Propuesta de una aplicación móvil para la determinación de la concentración del azul de metileno mediante algoritmos de inteligencia artificial y su degradación a partir de un método químico en residuos acuosos de laboratorios de análisis químicos

El objetivo de este trabajo es determinar la concentración del colorante azul de metileno en residuos de laboratorios de análisis químicos mediante una aplicación móvil utilizando algoritmos de inteligencia artificial y proponer un método de degradación del azul de metileno, todo lo anterior en pro de contribuir a la disminución de la contaminación de las fuentes hídricas ocasionada por los residuos del colorante en los laboratorios químicos. La aplicación móvil se realizó en el lenguaje de programación Java haciendo uso de modelos basados en redes neuronales, para esto, se propusieron los modelos: SSD_mobilenet_v1 y SSD_mobilenet_v2. Ambos modelos se entrenaron en un entorno de desarrollo en lenguaje Python, para ello se definió una base de datos de 1200 imágenes, donde se distribuyó el equivalente de 400 imágenes por categorías de concentración, estas imágenes fueron tomadas según un protocolo establecido. Para validar que las categorías que la red neuronal detecta y clasifica correspondan asu respectivo intervalo de niveles de concentración se realizó un análisis de absorbancia de los siguientes niveles de concentración: 1 ppm, 5 ppm, 10 ppm, 15 ppm, 20 ppm y 25 ppm. Las anteriores concentraciones de azul de metileno se prepararon partiendo de una solución madre de 300 ppm; estos niveles se seleccionaron debido a que, presentaron un comportamiento lineal esperado en la curva de calibración al utilizar el instrumento espectrofotómetro. Respecto a la curva de calibración, esta se estableció a partir de una longitud de onda de 650 nm, puesto que a este valor se detecta la tonalidad del colorante azul de metileno. Para la degradación del colorante se propuso un método que emplea nanopartículas de magnetita (Fe3O4 ) preparadas a través del método químico de descomposición térmica. Adicional a esto, se caracterizaron las nanopartículas de magnetita (Fe3O4) mediante las técnicas: espectroscopia Mössbauer (MS), difracción de rayos X (DRX), magnetometría de muestra vibrante (VSM), microscopía electrónica de transmisión (TEM) y mediciones de espectroscopia infrarroja-transformada de Fourier (FTIR).

• Autores: Castro Velásquez, Juan Camilo; Corrales Quintero, Willinton
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad de Ibagué
• Repositorio: Repositorio Universidad de Ibagué
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unibague.edu.co:20.500.12313/4964
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/20.500.12313/4964
• Palabra clave: Concentración del azul de metileno - Aplicación móvil de inteligencia artificial; Azul de metíleno - Método químico - Determinación; Categorías; Inteligencia artificial; Concentración; Aplicación móvil; Nano partículas; Magnetita (Fe3O4); Categories; Artificial intelligence; Concentration; Mobile application; Nanoparticles; Magnetite; Magnetite (Fe3O4)
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