FACULTAD DE CIENCIAS AMBIENTALES CARRERA PROFESIONAL DE INGENIERÍA AMBIENTAL “BIOSORCIÓN ESTÁTICA DE MERCURIO (II) MEDIANTE BIOMASA RESIDUAL DE TALLOS DE ROSA MODIFICADA (Rosa sp.) EN DISOLUCIONES ACUOSAS” Tesis para optar el título profesional de: INGENIERO AMBIENTAL Presentado por: Oscar Eduardo Rodríguez Gómez (0000-0001-8647-3172) Asesor: Elvito Fabian Villegas Silva (0000-0001-9783-1641) Lima - Perú 2021 ACTA DE SUSTENTACIÓN DE TESIS 1 AGRADECIMIENTOS A mi familia, por sus consejos y apoyo incondicional durante mi vida universitaria y profesional. A mi asesor por el apoyo constante desde la concepción de mi proyecto de tesis, por sus pautas y consejos necesarios para el cumplimiento de los objetivos en la presente investigación. A la universidad Científica del Sur por forjarme como un profesional íntegro y por permitirme usar las instalaciones y equipos para gran parte de la ejecución de mi tesis. A mis buenos amigos por haberme hecho más llevaderos estos últimos años e impulsarme a mejorar día a día a pesar de las adversidades. A Kay Pacha grow shop por permitirme costear la presente investigación y enseñarme el valor del autocultivo. 2 INDICE GENERAL I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................ 13 II. MARCO TEÓRICO .................................................................................... 15 1. Antecedentes ............................................................................................. 15 2. Mercurio ..................................................................................................... 18 2.1. Características generales .................................................................... 18 2.2. Ciclo biogeoquímico del mercurio ....................................................... 19 3. Normativa local .......................................................................................... 20 4. Métodos para la eliminación de metales pesados ..................................... 21 4.1. Métodos convencionales ..................................................................... 21 4.2. Biosorción ........................................................................................... 23 5. Mecanismos en los procesos de biosorción .............................................. 24 5.1. Intercambio iónico ............................................................................... 24 5.2. Fisisorción y Quimisorción .................................................................... 24 5.3. Otros mecanismos .............................................................................. 25 6. Factores que influyen en el proceso de biosorción .................................... 26 6.1. pH ....................................................................................................... 26 6.2. Tiempo de equilibrio ............................................................................ 27 6.3. Temperatura ........................................................................................ 27 6.4. Tamaño de partícula ........................................................................... 28 6.5. Concentración de adsorbente y adsorbato ......................................... 28 6.6. Tratamiento de la biomasa .................................................................. 28 6.7. Sistema de contacto ............................................................................ 29 7. Biosorbentes .............................................................................................. 30 7.1. Residuos lignocelulósicos ................................................................... 31 a. Lignina ................................................................................................. 31 b. Celulosa .............................................................................................. 32 c. Hemicelulosa ....................................................................................... 32 3 8. Tallos de rosas como biosorbente ............................................................. 32 9. Modelización de los procesos de equilibrio ................................................ 34 9.1. Isoterma de Langmuir ......................................................................... 35 9.2. Isoterma de Freundlich ....................................................................... 36 10. Modelos cinéticos de adsorción ............................................................. 36 10.1. Modelo pseudo-primer orden ............................................................ 36 10.2. Modelo pseudo-segundo orden ......................................................... 37 10.3. Modelo cinético de Weber y Morris ................................................... 37 III. OBJETIVOS ........................................................................................... 38 11. Objetivo general ..................................................................................... 38 12. Objetivos específicos .............................................................................. 38 IV. METODOLOGÍA ..................................................................................... 39 13. Recolección de tallos de rosa ................................................................. 40 14. Pretratamiento de la biomasa ................................................................. 41 15. Tratamientos químicos de la biomasa .................................................... 42 15.1. Hidrolisis ácida y alcalina ................................................................... 42 15.2. Hidrolisis ácida .................................................................................... 43 16. Caracterización de las biomasas ............................................................ 43 16.1. Método Klason: Lignina ....................................................................... 43 16.2. Método de Van Soest y Robertson: hemicelulosa y celulosa .............. 44 16.3. Determinación de la cantidad de humedad y cenizas ......................... 45 16.4. Densidad aparente y real .................................................................... 46 16.5. Porosidad ............................................................................................ 46 16.6. Punto de carga cero (PZC) ................................................................. 47 16.7. Determinación de grupos funcionales (método Boehm) ..................... 47 17. Ensayos de adsorción ............................................................................ 48 17.1. Evaluación del efecto del tratamiento químico y pH ............................ 49 4 17.2. Evaluación del efecto de la concentración de adsorbato .................... 49 17.3. Evaluación del efecto del tiempo de contacto ..................................... 50 18. Desorción y reutilización ......................................................................... 50 V. RESULTADOS .......................................................................................... 51 19. Caracterización ....................................................................................... 51 19.1. Análisis diferencial .............................................................................. 51 19.2. Tratamientos químicos ........................................................................ 53 19.3. Contenido de humedad y cenizas ....................................................... 54 19.4. Densidad aparente, densidad real y porosidad .................................. 54 19.5. Contenido de hemicelulosa, celulosa y lignina .................................. 55 19.6. Punto de carga cero (PZC) ................................................................ 56 19.7. Sitios ácidos y básicos ....................................................................... 56 20. Ensayos de adsorción ............................................................................ 58 20.1. Efecto del tratamiento químico y pH ................................................... 58 20.2. Efecto de la concentración de adsorbato ............................................ 59 a. Isoterma de Langmuir ......................................................................... 61 b. Isoterma de Freundlich ........................................................................ 62 20.3. Efecto del tiempo de contacto ............................................................. 63 a. Modelo de pseudo-primer orden ......................................................... 65 b. Modelo de pseudo-segundo orden ...................................................... 66 c. Modelo Weber y Morris ....................................................................... 67 21. Desorción y reutilización del adsorbente ................................................ 68 VI. DISCUSIONES ....................................................................................... 69 22. Caracterización ....................................................................................... 69 23. Ensayos de adsorción ............................................................................ 75 23.1. Efecto del tratamiento químico y pH ................................................... 75 23.2. Efecto de la concentración de adsorbato ........................................... 77 a. Isoterma de Langmuir ......................................................................... 79 5 b. Isoterma de Freundlich ........................................................................ 80 23.3. Efecto del tiempo de contacto ............................................................. 81 a. Modelo de pseudo-primer orden ......................................................... 81 b. Modelo de pseudo-segundo orden ...................................................... 82 c. Modelo de Weber y Morris .................................................................. 82 24. Desorción y reutilización ......................................................................... 83 VII. CONCLUSIONES ................................................................................... 84 VIII. RECOMENDACIONES .......................................................................... 86 IX. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ....................................................... 87 X. ANEXOS .................................................................................................. 109 6 INDICE DE FIGURAS FIGURA 1. Ciclo biogeoquímico del mercurio .................................................. 20 FIGURA 2. Mecanismos de adsorción asociados a residuos agrícolas ........... 26 FIGURA 3. Disposición espacial de hemicelulosa, celulosa y lignina .............. 31 FIGURA 4. Exportación por tipo de flor a nivel mundial, 2010 vs. 2015 ........... 33 FIGURA 5. Metodología experimental empleada ............................................. 40 FIGURA 6. Ubicación de la florería “Amalia” .................................................... 41 FIGURA 7. Análisis por tamizado (biomasa retenida en gramos) .................... 51 FIGURA 8. Vista 3.5x de la biomasa residual de tallos de rosa pretratada ...... 52 FIGURA 9. Rendimiento en la generación de BRTP, BRTM01 y BRTM02 ...... 53 FIGURA 10. Diferencias de coloración entre BRTP, BRTM01 y BRTM02 ....... 54 FIGURA 11. Contenido de hemicelulosa, celulosa y lignina ............................ 55 FIGURA 12. Punto de carga cero (pzc) ............................................................ 56 FIGURA 13. Sitios ácidos y básicos totales ..................................................... 57 FIGURA 14. evaluación del efecto de pH y tratamiento químico en la remoción de mercurio (II) ................................................................................................. 59 FIGURA 15. Evaluación del efecto de concentración de adsorbato en la remoción de mercurio (II) ................................................................................................. 60 FIGURA 16. Isoterma de adsorción de mercurio (II) ........................................ 61 FIGURA 17. Modelo linealizado de la isoterma de Langmuir ........................... 61 FIGURA 18. Modelo linealizado de la isoterma de Freundlich ......................... 62 FIGURA 19. Evaluación del efecto del tiempo de contacto en la remoción de mercurio (II) ...................................................................................................... 64 7 FIGURA 20. Ajuste al modelo de pseudo-primer orden ................................... 65 FIGURA 21. Ajuste al modelo de pseudo-segundo orden ................................ 66 FIGURA 22. Ajuste al modelo de weber y morris ............................................. 67 FIGURA 23. Remoción de mercurio (ii) % en los diferentes ciclos (adsorción y desorción)......................................................................................................... 68 FIGURA 24. Diagrama de distribución de mercurio (II) .................................... 77 FIGURA 25. Tipos de isotermas de adsorción ................................................. 78 FIGURA 26. Recolección de residuos de tallos de rosa ................................. 109 FIGURA 27. Pretratamiento de la biomasa residual de tallos de rosa ........... 109 FIGURA 28. Obtención de BRTM01 .............................................................. 110 FIGURA 29. Obtención de BRTM02 .............................................................. 110 FIGURA 30. Determinación del punto de carga cero (PZC) ........................... 111 FIGURA 31. Determinación de contenido de cenizas. ................................... 111 FIGURA 32. Método boehm: determinación de grupos ácidos y básicos ...... 112 FIGURA 33. Determinación de hemicelulosa y celulosa ................................ 112 FIGURA 34. Determinación de lignina ........................................................... 112 FIGURA 35. Ensayos de adsorción de mercurio (II) ...................................... 113 FIGURA 36. Ensayos de adsorción de mercurio (II)- protocolos covid-19 ..... 113 FIGURA 37. Distribución de RL ...................................................................... 132 FIGURA 38. Ajuste multilineal al modelo cinético de weber y morris ............. 132 8 INDICE DE TABLAS TABLA 1. Principales características del mercurio ........................................... 18 TABLA 2. Tecnologías convencionales para la remoción de metales pesados 21 TABLA 3. Ventajas y desventajas en los procesos de biosorción .................... 23 TABLA 4. Diferencias entre la adsorción física y química ................................ 25 TABLA 5. Principales biosorbentes según su origen ........................................ 30 TABLA 6. Taxonomía de la rosa sp. ................................................................. 34 TABLA 7. Análisis diferencial N°2..................................................................... 52 TABLA 8. Contenido de humedad y cenizas .................................................... 54 TABLA 9. Densidad aparente, densidad real y porosidad ................................ 55 TABLA 10. Composición de grupos ácidos ...................................................... 58 TABLA 11. Remoción de mercurio (II) % a diferentes valores de pH para BRTP, BRTM01 y BRTM02. ........................................................................................ 58 TABLA 12. Remoción de mercurio (II) % a diferentes concentraciones iniciales de adsorbato .................................................................................................... 60 TABLA 13. Parámetros de adsorción de Langmuir .......................................... 62 TABLA 14. Parámetros de adsorción de Freundlich ......................................... 62 TABLA 15. Remoción de mercurio (II) % a diferentes tiempos de contacto. .... 63 TABLA 16. Datos usados para el ajuste de modelos de cinética para la adsorción de mercurio (II) a través de BRTM01 ............................................................... 