMI.

• Como resultado se obtiene que el estándar de 25ADMI

presenta el coeficiente de variación más alto siendo de 4,2%.

Lo que implica una baja dispersión de los datos.

• Otro resultado de interés es la desviación estándar de

repetitividad de 1,57.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI -Precisión (Repetibilidad)-

• Se realiza nuevamente la metodología planteada

cambiando el día y el analista, de esta manera se

determina la precisión intermedia del método y se

sustentan los resultados a partir de un Análisis de

Varianza (ANOVA).

• Después de realizar el análisis estadístico, se concluye

que no hay diferencia significativa entre los análisis del

día 1 y los del día 2.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI -Análisis de Varianza-

• Para el análisis de veracidad se toman los datos

reportados por uno de los analistas y se comparan las

mediciones experimentales con los valores teóricos de

25, 100 y 250 ADMI.

• Como resultado se obtienen errores de 6,8%, 3,15% y

3,48% respectivamente los cuales se encuentran dentro

de lo establecido para métodos espectrofotométricos.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI -Veracidad-

• La incertidumbre de la medición es un parámetro no

negativo que caracteriza la dispersión de los resultados

obtenidos bajo las condiciones de análisis.

• Para su calculo se asocian los datos a la curva de

calibración obtenida. Para obtener la incertidumbre del

método se debe combinar la anterior con las distintas

fuentes de incertidumbre asociadas al método, es decir

condiciones del Laboratorio, equipos, vidrieria, etc.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI – Incertidumbre de la Medición

• El método ADMI es robusto y estadísticamente

aceptable para ser aplicado en la determinación de color,

puesto que todos los parámetros evaluados presentan

un comportamiento acorde con lo estipulado.

VALIDACIÓN DEL MÉTODO ADMI -CONCLUSION-

• Se realizan análisis de repetibilidad a los siguientes reactivos:

• Indigo

• Rojo 40

• Óxido de Cobre

• Óxido de cromo verde

• Dióxido de titanio

• Óxido de Zinc

• Óxido de hierro negro

• Óxido de hierro rojo

• Óxido de hierro amarillo

• Anilina vegetal Amarilla

• Rodamina

MEDICIÓN DE REACTIVOS REPRESENTATIVOS

• Se realizan pruebas de linealidad y de reproducibilidad

determinando el ADMI aparente (sin filtración) y ADMI real (con

filtración por filtro de 0,45mm) también se tiene registro del valor

triestimulo.

• Se encuentran diversos comportamientos para los diversos

reactivos pero siempre hay un aumento del ADMI a medida que

aumenta la intensidad de un determinado color.

MEDICIÓN DE REACTIVOS REPRESENTATIVOS

• Todos los reactivos empleados presentan una tendencia lineal a

medida que se aumenta la concentración de la muestra o la

intensidad del color del reactivo. Este comportamiento es el

esperado, lo que demuestra la aplicabilidad del método para el

objetivo establecido.

• Entre menos soluble sea el reactivo o menos afín sea con la matriz

acuosa, mayor será la dispersión de los resultados obtenidos.

• Es importante reportar los valores de pH y turbiedad para las

muestras analizadas y no alterar las condiciones iniciales

de la muestras, dado que el color ADMI es fuertemente

dependiente de estos dos parámetros.

MEDICIÓN DE REACTIVOS REPRESENTATIVOS - CONCLUSIONES

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

Componente N° 2.

LÍNEA BASE DE COLOR PARA

VERTIMIENTOS EN ONCE SECTORES

PRODUCTIVOS

Determinar la línea base del parámetro color en once

sectores industriales y correlacionar parámetros

fisicoquímicos.

Objetivo Componente 2

• Selección de Sectores y empresas.

• Línea base de la evaluación del color (Color,

DQO, DBO, Sólidos Totales, Sólidos

Suspendidos, Sólidos Disueltos, pH y

Conductividad).

• Correlacionar los parámetros analizados con la

medición de color validada.

• Socialización de resultados obtenidos.

Objetivos Específicos

Metodología

Priorización de

sectores a partir de

matriz de expertos

Socialización con

empresas de los

sectores

priorizados

Planeación de

caracterizaciones y

formulación de planes

de muestreo

Análisis de resultados de

caracterización de las aguas

residuales a partir de la aplicación de

operadores estadísticos.

Trabajo de campo y

recolección de

muestras

Plan de

Validación de

técnicas

Mediciones en

Laboratorio

Determinación de

correlaciones entre el análisis

de color y los parámetros

fisicoquímicos.

Construir la línea base a partir de la evaluación del color en los

vertimientos generados por los sectores económicos priorizados, mediante

la toma de muestras y caracterización de los parámetros: color, DQO,

DBO, Sólidos Totales, Sólidos Suspendidos, Sólidos Disueltos, pH y

Conductividad; y así caracterizar los vertimientos de once sectores

productivos para correlacionar los parámetros analizados con la medición

de color validada.

Alcance

Sectores Priorizados

Factor Crítico Puntuación Ponderación

Toxicidad

Se evaluó el impacto de 1 a 5, considerando que 5 es el

mayor impacto negativo toxicológico sobre el cuerpo de

agua generado por descargas de color.

30%

Frecuencia de vertimiento color

Se evaluó el impacto de 1 a 5, considerando que 5 se

asocia a una descarga de color continua a los cuerpos de

agua.

10%

Frecuencia de cambio de color


asocia a una alta variación en el color de las aguas

residuales descargadas a los cuerpos de agua.

5%

Volumen vertido


asocia a un alto volumen de agua residual con color

descargadas a los cuerpos de agua.

15%

Visuales y/o estéticos

Se evaluó el impacto de 1 a 5, considerando que 5 es el

mayor impacto negativo visual y estético sobre el cuerpo de

agua generado por descargas de color.

30%

Biodegradabilidad


asocia a una baja biodegradabilidad de las aguas residuales

con color descargadas a los cuerpos de agua.

10%

- Fabricación de productos textiles

- Fabricación de sustancias y productos químicos

- Curtido de cuero

- Actividades de impresión

- Evacuación y tratamiento de aguas residuales

- Fabricación de papel, cartón y productos de papel cartón

- Fabricación de otros productos minerales no metálicos

- Elaboración de productos alimenticios

- Elaboración de bebidas

- Fabricación de productos metalúrgicos básicos.

Sectores Priorizados

Socialización con empresas de los

sectores priorizados

Trabajo de campo y recolección

de muestras Sector Económico

Empresas

Convocadas

Empresas

Interesadas

Empresas

Participantes

Monitoreos

Ejecutados

No de

Muestras

puntuales

No de

Muestras

compuestas

No de

Muestras

Río Medellín 5 84 84

Actividades de impresión y de

producción de copias a partir de

grabaciones originales

12 5 5 5 23 6 29

Curtido y recurtido de cuero 4 1 1 2 25 2 27

Elaboración de productos alimenticios -

Elaboración de bebidas 11 5 5 7 48 11 59

Evacuación y tratamiento de aguas

residuales - Recolección, tratamiento y

disposición de desechos, recuperación

de materiales

2 1 1 3 30 6 36

Fabricación de otros productos

minerales no metálicos 13 3 1 1 9 1 10

Fabricación de papel, cartón y productos

de papel cartón 8 6 4 4 36 8 44

Fabricación de productos metalúrgicos

básicos 18 9 7 7 56 13 69

Fabricación de productos textiles 18 11 10 11 91 19 110

Fabricación de sustancias y productos

químicos 23 14 10 11 84 15 99

TOTAL 109 55 44 56 486 81 567

Análisis de Resultados

• Dividir los resultados en Aguas Vertidas sin tratamiento y con

tratamiento.

• Identificar generalidades del sector para comparar con los resultados

obtenidos.

• Se aplicó la estadística descriptiva para cada uno de los parámetros

fisicoquímicos analizados y los parámetros referentes al color y así

determinar el comportamiento de los datos en cada uno de los sectores

priorizados.

• Se empleó la inferencia estadística para determinar como estaban

relacionados los parámetros fisicoquímicos con el parámetro color

(ADMI). Además, se determinó la naturaleza dinámica de los datos

recolectados. Lo anterior se trabajó mediante correlaciones y análisis de

regresión.

Resultados por Sector - Correlaciones con

respecto a ADMI

Imp

res

ión

Cu

rtie

mb

res

Ali

me

nto

s y

Be

bid

as

Me

talú

rgic

o

Ce

rám

ico

Pa

pe

lero

Qu

ímic

o

Te

xti

l

Do

me

sti

co

pH en campo (Unidades de pH) 0,4 0,1 0,3 0,2 0,0 0,2 0,2 0,4 0,1

Temperatura (°C) 0,1 0,2 0,7 0,2 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1

Conductividad (µS/cm) 0,5 0,2 0,0 0,2 0,2 0,4 0,1 0,0 0,2

Turbiedad en campo (UNT) 0,5 0,0 0,7 0,1 0,0 1,0 0,8 0,5 0,3

CAUDALES (L/S) 0,1 0,0 0,2 0,1 1,0 0,2 0,0 0,0 0,2

DQO (mg O2/L) 0,7 0,3 0,9 0,1 0,1 0,6 0,2 0,9 0,5

DBO5 (mg O2/L) 0,6 0,3 0,8 0,1 0,2 0,3 0,1 0,3 0,1

SÓLIDOS SUSPENDIDOS (mg

SS/L) 0,4 0,0 0,9 0,7 0,3 0,3 0,6 0,6 0,5

Resultados por Sector - Correlaciones con

respecto a ADMI

Imp

res

ión

Cu

rtie

mb

res

Ali

me

nto

s y

Be

bid

as

Me

talú

rgic

o

Ce

rám

ico

Pa

pe

lero

Qu

ímic

o

Te

xti

l

Do

me

sti

co

Sólidos Disueltos (mg SD/L) 0,6 0,3 0,4 0,5 0,0 0,6 0,0 0,8 0,2

Sólidos Totales (mgST/L) 0,6 0,2 0,9 0,5 0,3 0,7 0,1 0,8 0,5

Color (UPC) 0,4 0,9 1,0 0,0 0,6 0,1 1,0 0,9 0,5

pH (Unidades de pH) 0,0 0,0 0,2 0,1 0,0 0,1 0,2 0,4 0,2

Turbidez Total (NTU) 0,8 0,2 1,0 0,7 0,7 0,3 0,7 0,2 0,9

Xsin filtrar 0,1 0,1 0,0 0,2 0,9 0,3 0,0 0,1 0,7

Ysin filtrar 0,1 0,1 0,0 0,2 0,9 0,3 0,0 0,1 0,7

Zsin filtrar 0,0 0,0 0,0 0,2 0,9 0,4 0,1 0,0 0,7

Resultados por Sector – Modelos Según Análisis

de Regresión

Sector Alimentos y Bebidas

Descargas Sin Tratamiento Descargas Con Tratamiento

Valores Máximos Mínimos Máximos Mínimos

pH en campo (Unidades de pH) 12,08 3,77 8,65 5,93

Temperatura en campo (°C) 63,90 22,30 32,30 23,70

Conductividad en campo (µS/cm) 7.010,00 237,00 2.750,00 639,00

Caudal en campo (L/s) 20,25 0,02 20,25 2,92

pH (Unidades de pH) 10,93 3,14 7,85 4,37

Turbiedad (UNT) 21.500,00 18,00 4.800,00 66,00

Color (UPC) 147.500,00 52,00 38.800,00 33,00

Color (ADMI) 85.500,00 150,00 16.300,00 1.080,00

Correlación -Sector Alimentos y Bebidas-

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)

