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...

Full description

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

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47770

Acceso en línea:

https://hdl.handle.net/10495/47770

Palabra clave:

Simulación por Computador
Computer Simulation
Fisicoquímica
Chemistry, physical and theoretical
Metales pesados
Heavy metals
Contaminación del agua
Water - pollution
Adsorción
Adsorption
Adsorción de metales pesados
Monte Carlo cinético
Optimización bayesiana
Modelado computacional
Procesos gaussianos
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D003198
ODS 6: Agua limpia y saneamiento. Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos

Rights

openAccess

License

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/