Análisis de regresión: Enfoque del desempeño de la curva de ruptura en un sistema dinámico

Abstract

La presencia de arsénico en agua de consumo humano es un problema sanitario que ha recibido interés de investigación en las últimas décadas. El objetivo de este trabajo fue evaluar la incidencia que tienen el análisis de regresión lineal y no lineal, sobre la estimación de los parámetros de adsorción de diversos modelos matemáticos, para explicar el proceso dinámico de remoción de contaminantes. Para ello, se utilizaron zeolitas químicamente modificadas para la adsorción de As(V) en un sistema dinámico de columna de lecho fijo. La cinética de adsorción se analizó con los modelos lineales y no lineales de Thomas y Yan y la Ecuación de Advección de Dispersión (EAD). En la regresión no lineal, el modelo de mejor ajuste fue evaluado utilizando seis índices de ajuste, mientras que los parámetros óptimos de los modelos se identificaron por la suma del error normalizado (SNE). La minimización óptima de la distribución del error (DDE), entre valor experimental y modelado, se logró con el índice de ajuste r2 para Thomas no lineal (TNL), mientras la suma del error absoluto (EABS) y la suma del cuadrado del error (ERRSQ), lo hicieron para Yan no lineal (YNL) y la EAD. Existe divergencia en la estimación paramétrica a partir del enfoque de modelación utilizado, derivada de los cambios inducidos en la DDE por la linealización de los modelos. La idoneidad para explicar el proceso de adsorción sigue el orden: TNL>EAD> YNL> Thomas lineal (TL)>Yan lineal (YL). Se puede concluir que la regresión no lineal fue más apropiada para el proceso de estimación paramétrica de los modelos de adsorción.