pH en campo (Unidades de pH) 0,309405848 0,646804857 0,311921947

Temperatura (°C) 0,902721756 0,535702836 0,744207375

Conductividad ((µS/cm) 0,071663598 0,02770927 0,02624119

Turbiedad en campo (UNT) 0,954394123 0,8134464 0,705006008

Caudales (L/S) 0,290491705 0,022196788 0,242802097

DQO (mg O2/L) 0,895002544 0,866705261 0,888170086

DBO5 (mg O2/L) 0,847857912 0,622205453 0,842465254

Sólidos Suspendidos (mg SS/L) 0,92524474 0,625237764 0,908130784

Sólidos Disueltos (mg SD/L) 0,376106335 0,90186546 0,425103068

Sólidos Totales Por (mg ST/L) 0,928594367 0,91269068 0,915599098

Color (UPC) 0,982705888 0,991565644 0,975769631

pH (Unidades de pH) 0,167379854 0,363914774 0,201576535

Turbidez Total (NTU) 0,989290759 0,734607434 0,979418392

X sin filtrar 0,009941025 0,20848767 0,024785597

Y sin filtrar 0,020403913 0,258860181 0,008101897

Z sin filtrar 0,074564616 0,299859576 0,002973063

Análisis de Regresión -Sector Alimentos y

Bebidas-

y = 4,0854x + 1979,6 R² = 0,9593

y = 23,426x0,8304 R² = 0,9141

0

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

80000

90000

100000

0

5000

1000

0

1500

0

2000

0

2500

0

AD

MI S

in F

iltra

r

Tubiedad (NTU)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función de la Turbiedad-ORIGINAL-

Lineal (Series1)

Potencial (Series1)

Análisis de Regresión -Sector de Alimentos y

Bebidas-

Puntual Sin Tratamiento Puntual Con Tratamiento Todo el Sector

Modelo Variables Modelo Variables Modelo Variables

DQO (mg O2/L)

𝑦

= 0.4689𝑥

+ 1966

𝑅2 = 0.801

X= DQO (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 913.87𝑒0.0003𝑥

𝑅2 = 0.829

X= DQO (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.4709𝑥 + 2076.3

𝑅2 = 0.7888

X= DQO (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

DBO5 (mg O2/L)

𝑦

= 1.9233𝑥

+ 848.93

𝑅2 = 0.7189

X= DBO5 (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 1125.2𝑒0.0006𝑥

𝑅2 = 0.4892

X= DBO5 (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 1.9209𝑥 + 950.62

𝑅2 = 0.7097

X= DBO5 (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos

Suspendidos (mg

SS/L)

𝑦

= 0.5633𝑥

+ 4490.8

𝑅2 = 0.8561

X= Sólidos

Suspendidos (mg

SS/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 2.4126𝑒0.1566𝑥

𝑅2 = 0.6029

X= Log10(SS)

Y= Log10(ADMI Sin

Filtrar)

𝑦 = 0.5668𝑥 + 4184.8

𝑅2 = 0.8247 X= Sólidos

Suspendidos (mg SS/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Análisis de Regresión -Sector de Alimentos y

Bebidas-



Sólidos Disueltos

(mg SD/L)

𝑦 = 618.62𝑒0.0007𝑥

𝑅2 = 0.8311

X= Sólidos Disueltos

(mg SD/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Totales (mg

ST/L)

𝑦

= 0.5412𝑥

+ 2805.2

𝑅2 = 0.8623

X= Sólidos

Totales(mg ST/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 610.16𝑒0.0006𝑥

𝑅2 = 0.8864

X= Sólidos

Totales(mg ST/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.5443𝑥 + 2769.3

𝑅2 = 0.8383 X= Sólidos Totales(mg

ST/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Color (UPC)

𝑦

= 0.5726𝑥

+ 2164.3

𝑅2 = 0.9657

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.3921𝑥 + 1146.7

𝑅2 = 0.9832

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.5614𝑥 + 1115.5

𝑅2 = 0.9521 X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

Turbiedad (NTU)

𝑦

= 4.0956𝑥

+ 2012.7

𝑅2 = 0.9787

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 2.1524𝑥0.548

𝑅2 = 0.8748

X= Log10(Turbiedad

(NTU))

Y= Log10(ADMI Sin

Filtrar)

𝑦 = 4.0854𝑥 + 1979.6

𝑅2 = 0.9593 X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sector Doméstico





Conductividad en campo (µS/cm) 1.360,00 941,00 1.344,00 1.087,00

Caudal en campo (L/s) 1.768,00 1.228,00 1.768,00 1.228,00

pH (Unidades de pH) 7,86 6,72 7,73 6,84

Turbiedad (UNT) 349,00 115,00 130,00 47,00

Color (UPC) 4970,00 2.720,00 2750,00 1.525,00

Color (ADMI) 2.175,00 245,00 1.440,00 320,00

Correlación -Sector Doméstico-

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)


Temperatura (°C) 0,236191221 0,361001125 0,052639503



Caudales (L/S) 0,238420986 0,498846415 0,238544872

DQO (mg O2/L) 0,170619917 0,209749897 0,483826862

DBO5 (mg O2/L) 0,476024895 0,54705824 0,110983674




Color (UPC) 0,198822679 0,178751106 0,540262148

pH (Unidades de pH) 0,486100422 0,268144533 0,218848198


X sin filtrar 0,805681948 0,592211198 0,707469621

Y sin filtrar 0,805953303 0,59701424 0,706646849

Z sin filtrar 0,796996749 0,579720332 0,688343537

Análisis de Regresión -Sector Doméstico-

y = 5,9703x + 102,52 R² = 0,7579

y = 910,68ln(x) - 3433,3 R² = 0,7092

y = 8,7333x0,9382 R² = 0,6287

y = 353,4e0,0057x R² = 0,58

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

0 50 100

150

200

250

300

350

400

AD

MI S

in F

iltra

r

Turbiedad (NTU)


Lineal (Series1)

Logarítmica (Series1)

Potencial (Series1)

Exponencial (Series1)

Análisis de Regresión -Sector Doméstico-



Turbiedad (NTU) 𝑦 = 1460.6 ln 𝑋 − 6305.5

𝑅2 = 0.8056

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 5.9703𝑥 + 102.52

𝑅2 = 0.7579

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

Variable X del

Triestimulos

𝑦 = −2213 ln 𝑋 + 10222

𝑅2 = 0.6725

X= Variable X del Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −1609 ln 𝑋 + 7615.4

𝑅2 = 0.5075

X= Variable X del

Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

Variable Y del

Triestimulos

𝑦 = −2220 ln 𝑥 + 10296

𝑅2 = 0.6732

X= Variable Y del Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −1611 ln 𝑥 + 7654.7

𝑅2 = 0.5064

X= Variable Y del

Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

Variable Z del

Triestimulos

𝑦 = −1934 ln 𝑥 + 9250.6

𝑅2 = 0.6696

X= Variable Z del Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −1318 ln 𝑥 + 6518.2

𝑅2 = 0.4793

X= Variable Z del

Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

Sector Textil





Conductividad en campo (µS/cm) 32.700,00 184,00 24000,00 325,00


pH (Unidades de pH) 11,90 3,13 11,70 4,97

Turbiedad (UNT) 619,00 3,00 330,00 12,00

Color (UPC) 744.000,00 9,00 6.060,00 137,00

Color (ADMI) 1.035.000,00 216,00 9.500,00 225,00

Correlación -Sector Textil-

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)


Temperatura (°C) 0,457842415 0,362121888 0,109292466



Caudales (L/S) 0,056436656 0,245487403 0,038538187

DQO (mg O2/L) 0,904299208 0,547849891 0,90784116

DBO5 (mg O2/L) 0,257146221 0,709561168 0,309348538




Color (UPC) 0,841666904 0,337925452 0,851187187

pH (Unidades de pH) 0,439750346 0,240746625 0,391567816


X sin filtrar 0,134437889 0,255369034 0,136346138

Y sin filtrar 0,142243118 0,250097637 0,141335063

Z sin filtrar 0,012746109 0,361171125 0,00916086

Análisis de Regresión -Sector Textil-

y = 11,001x - 12994 R² = 0,8242

y = 66152ln(x) - 428101 R² = 0,451

y = 0,2495x1,2729 R² = 0,8559

y = 1005,6e0,0001x R² = 0,7283

0

2000000

4000000

6000000

8000000

10000000

12000000

14000000

16000000

18000000

200000000,

0

10.0

00,0

20.0

00,0

30.0

00,0

40.0

00,0

50.0

00,0

60.0

00,0

70.0

00,0

80.0

00,0

AD

MI S

in F

iltra

r

DQO (mg O2/L)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función de la DQO -ORIGINAL-

Lineal (Series1)


Potencial (Series1)


Análisis de Regresión -Sector Textil-



Turbiedad en campo

(NTU)

𝑦 = 17.81𝑥 − 401.9

𝑅2 = 0.6312

X= Turbiedad (NTU))

Y= ADMI Sin Filtrar)

DQO (mg O2/L) 𝑦 = 0.1952𝑋1.3136

𝑅2 = 0.8747

X= DQO (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.2495𝑋1.2729

𝑅2 = 0.8559

X= DQO (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

DBO5 (mg O2/L) 𝑦 = 367.82𝑒0.0053𝑥

𝑅2 = 0.5701

X= DBO5 (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Suspendidos (mg

SS/L)

𝑦 = 13.375𝑥 + 513.38

𝑅2 = 0.7096

X= Sólidos Suspendidos

Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Disueltos (mg

SD/L)

𝑦

= 25.417𝑥 − 63617

𝑅2 = 0.69


Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 21.981𝑥 − 58654

𝑅2 = 0.6035


Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Totales (mg ST/L)

𝑦

= 24.814𝑥 − 67165

𝑅2 = 0.7115

X= Sólidos Totales(mg

ST/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 21.567𝑥 − 60954

𝑅2 = 0.6274

X= Sólidos Totales

Y= ADMI Sin Filtrar

Color (UPC) 𝑦 = 2.2525𝑋0.9274

𝑅2 = 0.8371

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 2.8018𝑋0.8813

𝑅2 = 0.7764

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sector Curtiembres





Conductividad en campo (µS/cm) 68.900,00 4.840,00 16.110,00 15.820,00

Caudal en campo (L/s) 5.000,00 500,00 34,70 5,00

pH (Unidades de pH) 12,48 3,18 --------- ---------

Turbiedad (UNT) 4.400,00 0,00 --------- ---------

Color (UPC) 104.000,00 2.310,00 --------- ---------

Color (ADMI) 72.000,00 920,00 --------- ---------

Correlación -Sector Curtiembres-

Puntual Sin

Tratamiento Todo el Sector

pH en campo (Unidades de pH) 0,059446593 0,059446593

Temperatura (°C) 0,198895798 0,198895798

Conductividad (µS/cm) 0,175303625 0,17670253

Turbiedad en campo (UNT) 0,208028603 0,016007895

Volumen (L) 0,017705224 0,017705224

DQO (mg O2/L) 0,321338855 0,324785022

DBO5 (mg O2/L) 0,281372279 0,284671038

Sólidos Suspendidos (mg SS/L) 0,024086206 0,008966434

Sólidos Disueltos (mg SD/L) 0,279715923 0,283039496

Sólidos Totales (mg ST/L) 0,161106781 0,174972277

Color (UPC) 0,900905002 0,902368354

pH (Unidades de pH) 0,047289627 0,048087001

Turbidez Total (NTU) 0,144379288 0,164105541

X sin filtrar 0,096106417 0,125060992

Y sin filtrar 0,10033602 0,12947354

Z sin filtrar 0,012358906 0,023267465

Análisis de Regresión -Sector Curtiembres

y = 0,589x - 5132,8 R² = 0,8143

y = 11174ln(x) - 98205 R² = 0,4587

y = 0,3295x0,9896 R² = 0,7195

y = 1738,8e4E-05x R² = 0,7644

0

20000

40000

60000

80000

100000

120000

1400000,

00

20.0

00,0

0

40.0

00,0

0

60.0

00,0

0

80.0

00,0

0

100.

