Se realizó un estudio en una columna de lecho ijo a escala de laboratorio para determinar el comportamiento
del tiempo de ruptura para la adsorción de zinc (II) en soluciones acuosas usando como lecho
cáscara de yuca (Manihot esculenta), la cual fue pretratada y posteriormente caracterizada. Se evaluó la
inluencia de la variación de parámetros como la altura del lecho (7 - 23 cm), la concentración inicial de
zinc (II) (132 - 468 mg/L) y el lujo de alimentación (7 - 23 mL/min) para determinar el comportamiento
del tiempo de ruptura. Los resultados de los experimentos muestran que hay un mayor rendimiento
cuando se utilizan el lujo de alimentación y la concentración inicial más bajos, así como la mayor altura
del lecho con cáscara de yuca. El tiempo de ruptura óptimo (25 min) se alcanza con una concentración
inicial de zinc de 480.23 mg/L, un caudal de alimentación de 23.35 mL/min y una altura de lecho de
12.86 cm, que constituyen la mejor coniguración de parámetros. Adicionalmente, se determinó que el
comportamiento del tiempo de ruptura puede ser completamente predicho en los rangos de interés por
el modelo BDST.
ABSTRACT:
A study was developed in a ixed bed column at laboratory scale to determine the adsorption capacity
of zinc (II) in aqueous solutions using cassava peel (Manihot esculenta) as adsorbent, which was pretreated
and then characterized. It was evaluated the inluence of several variables such as height bed (7 - 23
cm), initial concentration of zinc (II) (132 - 468 mg/L) and low of the feed solution (7 - 23 mL/min) to
determine the behavior of the removal process. Results showed that there was a better performance
when the lowest low of the feed stream, the lowest initial concentration, and the largest height of cassava
peel bed were employed. The optimal rupture time is reached at an initial concentration of 480.23
mg/L, a feed rate of 23.35 mL/min and a height of cassava peel bed of 12.86 cm and it corresponds to
25.01 min. Additionally, it was determined that the rupture time behavior could be completely predicted
in the intervals of interest by the BDST model.
