EVALUACION DE CLARIFICDOR DE MANTO DE LODO A ESCALA LABORATORIO

TESIS II

UNIVERSIDAD PERUANA UNION

DISEÑO FACTORIAL 22

EP. INGENIERIA AMBIENTAL

ALUMNA: SHARTH KENNESY SHICA VERASTEGUI

DOCENTE: ALFREDO MATOS CHAMORRRO

LIMA-PERU

CASO1

EVALUACION DE CLARIFICDOR DE MANTO DE LODO A ESCALA LABORATORIO

El investigador reporta los resultados de la operación y evaluacion de un clarificador de manto de lodo de suspensión hidrahulica a escala de laboratorio a partir de un diseño experimental factorial 22 en el caul se urilizan la tubiedad del ahua gruda, la carga hidrulica o tasa superficial y el tipo de coagulante como factores que podrian afectar la formacion del manto de lodo y por consiguiente la eficiencia del sistema en la remocion de la turbiedad del agua del agua. Se emplearon 2 tipos de coagulantes, sulfato de hierro y Tara(polimero natural) y se estudiaron dos diferentes tipos de agua cruda (sintética) preparadas en el laboratorio con la adicion de Caolin, la primera con alta tubiedad (tipo 1 con 100 UNT) y la segunda con baja calidad  (tipo II con 15 UNT), el sistema fue operado con tasas superficales de 35 a 70 m3/m2 dia. Los resultados obtenidos obtenidos permiten establecer que cuando el sistema se operó  con agua tipo I  y una carga hidraulica de 70m3/m2 dia  se generó el manto de mejores de caracteristicas y la turbiedad en el efluente alcansó valores por debajo de 2UNT.

Datos:

[pic 1]

Solucion:

library(readxl)

Rem2x2SR <- read_excel("D:/CURSOS 2021-I/TESIS II/3 ejercico D.Factorial2a la 2/DF1/Rem2x2SR.xlsx")

View(Rem2x2SR)

head(Rem2x2SR)

attach(Rem2x2SR)

names(Rem2x2SR)

*Corriendo datos:

[pic 2]

# Creación del diseño

library(DoE.base)

library(grid)

library(conf.design)

library(FrF2)

Tabla <- FrF2(nruns = 4,

              nfactors = 2,

              factor.names = list(coagulante=c(-1,1),

                                  carga=c(-1,1)),

              replications = 1, randomize = F)

Tabla

*Corriendo data.

[pic 3]

[pic 4]

# Se agrega la respuesta

Tabla <- add.response(design = Tabla, response = remoción)

Tabla

*Corriendo datos:

> # Se agrega la respuesta

> Tabla <- add.response(design = Tabla, response = remoción)

> Tabla

  coagulante carga remoción

1         -1    -1     80.7

2          1    -1     70.0

3         -1     1     99.5

4          1     1     96.6

class=design, type= full factorial

Analizando el Shapiro.test

# planteamineto de hipotesis

### Ho: lOS datos siguen una distribucion normal

### Ha: Los Datos No siguen una distribucion normal

#Criterio: Rechazo la Ho: si el PValue es < 0.05

shapiro.test(Rem2x2SR$remoción)

*Corriendo data:

shapiro.test(Rem2x2SR$remoción)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  Rem2x2SR$remoción

W = 0.91078, p-value = 0.4865

Discucion: Se rechaza la Ho si el El Pvalue es <0.05

Conclusion: Aseptamos las hipotesis nula porque el Pvalue es mayor con 0.4865, por lo tanto decimos que nuestos datos siguen una distribucion normal.

## Analisis por el método de Daniels

DanielPlot(Tabla)

*Corriendo datos:

## Analisis por el método de Daniels

> DanielPlot(Tabla)

simulated critical values not available for all requests, used conservative ones

[pic 5]

## Graficas de efectos principales

MEPlot(Tabla, lwd = 1,

abline(h=0, colour = "blue"))

*Corriendo data:

> ## Graficas de efectos principales

> MEPlot(Tabla, lwd = 1,

+ abline(h=0, colour = "blue"))

Warning message:

In int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) :

  "colour" is not a graphical parameter

[pic 6]

Resultado:  Segun esta grafica en coagulante se tiene a sulfato ferroso y polimero a Tara me dice que no se mantienen los dos, uno de ellos es mejor ya uno remueve al 90% y el otro a una esca de 80%; en carga podemos ver que tenemos desde -1 hasta +1, aquí me dice que cuando trabajamos con la carga de 90 la remocion es mayor y cuando trabaajmos con la remocion de 40 la remocion es mucho menor.

En conclusion, la graficca me esta mosytrando que a menor velocidad de carga se desarrolla un flujo laminar (remocion muy baja), y a 90 el flujo es mayor y se le determinará flujo turbulento (mejor remocion).

## Gráficas de Interacciones

IAPlot(Tabla, lwd = 1)

*Corriendo data:

## Gráficas de Interacciones

> IAPlot(Tabla, lwd = 1)

• Ver grafica de interacciones

[pic 7]

En la grafica se obserba que no hay interaccion entre los factores.

Interptretacion: Entre coagulante y carga, la carga es 40 y la remocion a 80 es mayor; y en el cuagulante  (-1 vendria a ser el polimero “Tara” ) y (el 1 sulfato ferroso) en el caso de la la velocidad mayor casi no hay diferencia si (-1 tara) y (1 sulfato ferroso) la reduccion de la carga o la reduccion de la turbides es casi constante, tanto en el polimero Tara y el Sulfato ferroso; pero que pasa cuando baja la velocidad?, cuando baja la velocidad la remocion es mucho mayor  con el polimero Tara que con el coagulante sulfato ferrosos (se reduce la remocion).

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