000,

00

120.

000,

00

AD

MI S

in F

iltra

r

Color (UPC)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función de la Color UPC -ORIGINAL-

Lineal (Series1)


Potencial (Series1)


Análisis de Regresión –Sector Curtiembres-

Puntual Sin Tratamiento Todo el Sector

Modelo Variables Modelo Variables

Color (UPC) 𝑦 = 0.5926𝑥 − 5355.5

𝑅2 = 0.8116

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.589𝑥 − 5132.8

𝑅2 = 0.8143

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

Aclaración: Los vertimientos de agua residual del sector con tratamiento

no se pudieron analizar, puesto que en el punto donde se puede realizar el

monitoreo, se evidencia que las aguas industriales se mesclan con las

aguas domesticas del municipio por lo que los parámetros no describen al

sector.

Sector Químico







pH (Unidades de pH) 12,43 0,51 8,10 3,52

Turbiedad (UNT) 27.000,00 11,00 269,00 7,00

Color (UPC) 1630000,00 10,00 6620,00 44,00

Color (ADMI) 830.000,00 4,50 2.925,00 22,00

Correlación -Sector Químico-

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)


Temperatura (°C) 0,045574227 0,800809938 0,019201132



Caudales (L/S) 0,087092433 0,522652384 0,024399442

DQO (mg O2/L) 0,187661751 0,909913003 0,204501231

DBO5 (mg O2/L) 0,112453163 0,782072427 0,136152238




Color (UPC) 0,988607068 0,989775367 0,988788107

pH (Unidades de pH) 0,185377982 0,254668358 0,182738098


X sin filtrar 0,046187254 0,236282969 0,041409913

Y sin filtrar 0,052655306 0,244970137 0,048174517

Z sin filtrar 0,069924633 0,247554871 0,088231474

Análisis de Regresión -Sector Químico-

y = 0,4838x - 1551,4 R² = 0,9777

y = 1,5723x0,885 R² = 0,915

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

700000

800000

9000000,

0

400.

000,

0

800.

000,

0

1.20

0.00

0,0

1.60

0.00

0,0

AD

MI S

in F

iltra

r

Color (UPC)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función del Color UPC-ORIGINAL-

Lineal (Series1)

Potencial (Series1)

Análisis de Regresión -Sector Químico-



DQO (mg O2/L) 𝑦 = 0.1143𝑥 + 91.995

𝑅2 = 0.8279

X= DQO

Y= ADMI Sin Filtrar)

DBO5 (mg O2/L) 𝑦 = 0.3632𝑥 + 0.0008

𝑅2 = 0.6362

X= 1/DBO5

Y= 1/ADMI Sin Filtrar)


SS/L)

Sólidos Disueltos (mg

SD/L)

𝑦 = 0.1163𝑥 + 143.54

𝑅2 = 0.9216


Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Totales (mg ST/L) 𝑦 = 0.1162𝑥 + 137.3

𝑅2 = 0.9234

X= Sólidos Totales

Y= ADMI Sin Filtrar

Color (UPC)

𝑦

= 0.4846𝑥 − 2320.5

𝑅2 = 0.9773

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.4747𝑋0.9962

𝑅2 = 0.9866

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.4838𝑥 − 1551.4

𝑅2 = 0.9777

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

Turbiedad (NTU)

𝑦

= 4.3295𝑥 + 922.96

𝑅2 = 0.81

X= Turbiedad

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 1.7043𝑙𝑛𝑥 + 1.8043

𝑅2 = 0.8892

X= Log10(Turbiedad)

Y= Log10(ADMI Sin Filtrar)

𝑦 = 0.8944𝑥 + 1.0063

𝑅2 = 0.8369

X= Log10(Turbiedad)


Sector Metalúrgico







pH (Unidades de pH) 13,14 2,06 9,35 4,72

Turbiedad (UNT) 64.000,00 35,00 627,00 4,00

Color (UPC) 14500 10,00 56500 10,00

Color (ADMI) 306.000,00 215,00 3.800,00 24,00

Correlación -Sector Metalúrgico-

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)


Temperatura (°C) 0,177063169 0,528505392 0,192569178



Caudales (L/S) 0,218419395 0,348240115 0,143089281

DQO (mg O2/L) 0,026723843 0,506464267 0,091356631

DBO5 (mg O2/L) 0,012791075 0,413239148 0,06094868




Color (UPC) 0,089132301 0,43355423 0,039176686

pH (Unidades de pH) 0,155045157 0,321709513 0,097436777


X sin filtrar 0,316939284 0,170057103 0,208467114

Y sin filtrar 0,302185534 0,19985787 0,197316221

Z sin filtrar 0,287061955 0,152229187 0,197611599

Análisis de Regresión -Sector Metalúrgico-

y = 0,7383x - 0,1468 R² = 0,7191

y = 2,2886ln(x) - 0,343 R² = 0,6968

y = 0,6298x1,0622 R² = 0,7112

y = 0,7201e0,3293x R² = 0,678

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6

AD

MI S

in F

iltra

r

Turbiedad (NTU)


Lineal (Series1)


Potencial (Series1)


Análisis de Regresión -Sector Metalúrgico-



Sólidos Suspendidos

(mg SS/L)

𝑦 = 0.9527𝑥 + 0.9768

𝑅2 = 0.7659

X= Sólidos Suspendidos (mg

SS/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.7383𝑥 + 0.1468

𝑅2 = 0.0.7191 X= Log10(SS)

Y= Log10(ADMI Sin Filtrar )

Turbiedad (NTU) 𝑦 = 2.3674 ln 𝑥 + 1.6282

𝑅2 = 0.5685

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 6.5808𝑥 + 66.198

𝑅2 = 0.9592

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

y=0.8618x+1.0734

R^2=0.5433

X= Log10(Turbiedad (NTU))


Sector Papelero







pH (Unidades de pH) 7,58 5,42 8,11 5,55

Turbiedad (UNT) 7.810,00 15,00 1.506,00 86,60

Color (UPC) 116101,00 258,00 4260,00 113,00

Color (ADMI) 104.000,00 1.370,00 8.100,00 411,00

Correlación -Sector Papelero-

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)


Temperatura (°C) 0,363309529 0,357721224 0,039626401



Caudales (L/S) 0,474399179 0,216213305 0,212927744

DQO (mg O2/L) 0,332021542 0,510960604 0,579127308

DBO5 (mg O2/L) 0,217592513 0,337958132 0,267724868




Color (UPC) 0,076905278 0,515899451 0,110581368

pH (Unidades de pH) 0,117477146 0,668285034 0,130997947


X sin filtrar 0,512207333 0,589334395 0,29715291

Y sin filtrar 0,59596356 0,612216189 0,322171365

Z sin filtrar 0,816509873 0,631586703 0,407442231

Análisis de Regresión -Sector Papelero-

y = 2,0422x + 1969,3 R² = 0,9149

y = 5320,6ln(x) - 28741 R² = 0,8246

y = 29,355x0,7127 R² = 0,878

y = 2026,2e0,0002x R² = 0,7604

0

10000

20000

30000

40000

50000

600000,

0

2.00

0,0

4.00

0,0

6.00

0,0

8.00

0,0

10.0

00,0

12.0

00,0

14.0

00,0

16.0

00,0

AD

MI S

in F

iltra

r

Turbiedad (NTU)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función de la Turbiedad Medida en Campo-ORIGINAL-

Lineal (Series1)


Potencial (Series1)


Análisis de Regresión -Sector Papelero-



Turbiedad en campo

(NTU)

𝑦 = 3𝐸 + 05𝑒3781.3𝑥

𝑅2 = 0.9881

X= 1/Turbiedad en

campo(NTU)

Y= 1/ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.0004 ln 𝑥 + 0.0028

𝑅2 = 0.9361

X= 1/Turbiedad en

campo(NTU)


𝑦 = 2.0422𝑥 + 1969.3

𝑅2 = 0.9149

X= Turbiedad en

campo(NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar


SS/L)

𝑦 = 5.0814𝑥 + 352.64

𝑅2 = 0.5749

X= Sólidos

Suspendidos(mg SS/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 2.0505𝑥0.5349

𝑅2 = 0.7011 X= Log10(SS)


Sólidos Totales (mg ST/L)

𝑦

= 0.7277𝑥 + 2𝐸 − 06

𝑅2 = 0.9903

X= 1/Sólidos Totales(mg

ST/L)


𝑦 = 0.8323𝑥1.1407

𝑅2 = 0.8333 X= Log10(ST)


pH (Unidades de pH) 𝑦 = −0.005 ln 𝑥 − 0.0075

𝑅2 = 0.798

X= 1/pH (Unidades de pH)


Turbiedad (NTU)

𝑦

= 4.0956𝑥 + 2012.7

𝑅2 = 0.9787

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 4.9526𝑥 + 289.57

𝑅2 = 0.8735

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

Variable Y del

Triestimulos

𝑦 = 0.0548𝑥 − 0.0007

𝑅2 = 0.9336

X=1/ Variable Y del

Triestimulos


Variable Z del

Triestimulos

𝑦

= 928.05𝑥 − 3336.7

𝑅2 = 0.6667

X= Variable Z del

Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.0008 ln 𝑥 + 0.0033

𝑅2 = 0.9538

X=1/ Variable Z del

Triestimulos


Sector de Impresión





Conductividad en campo (µS/cm) 910 136,30 2.800,00 1.740,00


pH (Unidades de pH) 9,64 5,97 8,06 7,37

Turbiedad (UNT) 42.500,00 35,00 132,00 14,00

Color (UPC) 1.210.000,00 283,00 1.360,00 136,00

Color (ADMI) 248.750,00 131,00 695,00 195,00

Puntual Sin

Tratamiento

(r)