64 TABLA 17. Parámetros del modelo de pseudo-primer orden ........................... 65 TABLA 18. Parámetros del modelo de pseudo-segundo orden ....................... 66 TABLA 19. Parámetros del modelo de Weber y Morris .................................... 67 9 TABLA 20. Composición lignocelulósica de algunas materias primas ............. 71 TABLA 21. Comparación de capacidades máximas (QMax) con otros adsorbentes de mercurio (II) ................................................................................................. 79 TABLA 22. Análisis detallado de la determinación de hemicelulosa, celulosa y lignina ............................................................................................................. 124 TABLA 23. Análisis detallado de la evaluación del efecto del tratamiento químico y pH ................................................................................................................ 125 TABLA 24. Análisis detallado de la evaluación del efecto de la concentración inicial de mercurio (II) ..................................................................................... 127 TABLA 25. Análisis detallado de la evaluación del efecto de tiempo de contacto ....................................................................................................................... 129 TABLA 26. Desorción y reutilización de la BRTM01 para la adsorción de mercurio (II) ................................................................................................................... 130 INDICE DE ANEXOS ANEXO 1. Panel fotográfico ........................................................................... 109 ANEXO 2. Resolución directoral de aprobación del proyecto de tesis ........... 114 ANEXO 3. Constancia del comité de ética ..................................................... 115 ANEXO 5. Determinación de hemicelulosa, celulosa y lignina ....................... 124 ANEXO 6. Evaluación del efecto del tratamiento químico y pH ..................... 125 ANEXO 6. Efecto de la concentración de adsorbato ...................................... 126 ANEXO 7. Efecto del tiempo de contacto ....................................................... 128 ANEXO 8. Desorción y reutilización ............................................................... 130 ANEXO 9. Verificación del ajuste al modelo de Langmuir .............................. 132 ANEXO 10. Modelo cinético de Weber y Morris ............................................. 132 10 RESUMEN En los últimos años, la biosorción se presenta como una alternativa muy atractiva para la remoción de metales pesados, debido a su bajo costo y elevados porcentajes de remoción. Por ello, la presente investigación tuvo como fin evaluar la biosorción estática de mercurio (II) mediante biomasa residual de tallos de rosa modificada (Rosa sp.) en disoluciones acuosas. La metodología incluyó la modificación y caracterización fisicoquímica de la biomasa y ensayos de adsorción en sistema batch, donde se analizó la influencia de los parámetros de pH, concentración de adsorbato y tiempo de contacto. Así mismo, se evaluó la desorción de mercurio (II) y reutilización de la biomasa a través de HNO3 y HCl. El diseño experimental constó de tres repeticiones, utilizándose las pruebas de Anova unifactorial (Test de Tukey) y Kruskal-Wallis. La mayor adsorción se dio en la BRTM01, a un valor de pH de 5.5 y una concentración inicial de mercurio (II) de 5 mg/L durante 120 minutos, alcanzando una remoción de 99.57 ± 0.04% y una Qe de 2.99 mg/g. Los datos experimentales de equilibrio se ajustaron al modelo de Langmuir (R2= 0.9412), logrando un Qmax de 20.08 mg/g. Respecto a la cinética de biosorción, el modelo de Pseudo-segundo orden demuestra mayor representatividad, obteniéndose un coeficiente de correlación de 0.9982. Se confirmó también que la BRTM01 tiene un enorme potencial de reutilización, manteniendo remociones sobre el 95 % aún en el cuarto ciclo de adsorción/desorción para ambos desorbentes. Palabras clave: adsorción, mercurio (II), tallos de rosas, celulosa 11 ABSTRACT In recent years, biosorption has been presented as a very attractive alternative for the removal of heavy metals, due to its low cost and high removal rates. Under this context, the aim of this research was to evaluate the static biosorption of mercury (II) using residual biomass of modified rose (Rosa sp.) stems in aqueous solutions. The methodology included the modification and physicochemical characterisation of the biomass and adsorption tests in batch system, where the influence of pH parameters, contact time and adsorbate concentration was analysed. Likewise, the desorption of mercury (II) and reuse of the biomass through HNO3 and HCl were also evaluated. The experimental design consisted of three replicates, using the one-factor Anova (Tukey's test) and Kruskal-Wallis tests. The highest adsorption was given by BRTM01, at a pH value of 5.5 and an initial mercury (II) concentration of 5 mg/L for 120 minutes, reaching a removal of 99.57 ± 0.04% and a Qe of 2.99 mg/g. The experimental equilibrium data were adjusted to the Langmuir isotherm model (R2= 0.9412), achieving a Qmax of 20.08 mg/g. Regarding the biosorption kinetics, the pseudo-second order model shows higher representativeness to mercury (II) adsorption, obtaining a correlation coefficient of 0.9982. It was also confirmed that BRTM01 has a huge reuse potential, maintaining removals above 95 % even in the fourth adsorption/desorption cycle for both desorbents. Keywords: adsorption, mercury (II), rose stems, cellulose. 12 I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA El Perú posee características favorables para el desarrollo de diferentes actividades económicas, donde, las actividades productivas, extractivas y de servicios se han incrementado en el país; pero con ello también la informalidad y los impactos ambientales relacionados, siendo el recurso hídrico uno de los componentes más afectados. Un estudio desarrollado por el Banco Mundial (2014), reportó que, en el Perú, alrededor del 50% de los recursos hídricos incumplieron con los estándares de calidad de agua para las distintas categorías de uso (ETRAS, 2016).Del mismo modo, se viene observando un incremento constante en la generación de efluentes industriales (ANA, 2018), solo en 2018, los vertimientos de aguas residuales autorizadas ascendieron en 140,2% respecto al año anterior (INEI, 2019). Entre las sustancias con mayor riesgo ambiental presentes en las aguas industriales se encuentra a los metales pesados, en virtud a su elevados valores de toxicidad, bioacumulación y no biodegradación, siendo el mercurio el de mayor presencia (Rebollo, 2012). En los últimos años, los estudios referentes al uso de mercurio y su impacto se han incrementado (IPEN, 2013), logrando identificar múltiples fuentes. Según la evaluación mundial sobre Mercurio realizada por el Programa de Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP, 2018), solo en el 2015 se generaron 2.200 toneladas de emisiones antrópicas de mercurio. Dentro de las principales fuentes se tiene a la extracción de oro a pequeña escala y la combustión de carbón, y, en menor medida, a las emisiones relacionadas a múltiples aplicaciones industriales (industria cloro-alcalí, producción de cloruro de vinilo, producción de aparatos eléctricos y electrónicos, compuestos alifáticos mercuriales, entre otros) (US EPA, s.f; MINAM, 2015). 13 Respecto al consumo mundial de mercurio, según el reporte de UNEP (2017), aumentó entre 146 y 227 toneladas, en el periodo 2010-2015 y solo en Sudamérica, el promedio para el año 2015 fue de 794 toneladas. En el año 2014, el Ministerio del Ambiente (MINAM) realizó un registro de emisiones de mercurio y sus fuentes en el Perú, registrándose valores de entre 69 y 343 toneladas por año, en donde del 23% al 33% no correspondían al procesamiento de minerales (Expedición mercurio, s.f.) Es por ello, dentro del marco institucional, se ha previsto la promoción de nuevas políticas sostenibles, como la mejora de la calidad del agua a fin de disminuir la contaminación a través de la eliminación de vertimientos y minimización de la emisión de productos químicos y materiales peligrosos(CEPAL,2018) o la suscripción al convenio de Minamata, con el objeto de promover la mitigación de los riesgos e impactos a la salud y el ambiente producto de la contaminación por mercurio (MINAM, 2015).En este contexto, en los últimos años, se han planteado tecnologías basadas en procesos fisicoquímicos, sin embargo, en su mayoría resultan muy costosas e ineficientes. Por consiguiente, se vienen desarrollando nuevas técnicas y materiales, siendo la adsorción, una alternativa sostenible. (Caviedes et al. 2015). Según Chakraborty et al. (2020), este proceso es muy útil y eficaz para la remoción de metales pesados; por lo que, es fundamental desarrollar nuevos adsorbentes a partir de materiales de bajo costo y alta disponibilidad, como los residuos agroindustriales. En este sentido, los tallos de rosa como biomasa demuestran mucho interés por diferentes investigadores, concluyendo que presenta características adecuadas para la adsorción de plomo (II) y cadmio, por lo que, podría llevar también a la generación de nuevas alternativas para la óptima remoción de mercurio (II). 14 II. MARCO TEÓRICO 1. Antecedentes En la investigación desarrollada por Ortiz (2019) evalúa la capacidad de adsorción de cromo en biosorbentes a base de tallos de rosa, la mayor remoción se dio a través de la biomasa modificada con ácido sulfúrico, utilizando 30 gramos de biosorbente a pH 6 y 20 horas de agitación, ajustándose al modelo cinético de Pseudo-segundo orden y estableciendo un Qmax de 5.21 mg/g para el modelo de isoterma de Sips. La investigación muestra el potencial de los tallos de rosa como biosorbente de iones metálicos, confirmando además la importancia de los tratamientos químicos sobre los tallos de rosa. El trabajo desarrollado por Cabrera (2018) está orientado a evaluar la utilización de tallos de rosa para la biosorción de plomo (II), contemplando la modificación de la biomasa a través de hidrolisis ácida (H2SO4 al 1.25%), hidrolisis alcalina (NaOH al 2%) y ambas de manera secuencial. Los ensayos de adsorción se desarrollaron en sistema batch y abarcaron la evaluación de la influencia del pH, cantidad de biosorbente, concentración inicial de adsorbato y tiempo de equilibrio. Así mismo, se consideró la caracterización fisicoquímica de la biomasa, permitiendo así identificar los grupos funcionales presentes en el adsorbente que contribuyeron a la remoción de plomo (II). La autora concluye que la máxima capacidad de adsorción mediante los tallos de rosa se produce a pH 4, 0.05 gramos de adsorbente, a concentración inicial de 10 mg/L y a un tiempo de agitación de 180 minutos, comprobando una alta capacidad de adsorción de plomo (II) para la biomasa tratada secuencialmente mediante hidrolisis ácida y alcalina. La adsorción se ajustó al modelo de la isoterma de 15 Langmuir y al modelo cinético de Pseudo-segundo orden. Además, recomienda ejecutar estudios de desorción con el objeto de conocer la posibilidad de reutilización de los tallos de rosa. El estudio brinda un gran aporte a nivel metodológico, tanto en la caracterización de la biomasa como en los ensayos experimentales. En la Investigación realizada por Ordóñez y Moreno (2013) determinaron la adsorción de cadmio en residuos de tallos de rosa, evaluando el procedimiento inicialmente en un sistema discontinuo concluyendo el tratamiento en un sistema continuo, demostraron que los tallos de rosa tienen una capacidad máxima de remoción de 41% de cadmio a pH 7 a los 20 minutos de tiempo de contacto para un caudal de 19.5 cm3/s, con una granulometría entre 0.5 mm a 1 mm. Considerando en su trabajo de investigación que la biomasa residual brinda una alternativa práctica, debido a su bajo costo y fácil implementación, recomendando analizar su efectividad para otros metales pesados. La investigación de Marín (2017) orientada a la remoción de un compuesto orgánico en tallos de rosas y posos de café a escala de laboratorio, demostraron buenos resultados en la biosorción de ibuprofeno alcanzando una remoción 94.74 % y 60.42% para los posos de café y tallos de rosa, respectivamente. En el trabajo realizado por Sánchez y Cameselle (2017) referente a la biosorción de mercurio (II) usando materiales solidos residuales, fueron evaluados doce diferentes residuos agroindustriales y otros materiales de origen orgánico que puedan tener capacidad potencial de adsorción de mercurio (II). La metodología empleada tuvo énfasis en evaluar la cinética de adsorción y la determinación de 16 las velocidades de adsorción, considerando al pH y la relación adsorbente/adsorbato como los factores más influyentes. La utilización de adsorbentes lignocelulósicos como de cáscara de naranja (Citrus sinensis) y zuro de maíz (Zea mays) por Tejada et al. (2016), tuvo como objetivo comparar la capacidad de adsorción de plomo (II) entre ambas biomasas, con activación química y sin modificar. Observando que la cáscara de naranja y el zuro de maíz presentaron un porcentaje elevado de remoción de plomo (II) en disolución acuosa, 99.2% y 67.5%, respectivamente; sin embargo, una vez modificadas, la cáscara de naranja con cloruro de calcio y el zuro de maíz con ácido cítrico, obtuvieron resultados ligeramente bajos con respecto a las biomasas sin tratamiento. Esta Investigación corrobora que los tratamientos químicos no siempre modifican positivamente la superficie de los adsorbentes. Comportamientos similares se reportan en la investigación realizada por Manzoor et al. (2013) referente al pretratamiento de ácidos orgánicos sobre la fito-biomasa de Rosa bourbon para la eliminación de Pb (II) y Cu (II) en medios acuosos”, en donde el tratamiento químico fue un factor desfavorable. Los estudios se desarrollaron en sistema batch, evaluando la capacidad de adsorción en función de la dosificación de biosorbente, concentración inicial de iones metálicos y tiempo de contacto. Los tratamientos empleados fueron a través del uso de ácido acético, ácido benzoico y ácido cítrico. Los autores concluyeron que el pretratamiento con ácidos orgánicos disminuyó la capacidad de adsorción para ambos casos. El trabajo de Carro de Diego (2012) orientado a evaluar la adsorción eficiente de diferentes contaminantes aplicando modificación química a biomasas 17 provenientes de fuentes vegetales terrestres y algas marinas, demostrando alta eficiencia de adsorción de mercurio a pH mayor a 5. Las biomasas residuales de origines agrícolas o agroindustriales son un eficiente material adsorbente para la remoción de metales pesados y otros contaminantes, sin embargo, aún no se han evaluado de manera enfática el efecto de los parámetros operacionales en la capacidad de adsorción de mercurio (II) a través de tallos de rosa modificados, por lo que se considera que el presente trabajo de investigación está orientado a utilizar una matriz lignocelulósica de bajo costo, aprovechando su disponibilidad como recurso sustentable y promoviendo un valor agregado a la comercialización de rosas a través de una económica circular del sub producto orgánico. 