Optimización de la reducción de la DQO recalcitrante en efluentes de curtiembre mediante electro-oxidación y radiación UV utilizando redes neuronales artificiales (RNA) con MATLAB.

La industria de la curtiembre genera efluentes con alta carga de contaminantes orgánicos e inorgánicos, producto de procesos complejos, tecnologías obsoletas y falta de control en las etapas productivas. Estos efluentes, al ser liberados en cuerpos de agua o sistemas de alcantarillado, generan impactos ambientales negativos y problemas de salud pública al reducir la disponibilidad de oxígeno en el agua. La demanda química de oxígeno (DQO) es un indicador clave de esta carga contaminante. Los métodos de tratamiento actuales para reducir la DQO han mostrado limitaciones cuando se aplican de forma individual, lo que evidencia la necesidad de enfoques combinados y optimizados. Este proyecto propone el desarrollo de un sistema de tratamiento integrado, combinando la electro-oxidación y radiación UV, para mejorar la eficiencia en la reducción de la DQO, y así contribuir a que las curtiembres alcancen los estándares ambientales, garantizando su permanencia y el impacto económico positivo que genera.