Puntual Con

Tratamiento

(r)

Todo el Sector

(r)


Temperatura (°C) 0,26496896 0,984425462 0,130015117



Caudales (L/S) 0,073462134 0,92934378 0,143187487

DQO (mg O2/L) 0,576809491 0,98002294 0,721707685

DBO5 (mg O2/L) 0,564655246 0,94281818 0,595440054




Color (UPC) 0,1944553 0,938452822 0,38882735

pH (Unidades de pH) 0,03124342 0,970571673 0,013694393


X sin filtrar 0,085400503 0,503763356 0,08108549

Y sin filtrar 0,027095916 0,370805761 0,086112706

Z sin filtrar 0,021868529 0,205075643 0,04643531

Correlación -Sector de Impresión-

Análisis de Regresión -Sector de Impresión-

y = 0,8669x + 1,4126 R² = 0,7997

y = 2,1855ln(x) + 1,8205 R² = 0,7851

y = 2,0715x0,6127 R² = 0,7738

y = 1,8599e0,2405x R² = 0,772

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,000,

00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

AD

MI S

in F

iltra

r

Turbiedad (NTU)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función de la Turbiedad -MODIFICADA-

Lineal (Series1)


Potencial (Series1)


Análisis de Regresión -Sector de Impresión-



Conductividad

(µS/cm)

𝑦 = −874.8 ln 𝑥 + 7169.1

𝑅2 = 0.9547

X= Conductividad (µS/cm)

Y= ADMI Sin Filtrar

DQO (mg O2/L) 𝑦 = 0.5648𝑥 − 396.58

𝑅2 = 0.9604

X= DQO (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 7.9414 ln 𝑥 − 6.2463

𝑅2 = 0.7298

X= Log10 (DQO (mg O2/L))


DBO5 (mg O2/L) 𝑦 = 0.9827𝑥 − 224.43

𝑅2 = 0.8889

X= DBO5 (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 55629 ln 𝑥 − 324075

𝑅2 = 0.3568

X= DBO5 (mg O2/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Disueltos

(mg SD/L)

𝑦 = 47.984𝑥 − 12863

𝑅2 = 0.7096

X= Sólidos Disueltos (mg

SD/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −1001 ln 𝑥 + 8054.4

𝑅2 = 0.955

X= Log10 (SD)


𝑦 = 37.891𝑥 − 29936

𝑅2 = 0.4112

X= Sólidos Disueltos (mg

SD/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Sólidos Totales

(mg ST/L)

𝑦 = −1037 ln 𝑥 + 8352.5

𝑅2 = 0.9615

X= Sólidos Totales(mg

ST/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 15.53𝑥 − 3923.4

𝑅2 = 0.3626 X= Sólidos Totales(mg ST/L)

Y= ADMI Sin Filtrar

Color (UPC) 𝑦 = 165.51𝑒0.0011𝑥

𝑅2 = 0.9071

X= Color (UPC)

Y= ADMI Sin Filtrar

pH (Unidades de

pH)

𝑦 = −5332 ln 𝑥 + 11300

𝑅2 = 0.9441

X= pH (Unidades de pH)

Y= ADMI Sin Filtrar

Turbiedad (NTU) 𝑦 = 0.7431𝑥 + 1.9383

𝑅2 = 0.6603

X= Log10 (Turbiedad)

Y= Log10(ADMI Sin

Filtrar)

𝑦 = 3.8945𝑥 + 152.42

𝑅2 = 0.9687

X= Turbiedad (NTU)

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = 0.8669𝑥 + 1.4126

𝑅2 = 0.7997 X= Log10 (Turbiedad)


Sector Cerámico

Descargas Sin Tratamiento

Valores Máximos Mínimos

pH en campo (Unidades de

pH) 9,53 8,41

Temperatura en campo (°C) 24,40 21,10

Conductividad en campo

(µS/cm) 358,00 17,00

Caudal en campo (L/s) 3,78 0,16

pH (Unidades de pH) 8,20 6,91

Turbiedad (UNT) 17.200,00 7.800,00

Color (UPC) 199000,00 62.750,00

Color (ADMI) 78.000,00 28.000,00

Correlación -Sector Cerámico-

Puntual Sin

Tratamiento Todo el Sector

pH en campo (Unidades de pH) 0,032436754 0,042757204

Temperatura (°C) 0,204520122 0,060244585

Conductividad (µS/cm) 0,236230445 0,198038126

Turbiedad en campo (UNT) ------ -------

Caudales (L/S) 0,998514256 0,989827585

DQO (mg O2/L) 0,099708697 0,076814481

DBO5 (mg O2/L) 0,208467473 0,198344451

Sólidos Suspendidos (mg SS/L) 0,31155855 0,319231008

Sólidos Disueltos (mg SD/L) 0,048685945 0,013647192

Sólidos Totales (mg ST/L) 0,312704094 0,328435094

Color (UPC) 0,548789137 0,557951804

pH (Unidades de pH) 0,008140014 0,046269309

Turbidez Total (NTU) 0,680320163 0,684955696

X sin filtrar 0,902181221 0,894474261

Y sin filtrar 0,903414285 0,895664962

Z sin filtrar 0,899908407 0,891035715

Análisis de Regresión -Sector Cerámico-

y = 0,257x - 2E-06 R² = 0,6317

y = 2E-05ln(x) + 0,0002 R² = 0,5985

y = 0,1934x0,9792 R² = 0,5512

y = 8E-06e11094x R² = 0,5688

0

0,000005

0,00001

0,000015

0,00002

0,000025

0,00003

0,000035

0,000040

0,00

002

0,00

004

0,00

006

0,00

008

0,00

01

0,00

012

0,00

014

AD

MI S

in F

iltra

r

Turbiedad (NTU)

Curvas de Tendencia para ADMI en Función de la Turbiedad-MODIFICADA-

Lineal (Series1)


Potencial (Series1)


Análisis de Regresión -Sector Cerámico-

Puntual Sin Tratamiento Todo el Sector

Modelo Variables Modelo Variables

Turbiedad (NTU) 𝑦 = 0.9777𝑥 + 0.7203

𝑅2 = 0.5488

X= Log10(Turbiedad (NTU))


𝑦 = 0.257𝑥 − 2𝐸 − 06

𝑅2 = 0.6317

X= 1/Turbiedad (NTU)


Variable X en Triestimulos 𝑦 = −1𝐸 + 05ln (𝑥) + 471026

𝑅2 = 0.8253

X= Variable X en Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −98685 ln 𝑥 + 455661

𝑅2 = 0.812

X= Variable X en Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

Variable Y en Triestimulos 𝑦 = −1𝐸 + 05ln (𝑥) + 464705

𝑅2 = 0.8274

X= Variable Y en Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −96897 ln 𝑥 + 449614

𝑅2 = 0.814

X= Variable Y en Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

Variable Z en Triestimulos 𝑦 = −78740ln (𝑥) + 377048

𝑅2 = 0.8259

X= Variable Z en Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

𝑦 = −75528 ln 𝑥 + 364427

𝑅2 = 0.814

X= Variable Z en Triestimulos

Y= ADMI Sin Filtrar

CONSIDERACIONES ADICIONALES

• La línea base de color ADMI arrojó que existe una alta

variabilidad en los vertimientos de los sectores.

• Fue factible encontrar diversas ecuaciones de regresión entre

los parámetros fisicoquímicos y el color, incluso con valores de r2

superior al 90%; sin embargo algunas características como la

naturaleza de las partículas en las soluciones, la molécula de los

colorantes y la variabilidad de los procesos, influyen en que no

exista un único modelo de correlación.

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

Componente N° 3.

COLOR BASE DEL RÍO ABURRÁ - MEDELLÍN

MEDIANTE EL USO DE IMÁGENES

DIGITALIZADAS

Brindar las condiciones necesarias para el desarrollo de

una herramienta dirigida a determinar y cuantificar

contaminación por color en el rio Aburra Medellín basada

en imágenes digitales (fotografías).

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA


Papa Soja Maíz


Sarun Sumriddetchkajorn, et al.

Sensors and Actuators B 182

(2013) 592– 597

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES DIGITALES

Histograma

Intensidad de Rojo : 221,79

Intensidad de Verde : 152,56

Intensidad de Azul : 169,99

Mediante el modelo de color RGB es posible representar un color mediante la

mezcla por adición de los tres colores de luz primarios: rojo, verde y azul. El

software "Fiji is Just ImageJ" permite descomponer una fotografía en estos tres

canales de color.

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES

DIGITALES

PROCESAMIENTO DE IMÁGENES

DIGITALES

– Objetivo general

• Obtener el color base del río, mediante el uso de software

especializado en tratamiento y procesamiento de imágenes

digitales.

– Objetivos específicos

• Obtener el color base o patrón del río Aburrá Medellín.

• Aportar una herramienta de análisis para el seguimiento y

monitoreo de los objetivos de calidad del río para el uso estético.

OBJETIVOS

METODOLOGÍA

Para determinar el color base del río Medellín se procesaron fotografías

obtenidas en 5 estaciones de monitoreo a partir de 5 salidas de campo.

Posteriormente, con el objetivo de evaluar el impacto del vertimiento de

colorantes sobre el color base, se tomaron muestras del río en cada una de

las estaciones y se prepararon soluciones de distintas concentraciones

empleando 10 colorantes industriales, las cuales fueron fotografiadas en el

laboratorio.

Captura y procesamiento de imágenes en campo

En cada estación de monitoreo se eligieron seis puntos para la toma de las

fotografías; tres enfocando el río al norte (aguas abajo) y tres al sur (aguas

arriba), cubriendo en cada una de ellas la margen derecha, el centro y la

margen izquierda del río.

METODOLOGÍA

• Se configuró la cámara en su modo automático.

• Se colocó el objetivo de la cámara perpendicularmente al

plano del río.

• En cada uno de los seis puntos seleccionados por

estación se realizaron 3 fotos, correspondientes a un

valor distinto de distancia focal (0, 70, 150 mm).

METODOLOGÍA

Las fotos capturadas en las 5 salidas de campo

fueron procesadas descomponiendo el color de

la imagen en sus componentes de color básico:

rojo, verde y azul (a partir del modelo RGB) con

el software "Fiji is Just ImageJ": Fiji,

METODOLOGÍA

Captura y procesamiento de imágenes de soluciones coloreadas

• Las soluciones preparadas fueron fotografiadas bajo las condiciones de luminosidad presentes en el laboratorio, seleccionando un espacio donde penetrara la luz natural, de manera reflejada y con ayuda de paneles blancos, de manera que no se activa el flash.

• El fondo para la toma de las imágenes se seleccionó de manera que se presentara contraste, para las preparaciones de color blanco se utilizó fondo café (óxido de titanio y óxido de zinc), para las demás soluciones se empleó un fondo blanco.