2. Mercurio 2.1. Características generales El mercurio es un elemento químico natural que se encuentra en la corteza de la tierra. En la tabla periódica, está representado con el símbolo "Hg" y su número atómico es 80. Las principales características mencionadas por la US EPA (s.f), son (tabla 1): Tabla 1 Principales características del mercurio Mercurio Número CAS 7439-97-6 Punto de Fusión −38.829 ° C, −37.892 ° F, 234.321 K Punto de ebullición 356.619 ° C, 673.914 ° F, 629.769 K Densidad (g cm −3) 13.5336 Masa atómica relativa 200.592 18 Estado a 20 °C Líquido Radio covalente 1.32 Radio atómico 2.23 Valencia 1,2 Electronegatividad 1.9 Configuración electrónica [Xe] 4f14 5d10 6s2 Fuente: Haynes, 2015 El mercurio en el medio acuático se puede encontrar de tres diferentes formas: mercurio elemental (Hg0), mercurio inorgánico (Hg2+), el cual puede presentarse hidratado o formando un compuesto de coordinación con cloruros, sulfuros, hidróxidos o con materia orgánica disuelta y mercurio orgánico, en forma de monometil mercurio, siendo esta ultima la más perjudicial (ATSDR, 2016). Es considerado como un contaminante de mayor riesgo para el ser humano y el ambiente debido a su alta acumulación y persistencia en todos los ecosistemas (Beldowska et al., 2016). En el ser humano suele producir desequilibrios en el sistema nervioso, afectación de la función renal y tiene la capacidad de causar alteraciones cromosómicas (OMS, 2011). En cuanto a su impacto ecológico, los peces y las aves son las más afectadas, debido a la capacidad de biomagnificación a través de la cadena alimentaria y los principales efectos son las bajas tasas de crecimiento y desarrollo, disminución de la supervivencia y comportamiento errático (Servicio Nacional de Parques, s.f.). 2.2. Ciclo biogeoquímico del mercurio En este ciclo se busca explicar los diferentes intercambios producidos entre la atmosfera, suelo y agua, bajo los diversos estados físicos y especies químicas. En la figura 1 se observa que su actividad se inicia después de ser emitido en la corteza terrestre, pasando al aire, agua y suelo, en donde finalmente llega a los 19 organismos vivos, escalando en la cadena alimentaria para terminar en el ser humano(Bustamante,2020). Figura 1 Ciclo biogeoquímico del mercurio Fuente: De, Dash, y Das, 2014 3. Normativa local • Ley General Del Ambiente, Ley Nº 28611. Tiene como objeto establecer un marco legal para la gestión ambiental en el Perú, estableciendo lineamientos para garantizar un ambiente sano y equilibrado para el desarrollo humano (Ley Nº 28611, 2005). • Valores Máximos Admisibles de las descargas de aguas residuales no domésticas en el sistema de alcantarillado sanitario, D.S. Nº 010-2019- VIVIENDA y sus respectivas modificatorias. Tiene como objeto reglamentar las descargas de aguas residuales no domésticas en el sistema de alcantarillado sanitario para contribuir al cuidado de la infraestructura sanitaria en general, asegurando así el tratamiento de aguas residuales. El 20 valor máximo admisible para mercurio de 0.02 mg/L (Decreto Supremo N° 010-2019-VIVIENDA, 2019). • Decreto Supremo N°020-2021-MINAM del Ministerio del Ambiente. Plan de Estándares de Calidad Ambiental (ECA) y Límites Máximos Permisibles (LMP) para el periodo 2021-2023. Los primeros basados en valores de concentración de ciertos contaminantes en el cuerpo receptor, incluyendo al mercurio en cada una de sus categorías, mientras que los segundos, permiten establecer la concentración de distintos parámetros que al ser excedida podría causar daños al ser humano y ambiente. (Decreto Supremo N°020-2021-MINAM,2021) 4. Métodos para la eliminación de metales pesados 4.1. Métodos convencionales Con el objetivo de eliminar los metales pesados del agua, se han utilizado diversas tecnologías (tabla 2), sin embargo, en la mayoría de los casos, resultan poco viables debido a su baja eficiencia y/o alta generación de lodos (Sarria- Villa et al., 2020). Tabla 2 Tecnologías convencionales para la remoción de metales pesados Tratamiento Descripción Referencia Permite una separación física de iones, los Yousef y Intercambio cuales no se alteran químicamente. Estos se Zewail, 2015 iónico transfieren a una matriz, se liberan iones de un tipo diferente, pero de igual carga. Implica altos costos de instalación y las resinas son 21 susceptibles a la oxidación, formación de precipitados y compuestos orgánicos. Uso de membranas intercambiadoras para separar sustancias iónicas en disolución a través de una diferencia de potencial. Electrodiálisis Grijalva et Presenta problemas por obstrucción de la al.,2020 membrana a causa de la materia coloidal y la precipitación química de sales. Permite la separación de moléculas específicas, es aplicado cuando las concentraciones del metal son elevadas, la Extracciones principal desventaja es la necesidad de orgánicas Miranda,2017 grandes volúmenes de agentes disolvente y su poca eficiencia a bajas concentraciones. Se basa en la presión hidrostática, generando el paso del líquido hacia una membrana semipermeable, separando las Tecnología de sustancias contaminantes. Tiene una alta Sarria-Villa et membranas eficiencia de remoción, pero también al.,2020 elevados costos de operación y mantenimiento. Reside en la adición de algún reactivo iónico Precipitación a la disolución metálica, con el objetivo de Rosique, química formar un compuesto insoluble con el ion 2013 metálico. Se genera un gran volumen de lodos. 22 4.2. Biosorción La biosorción se define como la retención de diferentes especies químicas por una determinada biomasa (inerte o viva), a través de distintos mecanismos. Consta de una fase sólida, conocida como biosorbente y una fase líquida en donde se encuentran las especies disueltas, las cuales serán retenidas por el sólido hasta establecer un equilibrio entre las dos fases (Volesky y Holan,1995; Rosique, 2013).Desde la década de los 90, se han desarrollado estudios con énfasis en la eliminación de metales pesados, determinando que cada biomasa tiene características específicas para la biosorción y que esta se ve influenciada por distintos parámetros como el pH o la presencia de otros iones(Schiewer y Volesky,1995). Lo más atractivo es su bajo costo operativo frente a los tratamientos convencionales, su alta eficacia y su baja producción de lodos (Afroze y Sen, 2018). En la tabla 3 se mencionan las ventajas y desventajas de las biomasas en el proceso de adsorción de iones metálicos. Tabla 3 Ventajas y desventajas en los procesos de biosorción Ventajas Desventajas Biomasa Inerte No necesita nutrientes Rápida saturación. No tiene influencia metabólica Muy sensible al pH. No se encuentra limitada por la El estado de valencia no puede ser toxicidad alterado biológicamente. 23 Los metales pueden recuperarse de Las especies organometálicas no manera sencilla. son degradadas. Adsorción rápida y eficiente La eficiencia es limitada debido a la carencia de metabolismo. Biomasa viva Los compuestos organometálicos Necesidad de nutrientes para el cambian su estado de valencia y se crecimiento. pueden degradar. Posibilidad de manipulación Es limitado debido a la formación de genética para mejorar la eficiencia. uniones intracelulares. Se puede usar más de un Al ser un proceso que implica el uso organismo simultáneamente. de biomasa viva, el modelo resulta difícil. Fuente: Tejada-Tovar et al. 2015 5. Mecanismos en los procesos de biosorción 5.1. Intercambio iónico Este mecanismo se manifiesta debido a la carga eléctrica del adsorbato, la cual permite el enlace de otros iones sobre los sitios activos presentes en la superficie del adsorbente (Ortiz, 2020). En este proceso, la fuerza de enlace de los cationes dependerá de su valencia, tamaño molecular y de las características del adsorbente (Driss, 2010). 5.2. Fisisorción y Quimisorción La adsorción física o fisisorción resulta ser un proceso rápido y reversible, contemplando interacciones intermoleculares entre el ión y la superficie del 24 adsorbente, en donde predominan las fuerzas de Van der Waals. (Ortiz, 2020). En cuanto a la adsorción química o quimisorción, existe una interacción muy específica y fuerte entre los centros activos del adsorbato y adsorbente, en donde se precisa una transferencia de electrones (Pastrana y Mora, 2017). Para una mejor diferenciación de los mecanismos, se presenta la tabla 4. En el caso de iones metálicos, es posible que ocurran mecanismos que involucren interacciones tanto físicas como químicas. Además, la disponibilidad del ion metálico para formar algún tipo de estas interacciones dependerá de su especiación química (Cuizano, 2018). Tabla 4 Diferencias entre la adsorción física y química Adsorción física Adsorción química Dominio de fuerzas der Van de Waals Interacciones químicas Adsorción inferior a 20 KJ.mol-1 Adsorción superior a 20 KJ.mol-1 Fácil desorción Desorción compleja Baja especificidad Alta especificidad Energía de activación baja Energía de activación alta Depende más del adsorbato Depende más del adsorbente. Fuente: Adaptado de Wagner, 2007. 5.3. Otros mecanismos Adicionalmente a los mecanismos mencionados, deben considerarse también, la precipitación y complejación. El primero de ellos, está asociado a un mecanismo de defensa de algunos microorganismos, lo cuales originan sustancias que producen la precipitación de los contaminantes de interés (Volesky y Holan, 1995) y la segunda, la complejación, se define como la unión 25 entre el adsorbente y el metal mediante la formación de complejos en la superficie del material (Miranda, 2017).Según Thomas et al. (2009), la mayor parte de los procesos de adsorción se dan de manera simultánea, por lo que resulta difícil determinar cuál predomina en cada caso. No obstante, la presencia de algunos mecanismos particulares dependerá del tipo de adsorbente utilizado, en la figura 2 se presenta los mecanismos observados en la adsorción mediante residuos agrícolas. Figura 2 Mecanismos de adsorción asociados a residuos agrícolas Fuente: Adaptado de Farooq et al., 2010. 6. Factores que influyen en el proceso de biosorción El proceso de biosorción se ve influenciado por diversos factores, a continuación, se detallan los más importantes. 6.1. pH Se considera clave en el proceso de adsorción, debido a que tiene la capacidad de afectar la especiación del metal ya que los iones hidrógeno son fuertes competidores de los adsorbatos e influyen en la ionización de los grupos funcionales superficiales. El efecto es distinto en cationes y aniones. En el caso 26 de los cationes, el proceso de biosorción se ve favorecido cuando el valor de pH es superior a 4.5 (Schiewer y Volesky, 1995; Schiewer y Volesky, 1996); mientras que, para los aniones, el proceso de biosorción se ve favorecido cuando el valor de pH se encuentra entre 1.5 y 4 (Kuyucak y Volesky, 1989). Existen tres diferentes formas en las que el pH logra influenciar el proceso de biosorción de metales: la primera de ellas, es la modificación del estado químico del sitio activo en la superficie del biosorbente debiéndose a que los grupos ácidos tienen la tendencia de liberar protones, sobre todo en medios básicos, mientras que los grupos básicos tienen a captarlos cuando el medio es ácido, originándose tanto cargas positivas como negativas en la superficie del biosorbente .La segunda, se ve relacionada al deterioro de la estructura del biosorbente debido a valores extremos del pH, produciendo una reducción de la capacidad de biosorción. La tercera, está relacionada directamente a la especiación del metal (Schiewer ,1996). 6.2. Tiempo de equilibrio Se define al tiempo de equilibrio como aquel tiempo en el cual el biosorbente llega a la saturación, por lo cual, resulta primordial alcanzar dicho momento antes de evaluar la cinética del proceso (Ortiz, 2019). El mecanismo de eliminación del metal contempla cuatro pasos: la migración del ión metálico hasta la superficie del adsorbente, la difusión en la capa superficial, la fijación en el grupo activo y la difusión dentro de la estructura adsorbente (Miranda, 2017). 6.3. Temperatura El efecto de la temperatura depende directamente de la termodinámica del proceso, la adsorción física (entalpía <0) es exotérmica y se ve beneficiada por 27 bajas temperaturas, en cambio, la adsorción química (entalpía>0) resulta ser una reacción endotérmica y por ende, se ve favorecida por altas temperaturas. (Sánchez et al., 2020) 6.4. Tamaño de partícula El tamaño de las partículas de la biomasa es otro parámetro a considerar, ya que las partículas de granulometría menor, es decir, las partículas con un menor diámetro de partícula realizan la adsorción del metal de una manera más rápida y en mayor medida, esto se debe a que se origina una mayor área superficial específica disponible para la retención de los iones metálicos (García, 2014). 6.5. Concentración de adsorbente y adsorbato El incremento de la concentración de adsorbente aumenta la cantidad de sitios activos incrementando la cantidad de iones removidos, sin embargo, reduce el Qmax. Cuanto menor es la concentración del adsorbente, la relación catión /biosorbente será mayor, generando una alta cantidad de catión retenido hasta alcanzar la saturación. Por lo contrario, al aumentar la concentración del adsorbente existe la posibilidad de que se cubran los sitios activos por lo que disminuiría los cationes retenidos. En cuanto a la concentración del adsorbato, cuando esta aumenta, también aumenta la capacidad de adsorción debido al gradiente de concentración del metal, pero disminuye la eficiencia de remoción (Driss, 2010; Afroze y Sen, 2018). 6.6. Tratamiento de la biomasa El tratamiento de la biomasa juega un papel notable durante los procesos de adsorción. Una de las metodologías utilizadas es la limpieza de la biomasa, en donde se busca eliminar las impurezas presentes en la superficie del 28 biosorbente, evitando que interfieran el acceso de los cationes a los centros activos. Se realiza por medio de ácidos, bases y compuestos orgánicos (Kapoor y Viraraghavan, 1998). Otra forma de aumentar la capacidad del adsorbente es a través de su modificación química, alterando su composición y transformando compuestos específicos. Se obtiene gracias a la acción de detergentes, bases, diferentes compuestos orgánicos y temperatura, logrando eliminar aquellos compuestos que entorpecen el acceso del catión a los centros activos (Kuyucak y Volesky, 1989). Así mismo, existen métodos enfocados a la unión con el metal en el centro activo aplicando bases o sales, los cuales se basan en la facilitación de procesos de intercambio iónico a través de la unión de distintos cationes a los centros activos favoreciendo la adsorción de cationes metálicos (Satiroglu et al., 2002). 6.7. Sistema de contacto Para el estudio de procesos de biosorción, se tienen dos técnicas, ambas para la determinación en laboratorio: experimentos en batch o sistemas discontinuos y los experimentos en columnas o sistemas continuos. La elección de una u otra técnica dependerá del objetivo de la investigación. En la mayoría de los casos, se opta por trabajar en sistema batch, debido a la velocidad del proceso y la facilidad de trabajo en una escala muy pequeña. En cuanto, a los experimentos en columnas, se usan para determinar las mejores condiciones de operación del proceso real (Driss, 2010). 29 7. Biosorbentes Existen numerosos materiales que pueden ser utilizados como biosorbentes, en la tabla 5 se detallan los principales biosorbentes según su origen. Tabla 5 Principales biosorbentes según su origen Biosorbentes Descripción Su alta eficiencia radica en la presencia de distintos grupos Bacterianos, a funcionales en la pared celular. Su principal obstáculo se base de algas u encuentra en los costos generados para alcanzar las hongos condiciones de crecimiento y nutrientes (Rosique, 2013). Se generan en la industria agrícola y provienen de partes vegetales como los tallos, hojas y cáscaras. Compuestos principalmente por celulosa, hemicelulosa y lignina, las Residuos que, a su vez, contienen diferentes grupos funcionales lignocelulósicos como el alcohol, aldehídos, fenoles, éteres y cetonas (orgánicos y/o (Carbajal-Flórez y Marulanda, 2020). Se consideran una agroindustriales) alternativa más económica pero igual de eficiente que los carbones activados comerciales (Malik et al., 2016). En esta categoría se encuentran los carbones activados, alúmina activada, arenas y zeolitas. Requieren tratamiento previo y, una vez usados, necesitan regenerarse para Convencionales recuperar todas sus propiedades. Se caracterizan por formar interacciones del tipo van der Waals. Su costo y acceso aún es elevado (Valladares-Cisneros et al., 2016). 