Modelado de la cinética de adsorción de metales pesados en agua mediante simulación Monte Carlo Cinético (kMC) y Machine Learning basado en optimización bayesiana
La contaminación de cuerpos de agua por metales pesados como arsénico (As), plomo (Pb) y antimonio (Sb), originada principalmente por actividades industriales, mineras y agrícolas, representa una amenaza ambiental y sanitaria a nivel global. Entre las estrategias de remoción más utilizadas, la adsor...
- Autores:
-
Torres Arroyave, Germán de Jesús
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Simulación por Computador
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Fisicoquímica
Chemistry, physical and theoretical
Metales pesados
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Adsorción
Adsorption
Adsorción de metales pesados
Monte Carlo cinético
Optimización bayesiana
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ODS 6: Agua limpia y saneamiento. Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos
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La contaminación de cuerpos de agua por metales pesados como arsénico (As), plomo (Pb) y antimonio (Sb), originada principalmente por actividades industriales, mineras y agrícolas, representa una amenaza ambiental y sanitaria a nivel global. Entre las estrategias de remoción más utilizadas, la adsorción sobre materiales sólidos destaca por su eficiencia, bajo costo y reducido impacto ambiental. Para avanzar en la comprensión de los mecanismos que regulan este proceso, especialmente su dinámica temporal, se desarrolló un modelo cinético de Monte Carlo (kMC) que simula eventos estocásticos de adsorción, desorción y difusión sobre una red bidimensional de sitios activos. El modelo incorpora explícitamente interacciones entre adsorbatos mediante un Hamiltoniano local, y calcula las tasas de transición con expresiones tipo Arrhenius, permitiendo estudiar cómo diferentes parámetros energéticos afectan la evolución del sistema. Con el fin de ajustar las simulaciones a datos experimentales, se integró un esquema de optimización bayesiana, que permitió ajustar automáticamente los parámetros del modelo minimizando el error cuadrático medio. Este enfoque logró reproducir de forma cualitativa las curvas cinéticas observadas en diversos sistemas adsorbente–adsorbato, evidenciando la influencia relativa de los parámetros energéticos y destacando la utilidad del modelo kMC como herramienta flexible para el análisis cinético en sistemas heterogéneos. |
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El modelo incorpora explícitamente interacciones entre adsorbatos mediante un Hamiltoniano local, y calcula las tasas de transición con expresiones tipo Arrhenius, permitiendo estudiar cómo diferentes parámetros energéticos afectan la evolución del sistema. Con el fin de ajustar las simulaciones a datos experimentales, se integró un esquema de optimización bayesiana, que permitió ajustar automáticamente los parámetros del modelo minimizando el error cuadrático medio. Este enfoque logró reproducir de forma cualitativa las curvas cinéticas observadas en diversos sistemas adsorbente–adsorbato, evidenciando la influencia relativa de los parámetros energéticos y destacando la utilidad del modelo kMC como herramienta flexible para el análisis cinético en sistemas heterogéneos.The contamination of water bodies by heavy metals such as arsenic (As), lead (Pb), and antimony (Sb), mainly originating from industrial, mining, and agricultural activities, represents an environmental and health threat on a global scale. Among the most widely used removal strategies, adsorption onto solid materials stands out for its efficiency, low cost, and reduced environmental impact. To advance the understanding of the mechanisms governing this process, particularly its temporal dynamics, a kinetic Monte Carlo (kMC) model was developed to simulate stochastic events of adsorption, desorption, and diffusion on a two-dimensional lattice of active sites. The model explicitly incorporates interactions between adsorbates through a local Hamiltonian and calculates transition rates using Arrhenius-type expressions, enabling the study of how different energetic parameters affect the system’s evolution. To fit the simulations to experimental data, a Bayesian optimization scheme was integrated, which automatically adjusted the model parameters by minimizing the mean squared error. This approach succeeded in qualitatively reproducing the kinetic curves observed in various adsorbent–adsorbate systems, revealing the relative influence of the energetic parameters and highlighting the usefulness of the kMC model as a flexible tool for kinetic analysis in heterogeneous systems.Modelado y Simulación ComputacionalFísica EstadísticaMachine LearningCOL0008138COL0047009PregradoFísico18 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaFísicaDepartamento de Ciencias BásicasMedellín, ColombiaFacultad de Ciencias Exactas y NaturalesCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelado de la cinética de adsorción de metales pesados en agua mediante simulación Monte Carlo Cinético (kMC) y Machine Learning basado en optimización bayesianaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftSimulación por ComputadorComputer SimulationFisicoquímicaChemistry, physical and theoreticalMetales pesadosHeavy metalsContaminación del aguaWater - pollutionAdsorciónAdsorptionAdsorción de metales pesadosMonte Carlo cinéticoOptimización bayesianaModelado computacionalProcesos gaussianoshttps://id.nlm.nih.gov/mesh/D003198ODS 6: Agua limpia y saneamiento. 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