• La cámara profesional fue utilizada en modo automático y con una distancia focal de 70 mm. La distancia desde la cámara hasta el plano de referencia (z) fue de 76 cm.

• Las soluciones de un mismo colorante fueron fotografiadas en una misma sesión, tomándose en total tres fotos por cada concentración y de manera aleatoria.

METODOLOGÍA

METODOLOGÍA

Color base del río Medellín

Se realizaron cinco salidas de campo con el objetivo de capturar imágenes del río en cinco estaciones de monitoreo: La estrella, Aguacatala, Poblado, Aula ambiental y Ancón norte.

A partir de la descomposición de dichas fotografías en los tres canales de color básico, se pudo determinar estadísticamente el color base del río por estación.

De esta forma, el color base quedó expresado por medio de la construcción de seis intervalos de confianza: : intensidad de rojo, intensidad de verde, intensidad de azul, diferencia de intensidades rojo-verde, diferencia de intensidades rojo-azul y diferencia de intensidades verde-azul. Se empleó el estadístico de prueba t de Student con un nivel de significancia de 0,05.

RESULTADOS Y ANÁLISIS


Código

Descomposición RGB Patrón

Intensidad Intensidad

Rojo Verde Azul

Rojo -

Verde Rojo - Azul

Verde -

Azul

2105 (21 de mayo) 114,65 109,89 96,59 4,76 18,06 13,30

2705 (27 de mayo) 110,08 110,66 108,80 -0,58 1,28 1,86

0306 (3 de junio) 129,72 117,87 92,50 11,85 37,21 25,37

1006 (10 de junio) 111,59 111,83 107,32 -0,24 4,27 4,51

Promedio 116,51 112,56 101,30 3,95 15,21 11,26

Desviación

estándar 10,27 4,40 8,48 6,23 17,98 11,76

Límite inferior 100,16 105,56 87,81 -5,97 -13,40 -7,45

Límite superior 132,86 119,56 114,80 13,87 43,82 29,96

Intervalos de confianza – color base estación La estrella

Para pertenecer al color base, la descomposición de una fotografía

debe arrojar resultados dentro de los seis intervalos de confianza.

Tonalidades de colorantes industriales en agua del río

A partir de muestras del río obtenidas en cada estación después de un

trabajo conjunto con la Universidad Pontificia Bolivariana (UPB) en los días

10 y 18 de junio de 2014, se prepararon soluciones con colorantes

industriales, la cuales fueron fotografiadas en el laboratorio.

En este sentido, se procesaron imágenes de agua del río con diferentes

concentraciones de colorante, obteniendo intervalos de confianza que

caracterizan cada tonalidad observada dependiendo del colorante empleado

y la estación de la cual proviene la muestra de agua.



Tono

Rojo (Intensidad) Verde (Intensidad) Azul (Intensidad)

Límite

inferior

Límite

superior

Límite

inferior

Límite

superior

Límite

inferior

Límite

superior

Color base del río 100,16 132,86 105,56 119,56 87,81 114,80

Rojo 40 116,90 132,79 12,72 66,33 0,00 53,51

Índigo 5,21 59,89 23,24 72,42 50,40 89,35

Anilina Vegetal

Amarilla 127,82 133,35 119,92 123,30 54,90 92,43

Naranja 120,41 128,16 78,43 115,24 59,25 106,47

Rodamina 154,49 171,35 24,56 87,08 115,01 136,57

Óxido de cromo verde 100,41 113,67 102,10 112,12 83,69 100,90

Óxido de cobre 114,26 129,80 106,27 125,28 97,65 119,30

Óxido de hierro negro 75,32 114,76 74,57 112,77 71,98 108,77

Óxido de zinc blanco 150,61 170,47 145,57 174,97 142,52 179,03

Óxido de titanio 158,67 183,66 154,71 188,63 153,04 192,03

Intervalos de confianza de la intensidad de rojo, verde y azul para los

diferentes colorantes – Estación La Estrella.


Tono

Rojo -Verde

(Intensidad)

Rojo - Azul

(Intensidad)

Verde - Azul

(Intensidad)

Límite

inferior

Límite

superior

Límite

inferior

Límite

superior

Límite

inferior

Límite

superior

Color base del río -5,97 13,87 -13,40 43,82 -7,45 29,96

Rojo 40 61,29 109,35 72,84 125,57 8,94 18,82

Índigo -25,51 -5,05 -57,71 -16,94 -33,49 -10,61

Anilina Vegetal

Amarilla 7,18 10,78 36,06 77,79 28,87 67,02

Naranja 12,67 42,23 21,42 61,43 8,75 19,2

Rodamina 68,64 145,57 22,28 51,99 -94,79 -45,15

Óxido de cromo verde -1,88 1,73 12,56 16,92 10,86 18,76

Óxido de cobre 4,42 8,09 10,36 16,75 5,93 8,67

Óxido de hierro negro -0,15 2,89 2,66 6,67 2,56 4,03

Óxido de zinc blanco -4,59 5,13 -8,67 8,20 -4,09 3,09

Óxido de titanio -5,00 4,00 -8,46 5,72 -3,48 1,74

Intervalos de confianza de la diferencia entre intensidades para los diferentes

colorantes – Estación La Estrella

Herramienta fotográfica para el seguimiento y monitoreo de los

objetivos de calidad del río

A continuación se presenta una herramienta de análisis que ayuda a

determinar que tanto se aleja el río de su color base a partir de una fotografía

del mismo.

Cuando se descompone una fotografía, se tienen seis variables digitales que

deben verificarse por dentro o por fuera de los intervalos de confianza.

El alejamiento total de un conjunto de éstas seis variables puede calcularse

como el promedio ponderado del alejamiento de cada una de su respectivo

intervalo de confianza.


Donde:

AT : Alejamiento total

R: Intensidad de rojo de la imagen

G: Intensidad de verde de la imagen

B: Intensidad de azul de la imagen.

RG: Diferencia entre la intensidad de rojo y la intensidad de verde de la imagen.

RB: Diferencia entre la intensidad de rojo y la intensidad de azul de la imagen.

GB: Diferencia entre la intensidad de verde y la intensidad de azul de la imagen.

El subíndice ic se refiere al valor dentro del intervalo de confianza que más se aproxime al valor de la imagen.


𝐴𝑇 = 0.11

3+

1

3 +

1

3(| |)

+ 0.91

3 | | +

1

3 | | +

1

3(| |)

A partir de la ecuación anterior se calculó el alejamiento total mínimo y máximo

con respecto al color base de las soluciones coloreadas preparadas en el

laboratorio.


Tono Alejamiento total (AT)

AT mínimo AT máximo

Rojo 40 25,38 59,19

Índigo 4,46 34,12

Anilina vegetal amarilla 0,01 22,55

Naranja 0,00 15,65

Rodamina 29,09 72,87

Óxido de cromo verde 0,00 0,25

Óxido de cobre 0,00 0,34

Óxido de hierre negro 0,00 2,39

Óxido de zinc blanco 2,38 5,24

Óxido de titanio 3,31 6,57

Alejamiento total de soluciones de colorantes – Estación La estrella

El mayor alejamiento con respecto al color base se obtiene con las soluciones de rodamina (AT= 72,87). Es por esto que se elige como referencia un color dentro de la tonalidad de la rodamina para calcular el porcentaje de alejamiento de los demás tonos.

El color de referencia se toma como un alejamiento del 100% con respecto al color base.


Color de referencia

R 170,13

G 24,56

B 119,35

ATR = 71,90

Alejamiento total de referencia –La estrella.

De esta forma, se pudo calcular el porcentaje de alejamiento del color base por medio de la siguiente ecuación:


% 𝑨𝒍𝒆𝒋𝒂𝒎𝒊𝒆𝒏𝒕𝒐 = 𝑨𝑻

𝑨𝑻𝑹∗ 𝟏𝟎𝟎

donde:

% Alejamiento: Porcentaje de alejamiento del color de la imagen con

respecto al color base.

AT: Alejamiento total

ATR: Alejamiento total de referencia.

Porcentaje de alejamiento de soluciones de colorantes con respecto al color base – Estación la estrella


Tono % Alejamiento

% mínimo % máximo

Rojo 40 35,31 82,32

Índigo 6,20 47,46

Anilina vegetal amarilla 0,02 31,36

Naranja 0,00 21,76

Rodamina 40,45 101,35

Óxido de cromo verde 0,00 0,35

Óxido de cobre 0,00 0,47

Óxido de hierre negro 0,00 3,32

Óxido de zinc blanco 3,31 7,29

Óxido de titanio 4,60 9,14

Se seleccionaron algunas de las fotografías que circulan por la red en relación a

eventos de vertimientos de colorantes que han tenido un impacto estético

importante sobre el color del río y se realizó el cálculo del porcentaje de alejamiento

con respecto al color base.


Descomposición RGB Patrones


Rojo Verde Azul

Rojo –

Verde

Rojo –

Azul

Verde –

Azul

24,28 43,95 82,84 -19,67 -58,56 -38,89

Intervalos de confianza color base estación La Estrella


Descomposición RGB

de la fotografía


Rojo Verde Azul

Rojo –

Verde

Rojo –

Azul

Verde –

Azul

24,28 43,95 82,84 -19,67 -58,56 -38,89

Rojo

(Intensidad)

Verde

(Intensidad)

Azul

(Intensidad)

100,16 132,86 105,56 119,56 87,81 114,80

Rojo -Verde

(Intensidad)

Rojo - Azul

(Intensidad)

Verde - Azul

(Intensidad)

-5,97 13,87 -13,40 43,82 -7,45 29,96

= 0,11

3𝟐𝟒, 𝟐𝟖 +

1

3 𝟒𝟑, 𝟗𝟓 +

1

3(|𝟖𝟐, 𝟖𝟒 |)

+ 0,91

3 | − 𝟏𝟗, 𝟔𝟕 | +

1

3 | − 𝟓𝟖, 𝟓𝟔 | +

1

3(| − 𝟑𝟖, 𝟖𝟗 |)

=

Teniendo en cuenta que el alejamiento total de referencia para la estación La estrella es

igual a 71,90 se tiene que:


% 𝑨𝒍𝒆𝒋𝒂𝒎𝒊𝒆𝒏𝒕𝒐 = 𝟑𝟏, 𝟖𝟒

𝟕𝟏, 𝟗𝟎∗ 𝟏𝟎𝟎 = 𝟒𝟒, 𝟐𝟖 %

Porcentaje de Alejamiento

Co

lor

ba

se

Ro

jo 4

0

Índ

igo

Anili

na A

marilla

Na

ran

ja

Ro

da

min

a

óxid

o c

rom

o

ve

rde

óxid

o d

e c

ob

re

óxid

o h

ierr

o

negro

óxid

o z

inc b

lan

co

óxid

o d

e tita

nio

44,28 114,2 2,61 87,28 72,80 80,72 64,12 65,26 54,77 54,96 56,42

De igual forma se calculó el porcentaje de alejamiento de la fotografía con respecto al la

tonalidad de las soluciones coloreadas :

ASPECTOS RELEVANTES

• Con la anterior investigación se muestra el gran potencial que

presenta el análisis de imágenes digitales en la determinación de

contaminación por color en un cuerpo de aguas, en este caso el rio

Aburra Medellín

• Se brindó un algoritmo que, acoplado a la descomposición de

imágenes digitales cuantifica la cantidad de contaminación por color

en el rio y se presentan los primeras bases estadísticas para

identificar el tipo de agente colorante que se esta arronjado al rio.