30 7.1. Residuos lignocelulósicos La biomasa lignocelulósica está conformada por tejidos cuyas células se caracterizan por tener una pared celular formada por fibrillas de celulosa formando capas incrustadas de hemicelulosa y lignina (figura 3). Además, existen componentes inorgánicos y otras moléculas como: hidratos de carbono simples, alcaloides, pectinas, terpenos, saponinas, polifenoles, gomas, resinas, grasas y ácidos grasos. (Rubin, 2008). Figura 3 Disposición espacial de hemicelulosa, celulosa y lignina Fuente: Brandt et al., 2013 a. Lignina La lignina se encuentra entre un 15 - 40 % dependiendo de la especie vegetal, siendo el tercer biopolímero más abundante. Tiene como función estructural la consolidación de las fibras de celulosa y está conformada por un alto número de grupos hidroxilo (Gutiérrez et al., 2020). 31 b. Celulosa La celulosa es un polímero cristalino que cumple una función estructural en la pared celular primaria de las plantas y representa aproximadamente entre el 35% a 50% del peso seco de toda materia vegetal. Está compuesta por unidades de glucosa unidas entre sí por enlaces β-1,4-O-glucosídicos y se caracteriza por tener un grado alto de polimerización (Wojtusik, 2019). c. Hemicelulosa Se considera el polisacárido más común después de la celulosa, representando alrededor del 20-35% de la biomasa. Está conformado por unidades de D-xilosa, D-manosa, D-galactosa, D-glucosa, L-arabinosa, entre otros. Estos azúcares se caracterizan por tener cadenas más cortas y ramificadas, lo que facilita su hidrolisis. Tiene un grado de polimerización no mayor a los 200 monómeros (Malik et al., 2016). 8. Tallos de rosas como biosorbente Cuando se contempla el uso de tallos de rosa como biosorbente es primordial verificar su generación y disponibilidad en el mercado en forma de residuo. Según Malik et al. (2017), los residuos o sub productos orgánicos resultan muy prometedores para el tratamiento de aguas residuales, principalmente a su abundancia y renovabilidad. El Mapa Mundial de la Floricultura de Rabobank, publicado el 2016, en colaboración con Royal Flora Holland, muestra las tendencias globales en la floricultura. En la figura 4, se detalla las exportaciones mundiales de acuerdo con los principales tipos de flores en el periodo 2010-2015. 32 Figura 4 Exportación por tipo de flor a nivel mundial, 2010 vs. 2015 Fuente: Rabobank Food and Agribusiness, 2016 Se logra evidenciar a la rosa como el género predominante en el mercado mundial. De acuerdo con el último censo de floricultores realizado por el Ministerio de Agricultura y Riego en 1998, había 445 hectáreas orientadas exclusivamente a la producción de flores, pertenecientes a 3180 productores, sin embargo, hoy en día no se tiene un número exacto (Olazábal et al., 2013). El 2016, según Vásquez y Montoya (2018), se exportó solo a Estados Unidos un total de 40402.37 toneladas de rosas correspondientes a un valor de 222462.98 dólares frente a un total de 11894.37 toneladas de otras flores. En cuanto a la taxonomía, el género rosa pertenece a la clase de las magnoliopsidas, su clasificación se detalla en la tabla 6. 33 Tabla 6 Taxonomía de la Rosa sp. Rosa sp Reino: Plantae División: Magnoliophyta Clase: Magnoliopsida. Subclase: Rosidae Orden: Rosales. Familia: Rosaceae Subfamilia: Rosoideae Género: Rosa. Especie: Rosa híbrida Nombre científico: Rosa sp. Fuente: Adaptado de Jácome (2011) 9. Modelización de los procesos de equilibrio Para comparar las capacidades de adsorción de distintos biosorbentes, el proceso es expresado a través de las isotermas de adsorción, las cuales representan la cantidad de adsorbato en la superficie del adsorbente, en función de su concentración en la solución o fase gaseosa, a temperatura constante y en equilibrio (Cuizano, 2018). La determinación de la capacidad de adsorción (Qe) es usando la siguiente ecuación: V . (Co − Ce) Qe = S En donde, Qe es la Capacidad de adsorción (mg/g), V es el volumen de la solución (L), S es cantidad de biosorbente (g), Co es la concentración inicial del 34 adsorbato en la solución (mg/L) y Ce es concentración en el equilibrio del adsorbato en la solución (mg/L). 9.1. Isoterma de Langmuir En este modelo se asume que todos los centros activos de adsorción son equivalentes y que la unión del adsorbato a la superficie es independiente de la existencia de espacios próximos disponibles. Además, el proceso se limita a una monocapa y no se muestra interacciones entre las moléculas adsorbidas (Jain et al., 2016; Pastrana y Mora, 2017). Se representa mediante: Ce 1 1 = + . C Qe Qmax. KL Q e max En donde, Ce es la concentración del adsorbato en solución en el equilibrio (mg/L), Qmax es la máxima capacidad de adsorción (mg/g) y K𝐿 es la constante de equilibrio, expresada en L/mg. Para una mejor evaluación del modelo, se utiliza el parámetro de Langmuir (RL), el cual indica si el proceso es reversible, favorable o desfavorable y debe ser cuantificado a través de las concentraciones iniciales (Co) del proceso de adsorción (Kaman et al., 2017). 1 RL = (1 + kL. Co) En donde, si RL = 0 el proceso es irreversible; si 0 < RL < 1 el proceso es favorable; y si RL >1 el proceso es desfavorable. 35 9.2. Isoterma de Freundlich Este modelo permite describir el proceso no ideal y reversible para adsorbentes con superficies heterogéneas. Es usada para describir la adsorción en multicapa sin distribución uniforme de energía en una superficie heterogénea (Jain et al., 2016; Nikiforova y Kozlov, 2016). Se expresa linealmente a través de: 1 Log Qe = Log Kf + LogCn e En donde, Qe es la cantidad del adsorbato por gramo de adsorbente en equilibrio (mg. g-1); Ce es la concentración del adsorbato en equilibrio (mg. L-1); Kf es la constante de Freundlich (mg. g-1) y n es la intensidad de adsorción. El parámetro Kf es una constante que representa la capacidad de adsorción y n describe que tan favorable es el proceso de adsorción, ambos deben ser cuantificados mediante los datos de ajuste de la regresión lineal (Dada et al., 2012). 10. Modelos cinéticos de adsorción Los modelos cinéticos posibilita explicar la adsorción dentro de un proceso específico, a través del cálculo de la velocidad de la adsorción de contaminantes en el medio acuoso (Tejada-Tovar et al., 2015). 10.1. Modelo pseudo-primer orden Este modelo fue propuesto por Lagergren y es utilizado comúnmente para la fase líquida, está basado en la diferencia de concentraciones de adsorbato existentes entre la fase líquida y en la superficie del adsorbente en el equilibrio (Jafari y Cheraghi, 2014). 36 Se expresa mediante la siguiente ecuación: 𝑘1 Log(Qe − Q) = log(𝑄𝑒 ) − 𝑡 2.303 En donde, t es el tiempo en minutos, Qe es la cantidad de adsorbato sorbido en el equilibrio y k1 es la constante de equilibrio en min-1. 10.2. Modelo pseudo-segundo orden La cinética de adsorción puede ser descrita también a través del modelo de pseudo-segundo orden de Ho y McKay, en el cual la adsorción ocurre predominantemente en centros activos quimisorbidos y supone que los iones metálicos son adsorbidos en dos sitios activos. Al igual que el modelo de pseudo primer orden, se aplica para soluciones acuosas (Pastrana y Mora, 2017). El modelo se expresa linealmente como: t 1 t = + Qt k2Qe2 Qe En donde, k2 es la constante de equilibrio de la adsorción de pseudo-segundo orden (g. mg-1.min-1); Qt y Qe, son las capacidades de adsorción en un tiempo t y en equilibrio, respectivamente (mg. g-1). 10.3. Modelo cinético de Weber y Morris El modelo de difusión intraparticular es aplicable para describir el proceso de adsorción cuya velocidad está limitada por la difusión del adsorbato en los poros de adsorbente, no dependiendo de la velocidad de agitación, pero sí de la granulometría y de la concentración inicial de adsorbato (Hassan,2016). 37 Este modelo se ve representado por: Qe = K 0.5 d x t En donde, Kd es la constante de difusión intraparticular (mg.g-1.min-0.5), la cual puede ser calculada a través de la pendiente de las regiones lineales de las gráficas Qe vs t0.5, si la línea recta pasa por el origen, señala que la velocidad del proceso está limitada únicamente por la difusión intraparticular. III. OBJETIVOS 11. Objetivo general • Evaluar la biosorción estática de mercurio (II) mediante biomasa residual de tallos de rosa modificada (Rosa sp.) en disoluciones acuosas. 12. Objetivos específicos • Caracterizar la biomasa residual de tallos de rosa modificada para su potencial uso como biosorbente de mercurio (II). • Determinar el tratamiento químico más eficiente sobre la biomasa residual de tallos de rosa para la biosorción de mercurio (II) en disoluciones acuosas. • Determinar el efecto de la concentración de adsorbato y pH en la capacidad de adsorción de mercurio (II) por la biomasa residual de tallos de rosa modificada en disoluciones acuosas. • Evaluar la cinética del proceso de adsorción de mercurio (II) por la biomasa residual de tallos de rosa modificada en disoluciones acuosas, ajustando los resultados a los modelos de pseudo-primer orden, pseudo-segundo orden y al modelo cinético de Weber y Morris. 38 • Comparar la eficiencia de desorción de mercurio (II) mediante HNO3 y HCl a distintas concentraciones en la biomasa residual de tallos de rosa modificada. IV. METODOLOGÍA El presente trabajo tuvo como unidad de estudio al tallo de rosas, residuo común en el comercio de flores, como biosorbente en la remoción de mercurio (II) en disoluciones acuosas. El diseño de la investigación es experimental y tiene un nivel explicativo. Se empleó la prueba de normalidad Shapiro–Wilk (tamaño de muestra < 40) y homogeneidad de varianzas de Levene, para determinar el uso de pruebas paramétricas o no paramétricas (anexo 11). Posteriormente, estos datos fueron evaluados por medio de la prueba de análisis de varianza (ANOVA) para determinar diferencias significativas entre los distintos tratamientos y luego fue contrastado a través de la prueba POST HOC de Tukey. Cuando no se cumplió con las condiciones de normalidad y homocedasticidad, se utilizó la prueba no paramétrica de Kruskal-Wallis. En la figura 5 se presenta la metodología empleada, la cual se desarrolló en los laboratorios de Ingeniería Ambiental y Forestal de la Universidad Científica del Sur, con excepción de la cuantificación de mercurio (II). El análisis estadístico fue aplicado tanto para la etapa de caracterización de biomasas como para los ensayos de adsorción y desorción, desarrollándose mediante el programa estadístico SPSS 22. Para la correcta ejecución experimental se siguió la Instrucción Operativa IOP SQ 36(Manejo de Mercurio, sus derivados y residuos) del Servicio Integrado de Prevención y Salud laboral de la Universidad Politécnica de Valencia, en donde se detalla las precauciones 39 durante la manipulación de mercurio y las condiciones para el manejo seguro (Oficina verde, s.f.). Figura 5 Metodología experimental empleada 13. Recolección de tallos de rosa La recolección de la biomasa se realizó a partir de los residuos de tallos de rosa (Rosa sp.) generados por la florería “Amalia” ubicada en el stand N° 05 del Paseo de flores en la urbanización de Santa Beatriz, distrito de Cercado de Lima, con coordenadas: Latitud:12° 4'10.03"S, Longitud:77° 1'55.73"O, Lima – Perú (figura 40 6). Una vez recolectados, se eliminaron las partes de la planta que no son parte de la unidad de estudio, y se procedió a la determinación del peso. Figura 6 Ubicación de la Florería “Amalia” Fuente: Extraído de Google Earth Pro 14. Pretratamiento de la biomasa Se adaptó la secuencia utilizada por Ordóñez y Moreno (2013), utilizando un tamaño de partícula inferior a 1 mm. Los tallos de rosa fueron secados durante 7 días a temperatura ambiente, tomando como referencia de un secado óptimo inicial a la facilidad de ruptura del tallo, una vez secado, se cortaron en trozos de un tamaño no mayor a 10 cm por medio de tijeras de poda y se continuó con el secado en estufa (Thermo Scientific) durante 3 horas a 102°C. Una vez secos, se realizó la molienda en una licuadora multifunción marca Thomas y se llevó nuevamente a estufa durante 2 horas a 102°C para asegurar un secado óptimo. Finalmente, se 41 estabilizó en un desecador a temperatura ambiente. Se procedió al tamizado, mediante un juego de tamices A.S.T.M. (2 mm, 1 mm, 0.3 mm, 0.212 mm y 0.125 mm) para la obtención de la granulometría deseada. A partir de allí, la biomasa residual de tallos de rosa fue guardada en contenedores herméticos, con el fin de evitar el aumento del contenido de humedad. Con los datos obtenidos se llevó a cabo un análisis diferencial para determinar la eficiencia en el proceso de obtención de biomasa. Tras realizar el pretratamiento a la biomasa de tallos de rosa se le denominó “BRTP”. 15. Tratamientos químicos de la biomasa La BRTP fue modificada con dos diferentes tratamientos químicos: hidrolisis ácida y alcalina. 15.1. Hidrolisis ácida y alcalina El primer tratamiento estuvo basado en la activación química mediante ácido fosfórico (H3PO4) e hidróxido de sodio (NaOH), propuesta por Stella (2014). El segundo tratamiento también es activación química solo utilizando ácido cítrico. • Hidrolisis ácida: La BRTP fue modificada mediante una reacción de hidrolisis ácida. Se le añadió una disolución de ácido fosfórico (G.T ,85%, de Aris) a una concentración 2.0 M a 80°c en agitación a 360 RPM (agitadores magnéticos Cimarec marca Thermo Scientific) durante una hora. Posteriormente, se procedió al filtrado en vacío, para luego ser secada durante 24 horas en estufa a 100°C, estabilizando la temperatura ambiente en el desecador. • Hidrolisis alcalina: La BRTP obtenida tras la hidrolisis ácida se lavó consecutivas veces (hasta alcanzar pH neutro) y se trató con NaOH (P.A ,99%, 42 de Merck) a una concentración de 0.1 M durante 60 minutos. Posteriormente, se filtró y el exceso de NaOH se eliminó enjuagando la biomasa reiteradas veces con agua destilada hasta lograr un pH neutro. Finalmente, se secó a 50ºC en estufa durante 24 horas para luego ser estabilizada en el desecador. A partir de aquí, a la biomasa obtenida se le denominará “BRTM02”. 15.2. Hidrolisis ácida El segundo tratamiento estuvo basado en la aplicación de ácido cítrico (C₆H₈O₇), metodología propuesta por Pitsari at al. (2013). Se añadió la BRTP en una solución de ácido cítrico (USP, 99.5%, de Kceli) a una concentración de 0.6 M, usando una relación: sólido / líquido de 1 g: 5 mL, se dejó en agitación a 360 RPM durante 2 horas a una temperatura de 60°C (Cimarec marca Thermo Scientific). Finalmente, se filtró a través de un matraz Kitasato y una bomba de vacío, enjuagándose con agua destilada hasta obtener un pH neutro y secándose en estufa durante 24 horas a 55 °C. Denominado a la biomasa obtenida “BRTM01”. 16. Caracterización de las biomasas 16.1. Método Klason: Lignina Es uno de los métodos más usados para la cuantificación de Lignina y se basa en la utilización de ácido sulfúrico para la hidrolisis de la celulosa y otros polisacáridos. Se siguió el procedimiento indicado por Hatfield et al. (1994). Se realizaron 3 réplicas por ensayo. Primero, se realizó el lavado de 0.5 g de la biomasa con 5 mL de etanol al 80% a 80°C en periodos de 30 minutos, hasta obtener un sobrenadante incoloro. El objetivo de este lavado es lograr la eliminación de compuestos que puedan interferir en el proceso de hidrolisis. Se dejó secar en estufa a baja temperatura y luego se pesó 0.1 g en tubos de 43 ensayo. Seguidamente, a cada tubo se le agregó 3 mL de H2SO4 al 72% y se dejó incubar en baño maría a 30°C durante 1 hora. Posteriormente, las muestras se diluyeron hasta una concentración de 5% y se calentaron a 120°C durante 1 hora. Transcurrido el tiempo, las muestras se enfriaron a temperatura ambiente. Luego, se filtró el sobrenadante a través de un papel filtro de microfibra de vidrio de 5 cm (marca Samiex). Se secó el papel filtro en estufa a 90°C y se procedió a pesar el material. El contenido de lignina (%) se cuantificó mediante la diferencia porcentual entre el peso seco final del papel filtro y el peso seco inicial. 