Optimización del proceso de regeneración de las resinas de intercambio iónico catiónicas y aniónicas para el sistema de purificación del agua en la planta de producción de Natural Medy distribuciones. Semestre de Industria

Este trabajo se centró en optimizar el proceso de regeneración de resinas de intercambio iónico en Natural Medy, una empresa farmacéutica y fitoterapéutica, donde la calidad del agua purificada es crítica para sus productos. El estudio empleó un diseño experimental Box-Behnken para evaluar tres vari...

Full description

Autores:
Ibarguen Andrade, Juan Sebastian
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:10495/48353
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/48353
Palabra clave:
Industria Farmacéutica
Drug Industry
Calidad del agua
Water quality
Resina
Resins
Calidad
Quality
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6400
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_16061
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6519
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_6400
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D004345
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:Este trabajo se centró en optimizar el proceso de regeneración de resinas de intercambio iónico en Natural Medy, una empresa farmacéutica y fitoterapéutica, donde la calidad del agua purificada es crítica para sus productos. El estudio empleó un diseño experimental Box-Behnken para evaluar tres variables críticas: tiempo de succión (t2), contacto (t3) y lavado rápido (t5), con el objetivo de alcanzar una conductividad de 300 µS/cm y mantener niveles específicos de pH (10.5 para resinas aniónicas y 3.1 para catiónicas). La metodología combinó una fase experimental, que incluyó la separación de resinas mixtas y regeneración individual, con una fase analítica utilizando metodología de superficie de respuesta. Los resultados revelaron que el pH mantuvo un comportamiento estable (desviaciones estándar de 0.25 y 0.12 para aniónica y catiónica), mientras la conductividad mostró mayor variabilidad, convirtiéndose en el parámetro crítico a controlar. El análisis estadístico, validado mediante Minitab, Statgraphics y Solver, identificó el tiempo de succión como la variable más influyente (20-40 minutos), mientras el tiempo de contacto mostró una influencia moderada (17-21 minutos). Aunque los modelos no alcanzaron significancia convencional, los R² (43.77% - 74.34%) permitieron establecer valores óptimos finales: 46 minutos para succión, 20 minutos para contacto y 15 minutos para lavado rápido, logrando así una estandarización efectiva del proceso. Las recomendaciones incluyen realizar experimentos confirmatorios y establecer controles específicos para el flujo de agua mediante el variador de la bomba instalado, documentando rangos operativos que correlacionen con los tiempos optimizados