3 2

12

7

1

5 6

4

10 9

8

11

Fotografías del río en eventos de vertimiento de colorantes

Así mismo, se calcularon los respectivos porcentajes de alejamiento para la fotografías anteriores tomando como referencia la estación Poblado, a excepción de la imagen 6 en donde se tomó como referencia La estrella.


Foto N°


Co

lor

ba

se

Ro

jo 4

0

Índ

igo

Anili

na A

marilla

Na

ran

ja

Rodam

ina

óxid

o c

rom

o

ve

rde

óxid

o d

e c

ob

re

óxid

o h

ierr

o

ne

gro

óxid

o z

inc b

lan

co

óxid

o d

e tita

nio

1 51,92 16,01 88,10 46,58 36,17 29,62 67,59 62,35 67,38 56,95 56,00

2 25,72 39,67 45,85 41,14 17,52 15,43 37,76 32,74 37,03 32,82 34,02

3 51,76 5,97 94,16 32,81 31,78 43,26 63,40 63,19 69,24 69,77 67,44

4 26,38 17,89 69,39 20,46 5,84 34,70 36,43 34,23 42,85 39,31 36,81

5 38,20 10,00 74,13 34,88 20,43 22,74 51,83 47,02 51,30 49,08 47,78


Foto N°


Co

lor

ba

se

Ro

jo 4

0

Índ

igo

Anili

na A

marilla

Na

ran

ja

Ro

da

min

a

óxid

o c

rom

o

ve

rde

óxid

o d

e c

ob

re

óxid

o h

ierr

o

negro

óxid

o z

inc

bla

nco

óxid

o d

e tita

nio

6 13,46 88,91 11,78 54,86 42,41 77,63 34,60 32,07 27,28 14,52 15,36

7 78,26 18,69 126,0 58,29 61,58 61,78 91,75 90,66 99,46 93,82 90,47

8 15,31 47,57 59,67 2,67 16,81 64,24 26,33 29,65 33,72 35,00 33,65

9 37,29 8,74 80,15 26,51 16,75 34,84 47,37 44,97 53,61 49,99 46,91

10 56,25 10,73 91,73 49,32 39,36 28,25 70,98 66,17 70,23 66,49 66,19

11 20,48 20,36 52,96 23,04 3,92 31,96 31,97 28,16 29,51 34,26 33,72

12 63,35 24,84 92,37 60,09 47,59 22,83 79,01 73,77 78,80 67,09 65,88

Se realizó adicionalmente una descomposición de las fotografías pero

teniendo en cuenta zonas más homogéneas y específicas, ya que muy

posiblemente las zonas de turbulencias, espuma y reflejo de la luz estén

introduciendo ruido en el análisis.

Por ejemplo, para la fotografía 5 se analizó la siguiente zona:


A continuación se presenta el porcentaje de alejamiento de las fotografías en

eventos de vertimiento con respecto al color base, al analizar zonas

específicas de cada imagen.


Foto N° % Alejamiento del color base

1 90,64

2 32,74

3 77,13

4 27,08

5 56,91

6 13,02

7 108,95

8 16,58

9 43,95

10 77,74

11 40,27

12 72,97

Adicionalmente, se analizó una fotografía del río tomada por fuera de las fechas de

monitoreo y que aparentemente registra un alejamiento bajo con respecto al color base

del río (referencia: Aula ambiental).


Especificaciones de a imagen % de alejamiento del color base

Selección de zona amplia

0

Selección de zona pequeña 3,98


Relación entre parámetros digitales y concentración de colorantes

Adicional a la herramienta ya presentada, se estudió la capacidad del

procesamiento digital de imágenes como método colorimétrico, a partir de

fotografías tomadas a soluciones coloreadas en el laboratorio.

En este sentido, se indagó acerca de la relación existente entre las variables

digitales y la concentración de colorantes, para lo cual, todas las variables

digitales se recogieron en un único término denominado CR (Coeficiente

normalizado de parámetros RGB.)


𝐶𝑅 =

𝑅𝑅𝑟

+𝐺𝐺𝑟

+𝐵𝐵𝑟

3

R: intensidad de rojo; G: intensidad de verde, B: intensidad de azul

r se refiere al plano de referencia.


y = 382,35x - 217,35 R² = 0,9941

0

20

40

60

0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

CO

NC

EN

TR

AC

IÓN

P

PM

1-CR

Concentración vs (1-CR)

y = 23,811x + 0,0481 R² = 1

0

20

40

60

0 0,5 1 1,5 2 2,5

CO

NC

EN

TR

AC

IÓN

P

PM

ABSORBANCIA

Concentración vs Absorbancia

Concentración

(ppm)

1-CR

Absorbancia

para λ =492

nm

20 0,62 0,8345

30 0,65 1,2620

40 0,67 1,6800

50 0,7 2,0950

Método fotográfico vs método espectrofotométrico

ROJO 40

Nota: soluciones preparadas

en agua destilada.


Finalmente, se construyeron curvas que relacionan CR vs la concentración de

colorante, pero esta vez empleando muestras del río de cada estación. A

manera de ejemplo a continuación se presenta las curvas obtenida para las

soluciones de índigo para la estación la estrella.

y = 0,8051x ^-2,864 R² = 0,9749

0

20

40

60

80

100

120

140

160

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00

CO

NC

EN

TR

AC

IÓN

PP

M

CR

CONCLUSIONES • A partir del procesamiento de fotografías tomadas en campo se obtuvo

estadísticamente el color base del río Medellín, el cual está representado por seis

intervalos de confianza: intensidad de rojo, intensidad de verde, intensidad de azul,

diferencia de intensidades rojo-verde, diferencia de intensidades rojo-azul y diferencia

de intensidades verde-azul.

• Por medio de la metodología propuesta, es posible llevar a cabo un seguimiento y

monitoreo del color del río a partir de la descomposición de fotografías que sean

tomadas directamente al río. De esta forma, el río se considera dentro de su color base

cuando la descomposición de una fotografía del mismo en los tres canales de colores

básicos, arroje resultados por dentro de los seis intervalos de confianza

correspondientes a la estación donde fue capturada la imagen. Contrariamente, si se

observa que alguno de los valores de intensidad (rojo, verde o azul) o de la diferencia

de intensidades (rojo-verde, rojo-azul o verde-azul) se encuentra por fuera del intervalo

respectivo, se considera que el río está alejado de su color base.

• De acuerdo al procesamiento de imágenes ―reales‖ del río Medellín en eventos de

vertimiento de colorantes, se establece como porcentajes de alejamiento bajos

aquellos inferiores al 10% y como porcentajes altos aquellos por encima de dicho valor.

CONCLUSIONES

• Las tonalidades que presentaron las soluciones de agua del río coloreada con óxido

de cromo verde y óxido de cobre son las más cercanas al color base del río, mientras

que cuando se empleó rodamina, rojo 40 e índigo se alcanzaron los porcentajes de

alejamiento más altos.

• El procesamiento digital de imágenes puede ser empleado como método

colorimétrico analítico, en donde por medio del cálculo del coeficiente normalizado de

parámetros RGB (CR) puede determinarse la concentración del colorante o de la

tonalidad en estudio, constituyéndose así en una herramienta complementaria de

gran relevancia.

• Para realizar la descomposición de fotografías tomadas al río, es importante

seleccionar una zona preferiblemente homogénea y que represente la afectación

sobre el color del río, ya que muy posiblemente las zonas de turbulencias, espuma y

reflejo de la luz introducen ruido en el análisis. Así mismo, la herramienta presentada

asocia las fotos más oscuras con las tonalidades grises que se encuentran dentro del

color base del río, por lo que con una foto de poca iluminación se podría conseguir un

porcentaje de alejamiento menor al esperado.

CONCLUSIONES

• Como propuesta para futuras investigaciones, en primer lugar se

recomienda indagar más a fondo acerca del efecto de la iluminación de las

imágenes, para de esta forma generar un modelo mucho más robusto ante

la presencia de este factor. En segundo lugar, debe trabajarse en la

automatización de la herramienta propuesta en esta investigación, de

manera que sea un software el que rápidamente realice el procesamiento

de las imágenes, dictaminando que tanto se aleja el río de su color base en

tiempo real. Por último, es importante reforzar los estudios adelantados en

el laboratorio que muestran gran potencialidad del procesamiento digital de

imágenes como método colorimétrico analítico.

REFERENCIAS

Andrade, S. I. E., Lima, M. B., Barreto, I. S., Lyra, W. S., Almeida, L. F., Araújo, M. C. U.,

& Silva, E. C. (2013). A digital image-based flow-batch analyzer for determining Al(III)

and Cr(VI) in water. Microchemical Journal, 109(0), 106–111.

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.microc.2012.03.029.

Chen, X., Li, Y. S., Liu, Z., Yin, K., Li, Z., Wai, O. W. H., & King, B. (2004). Integration of

multi-source data for water quality classification in the Pearl River estuary and its

adjacent coastal waters of Hong Kong. Continental Shelf Research, 24(16), 1827–1843.

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Choi, C.-H., Lee, H.-Y., & Lee, H.-K. (2013). Estimation of color modification in digital

images by CFA pattern change. Forensic Science International, 226(1–3), 94–105.

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.forsciint.2012.12.014.

Goddijn, L. M., & White, M. (2006). Using a digital camera for water quality

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González, Diego A. 2008. Notas del curso de posgrado Introducción al análisis de

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ingeniería y arquitectura.

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Bioimage Informatics for Experimental Biology*BIOPHYSICS Vol 38: 327-346.

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Microchemical Journal, 96(2), 380–385. doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.microc.2010.06.013.

Lopez-Molinero, A., Tejedor Cubero, V., Domingo Irigoyen, R., & Sipiera Piazuelo, D.

(2013). Feasibility of digital image colorimetry—Application for water calcium hardness

determination. Talanta, 103(0), 236–244.

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Oliveira, L. F., Canevari, N. T., Guerra, M. B. B., Pereira, F. M. V., Schaefer, C. E. G. R., &

Pereira-Filho, E. R. (2013). Proposition of a simple method for chromium (VI) determination

in soils from remote places applying digital images: A case study from Brazilian Antarctic

Station. Microchemical Journal, 109(0), 165–169.

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.microc.2012.03.007.

Romano, G., Argyropoulos, D., Nagle, M., Khan, M. T., & Müller, J. (2012). Combination of

digital images and laser light to predict moisture content and color of bell pepper

simultaneously during drying. Journal of Food Engineering, 109(3), 438–448.

doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2011.10.037.

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doi:http://dx.doi.org/10.1016/j.talanta.2008.09.057.

