Biosorción de Cu(II) en columna de lecho fijo empleando Aristotelia chilensis en solución sintética

Abstract

La presencia de metales pesados en residuos industriales líquidos asociados a la minería y metalurgia representa un riesgo ambiental relevante, lo que motiva la búsqueda de tecnologías sustentables y de bajo costo frente a métodos convencionales. En este trabajo se evalúa la biosorción de Cu(II) en columna de lecho fijo utilizando biomasa deshidratada de Aristotelia chilensis (maqui), una especie endémica de Chile, como material adsorbente, con el objetivo de analizar su desempeño y estudiar la influencia de variables operacionales clave de este proceso. Para ello, se opera una columna a escala de laboratorio alimentada con soluciones sintéticas de cobre a pH 4,0, en un rango de concentraciones iniciales de 50, 100 y 200 mg/L, considerando dos alturas de lecho, 10 y 20 cm, y dos tamaños de partículas, 425-850 μm y 850-2000 μm. La cuantificación de Cu(II) en el efluente se realiza mediante espectrofotometría de absorción atómica, obteniéndose las curvas de ruptura correspondientes a cada condición. Los resultados muestran que Aristotelia chilensis es capaz de remover una fracción del cobre disuelto, alcanzando remociones del orden de 10-40 % y capacidades de adsorción en el rango de 1-8 mg/g, dependiendo de la configuración de operación. En general, la mayor altura de lecho favorece la remoción, especialmente para concentraciones iniciales bajas e intermedias, mientras que el uso de partículas más finas no siempre se traduce en una mejora, debido a la compactación del lecho, la reducción de la porosidad efectiva y la aparición de canalización. El ajuste de modelos dinámicos, Adams-Bohart, Thomas, Yoon-Nelson y Dosis-Respuesta, permite reproducir parcialmente la tendencia no ideal de la columna. En conjunto, el estudio demuestra que A. chilensis presenta potencial como biosorbente para la remoción de Cu(II) en sistemas de lecho fijo, pero también evidencia la necesidad de optimizar el diseño del lecho y las condiciones operacionales para mejorar la eficiencia global del proceso y acercarlo a escenarios de aplicación real.