AbstractsBiology & Animal Science

[Resumen] Un biorreactor en dos etapas, consistente en un biofiltro percolador (BTF) como primera etapa y un biofiltro (BF) como segunda etapa, se operó bajo estados estacionario y transitorio, para purificar una mezcla gaseosa compuesta por sulfuro de hidrógeno, metanol y α-pineno. El sulfuro de hidrógeno y el metanol se eliminaron en la primera etapa, mientras que el α- pineno se eliminó fundamentalmente en la segunda etapa. Los biorreactores fueron sometidos a dos tipos de sobrecargas: a largo plazo (66h) con cargas bajas-medias y de corto plazo (12 horas) con altas cargas. Utilizando redes de neuronas artificiales (ANNs), se realizó un modelado para predecir las respectivas eficiencias de eliminación (EEs). Se observó que un perceptrón multicapa con topología 3-4-2 fue capaz de predecir la eliminación del H2S y del metanol en el BTF, mientras que una topología de 3-3-1 fue capaz de aproximar la eliminación del α-pineno en el BF. La misma mezcla gaseosa fue posteriormente examinada en un BTF inoculado con un consorcio microbiano altamente adaptado. Se observó que la presencia del metanol afectó negativamente a la eliminación del α-pineno, sin embargo lo opuesto no sucedió. La eliminación del α-pineno se vió afectada por su propia presencia. El H2S no mostró ningún efecto sobre la eliminación de los otros compuestos. Este BTF también fue modelado usando ANNs y fue también sometido a diferentes tipos de sobrecargas a corto plazo, de cada contaminante por separado. Para el metanol y el sulfuro de hidrógeno, se observó que estas sobrecargas no afectaron significativamente a su propia eliminación, pero la eliminación del α-pineno se vio afectada en un 50%.