Sumriddetchkajorn, S., Chaitavon, Kosom, & Intaravanne, Y. (2014). Mobile Platform

based colorimeter for monitoring chlorine concentration in water. Sensors and

actuators B: Chemical, 191, 561–566. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2013.10.024.

Sumriddetchkajorn, S., Chaitavon, Kosom, & Intaravanne, Y. (2014). Mobile device-

based self-referencing colorimeter for monitoring chlorine concentration in water.

Sensors and actuators B: Chemical, 182, 592–597. doi:

http://dx.doi.org/10.1016/j.snb.2013.03.080

Vicente Peña Carlos J. 1998. AHE (ECUALIZACIÓN DEL HISTOGRAMA

ADAPTATIVO). Universidad Politécnica de Madrid, Escuela Universitaria de Ingeniería

Técnica Industrial de Madrid, Ed Ronda Valencia, Madrid, España.

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

COMPONENTE N°4.

EVALUACIÓN LA TOXICIDAD GENERADA POR EL

COLOR EN LOS PRINCIPALES VERTIMIENTOS Y

DETERMINACIÓN DEL ESTADO DEL ARTE DE

POTENCIALES TRATAMIENTOS PARA REMOCIÓN DE

COLOR.

COMPONENTE N° 4

• Determinación del estado del arte de pruebas de

toxicidad.

• Determinación del estado del arte de tratamientos

potenciales para la remoción de color presente en aguas

residuales.

• Evaluación de la toxicidad generada por colorantes y

pigmentos presentes en los principales vertimientos.

DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN

Revisión de 86 bases de

datos (nacionales e

internacionales).

Estado del arte

Tecnologías de tratamiento.

Se revisaron mas 1500

artículos de este tema.

Se concluye que:

TECNOLOGÍAS DE TRATAMIENTO (Robinson; 2001, Eren;

2012)

Métodos Físico / Químicos / Biológicos

Reacción Fenton

Ozonación

Fotoquímico

NaOCl

Biológico

Destrucción Electroquímica

Carbón Activado

Viruta

Silica gel

Membranas de filtración

Ultrasonido

Intercambio iónico

Irradiación (U.V)

Electrocoagulación

• Se concluye que un solo sistema no alcanza a dar los

requerimientos de remoción de color y tiempo de tratamiento

adecuados.

• La combinación de diferentes tecnologías es la mejor alternativa

para optimizar los procesos de tratamiento de aguas residuales con

color.

• No existe una única técnica para eliminar el color de las aguas

residuales.

• Con la combinación de tecnologías se alcanzan remociones

mayores al 99%.

• Cada caso es particular así que se deberá adelantar estudios piloto

para montar el sistema de tratamiento adecuado para cada giro

industrial o empresa en particular.

DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN

• Revisión de 86 bases de datos (nacionales e internacionales)

1. Estado del arte

Pruebas de Toxicidad

2. Determinación de propiedades de colorantes y relación con las

pruebas de toxicidad.

-- Clasificación de colorantes y pigmentos

-- Posibles efectos de los colorantes en el medio acuático

(tipos de toxicidad)

TOXICIDAD ASOCIADA A COLORANTES

1. Disminución de la capacidad de penetración de la luz en el medio

acuático:

… Absorción de luz por colorante

… Presencia de solidos (totales)

Toxicidad sobre algas

2. Toxicidad ligada a la naturaleza de sustancia o molécula

constitutiva del colorante

Toxicidad sobre el Vibrio fischeri

Toxicidad sobre Daphnias

¿Cuál es la importancia de los tipos de toxicidad?

IMPLICACIONES DEL TIPO DE COLOR

¿Cuál fue la solución? Se asoció el color a un valor numérico.

La longitud de onda de máxima absorción

Longitud de onda en el

Espectro (nm)

Color

Absorbido Color Percibido

400-450 Violeta Amarillo - Verde

450-480 Azul Amarillo

480-490 Verde - Azul Naranja

490-500 Azul - Verde Rojo

500-560 Verde Púrpura

560-580 Amarrillo -

Verde Violeta

580-600 Amarillo Azul

600-650 Naranja Verde - Azul

650-750 Rojo Azul-Verde

RESOLUCION No. 0062 de 2007

―Por la cual se adoptan los protocolos de muestreo y

análisis de laboratorio para la caracterización fisicoquímica

de los residuos o desechos peligrosos en el país‖

Salud humana

Bioluminiscencia bacterial

Al medio ambiente

Toxicidad aguda para

Daphnia

Ensayo de inhibición de

crecimiento de algas.

ENTIDADES INTERNACIONALES

• OECD: Organization for Economic Cooperation and

Development

• ISO: International Organization for Standarization

• ETAD: The Ecological and Toxicological Association of

Dyes and Pigments Manufacturers

• ASTM: American Society for Testing and Materials

• EPA: United States Environmental Protection Agency

• OECD 201: Algas

• OECD 202: Daphnia

• ISO 11348:2007: Vibrio fischeri

• ISO 6341:2012: Daphnia

• ISO 8692: Algas

• ASTM E1193-97: Daphnia magna

• ASTM E1218-04: microalgas

• EPA 2021.0: Daphnia

• Reproducibilidad

• Facilidad de montaje de operación

• Costos

• Tiempo

• Eficiencia

• Pruebas estandarizadas y validadas

• Aceptadas según la ley colombiana

• Permisos bioéticos

POR QUÉ SE SELECCIONARON LOS KITS

PARA ANÁLISIS DE TOXICIDAD?

Vibrio fischeri

• Es una bacteria marina que

emite luz como resultado

de procesos enzimáticos

ligados a la respiración.

• Su bioluminiscencia se ve

inhibida en presencia de

sustancias tóxicas

• Algunas estructuras asociadas con V. fischeri son

similares a las de mamíferos y peces, por esto se puede

asociar a toxicidad en humanos

Daphnia magna

• Toxicidad asociada a la

molécula que constituye

la sustancia colorante,

pigmento o sólido

presente en el agua

residual

• Es la especie más usada

en el mundo para las

pruebas de toxicidad

debido a su sensibilidad

a los agentes tóxicos

Ensayo de inmovilización de

Daphnia magna

Relaciona la mortalidad

de las Daphnias con la

concentración de la

muestra.

Permite hallar la Dosis

Letal LD50 (que mata la

mitad de la población)

Selenastrum capricornutum

Micro algas

Relaciona la toxicidad de las

muestras de agua con la

inhibición en el crecimiento de

algas.

Permite hallar la Dosis Letal

LD50 (que inhibe el

crecimiento en un 50%)

RESULTADOS PARA COLORANTES REALES

CON DAPHNIAS

Colorante 24h LD50 (ppm) 48h LD50 (ppm)

Índigo --- 970

Óxido de cobre 200 25

Óxido de hierro amarillo 1550 1200

Óxido de zinc 860 92

Óxido de hierro negro 11000 5000

Óxido de hierro rojo 8000 7000

Óxido de cromo verde 6000 4700

Dióxido de titanio 8700 8700

Rojo 40 10000 700

Anilina vegetal amarilla 5800 5650

Rodamina 65 57

La LD50 24 h esta más relacionada a la toxicidad aguda, mientras que la LD50 48h está más

relacionada a la toxicidad crónica.

Sector empresa Daphnias

24h EC50

Daphnias

48h EC50

Algas

72h EC50

Químico 8% 6% ---

Papeles (entrada planta) 20% 12,5% ---

Papeles (salida planta) 68% 50% ---

Tratamiento de aguas

residuales (entrada planta)

25% 17% 2,7%

Tratamiento de aguas

residuales (salida planta)

73% 59% 6%

Textiles (entrada planta) 10% 5% 1,74%

Textiles (salida planta) 38% 28% 3,5%

RESULTADOS DE VERTIMIENTOS DE

DIFERENTES GIROS INDUSTRIALES.

Porcentaje de la muestra original que origina la LD50

CONSIDERACIONES ADICIONALES

• Existen tecnologías en diferentes grados de desarrollo

para el tratamientos de vertimientos de aguas residuales

con color.

• Es necesario desarrollar más experimentos con

diferentes sectores y mas miembros de estos sectores

para generar resultados más confiables.

• En un futuro se podrá acoplar el modelo de imágenes

digitalizadas en la determinación de la toxicidad, esto

sujeto al ejercicio de una investigación más profunda

sobre ambos temas.

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

Componente N°5

BIODEGRADABILIDAD

BIODEGRADABILIDAD

La biodegradabilidad es la degradación de la materia orgánica por

acción de microorganismos sobre el suelo, aire, cuerpos de agua

receptores o procesos de tratamiento de aguas residuales (RAS,

2000).

𝑪𝒐𝒎𝒑𝒖𝒆𝒔𝒕𝒐 𝑶𝒓𝒈á𝒏𝒊𝒄𝒐 + 𝑶𝟐 𝑴𝒊𝒄𝒓𝒐𝒐𝒓𝒈𝒂𝒏𝒊𝒔𝒎𝒐𝒔

𝑪𝑶𝟐 + 𝑯𝟐𝑶 + 𝒔𝒂𝒍𝒆𝒔 + 𝒃𝒊𝒐𝒎𝒂𝒔𝒂

La biodegradabilidad es un parámetro determinante en el

comportamiento ambiental de las sustancias químicas y una

propiedad deseable de los productos que se liberan en grandes

cantidades al medio natural. (Candela, 2007)

DETERMINACION DE LA BIODEGRADABILIDAD

En la naturaleza los ciclos de las sustancias y la energía producen

acumulación de materia orgánica, la cual se descompone con el tiempo

sustancias básicas o en productos de degradación estables por acción

de microorganismos.

La industrialización a introducido sustancias en grandes cantidades,

la capacidad de estas sustancias de transformarse en compuestos

mas simples es de vital importancia, para no alterar los procesos

biológicos que existen en el ecosistema.

La evaluación de la biodegradabilidad busca cuantificar el grado de

persistencia de estructuras químicas en ambientes naturales o

industriales

OBJETIVO COMPONENTE 5

Evaluar la Biodegradabilidad generada por el color en los

principales vertimientos del Área Metropolitana del Valle de Aburra

OBJETIVOS ESPECIFICOS

• Identificación de las técnicas para determinar la

biodegradabilidad en aguas coloreadas.

• Identificar los vertimientos de los sectores productivos que

puedan afectar al río en términos de biodegradabilidad.

• Evaluar el efecto de los vertimientos mediante pruebas de

biodegradabilidad en los sectores seleccionados

• Evaluar la cinética de oxidación de los vertimientos

seleccionados.

• Evaluar la biodegradabilidad de diferentes colorantes

ALCANCE

Evaluar la biodegradabilidad de las aguas residuales de las

industrias más representativas de los sectores más contaminantes

del Área Metropolitana del Valle de Aburrá, con el fin de determinar

la correlación del color, con biodegradabilidad.