16.2. Método de Van Soest y Robertson: hemicelulosa y celulosa Se siguió el procedimiento descrito por D’Acunha (2015), metodología propuesta por Van Soest y Robertson (1991). Se realizaron 3 réplicas por ensayo. • Detergente neutro (DN): Para la obtención del detergente neutro se mezclaron 1.36 g de borato de sodio decahidratado y 3.72 g de EDTA en 100 mL de agua destilada a 50°C bajo agitación constante. Posteriormente, se agregaron 6 g de lauril sulfato de sodio y 2 mL de etilenglicol. Paralelamente, en otro vaso de precipitación, se disolvió 0.912 g de fosfato de sodio anhidro en 50 mL de agua destilada a 50°C. Finalmente, ambas disoluciones se mezclaron y se añadió 50 mL de agua destilada, encontrándose el pH en un rango de entre 6.8 y 7. • Detergente ácido (DA): Para la obtención del detergente ácido se disolvió 4 g de bromuro de cetiltrimetilamonio (99%, de HIMedia) en 200 mL de ácido sulfúrico 2 M bajo agitación constante. Para la cuantificación de hemicelulosa se agregaron 50 mg de la biomasa en tubos de ensayo (10mL), se añadió 5 mL de una disolución de DN y se dejó en agitación constante por 1 h a 100°C. 44 Transcurrido el tiempo, se separó el sobrenadante y se enjuagó el residuo con 5 mL de agua destilada y con 3 mL de acetona para luego ser secado en estufa a 105°C. El residuo obtenido fue pesado y se le añadió 5 mL de una disolución de DA y se ejecutó el mismo procedimiento realizado con el DN. El contenido de hemicelulosa (%) se determinó a través de la diferencia entre los pesos de los residuos del DN y DA. Para la cuantificación de celulosa se colocó el residuo seco obtenido después del lavado con el DA y se adicionó 3 mL de H2SO4 al 72%. Se realizó una extracción durante 3 horas (renovando el ácido a cada hora). Finalmente, se enjuagó el residuo con 3 mL de agua y acetona para su posterior secado en estufa a 100°C. La celulosa (%) se determinó a través de la diferencia de los pesos de los residuos del DA y H2SO4. 16.3. Determinación de la cantidad de humedad y cenizas Se empleó la norma ASTM F2103-01(2003). Se pesó 0,5 g de la muestra y se secó en estufa a 105°C, hasta obtener un peso constante, posteriormente se dejó enfriar en el desecador: 𝑚𝑖 − 𝑚𝑓 % humedad = ( ) x 100 𝑚𝑖 Donde: mi es la masa inicial absorbente antes de ingresar a la estufa y mf es la masa después de enfriar la muestra. En la determinación del contenido de cenizas, la muestra seca obtenida después de la determinación de la humedad se sometió a combustión a 800°C durante 6 horas en la mufla(Thermo Scientific), posteriormente la muestra se procedió a enfriar para luego pesarse. Se realizaron 3 réplicas por ensayo. 45 16.4. Densidad aparente y real La densidad aparente se determinó por medio del método de la probeta (Atarés, s.f.). Se colocó una cantidad de biomasa conocida en una probeta de 100 mL y se golpeó la probeta para eliminar el aire. Finalmente, se midió el volumen ocupado por la biomasa en la probeta: 𝑚 𝛿𝑎𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡𝑒 = 𝑣 Donde: m es la masa (g) y v es el volumen del biosorbente dentro de la probeta en mL. Para el cálculo de la densidad real, inicialmente se pesó el picnómetro vacío (balanza analítica NBL214i marca Adam, d: 0.0001 g) para luego ser llenado con 1 g de biomasa y realizar un segundo pesaje. Posteriormente, el picnómetro fue llenado hasta el enrase con agua destilada y se pesó nuevamente. Finalmente, se pesó el picnómetro únicamente con el líquido (CEDE, s.f.): m δreal = x δL (P1 − P2) + m Donde: m es la masa del biosorbente (g); P2 es el peso del picnómetro más el líquido (g); P1 es el peso del picnómetro más la biomasa y el líquido (g) y 𝛿L es la densidad del líquido (agua destilada) (g/mL). 16.5. Porosidad Es primordial porque el tamaño de los poros determina la facilidad de paso del adsorbato hacia la superficie interna del adsorbente. La porosidad % se determina mediante la siguiente fórmula (Rodríguez, 2010): 𝛿𝑟𝑒𝑎𝑙−𝛿𝑎𝑝𝑎𝑟𝑒𝑛𝑡𝑒 𝜀 = 𝑥 100 % 𝛿𝑟𝑒𝑎𝑙 46 16.6. Punto de carga cero (PZC) Los análisis de PZC se desarrollaron de acuerdo con la metodología descrita por Amaringo y Hormaza (2013). Se colocaron 50 mL de agua destilada en Erlenmeyers, ajustando el pH entre 3 y 11, mediante HCl 0.1 M e NaOH 0.1 M. Seguidamente, se agregó 0.5 g de cada una de las biomasas y se agitó durante 48 horas (Vortex PSU-10i marca Boeco) a temperatura ambiente. Finalmente, se determinó el valor del pH final (Gro line HI9814 marca Hanna). El PZC es el punto donde la curva generada en el gráfico de pH final vs pH inicial corta a la diagonal. Se realizaron 3 réplicas por ensayo. 16.7. Determinación de grupos funcionales (método Boehm) El procedimiento se realizó de acuerdo a la metodología de Boehm (Driss, 2010). Este método tiene como objeto la determinación de grupos funcionales oxigenados presentes en la superficie del adsorbente a través de titulaciones ácido-base, basándose en la neutralización de grupos ácidos a través de distintas bases como NaHCO3, Na2CO3 y NaOH. Se realizaron 3 réplicas por ensayo. Se colocó un 1 gramo de cada una de las biomasas con 50 mL de las bases nombradas en el párrafo anterior, a una concentración de 0.1 N para la neutralización. Las muestras fueron agitadas durante 48 horas en frascos completamente herméticos. Posteriormente, después de filtrar las disoluciones, se valoraron 10 mL de la disolución filtrada con ácido clorhídrico 0.1 N en presencia de naranja de metilo para la valoración de NaHCO3, Na2CO3 y de fenolftaleína para el caso de NaOH. El cálculo de la base neutralizada se obtuvo a partir de: 𝑀𝑒𝑞 𝑁𝐻𝐶𝑙 𝑥 𝑉𝐻𝐶𝑙 𝐺𝑟𝑢𝑝𝑜 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 ( ) = (𝑁𝑏𝑎𝑠𝑒 − ( ) 𝑥 50) 𝑏𝑖𝑜𝑚𝑎𝑠𝑎(𝑔) 10 47 En donde VHCl se encuentra en cm3. Para el cálculo de las concentraciones de cada grupo funcional: • Grupos carboxílicos fuertes = [NaHCO3] • Grupos carboxílicos débiles = [Na2CO3] – [NaHCO3] • Grupos fenólicos = [NaOH] - [Na2CO3] Para la determinación de los grupos básicos se siguió la misma secuencia, poniendo en agitación 1 gramo de biomasa en 50 mL de HCl a 0.1N y se tituló 10 mL del filtrado con hidróxido de sodio a 0.1 N en presencia de fenolftaleína. 17. Ensayos de adsorción Los ensayos se realizaron en discontinuo (sistema batch). Para la elaboración de disoluciones de mercurio se preparó inicialmente una disolución stock de 1000 mg/L de iones de Mercurio a partir de Cloruro mercúrico (HgCl2) de grado analítico (Merck) con agua bidestilada (Aquaplus Technologies Perú S.A.C). Las disoluciones de mercurio a utilizar fueron preparadas por dilución a partir de la solución stock. Para los ensayos de adsorción, se adaptó la metodología propuesta por Cabrera (2018). Primero, se colocó en vasos de precipitado (capacidad de 250mL) 150 mL de una disolución de mercurio (II). A cada disolución se le agregó 0.25 gramos de biomasa y se midió el pH (Gro line HI9814 marca Hanna) para luego ser ajustado al valor correspondiente. La mezcla se agitó a 150 RPM y a una temperatura de 298 K durante un tiempo determinado. Transcurrido el tiempo, se dejó sedimentar durante 10 minutos y se filtró a través de papel filtro N°4 (Whatman N° 4 de 125mm). Una vez obtenida la solución filtrada, se cuantificó la concentración de mercurio (II) residual. Cada ensayo se realizó por triplicado. 48 La cuantificación de mercurio (II) estuvo a cargo del laboratorio INCALAB DEL PERU S.A.C., bajo la norma SMEWW-APHA-AWWA-WEF 3030 K, 3125B, 23rd Ed. 2017 Preeliminary Treatment of Samples. Inductively Coupled Plasma-Mass Spectrometry (ICP-MS) Method (anexo 4). Las muestras fueron recolectadas en contenedores plásticos, rotuladas y refrigeradas a menos de 6°C. Una vez cuantificada la concentración residual, se determinó el porcentaje de remoción: Co − C 𝑅𝑒𝑚𝑜𝑐𝑖ó𝑛 % = f 𝑥100 Co Donde: Co es la concentración inicial de mercurio (II) y Cf es la concentración final de mercurio (II) (residual) después del proceso de adsorción. Así mismo, se calculó la capacidad de adsorción (Qe). 17.1. Evaluación del efecto del tratamiento químico y pH Para el estudio de la influencia de los tratamientos químicos y el pH, se trabajó con las 3 diferentes biomasas (BRTP, BRTM01 y BRTM02) y a distintos valores de pH (3.5, 4.5 y 5.5). Para esta etapa, se consideró una concentración inicial de mercurio (II) de 10 mg/L y un tiempo de contacto de 60 minutos. Los resultados obtenidos se consideraron para los ensayos posteriores. 17.2. Evaluación del efecto de la concentración de adsorbato Con el objeto de determinar el efecto de la concentración de adsorbato sobre el proceso de biosorción, esta prueba se realizó con cinco distintas concentraciones iniciales de mercurio (II): 1, 5, 10, 15, 20, 25 y 30, mg/L respectivamente. Tras los ensayos, los datos obtenidos se ajustaron a los modelos de Langmuir y Freundlich. Los resultados obtenidos se consideraron para los ensayos posteriores. 49 17.3. Evaluación del efecto del tiempo de contacto Con el fin de evaluar el efecto del tiempo de contacto se realizaron ensayos a diferentes intervalos de tiempo (15, 30, 60, 120 y 240 minutos), asegurando así el equilibrio. Tras los ensayos, los datos obtenidos se ajustaron a los modelos de pseudo-primer orden, pseudo-segundo orden y al modelo cinético de Weber y Morris. Los resultados obtenidos se consideraron para los ciclos adsorción/desorción. 18. Desorción y reutilización Para evaluar la reutilización de la biomasa a base de tallos de rosa en futuros procesos de adsorción, se adaptó la metodología de ciclos de adsorción y desorción planteada por Li (2019) y Bisla et al. (2020). Para el presente estudio, se cuantificó únicamente la remoción de mercurio (II) después de cada proceso de adsorción. Se realizaron 4 ciclos de adsorción/desorción. Los ensayos se desarrollaron bajo las condiciones operacionales más eficientes obtenidas en las etapas previas. Para el proceso de desorción, se colocó 20 mL del compuesto químico en contacto con la BRTM01 en un vaso de precipitado de 50 mL durante 60 minutos y bajo agitación a 175 RPM. Se trabajó con HNO3 y HCl a diferentes concentraciones, 1 y 0.5 mol/L, respectivamente. Después de cada ciclo, la biomasa fue lavada con agua destilada y secada a 50°C. Se realizaron 3 réplicas por ensayo. 50 V. RESULTADOS 19. Caracterización 19.1. Análisis diferencial Para obtener mayor biomasa residual de tallos de rosa con un diámetro menor a 1 mm se realizaron dos operaciones de tamizado de manera secuencial. La biomasa residual de tallos de rosa total con diámetro menor a 1 mm tras las operaciones de secado, molienda y tamizado fue de 1563.72 gramos, existiendo una pérdida total de 63.79 % (60.54% correspondiente al pretratamiento y tamizado N°1, y 3.25% correspondiente al tamizado N°2) respecto a la biomasa inicial recolectada. En la figura 7 se muestra los análisis diferenciales efectuados. Figura 7 Análisis por tamizado (biomasa retenida en gramos) Biomasa retenida N° 1 (g) Biomasa retenida N°2 (g) 1200 1000 800 600 400 200 0 2 1 0.3 0.212 0.125 Fondo Diametro de malla(mm) La composición granulométrica de la biomasa obtenida (tabla 7) fue de 69.5% para partículas con diámetro entre 1 mm y 0.3 mm, 11.2% para un diámetro entre 51 Biomasa(g) 0.3 mm y 0.212 mm, 10.3% para un diámetro entre 0.212 mm y 0.125 mm y 7.8% para diámetros inferiores a 0.125 mm. Tabla 7 Análisis diferencial N°2 Análisis diferencial N°2 Diámetro de Biomasa retenida % acumulado % que % retenido malla (mm) N°2 (g) retenido pasa 2 0 0.0% 0% 100% 1 18.12 1.1% 1% 98.9% 0.3 1100.1 69.5% 71% 30.5% 0.212 177.6 11.2% 82% 88.8% 0.125 163.18 10.3% 92% 89.7% Fondo 122.84 7.8% 100% - Total 1581.84 En la figura 8, se observa una vista (3.5X) de la biomasa residual de tallos de rosa después del pretratamiento a través del estereoscopio NIKON SMZ445, evidenciándose una aparente alta porosidad. Figura 8 Vista 3.5x de la biomasa residual de tallos de rosa pretratada 52 19.2. Tratamientos químicos Tras la obtención de BRTP, se procedió a la ejecución de los tratamientos químicos. En la figura 9 se observa un rendimiento de 26.68 % (90.46% respecto a la BRTP) y 4.72% (68.51% respecto a la BRTP) para el tratamiento con ácido cítrico (BRTM01) y tratamiento con hidrolisis ácida y alcalina (BRTM02), respectivamente. Se observó también una variación en la coloración en cada una de ellas (figura 10). Figura 9 Rendimiento en la generación de BRTP, BRTM01 y BRTM02 Rendimiento respecto a BRTP Rendimiento respecto a biomasa recolectada 68.51 BRTM02 4.72 90.46 BRM01 26.68 0 BRTP 36.21 0 20 40 60 80 100 Rendimiento % 53 Tipo de biomasa Figura 10 Diferencias de coloración entre BRTP, BRTM01 y BRTM02 Nota. A: BRTP, B: BRTM01 y C: BRTM02 19.3. Contenido de humedad y cenizas En la tabla 8 se detalla el contenido de humedad % y cenizas % de cada una de las biomasas. El análisis mostró diferencias significativas para la BRTP, tanto para el contenido de humedad como cenizas, encontrándose valores superiores respecto a las otras dos biomasas. Tabla 8 Contenido de humedad y cenizas Biomasa Humedad % Cenizas % BRTP 5.12 ± 0.75 1.56 ± 0.19 BRTM01 2.12 ± 0.84 0.42 ± 0.10 BRTM02 1.54 ± 0.37 0.22 ± 0.04 19.4. Densidad aparente, densidad real y porosidad Los resultados de densidad aparente (g/mL), densidad real (g/mL) y porosidad (%) se reportan en la tabla 9. Se evidencia una mayor porosidad para BRTM01, seguida de BRTM02 y, por último, BRTP. El análisis demostró que existen 54 diferencias significativas entre la BRTP y la BRTM01 para los parámetros mencionados. Tabla 9 Densidad aparente, densidad real y porosidad Densidad Densidad real Biomasa Porosidad (%) aparente (g/mL) (g/mL) BRTP 0.24 ± 0.003 1.19 ± 0.020 80.25 ± 0.10 BRTM01 0.20 ± 0.001 1.32 ± 0.016 85.11 ± 0.27 BRTM02 0.21 ± 0.003 1.23 ± 0.011 82.96 ± 0.08 19.5. Contenido de hemicelulosa, celulosa y lignina En la figura 11 se presenta el contenido de hemicelulosa, celulosa y lignina para cada una de las biomasas. Figura 11 Contenido de hemicelulosa, celulosa y lignina Hemicelulosa % Celulosa % Lignina % 120 100 25.45 18.70 80 22.58 60 45.73 59.18 64.59 40 20 22.71 18.58 13.78 0 BRTP BRTM01 BRTM02 Tipo de biomasa 55 Composición(%) El análisis detallado se presenta en el anexo 5. Se encontraron diferencias significativas entre la BRTP y BRTM02 para hemicelulosa % y en cada una de las biomasas para celulosa % y lignina %. 19.6. Punto de carga cero (PZC) La finalidad de determinar el punto de carga cero es conocer el pH en el que la remoción de iones mercurio (II) se ve beneficiada. En la figura 12 se observa los puntos de carga cero de cada una de las biomasas, obteniéndose un valor de PZC de 6.4, 5.04 y 2.09 para la BRTP, BRTM01 y BRTM02, respectivamente. Figura 12 Punto de carga cero (PZC) Diagonal BRTP BRTM01 BRTM02 12 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 10 12 pH inicial 19.7. Sitios ácidos y básicos En la figura 13 se describe el total de sitios ácidos y básicos de cada una de las biomasas. El análisis demostró diferencias significativas entre la BRTM01 y la BRTM02 para el total de sitios ácidos. En cuanto al total de sitios básicos, se 56 pH final evidenció diferencias significativas entre la BRTP y BRTM02. Los resultados confirman un carácter ácido para las tres biomasas. La BRTP contiene un 20.1% de grupos básicos y 79.9% de grupos ácidos, la BRTM01 un 16.67% de grupos básicos y 83.33% de grupos ácidos, mientras que la BRTM02 contiene un 10.98% y 89.02% para grupos básicos y ácidos, respectivamente. Figura 13 Sitios ácidos y básicos totales Sitios ácidos totales Sitios básicos totales PZC 4.5 7 4.0 6 3.5 0.78 0.65 0.38 5 3.0 2.5 4 2.0 3 1.5 3.10 3.25 3.08 2 1.0 1 0.5 0.0 0 BRTP BRTM01 BRTM02 Tipo de biomasa En la tabla 10 se muestra la composición de los grupos funcionales dentro del total de grupos ácidos de cada una de las biomasas, evidenciando diferencias significativas entre la BRTP y BRTM02 para los grupos carboxílicos fuertes. No se encontraron diferencias significativas para los grupos carboxílicos débiles ni fenólicos. 57 mmol/g pH Tabla 10 Composición de grupos ácidos Grupos Grupos Grupos Biomasa carboxílicos carboxílicos fenólicos(mmol/g) fuertes(mmol/g) débiles(mmol/g) BRTP 0.07 ± 0.03 1.52 ± 0.06 1.52 ± 0.12 BRTM01 0.35 ± 0.05 1.47 ± 0.03 1.43 ± 0.06 BRTM02 0.42 ± 0.03 1.58 ± 0.08 1.08 ± 0.12 20. Ensayos de adsorción 20.1. Efecto del tratamiento químico y pH Los resultados obtenidos se muestran en la tabla 11 y figura 14. El análisis completo se encuentra detallado en el anexo 6. Se encontraron diferencias significativas entre BRTM02: pH 3.5 y BRTM01: pH 4.5, BRTM02: pH 3.5 y BRTM01: pH 5.5 y BRTP: pH 3.5 y BRTM01: pH 5.5. Tabla 11 Remoción de mercurio (II) % a diferentes valores de pH para BRTP, BRTM01 y BRTM02. Biomasa pH Remoción % σR Qe (mg/g) σQe 5.5 95.79 0.3 5.75 0.02 BRTM01 4.5 93.39 0.6 5.60 0.04 3.5 87.81 0.2 5.27 0.01 5.5 87.95 0.4 5.28 0.02 BRTM02 4.5 86.93 0.9 5.22 0.05 3.5 43.23 1.8 2.59 0.11 58 5.5 70.28 0.9 4.22 0.06 BRTP 4.5 57.27 3.9 3.44 0.23 3.5 48.63 0.7 2.92 0.04 Nota. Condiciones de ensayo: Co=10 mg/L, RPM=150, biomasa= 0.25 gramos, Vsolución= 150 mL, tiempo de contacto= 60 minutos. En donde, σR= desviación estándar de remoción %, Qe = capacidad de adsorción y σQe= desviación estándar de capacidad ce adsorción. La remoción más eficiente se dio a través de la BRTM01, alcanzando valores de 95.8 ± 0.3% y una capacidad de adsorción de 5.75 ± 0.02 mg/g a un pH de 5.5. Figura 14 Evaluación del efecto de pH y tratamiento químico en la remoción de mercurio (II) BRTM01 BRTM02 BRTP 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 pH 20.2. Efecto de la concentración de adsorbato La mayor remoción de mercurio (II) 93.22 ± 0.3 % corresponde a una concentración inicial de 5 mg/L y una capacidad de adsorción (Qe ) de 2.8 ± 0.01 mg/g (tabla 12 y figura 15). El análisis completo se detalla en el anexo 7. Se encontraron diferencias significativas entre los grupos de 30 mg/L y 5 mg/L. 59 Remoción (%) Tabla 12 Remoción de mercurio (II) % a diferentes concentraciones iniciales de adsorbato Co(mg/L) Remoción % σR Qe (mg/g) σQe 2.5 90.72 0.4 1.36 0.01 5 93.22 0.3 2.80 0.01 10 91.63 0.1 5.50 0.01 15 85.24 0.1 7.67 0.01 20 78.68 0.4 9.44 0.05 25 75.26 0.3 11.29 0.04 30 74.03 1.2 13.32 0.21 Nota. Condiciones de ensayo: pH=5.5, RPM=150, biomasa= 0.25 gramos, Vsolución= 150 mL, tiempo de contacto = 60 minutos Figura 15 Evaluación del efecto de concentración de adsorbato en la remoción de mercurio (II) Qe Remoción 14 100% 95% 12 90% 10 85% 80% 8 75% 6 70% 4 65% 60% 2 55% 0 50% 2.5 5 10 15 20 25 30 Co de mercurio(II) (mg/L) A partir de los datos, se elaboró la isoterma de adsorción en el equilibrio (figura 16) y, posteriormente, se ajustó a los modelos de Langmuir y Freundlich. 60 Qe(mg/g) Remoción (%) Figura 16 Isoterma de adsorción de mercurio (II) 14 12 10 8 6 4 2 0 0 2 4 6 8 Ce(mg/L) a. Isoterma de Langmuir En la figura 17 se presenta el modelo linealizado de Langmuir y en la tabla 13 los parámetros obtenidos a partir de este. Figura 17 Modelo linealizado de la Isoterma de Langmuir 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 y = 0.1406x + 0.0498 0.2 R² = 0.9412 0.1 0.0 0 1 2 3 4 5 1/Ce 61 1/Qe Qe(mg/g) Tabla 13 Parámetros de adsorción de Langmuir Parámetros de adsorción Muestra Qmax(mg/g) KL(L/mg) R2 BRTM01 20.08 0.354 0.9412 b. Isoterma de Freundlich En la figura 18 se presenta el modelo linealizado y en la tabla 14 los parámetros obtenidos a partir de este. Figura 18 Modelo linealizado de la Isoterma de Freundlich 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 y = 0.5647x + 0.6463 R² = 0.9327 0.4 0.2 0.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 Log(Ce) Tabla 14 Parámetros de adsorción de Freundlich Parámetros de adsorción Muestra n KF(L/g) R2 BRTM01 1.77 4.43 0.9327 62 Log(Qe) 20.3. Efecto del tiempo de contacto El analizar de la cinética de adsorción permite entender el comportamiento del adsorbente y el mecanismo que rige el proceso. La tabla 15 y figura 19 muestran el comportamiento de la adsorción de mercurio (II) hasta los 240 minutos. Se evidencia una curva exponencial, comportamiento típico de biosorbentes lignocelulósicos. En la primera etapa se observa una adsorción muy rápida (hasta los primeros 60 minutos), seguida de una adsorción mucho más lenta hasta llegar al equilibrio a los 120 minutos con una remoción de 99.57 ± 0.04 % y una Qe de 2.99 ± 0.0011 mg/g. El análisis completo se encuentra detallado en el anexo 8. Se encontraron diferencias significativas entre los grupos 15 minutos y 240 minutos. Tabla 15 Remoción de mercurio (II) % a diferentes tiempos de contacto. T(min) Remoción % σR Qe (mg/g) σQe 15 57.32 1.09 1.72 0.0327 30 68.15 0.15 2.04 0.0045 60 92.20 0.07 2.77 0.0021 120 99.57 0.04 2.99 0.0011 240 99.60 0.01 2.99 0.0004 Nota. Condiciones de ensayo: pH=5.5 mg/L, RPM=150, biomasa= 0.25 gramos, Vsolución= 150 mL, Co= 5 mg/L. Tras los ensayos del efecto del tiempo de contacto se ajustaron a los modelos de pseudo primer orden, pseudo segundo orden y Weber – Morris, para esto, se utilizaron los datos de la tabla 16. 63 Figura 19 Evaluación del efecto del tiempo de contacto en la remoción de mercurio (II) 110% 100% 90% 80% 70% 60% 50% 0 50 100 150 200 250 Tiempo de contacto(minutos) Tabla 16 Datos usados para el ajuste de modelos de cinética para la adsorción de mercurio (II) a través de BRTM01 T(min) Log (Qmax-Qe) T/Q 0.5e T 15 1.264 8.72 3.87 30 1.256 14.67 5.48 60 1.238 21.69 7.75 120 1.233 40.17 10.95 240 1.233 80.32 15.49 64 Remoción(%) a. Modelo de pseudo-primer orden Figura 20 Ajuste al modelo de pseudo-primer orden 1.27 1.27 1.26 1.26 y = -0.0001x + 1.2561 1.25 R² = 0.6053 1.25 1.24 1.24 1.23 1.23 0 50 100 150 200 250 Tiempo de contacto(minutos) Tabla 17 Parámetros del modelo de pseudo-primer orden Parámetros de cinética de adsorción Muestra Q 2e(exp) (mg/g) Qe(cal) (mg/g) K1 (L/min) R BRTM01 2.99 18.03 0.0001 0.6053 65 Log(Qmax-Qe) b. Modelo de pseudo-segundo orden Figura 21 Ajuste al modelo de pseudo-segundo orden 90 80 y = 0.3157x + 3.7526 R² = 0.9982 70 60 50 40 30 20 10 0 0 50 100 150 200 250 Tiempo de contacto(minutos) Tabla 18 Parámetros del modelo de pseudo-segundo orden Parámetros de cinética de adsorción Muestra Qe(exp) (mg/g) Qe(cal) (mg/g) K2 (g/mg.min) R2 BRTM01 2.99 3.168 0.027 0.9982 66 T/Qe (min.g/mg) c. Modelo Weber y Morris Figura 22 Ajuste al modelo de Weber y Morris 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 y = 0.1095x + 1.5476 R² = 0.7547 1.0 0.5 0.0 0 5 10 15 20 T0.5 (min0.5 ) Tabla 19 Parámetros del modelo de Weber y Morris Parámetros de cinética de adsorción Muestra Qe(exp) (mg/g) C (mg/g) K (mg/g.min0.5) R2di BRTM01 2.99 1.55 0.11 0.7547 67 Qe(mg/g) 21. Desorción y reutilización del adsorbente La regeneración del adsorbente es vital para evaluar la funcionalidad en la práctica real ya que permite establecer un bajo costo y constituye, además, tener la posibilidad de recuperar el metal (Carro de Diego, 2012). En la figura 23 se muestra la remoción de mercurio (II) por parte de la BRTM01 después de cada proceso de desorción. Se realizaron un total de 4 ciclos para ambos agentes desorbentes. Los resultados muestran una mejor regeneración a través de HNO3 a 1 mol/L, disminuyendo ligeramente desde 98.70 ± 0.02 % hasta 97.98 ± 0.11%. Se encontraron diferencias significativas únicamente para los ciclos de adsorción/desorción utilizando HCl, específicamente entre los grupos HCl: ciclo 4 y HCl: ciclo 1 y HCl: ciclo 4 y HCl: ciclo 2. Figura 23 Remoción de mercurio (II) % en los diferentes ciclos (adsorción y desorción) HNO3 HCl 100% 99% 98% 97% 96% 95% 94% 93% 1 2 3 4 Nº de ciclos Nota. En el ciclo N° 1 no se realizó proceso de desorción. 68 Remoción (%) VI. DISCUSIONES 22. Caracterización Tras la obtención de los tallos de rosa y su procesamiento, se registra una pérdida elevada de masa durante el pretratamiento justificada esencialmente al contenido de humedad eliminado en la operación de secado. Cabrera (2018) caracterizó una biomasa inerte a base de tallos de rosa, encontrando una humedad de 56.06 %, mientras que Marín (2017) reportó valores de 65.23% y 52.27%, para tallos de rosa de distintos orígenes. La humedad de un material brinda una idea clara sobre qué tan poroso es y cuánto espacio podría estar disponible para la retención de iones si es que se elimina el agua libre y de saturación. (Cabrera, 2018) Uno de los factores influyentes en la capacidad de adsorción es la elección del tamaño de partícula del adsorbente, distintos autores indican que un diámetro por debajo de 1 mm es el más adecuado (Ordóñez y Moreno, 2013). Es por ello, en la presente investigación se consideró dicha granulometría para todos los ensayos experimentales, aprovechando todo el material contenido por debajo de dicho diámetro de partícula y no exclusivamente el de las partículas más finas. Esto se debe a que la energía empleada en la operación de reducción de tamaño podría considerarse como la más ineficiente: solo el 1% de la energía va a la creación de superficie nueva, aumentado el consumo cuando se desea una reducción a tamaños muy finos (McCabe et al., 2007), lo que conllevaría al aumento de costos en la producción del adsorbente a escala real. Así mismo, se tomó en cuenta el efecto de los tratamientos químicos posteriores, ya que, de acuerdo con Lagos (2016), cuanto mayor es la granulometría, hay menos 69 pérdida durante el tratamiento; esto es dado que las partículas más pequeñas suelen quedarse en suspensión y son eliminadas durante el lavado. Tras la modificación de la biomasa, se observa que el tratamiento químico secuencial fue el menos eficiente (figura 9). Esta conducta es similar a la reportada por Mussatto et al. (2006), quienes estudiaron el efecto de la hidrolisis ácida y alcalina en la estructura de bagazo de palma, concluyendo que bajos rendimientos se deben a la pérdida inicial ocurrida en la hidrólisis ácida por la remoción de hemicelulosa y la eliminación más efectiva de la lignina en la hidrolisis alcalina. El contenido de cenizas para la BRTP fue bajo y muy similar al obtenido por Ventura-Cruz y Tecante (2019) para Rosa spp. (1.54 %), así mismo, es comparable con otras biomasas lignocelulósicas como cáscara de coco (0.88 %), Carrasco (2018) y encina (2.3 %), López et al. (2013); esto es importante debido a que su presencia podría interferir en la captación directa de iones. (Ordóñez, 2017).Para el caso de BRM01 y BRTM02 se muestra una disminución considerable, según Troca (2017), el decrecimiento de este parámetro corresponde a la efectividad de la desmineralización ocurrida durante la aplicación de ácidos, modificando a la fracción mineral del material. De acuerdo con Úbeda (2012), el uso de estas sustancias tiene la tendencia a reducir el contenido de cenizas por debajo de 1 %. La cuantificación de porosidad en cada una de las biomasas se realizó a partir de la densidad aparente y densidad real. Se encontró que la BRTP difiere levemente a lo reportado por González et al. (2016), en donde la biomasa de tallos de rosa presentó valores de 1,3 g/mL y 0,19 g/mL para densidad real y 70 aparente, respectivamente. Por otra parte, los autores señalan también una humedad de 65,23 %; por lo que, es posible que los tallos recolectados en la presente investigación fuesen de un diámetro menor al estudio mencionado. Al mismo tiempo, las biomasas tratadas químicamente presentan una elevada porosidad respecto a la BRTP, atribuido a los procesos de hidrolisis ejecutados. De este modo, el uso de agentes químicos logra además de incrementar los grupos de unión y la eliminación de los grupos inhibidores, una alta área superficial a través del aumento de la porosidad (Patel, 2012). Si bien la BRTM02 obtuvo una mayor porosidad frente a la BRTP, presentó valores menores que la BRTM01, a pesar de ser tratada mediante hidrolisis secuencial. Conforme a Cabrera (2018), al utilizarse este método, las fracciones de hemicelulosa y lignina se remueven de manera más eficiente, sin embargo, en la presente investigación se presentó un efecto contrario y se evidencia una disminución atribuida al deterioro del material debido al uso de NaOH durante la hidrolisis alcalina. Este comportamiento es demostrado por Silva et al. (2018) y también por Wassie y Srivastava (2016), quienes observaron cierto deterioro en muestras de té verde y paja de teff, respectivamente, producto de la degradación parcial de la lignina. En cuanto al contenido lignocelulósico, los resultados para la BRTP coinciden con investigaciones previas para la misma biomasa y es comparable con otras materias primas (tabla 20). Tabla 20 Composición lignocelulósica de algunas materias primas Material Celulosa Hemicelulosa Lignina Maderas blandas 38-46 23-31 22-34 Maderas duras 38-49 20-40 16-30 71 Paja 28-42 23-38 12-21 Tallo de clavel 40-50 25-45 20-25 Corona piña 11-45 14-50 10-30 Tallo rosa 45-50 20-25 20-25 Tallo maíz 50 20 30 Bagazo plátano 55.65 14 11.58 Fuente: Adaptado de González et al. (2016). El aumento de celulosa después de los tratamientos químicos es consecuencia de la eliminación de hemicelulosa y lignina. El mayor incremento se dio en la BRTM02, aumentando en 18.9 % respecto a la BRTP. La hidrolisis secuencial condujo también a la disminución del contenido de lignina, según Thakur et al. (2020), los tratamientos alcalinos resultan más eficientes que la aplicación de ácidos debido a que los enlaces glucosidicos y ésteres tienden a separarse hasta su degradación. Así mismo, permite la hidrolisis incompleta de las hemicelulosas y la descristalización de la celulosa. Si bien es cierto, el contenido de lignina disminuyó, no lo hizo en gran medida. Lo anterior se explica dado que a pesar de que los tallos de rosa no son un material altamente lignificado, al tener similitud con las maderas blandas, su lignina contiene una considerable relación de las unidades guayacilo/ siringilo (G/S), lo que interfiere su remoción (Zhao et al. ,2008), en cambio, otros residuos como el bagazo de caña que además de contener unidades de G y S, poseen derivados del alcohol trans-p-cumarílico, permitiendo una eficiente y casi total deslignificación (Sun et al. ,2003). En el caso de la BRTM01, el uso de hidrolisis ácida fue más selectiva en la remoción de hemicelulosa que lignina, sin embargo, presentó una extracción negativa debido a bajas temperaturas de operación (60°C). Como señalan Torres at al. (2017), la efectividad de este método se basa en la concentración 72 del ácido usado y temperatura, mayores porcentajes de remoción se obtienen con concentraciones de ácido entre 0,1 y 1% y altas temperaturas. No obstante, la elección de estas condiciones a escala real suele ser más costosa y precisa de un equipamiento especial para evitar la corrosión. Los polímeros lignocelulósicos tienen una fuerte influencia en la capacidad de adsorción, especialmente la celulosa, ya que brinda estabilidad a los adsorbentes, sin embargo, la lignina y la hemicelulosa, habitualmente, muestran un superior contenido de sitios ácidos; los cuales son indispensables para la remoción de especies catiónicas, como el mercurio (II), a través del mecanismo de intercambio iónico. (Rosas, 2012). En relación a los PZC, la BRTP muestra un carácter levemente ácido, concordando con valores reportados por otros autores para el mismo material bioadsorbente (Cabrera, 2018; Marín, 2017). El contraste hallado con las biomasas modificadas químicamente se debe a la diferencia en la composición lignocelulósica en cada una de ellas, en particular, al contenido de celulosa y hemicelulosa. La determinación de este parámetro es clave para un mejor establecimiento de condiciones operacionales ya que valores de pH por encima del PZC generaría una superficie cargada negativamente y, por ende, favorecería la captación de cationes (Amaringo y Hormaza, 2013). Según Romero (2013), estas disimilitudes se deben a la relación del total de sitios básicos: ácidos disponibles, los cuales coexisten naturalmente; por lo que, el carácter ácido o básico del adsorbente, estará estrechamente relacionado a la concentración de estos grupos y de su fuerza. 73 La relación de sitios ácidos y básicos varía según el origen de la biomasa y guarda relación directa con el punto de carga cero, es por ello, los resultados para la BRTP difieren levemente a los reportados por Marín (2017), quien encontró 26,66% de grupos básicos y 73,34% de grupos ácidos en tallos de rosa para un pHPZC 6.8. En 2018, Cabrera determinó posibles grupos funcionales para una biomasa inerte de tallos de rosa mediante espectroscopía de infrarrojo por transformadas de Fourier (FTIR), hallando grupos hidroxilo (-OH) correspondientes a celulosas, proteínas y compuestos pécticos, además de grupos carboxílicos (-COOH) y sus derivados, los que formarían parte de los compuestos pécticos de la matriz. Tras la síntesis de la BRTM01, se observa que, los sitios ácidos presentan un incremento en un orden de 1.05 respecto a la BRTP, originado gracias a la formación de anhídrido de ácido cítrico en la hidrolisis ácida, el cual se combina con los grupos hidroxilo de la celulosa y hemicelulosa para constituir un enlace éster e incrementar la cantidad de grupo carboxilo en la superficie del material (Xiaomin et al., 2007).Sin embargo, la modificación de los sitios básicos es leve y parcial a causa de la baja temperatura de operación ya mencionada y a la ineficiencia del pretratamiento sobre la biomasa. Según Romero (2013), un adecuado manejo y tratamiento inicial como la descomprensión del material y el posterior lavado con abundante agua-alcohol permitiría transformar casi el total de los sitios básicos durante la modificación química. Por otro lado, la relación de los sitios ácidos y básicos para la BRTM02 resulta más compleja debido a la hidrolisis secuencial. Zhang et al. (2014) mencionan que, tras la modificación de la cascarilla de arroz con H3PO4, material lignocelulósico similar a los tallos de rosas, los grupos hidroxilo, carboxilo y 74 carbonilo fueron predominantes. No obstante, la modificación posterior a través de NaOH puede generar la degradación y extracción de pigmentos y compuestos celulares, lo que incrementaría la cantidad de sitios de unión básicos. Al contrario, promueve también la reacción de desmetilación del grupo –COOCH3 presentes en la pectina y lignina aumentando así la cantidad de grupo carboxilo (Feng et al., 2010). 23. Ensayos de adsorción 23.1. Efecto del tratamiento químico y pH En primer lugar, se debe recalcar que ningún ensayo de adsorción fue afectado por la volatilidad de mercurio (II), debido a que el HgCl2 tiene un punto de ebullición de 302°C, punto de fusión de 276°C y una presión de vapor, Pa a 20°C de 0.1, por lo que se considera despreciable (Organización internacional del Trabajo y OMS, 2018). Se logra evidenciar que las todas las biomasas tienen características potenciales para la remoción de mercurio (II) (figura 14), atribuyendo el aumento de remoción por parte de la BRTM01 y BRTM02 al alto contenido de celulosa originado por los tratamientos químicos. Los valores alcanzados por la BRTP tienen semejanza con remociones para otros metales por la misma biomasa: 36.48% - 63.04% para Cadmio (Ordoñez y Moreno, 2013) y 34.7% - 60.9 para plomo (II) (Cabrera, 2018). La remoción eficiente de la BRTM01 se debe al aumento de grupos carboxilo en la superficie de la biomasa y porosidad producto del tratamiento con ácido cítrico. A pesar de esperarse una aún mayor remoción para la BRTM02, no presentó valores superiores a BRTM01, observándose incluso remociones por debajo de BRTP para un valor de pH de 3.5 a causa del 75 posible deterioro de la estructura del material tras al uso de NaOH ya mencionado. En cuanto a la influencia del pH, se encontró que la remoción de mercurio (II) aumenta al incrementar su valor. Este comportamiento se debe a que, en medios muy ácidos, se presenta la competencia entre los iones de hidrogeno y los iones mercurio (II) por los espacios de adsorción, disminuyendo la eficiencia de remoción debido a la fuerza de repulsión generada entre las moléculas. No obstante, cuando el pH incrementa, la superficie del adsorbente es desprotonada y cargada negativamente, quedando una mayor cantidad de sitios activos y por lo tanto la remoción de mercurio (II) aumenta. Si el aumento de pH continúa, la disponibilidad del mercurio (II) en disolución se reduce hasta llegar a un valor en donde empieza a precipitar, existiendo menos mercurio (II) disponible para ser retenido por el biosorbente (Sánchez y Camellese, 2017; Albis et al., 2019; Li et al., 2019; Pastrana y Mora, 2017; Li et al., 2018). Conforme a Albis et al. (2019), es primordial trabajar con valores de pH igual o por debajo de 6, ya que en ese rango coexisten tanto el HgCl2 como el HgCl (OH), los cuales no precipitan y permiten que la remoción acontezca únicamente a la adsorción y no por la precipitación de especies de mercurio. Lo anterior se verifica con el diagrama de distribución de especies de mercurio (II) (figura 24), se observa que para un pH de entre 3.5 y 5.5, la especie predominante es el HgCl2.El comportamiento presentado en BRTM01 y BRTM02 para la mayoría de valores de pH fueron beneficiados por el PZC. Sin embargo, no aplica para la BRTP, ya que se trabajó con valores únicamente por debajo de su pHPZC. La relación entre el pH y la Qe es también observada por otros autores como Li et al. (2019), Lin et al. (2019) y Albis et al. (2019), quienes determinaron valores 76 óptimos de pH 5 para celulosa modificada, un rango entre 3 a 5 para hojas de cáscara de maíz modificadas y 4.5 a 6 para residuo industrial de yuca, respectivamente. Figura 24 Diagrama de distribución de mercurio (II) Nota. En presencia de cloruro (CM = 5.10-4 M and CL =4.10-3 M). Fuente: Arias Arias et al. (2017) Lo reportado tiene proximidad con lo hallado en la presente tesis, estableciéndose un valor de 5.5 como pH adecuado para la remoción de mercurio (II), reforzando que la remoción de cationes se ve beneficiada a valores de pH por encima de 4.5 (Schiewer y Volesky, 1995). Otra ventaja de trabajar con dichos valores es que permite ajustar el efluente tratado en base a las disposiciones legales ya establecidas de forma más rápida (Tejada et al., 2015). 23.2. Efecto de la concentración de adsorbato La capacidad de adsorción aumenta acorde al incremento de la concentración inicial de mercurio (II) (figura 15). Esta conducta se debe a que, al aumentar la 77 concentración del metal, se aumenta también el contacto entre el metal y los sitios de unión y, por tanto, se obtiene una mejor remoción (Cabrera, 2018). La capacidad de adsorción presentó una pendiente positiva que no disminuyó en ningún ensayo, lo que indica que no se llegó a la capacidad máxima de adsorción por parte de la BRTM01.Tras graficar la isoterma (figura16), según la clasificación Giles, se observa cierta similitud con la Isoterma tipo L o de Langmuir (figura 25), en donde la relación de la concentración residual de mercurio (II) en la solución y lo adsorbido por la biomasa disminuye conforme aumenta la concentración inicial del metal, hallándose una curva convexa. Se debe tener en cuenta que este modelo de forma y curvatura se basa únicamente en la observación, por lo cual, se han planteado diferentes modelos matemáticos para el estudio de estos datos experimentales (Meza y Mallaupoma, 2018). Figura 25 Tipos de isotermas de adsorción Fuente: Giles et al. 1974 78 a. Isoterma de Langmuir La adsorción de mercurio (II) mediante la BRTM01 se ajusta al modelo de Langmuir como se había previsto a partir de la clasificación de Giles, teniendo un coeficiente de relación promedio de R2=0.9412. Este modelo indica que la superficie de los tallos de rosa modificada es homogénea y que no existen interacciones ni competencia entre las moléculas retenidas. En lo que se refiere a la constante de Langmuir (KL), se obtuvo un valor de 0.35 L/mg, confirmando una alta afinidad entre el mercurio (II) y la BRTM0.La capacidad máxima de adsorción determinada es mayor que algunos adsorbentes lignocelulósicos y es comparable con la escoba española (Spartium junceum) (tabla 21). No obstante, altos valores de Qmax no son suficiente para confirmar la viabilidad del uso del adsorbente a escala real, en muchos casos, las modificaciones fisicoquímicas generan enormes costos económicos tan iguales que las tecnologías convencionales para la remoción de metales pesados. Tabla 21 Comparación de capacidades máximas (Qmax) con otros adsorbentes de mercurio (II) Tratamiento/ Adsorbente Qmax(mg/g) Referencia Activación Residuo de café molido Sin tratamiento 31.75 Pastrana y Mora, (2017). Escoba española Arias Arias et al. Sin tratamiento 20-28 (2017) BRTM01 Ácido cítrico 20.08 Presente estudio C.A. PEI-AC Polietilenimina 16.4 Saleh et al. (2017) Biocarbón de bagazo Pirolisis 13 Xu et al. (2016) 79 Flores de Rosa (Rosa HCl e NaOH 11.9 Aman et al. (2018) indica) Pirolisis, Paja de maíz 5.1 Tan et al. (2017) usando Na2S Así mismo, para evaluar el modelo de Langmuir se realizó la gráfica de distribución del factor RL (anexo 26), parámetro adimensional de separación, cuyos valores oscilaron entre 0.09 y 0.53 para todas las concentraciones iniciales de mercurio (II), considerándose como un sistema isotérmico favorable (01). b. Isoterma de Freundlich La adsorción de mercurio (II) mediante la BRTM01 se ajusta también al modelo de Freundlich, con un R2=0.9327, se asume, por lo tanto, que la superficie de los tallos de rosa es energéticamente heterogénea. Una forma de evaluar este modelo es a partir del parámetro adimensional “n”, en donde si n > 1, estaría representando a un sistema isotérmico favorable de adsorción. En la presente investigación, se obtuvo el valor de 1.77, no obstante, el valor de R2 obtenido es ligeramente menor al modelo de Langmuir, por lo que, los datos estarían siendo representados de mejor manera por este último modelo. Sin embargo, ambos modelos son adecuados, por lo que el proceso se estaría dando en monocapa, pero con una distribución heterogénea de la energía de los sitios activos e interacción entre las moléculas adsorbidas. Conforme a lo anterior, se debe precisar que un modelo matemático es una herramienta que tiene como fin describir un sistema real a través de una ecuación, algunas veces pueden no representar los fenómenos de adsorción en 80 su totalidad. En la mayoría de los casos, los adsorbentes resultan tener estructuras muy complejas, encontrándose distintos grupos funcionales, los cuales obstaculizan la creación de un modelo específico ya que las interacciones suelen darse por distintos mecanismos de adsorción simultáneamente. (Cuizano, 2018). 23.3. Efecto del tiempo de contacto El contraste en las velocidades de adsorción de mercurio (II) se debió a la mayor disponibilidad inicial de sitios activos, promovida por el ajuste de pH, logrando favorecer las interacciones electrostáticas con el ion metálico. Conforme transcurrió el tiempo, la disponibilidad disminuye considerablemente, menguando también la remoción de mercurio (II) (Kyzas, 2012). A pesar de no haber alcanzado la saturación en los primeros 60 minutos, el tiempo de equilibrio fue inferior en relación a otros metales: 180 minutos para plomo (II) (Cabrera, 2018) y 20 horas para cromo (Ortiz, 2019), debido a que las concentraciones de adsorbato usadas en el presente estudio fueron más bajas y a la alta afinidad existente con la BRTM01. Es preciso señalar que, esta rapidez es una característica clave para su viabilidad en plantas de tratamiento de aguas residuales, ya que permite disminuir costos de operación e incrementar el volumen de aguas tratadas (Pastrana y Mora, 2017). a. Modelo de pseudo-primer orden Este modelo señala que el contaminante se adsorbe en un solo sitio, no obstante, al analizar la figura 20, se observa que los datos experimentales no se ajustan adecuadamente (R2=0.6053). Esto se confirma en la tabla 17, en donde se aprecia que el Qe(cal) difiere enormemente con el Qe(exp), por lo que se descarta 81 como modelo óptimo para la representación de adsorción de mercurio (II). En la mayoría de estudios, la ecuación de Lagergren no describe el comportamiento lineal durante todo el rango de tiempo de contacto y, por tanto, solo es ajustable hasta alcanzar el equilibrio (Khoramzadeh et al., 2013). En consecuencia, se confirma que la fisisorción no es el mecanismo que rige la adsorción de mercurio (II) a través de la BRTM01. b. Modelo de pseudo-segundo orden En este modelo se asume que dos sitios de la superficie del adsorbente pueden ser ocupados por un ión, por lo que sería más adecuado para la descripción de la adsorción de iones metálicos divalentes (Aguayo et al., 2011). Esto se ve refleja en la figura 21, observándose un excelente ajuste y obteniendo un R2 de 0.9982. Así mismo, en la tabla 18 se evidencia que la capacidad de adsorción calculada con el modelo (Qe (cal) = 3.168) es similar al valor de la capacidad de adsorción establecida experimentalmente (Qe(exp) =2.99); corroborando un ajuste adecuado. Datos similares fueron reportados por Vargas (2019) y Cabrera (2018) en cáscara de naranja (R2=0.99) para mercurio (II) y tallos de rosas (R2=0.996) para la adsorción de plomo (II), respectivamente. A partir de estos resultados, se sostiene la adsorción de mercurio (II) mediante la BRTM01 se da bajo el mecanismo de quimisorción, el cual implica la adición de iones en la superficie del material formando un enlace químico a través del intercambio de electrones (Pastrana y Mora, 2017). c. Modelo de Weber y Morris Según la figura 22 y tabla 19, la cinética de adsorción de mercurio (II) a través de la BRTM01 no se ajusta al modelo de difusión intraparticular (R2 =0.755), esto 82 se debe a que esta ecuación es utilizada comúnmente para describir la cinética en adsorbentes con mayor grado de porosidad, como es el caso de las perlas (Cuizano, 2018). Se observa que el proceso se dio en diferentes etapas (1era etapa: 0.21 mg/g.min0.5 y 2da etapa: 0.027 mg/g.min0.5) y es mejor analizarlas de manera independiente (anexo 10): la primera corresponde a la adsorción en la superficie externa, incluyendo tanto a los macroporos como los mesoporos, una vez llegada la saturación de la superficie, el adsorbato empieza a penetrar los microporos, aumentando la resistencia a la difusión y disminuyendo la velocidad de difusión. (Aranguri y Reyes, 2019). 24. Desorción y reutilización Una de las características más importantes de los adsorbentes lignocelulósicos es su elevada capacidad de regeneración y reutilización, esto es debido a que su macroestructura permite una fácil separación del ion metálico (Sun et al., 2018). Como se observa en la figura 23, para ambos desorbentes, se obtuvieron remociones de mercurio (II) por encima del 95% en todos los ciclos, indicando una buena recuperación del metal gracias a que el mecanismo de sorción se estaría dando mediante intercambio iónico a través de los distintos grupos funcionales presentes en la superficie de la biomasa, como se confirmó en los ensayos de adsorción. Por otro lado, altos porcentajes podrían ser atribuidos también a la degradación del material con el uso de ácidos durante la desorción y no a la recuperación del metal (Pastrana y Mora, 2017), por lo que, es necesario una caracterización morfológica del adsorbente. Ahora bien, para la correcta elección del desorbente no solo es necesario una buena afinidad con el ion metálico, según Carro de Diego (2012), para asegurar 83 su viabilidad es importante que el agente a utilizar sea económico y que no genere contaminación ambiental, por ello, se debe plantear su uso a concentraciones aún más bajas a fin de garantizar la minimización de impactos ambientales negativos relacionados al proceso. Es importante resaltar que la regeneración y uso de la BRTM01como adsorbente resulta prometedor y debe evaluarse a escala real puesto que, según la Oficina general de investigación y transferencia tecnológica (2019), en el Perú, el tratamiento de agua contaminada con mercurio está enfocado a tecnologías convencionales y las que consideran el uso de algas y plantas no suelen darse bajo procesos de adsorción. Así mismo, contribuiría al correcto manejo y valorización de los residuos de tallos de rosa, pilares principales de la Ley de Gestión Integral de Residuos Sólidos, debido a que hoy en día se evidencia una capacidad tecnológica y económica limitada para su tratamiento y disposición final. Los residuos agroindustriales son transformados comúnmente a través de procesos como el compostaje, lombricultura y también usada como fibra dietaria o en biocombustibles, por lo cual, la producción de nuevos adsorbentes significaría una alternativa sostenible. (CITE, 2018; Olascoaga, 2017). VII. CONCLUSIONES • La biosorción estática de mercurio (II) a través de la biomasa residual de tallos de rosa en disoluciones acuosas se encuentra influenciada por los parámetros de tratamiento químico de la biomasa, pH, concentración de adsorbato y tiempo de contacto. • El rendimiento en la síntesis de BRTM01 y BRTM02 fue de 90.46% y 68.51% respecto a la BRTP. La caracterización se llevó a cabo para todas las 84 biomasas, siendo la BRTM01, biomasa residual de tallos de rosa tratada con ácido cítrico, la que presentó mejores características potenciales para la remoción de mercurio (II). Se estableció una humedad de 2.12 ± 0.84 %, un contenido de cenizas de 0.42 ± 0.10 %, una densidad aparente de 0.20 ± 0.001 g/mL, una densidad real de 1.16 ± 0.008 g/mL y una porosidad de 83.02 ± 0.21 %. En cuanto a su composición lignocelulósica, se determinó valores de 18.58 ± 1.16 %,59.18 ± 0.92 % y 25.45 ± 0.57 % para hemicelulosa, celulosa y lignina, respectivamente. Además, se verificó que tiene un carácter ácido con un PCZ de 5.04, en donde el 16.67% corresponde a grupos básicos y 83.33% a grupos ácidos. • Se determinó que el tratamiento de hidrolisis ácida a través de ácido cítrico es el más eficiente sobre la biomasa residual de tallos de rosa para la biosorción de mercurio (II) atribuyéndolo esencialmente a la incorporación de grupos carboxilo y al aumento en la porosidad de la superficie, logrando una remoción de 95.79 ± 0.3 % a un pH de 5.5. • La biosorción estática de mercurio (II) a través de la BRTM01 se ajustó adecuadamente al modelo de Langmuir con un R2 de 0.9412 y un Qmax de 20.08 mg/g, alcanzando una remoción máxima del 93.22 ± 0.3% para una concentración inicial de 5 mg/L de mercurio (II). • La cinética de adsorción se ajustó al modelo de Pseudo-segundo orden con un coeficiente de correlación de 0.9982 y una velocidad máxima de 0.027 g/mg.min, llegando al equilibrio a los 120 minutos y obteniendo una remoción de 99.57 ± 0.04 %. • La BRTM01 tiene una elevada capacidad de regeneración mediante el uso de HNO3 (1 mol. L-1) y HCl (0.5 mol. L-1) como desorbentes, pudiéndose 85 usar hasta cuatro veces consecutivas con remociones superiores al 95% para una concentración de mercurio (II) de 5 mg/L. • La síntesis de BRTM01 representa una potencial alternativa a las tecnologías convencionales para la remoción de mercurio (II) en aguas residuales, al mismo tiempo, tiene como fin, promover una adecuada gestión y valorización de los residuos de tallos de rosa. VIII. RECOMENDACIONES • Incluir las técnicas de espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier y microscopía electrónica de barrido en la metodología de caracterización de la biomasa. • Estudiar nuevos parámetros operacionales en el proceso de adsorción, como temperatura, concentración de adsorbente y presencia de otros iones. • Plantear ensayos de adsorción continua y la aplicación en efluentes reales, con el fin de comprobar la efectividad del proceso de adsorción en sistemas más complejos. • Ejecutar un número mayor de repeticiones para evidenciar mayores diferencias significativas entre los tratamientos evaluados. • Realizar un número mayor de ciclos de adsorción/ desorción para verificar el límite de reutilización de la biomasa. • Realizar un análisis pre-factibilidad para evaluar la viabilidad del proyecto a gran escala. 86 IX. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS Afroze, S., y Sen, T. (2018). 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ANEXOS Anexo 1: Panel fotográfico Figura 26 Recolección de residuos de tallos de rosa Figura 27 Pretratamiento de la biomasa residual de tallos de rosa 109 Figura 28 Obtención de BRTM01 Figura 29 Obtención de BRTM02 110 Figura 30 Determinación del Punto de carga cero (PZC) Figura 31 Determinación de contenido de cenizas. 111 Figura 32 Método Boehm: Determinación de grupos ácidos y básicos Figura 33 Determinación de hemicelulosa y celulosa Figura 34 Determinación de Lignina 112 Figura 35 Ensayos de adsorción de mercurio (II) Figura 36 Ensayos de adsorción de mercurio (II)- Protocolos Covid-19 113 Anexo 2: Resolución directoral de aprobación del proyecto de tesis 114 Anexo 3. Constancia del comité de Ética 115 Anexo 4. Resultados de cuantificación de mercurio (II) - INCALAB DEL PERU S.A.C. 116 117 118 119 120 121 122 123 Anexo 5. Determinación de hemicelulosa, celulosa y lignina Tabla 22 Análisis detallado de la determinación de hemicelulosa, celulosa y lignina Composición % BRTP Media σ BRTM01 Media σ BRTM02 Media σ Peso inicial 0.05 0.05 0.05 0.05 0.00 0.05 0.05 0.05 0.05 0.00 0.05 0.05 0.05 0.05 0.00 DN %* 82.50 77.71 80.54 80.25 2.41 94.48 93.65 92.63 93.59 0.93 88.63 88.54 87.16 88.11 0.82 DA %** 59.84 56.57 56.23 57.55 1.99 74.56 75.77 74.70 75.01 0.66 73.14 74.17 75.68 74.33 1.28 Hemicelulosa % 22.66 21.14 24.32 22.71 1.59 19.92 17.88 17.93 18.58 1.16 15.49 14.37 11.48 13.78 2.07 H2SO4 % 12.52 11.05 11.87 11.81 0.74 16.17 15.58 15.74 15.83 0.31 7.84 9.71 11.67 9.74 1.92 Celulosa % 47.32 45.52 44.36 45.73 1.49 58.38 60.19 58.96 59.18 0.92 65.29 64.47 64.01 64.59 0.65 Peso inicial 0.10 0.10 0.10 0.10 0.00 0.10 0.10 0.10 0.10 0.00 0.10 0.10 0.10 0.10 0.00 Lignina % 23.73 21.84 22.18 22.58 1.01 25.10 25.15 26.11 25.45 0.57 19.49 17.92 18.69 18.70 0.78 Nota. * Detergente neutro, ** Detergente ácido. 124 Anexo 6. Evaluación del efecto del tratamiento químico y pH Tabla 23 Análisis detallado de la evaluación del efecto del tratamiento químico y pH Biomasa pH Repetición Co Ce Remoción % Qe (mg/g) X 10 0.39004 96.100 5.766 5.5 Y 10 0.42893 95.711 5.743 Z 10 0.44400 95.560 5.734 X 10 0.59298 94.070 5.644 BRTM01 4 . 5 Y 10 0.69674 93.033 5.582 Z 10 0.69431 93.057 5.583 X 10 1.23700 87.630 5.258 3.5 Y 10 1.22700 87.730 5.264 Z 10 1.19400 88.060 5.284 X 10 1.18400 88.160 5.290 5.5 Y 10 1.17900 88.210 5.293 BRTM02 Z 10 1.25300 87.470 5.248 X 10 1.26600 87.340 5.240 4.5 Y 10 1.24300 87.570 5.254 125 Z 10 1.41100 85.890 5.153 X 10 5.73500 42.650 2.559 3.5 Y 10 5.47800 45.220 2.713 Z 10 5.81700 41.830 2.510 X 10 3.07800 69.220 4.153 5.5 Y 10 2.90800 70.920 4.255 Z 10 2.93100 70.690 4.241 X 10 4.58600 54.140 3.248 BRTP 4.5 Y 10 3.83600 61.640 3.698 Z 10 4.39600 56.040 3.362 X 10 5.16400 48.360 2.902 3.5 Y 10 5.05700 49.430 2.966 Z 10 5.19100 48.090 2.885 Anexo 6. Efecto de la concentración de adsorbato 126 Tabla 24 Análisis detallado de la evaluación del efecto de la concentración inicial de mercurio (II) Co Repetición Ce Remoción % Qe (mg/g) X 0.22448 91.02 1.37 2.5 Y 0.22742 90.90 1.36 Z 0.24419 90.23 1.35 X 0.33063 93.39 2.80 5 Y 0.35777 92.84 2.79 Z 0.32862 93.43 2.80 X 0.82702 91.73 5.50 10 Y 0.85064 91.49 5.49 Z 0.83408 91.66 5.50 X 2.203 85.31 7.68 15 Y 2.234 85.11 7.66 Z 2.205 85.30 7.68 X 4.207 78.97 9.48 20 Y 4.23 78.85 9.46 127 Z 4.355 78.23 9.39 X 6.148 75.41 11.31 25 Y 6.271 74.92 11.24 Z 6.139 75.44 11.32 X 7.643 74.52 13.41 30 Y 8.199 72.67 13.08 Z 7.535 74.88 13.48 Anexo 7. Efecto del tiempo de contacto Tabla 25 128 Análisis detallado de la evaluación del efecto de tiempo de contacto Tiempo de Repetición Ce Remoción % Qe (mg/g) contacto X 2.080 58.40 1.75 15 Y 2.133 57.34 1.72 Z 2.189 56.22 1.69 X 1.600 68.00 2.04 30 Y 1.593 68.14 2.04 Z 1.585 68.30 2.05 X 0.39328 92.13 2.76 60 Y 0.38997 92.20 2.77 Z 0.38643 92.27 2.77 X 0.02372 99.53 2.986 120 Y 0.02101 99.58 2.987 Z 0.02011 99.60 2.988 X 0.02046 99.59 2.988 240 Y 0.02010 99.60 2.988 Z 0.01904 99.62 2.989 129 Anexo 8. Desorción y reutilización Tabla 26 Desorción y reutilización de la BRTM01 para la adsorción de mercurio (II) HNO (1 mol. L-13 ) HCl (0.5 mol. L-1) Repetición Ce Remoción % Media σ Ce Remoción % Media σ 1er ciclo X 0.064 98.72 0.047 99.07 Y 0.066 98.68 98.7% 0.02% 0.051 98.99 99.0% 0.04% Z 0.065 98.70 0.048 99.05 2do ciclo X 0.066 98.69 0.04401 99.12 Y 0.061 98.78 98.7% 0.04% 0.04868 99.03 99.1% 0.05% Z 0.064 98.73 0.04713 99.06 3er ciclo X 0.091 98.18 0.155 96.90 Y 0.098 98.05 98.1% 0.09% 0.141 97.18 97.1% 0.17% Z 0.089 98.22 0.140 97.20 4to ciclo X 0.102 97.97 98.0% 0.11% 0.23728 95.25 95.3% 0.24% 130 Y 0.106 97.88 0.24776 95.04 Z 0.095 98.11 0.22386 95.52 131 Anexo 9. Verificación del ajuste al modelo de Langmuir Figura 37 Distribución de RL 0.60 0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 0.00 0 5 10 15 20 25 30 35 Co de mercurio (II) (mg/L) Anexo 10. Modelo cinético de Weber y Morris Figura 38 Ajuste multilineal al modelo cinético de Weber y Morris 3.5 3.0 y = 0.0268x + 2.6086 2.5 2.0 1.5 y = 0.2025x + 0.9355 1.0 0.5 0.0 0 5 10 15 20 T0.5 (min0.5 132 Qe(mg/g) RL Anexo 11. Análisis estadístico • Caracterización Se realizó la prueba de normalidad (Shapiro-Wilk) y homocedasticidad (Levene) para determinar el uso de pruebas paramétricas o no paramétricas. Para las categorías de humedad %, cenizas %, lignina %, celulosa % y sitios ácidos totales(mmol/g), se empleó la prueba paramétrica de ANOVA y para las categorías de sitios básicos totales(mmol/g), grupos carboxílicos fuertes(mmol/g), grupos carboxílicos débiles (mmol/g), densidad aparente(g/mL), densidad real(g/mL), porosidad %, grupos fenólicos (mmol/g) y hemicelulosa %, se optó por la prueba no paramétrica de Kruskal Wallis. Tabla 27 Resultados de la prueba paramétrica análisis de varianza (ANOVA) Suma de gl Media F Sig. cuadrados cuadrátic a Inter-grupos 22,153 2 11,076 23,766 ,001 Humedad % Intra-grupos 2,796 6 ,466 Total 24,949 8 Inter-grupos 3,135 2 1,568 97,975 ,000 Cenizas % Intra-grupos ,096 6 ,016 Total 3,231 8 Inter-grupos 68,925 2 34,462 52,873 ,000 Lignina % Intra-grupos 3,911 6 ,652 Total 72,835 8 Inter-grupos 565,601 2 282,801 242,458 ,000 Celulosa % Intra-grupos 6,998 6 1,166 Total 572,600 8 Inter-grupos ,051 2 ,025 7,000 ,027 133 Sitios ácidos Intra-grupos ,022 6 ,004 totales Total (mmol/g) ,072 8 Nota. Se observa que para todas las categorías se rechaza la hipótesis nula (sig<0.05). Según la tabla 27, con un nivel de significación del 5%, se concluye que al menos una media es diferente para todas las categorías. Es por ello, se aplicó la prueba de POST HOC de Tukey para determinar específicamente entre qué biomasas existen diferencias significativas para cada una de las categorías, en la tabla 28 se observan los subconjuntos homogéneos por categoría. Tabla 28 Pruebas POST HOC- Tukey Biomasa N Subconjunto para alfa = 0.05 1 2 3 Humedad % BRTM02 3 1,5367 BRTM01 3 2,1167 BRTP 3 5,1167 Sig. ,581 1,000 Cenizas % BRTM02 3 ,2200 BRTM01 3 ,4200 BRTP 3 1,5600 Sig. ,209 1,000 Lignina % BRTM02 3 18,7000 BRTM01 3 25,4533 BRTP 3 22,5833 Sig. 1,000 1,000 1,000 Celulosa % BRTP 3 45,7333 BRTM01 3 59,1767 BRTM02 3 64,5900 134 Sig. 1,000 1,000 1,000 Sitios ácidos BRTM02 3 3,0833 totales BRTP 3 3,1000 3,1000 (mmol/g) BRTM01 3 3,2500 Sig. ,939 ,051 Nota. Biomasas en el mismo subconjunto significa que no existen diferencias significativas (nivel de significación del 5%). Tabla 29 Resultados de la prueba no paramétrica de Kruskal Wallis Hipótesis nula Sig Contraste La distribución de Sitios básicos totales Rechazar la hipótesis (mmol/g) es la misma entre las 0,025 nula categorías de Biomasa. La distribución de Grupos carboxílicos Rechazar la hipótesis fuertes (mmol/g) es la misma entre las 0,034 nula categorías de Biomasa. La distribución de Grupos carboxílicos Retener la hipótesis débiles (mmol/g) es la misma entre las 0,085 nula categorías de Biomasa. La distribución de Densidad aparente Rechazar la hipótesis (g/mL) es la misma entre las categorías 0,026 nula de Biomasa. La distribución de Densidad real (g/mL) Rechazar la hipótesis es la misma entre las categorías de 0,027 nula Biomasa. La distribución de Porosidad % es la Rechazar la hipótesis 0,027 misma entre las categorías de Biomasa nula La distribución de Grupos fenólicos Retener la hipótesis (mmol/g) es la misma entre las 0,054 nula categorías de Biomasa. La distribución de Hemicelulosa % es la Rechazar la hipótesis 0,027 misma entre las categorías de Biomasa nula 135 Según la tabla 29, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas en la distribución de las biomasas para todas las categorías (sig<0.05), con excepción de los grupos carboxílicos débiles y grupos fenólicos. Posteriormente, se ejecutaron las comparaciones por parejas para determinar entre que grupos de la categoría existían diferencias significativas. Figura 39 Comparaciones en parejas para la categoría de Sitios básicos totales (mmol/g) Según la figura 39, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas entre los sitios básicos totales de la BRTM02 y BRTP. Figura 40 Comparaciones en parejas para la categoría de Grupos carboxílicos fuertes (mmol/g) 136 Según la figura 40, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas entre los grupos carboxílicos fuertes de la BRTP y BRTM02. Según la figura 41, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas entre la densidad aparente de la BRTM01 y BRTP. Figura 42 Comparaciones en parejas para la categoría de Densidad real (g/mL) Según la figura 42, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas entre la densidad real de la BRTP y BRTM01. 137 Figura 43 Comparaciones en parejas para la categoría de Porosidad % Según la figura 43, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas entre la porosidad de la BRTP y BRTM01. Figura 44 Comparaciones en parejas para la categoría de Hemicelulosa % Según la figura 44, con un nivel de significación del 5%, se concluye que existen diferencias significativas entre el contenido de hemicelulosa de la BRTM02 y BRTP. 138 • Ensayos de adsorción Para esta etapa solo se aplicó la prueba no paramétrica ya que ninguna categoría cumplió los supuestos normalidad y homocedasticidad. Tabla 30 Prueba no paramétrica de Kruskal Wallis Hipótesis nula Sig Contraste La distribución de Remoción % es la Rechazar la hipótesis misma entre las categorías de Biomasa y 0,001 nula pH. La distribución de Remoción % es la Rechazar la hipótesis misma entre las categorías de 0,003 nula Concentración de adsorbato La distribución de Remoción % es la Rechazar la hipótesis misma entre las categorías de Tiempo de 0,011 nula contacto La distribución de Remoción % es la Rechazar la hipótesis misma entre las categorías de Ciclos de 0,002 nula adsorción/desorción Según la tabla 30, con un nivel de significación del 5% se concluye que la distribución es diferente para todas las categorías (sig<0.05). Posteriormente, se ejecutaron las comparaciones por parejas para determinar entre que grupos de la categoría existían diferencias significativas. Es notable que no se haya encontrado mayores diferencias significativas en más grupos de cada categoría, esto podría deberse a que solo se realizaron 3 repeticiones por tratamiento, por lo que, para futuros estudios se recomienda usar 4 o más repeticiones por tratamiento. 139 Figura 45 Prueba de Kruskal Wallis para la categoría de Biomasa y pH Se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existen diferencias significativas entre la remoción % perteneciente a los grupos BRTM02: pH 3.5 y BRTM01: pH 4.5 (sig ady=0.043), BRTM02: pH 3.5 y BRTM01: pH 5.5 (sig ady=0.008) y BRTP: pH 3.5 y BRTM01: pH 5.5 (sig ady=0.043) para un nivel de significación del 5 %. Figura 46 Prueba de Kruskal Wallis para la categoría de Concentración de adsorbato Se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existen diferencias significativas entre la remoción % perteneciente a los grupos 30 mg/L y 5 mg/L (sig ady=0.008) para un nivel de significación del 5%. 140 Figura 47 Prueba de Kruskal Wallis para la categoría de Tiempo de contacto Se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existen diferencias significativas entre la remoción % perteneciente a los grupos 15 minutos y 240 minutos (sig ady=0.016) para un nivel de significación del 5%. Figura 48 Prueba de Kruskal Wallis para la categoría de Ciclos de adsorción/desorción Se rechaza la hipótesis nula y se concluye que existen diferencias significativas entre la remoción % perteneciente a los grupos HCl: ciclo 4 y HCl: ciclo 1(sig ady =0.028), HCl: ciclo 4 y HCl: ciclo 2(sig ady =0.015) para un nivel de significación del 5%. 141