METODOLOGÍA

Revisión

bibliográfica

Selección de

sectores de estudio

Análisis de datos históricos

del Índice de

Biodegradabilidad de las

industrias en los sectores

Seleccionados

Selección de las

materias primas

generadoras de Color

para la determinación de

los colorantes tipo

Selección de las

Industrias para la

realización de los

análisis de

biodegradabilidad

Aprestamiento y

Adecuación del

Sistema

Evaluación del parámetro

biodegradabilidad empresas

seleccionadas

Evaluación del parámetro

biodegradabilidad de los

colorantes tipo seleccionados

Correlación de

Variables con el

Parámetro

Biodegradabilidad

Evaluación del Índice de Biodegradabilidad

de los sectores seleccionados

METODOS DE ANALISIS

ISO 9048 Calidad del agua evaluación de la biodegradabilidad aerobia

final de los compuestos orgánicos en medio acuoso mediante la

determinación de la demanda de oxígeno en un respirómetro cerrado.

ASTM 5210D Respirometric Method

OECD 301F (Manometric Respirometry Test).

METODO RESPIROMETRICO

METODO RESPIROMETRICO

Un volumen de medio mineral inoculado y con la sustancia problema

se agita a una temperatura constante por 28 días.

El consumo de oxígeno se determina a partir del cambio en el cambio

de presión en el respirómetro.

El dióxido de carbono producido se absorbe en una solución de

hidróxido sodio.

La cantidad de oxígeno consumido por la población microbiana

durante la biodegradación de la sustancia problema (corregida con el

blanco con inóculo, realizada en paralelo) se expresa como porcentaje

de DQO (Porcentaje de Biodegradación) Tomado de: OECD, 1992

EQUIPOS

Tomado de : http://www.wtw.de

Oxitop AN12 con

controlador OC100.

Recinto Termostatizado

PROCEDIMIENTO

1. Preparar el medio de ensayo, la sustancia de

referencia y el inoculo

2. Determinar la demanda química de Oxigeno (mg/L) de la

muestra

3. Determinar el volumen de muestra

4.Preparar la muestra, el

compuesto de referencia y el blanco con el

medio de ensayo e inocular

5. Montar Equipo con agitación y

temperatura constante

6. Realizar lecturas diarias

7. Calcular consumo de

Oxigeno, DBO (mg/L), y % de

Biodegradabilidad

RESULTADOS

Curva de biodegradación (7)

Fácilmente biodegradable:

Si 60% del carbono orgánico en el material se convierte en CO2

dentro de una ventana de 10 días. La ventana de 10 días comienza

cuando el 10% del carbono orgánico se ha convertido en CO2 y tiene

una duración de 10 días.

Tomado de: OECD, 1992

Biodegradable a largo

plazo:

El 60% del carbono

orgánico en el material

se convierte en CO2

durante 28 días.

Tomado de: OECD,

1992

SECTOR ALIMENTOS Y BEBIDAS

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −906,583 + 2269,64 ∗ 𝑡

𝑅2 = 93,4%

PARÁMETROS RANGO

NIVEL MAXIMO DE BIODEGRADACIÓN (%): 84,4 - 100

FASE DE LATENCIA (días): 0,07 - 0,20

FASE DE BIODEGRADACIÓN (días): 17,86 - 19,03

FASE MESETA (días): 8,8 – 10,1

EVALUACIÓN FÁCILMENTE BIODEGRADABLE

INDICE DE BIODEGRADABILIDAD

(DBOu/DQO) 0,84 - 1,0

SECTOR DE EVACUACIÓN Y TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES – AGUAS NO TRATADAS

PARÁMETROS RANGO

NIVEL MAXIMO DE BIODEGRADACIÓN (%): 91,8 - 97,4



FASE MESETA (días): 8,9 - 11,3



(DBOu/DQO) 0,94 - 0.99

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −630,52 + 1711,07 ∗ 𝑡 𝑅2 = 99%

SECTOR DE EVACUACIÓN Y TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES – AGUAS TRATADAS

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = 787,17 + 1113,12 ∗ 𝑡

𝑅2 = 89%

PARÁMETROS RANGO

NIVEL MAXIMO DE BIODEGRADACIÓN (%): 81,7 – 87,6

FASE DE LATENCIA (días): 0,42 – 0,46

FASE DE BIODEGRADACIÓN (días): 17,2 – 17,45

FASE MESETA (días): 10,6 – 10,8



(DBOu/DQO) 0,86 – 0,89

SECTOR FABRICACIÓN PRODUCTOS TEXTILES

𝑟2 = 99%

PARÁMETROS RANGO





EVALUACIÓN DIFÍCILMENTE BIODEGRADABLE


(DBOu/DQO) 0,40 - 0.50

% 𝑩𝒊𝒐𝒅𝒆𝒈𝒓𝒂𝒅𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅 = −366,547 + 459,734 ∗ 𝒕 𝑹2 = 99,5

SECTOR CURTIDO Y RECURTIDO DE CUERO

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −435,51 + 706,72 ∗ 𝑡

PARÁMETROS RANGO







(DBOu/DQO) 0,61 – 0,62

𝑅2 = 90%

Valores de K por Sector

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0,45

0,5

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

(t/D

BO

)^(1

/3)

Tiempo (d)

SECTOR DE EVACUACIÓN Y TRATAMIENTO DE AGUAS RESIDUALES

M-010

M-013

M-012

M-009

k=0,29

k=0,28

k=0,29 k=0,29

SECTOR FABRICACIÓN DE SUSTANCIAS Y PRODUCTOS QUIMICOS

PARÁMETROS RANGO


FASE DE LATENCIA (días): 0,02 - 0.03

FASE DE BIODEGRADACIÓN (días): 1,7- 18,7

FASE MESETA (días): 9,3- 26,3



(DBOu/DQO) 0,10 - 0.46

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −49,85 + 395,12 ∗ 𝑡 𝑅2 = 94%

ACTIVIDADES DE IMPRESIÓN Y DE PRODUCCIÓN DE COPIAS

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −82,96 + 74,28 ∗ 𝑡 𝑅2 = 89%

PARÁMETROS RANGO





EVALUACIÓN DIFICILMENTE BIODEGRADABLE


(DBOu/DQO) 0,26 – 0,57

SECTOR FABRICACIÓN DE PAPEL CARTON Y PRODUCTOS DE PAPEL CARTON

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −943.628 + 879,751 ∗ 𝑡 𝑅2 = 97%

PARÁMETROS RANGO







(DBOu/DQO) 0,50 - 0,62

SECTOR DE FABRICACIÓN DE PRODUCTOS MINERALES NO METÁLICOS

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −69,27 + 183,06 ∗ 𝑡

𝑅2 = 93,2%

PARÁMETROS RANGO







(DBOu/DQO) 0,34 - 0.36

SECTOR FABRICACIÓN DE PRODUCTOS METALURGICOS BÁSICOS

𝑟2 = 70%

% 𝐵𝐼𝑂𝐷𝐸𝐺 = −9,81 + 5,34 ∗ 𝑡

𝑅2 = 70,2%

PARÁMETROS RANGO


FASE DE LATENCIA (días): 0,0 – 3,0

FASE DE BIODEGRADACIÓN (días): 2,1 – 15,51




(DBOu/DQO) 0,02 - 0,09

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

M17

M20

M11

M27

M19

M4

M6

M18

M13

M9

M26

Curt

ido

yR

ecurt

ido d

eC

uero

Fa

brica

ció

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eP

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Min

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talu

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Fa

brica

ció

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Evacua

ció

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Alim

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as

Biodegradación (%)

Secto

r Comparación de la biodegradación por sectores

NOMBRE DE LA

PRESENTACION

FECHA XXXXXXXXX

CONCLUSIONES DE LA

INVESTIGACIÓN

Conclusiones de la Investigación

Método validado

- Se logró validar un método de medición de color

(ADMI) de acuerdo a las condiciones que para ello

exige el Standard Methods.

- El ADMI es un análisis que permite medir la

intensidad del color cuantitativamente, la tonalidad

se mide a partir de las absorbancia en las

diferentes longitudes de onda propuestas por el

método triestímulo.


Aplicación del método con parámetro validado en sectores

industriales

- Para cada sector priorizado se encontraron modelos que

permitían relacionar el comportamiento de algunos

parámetros fisicoquímicos con el color ADMI.



industriales

- La turbiedad es el parámetro que tiene mayor correlación

con el ADMI, se presentaron buenas correlaciones en 6

de los 9 sectores evaluados. En algunos casos el % de

correlación r2 fue superior a 95%

Imp

res

ión

Cu

rtie

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Ali

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Beb

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Cerá

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l

Do

mes

tico

Turbidez Total (NTU) 0,8 0,2 1,0 0,7 0,7 0,3 0,7 0,2 0,9

ADMI = 300000 ∗ 𝑒3781.3𝑁𝑇𝑈

𝑅2 = 0.9881



industriales

- La medición de color en una muestra compuesta, es diferente a la

intensidad de color de las muestras puntuales de las que esta

constituida, lo anterior se explica debido a que el color es una

respuesta de la luz en lo que se refiere a la absorción y emisión de

longitudes de onda.


El color es contaminante

- El color se considera un contaminante ya que aporta sólidos, los

cuales en los ecosistemas acuáticos impide el paso de la luz a los

organismos fotosintéticos independientemente de la naturaleza de la

molécula del colorante ( sea orgánica o inorgánica)


Pruebas de biodegradabilidad y toxicidad

- La biodegradabilidad y toxicidad son pruebas diferentes, por lo tanto

se presentan casos de sustancias biodegradables que son tóxicas.

- La biodegradabilidad y toxicidad soportan teórica y técnicamente la

importancia de controlar el vertimiento de agua coloreadas

- En algunos colorantes, a pesar que sean de origen orgánico, no son

sustancias fácilmente biodegradables, por cuanto su persistencia en

el medio ambiente es alta afectando el ecosistema.


Análisis de imágenes digitalizadas

• Los análisis de descomposición de imágenes digitales indican ser

una potencial herramienta para la detección y determinación de

contaminación por color en el rio. El diseño de una escala de color y

el patrón de color RGB Red – Green – Blue, del rio en zonas

puntuales permiten cuantificar el alejamiento de las condiciones de

color del rio en dichas zonas y con ello brindar datos numéricos que

permiten inferir el grado de contaminación por color arrojada al rio.


Efectos sobre el medio receptor

- Los pigmentos o reactivos que no se disuelven totalmente en el

agua, aportan mayor cantidad de color ADMI en la medida que el rio

o fuente receptora tenga mayor concentración de solidos

suspendidos, a diferencia de los colorantes altamente solubles en

medios acuoso, los cuales se evidencian cualitativamente sin

importar las características del cuerpo receptor.


Existen Tratamiento para remoción de color

• La potencialización y adaptación de secuencias de

tratamiento con fines de remoción de colorante,

aplicando algunas de las tecnologías presentadas

anteriormente, puede convertirse en una alternativa

eficiente para reducir el vertimiento de efluentes

coloreados por parte de los sectores productivos del

Valle de Aburrá – Medellín.

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Presentación de PowerPoint - Area Metropolitana del Valle ... · PDF filePARTICIPANTES Grupo de Biorremediación y Desarrollo Tecnológico. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente