SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.1 issue14Recognition of adulterated honey with glucose author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Article

Indicators

    Related links

    • Have no cited articlesCited by SciELO
    • Have no similar articlesSimilars in SciELO

    Bookmark

    Revista Tecnociencia Universitaria Bolivia

    Print version ISSN 1991-6469

    Rev tec u vol.14 no.1 Santa Cruz May 2019

     

    INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA

     

    Efecto de la electrocoagulación en la
    biodegradabilidad de efluentes industriales

    mezclados

     

    Effect of electrocoagulation in the biodegradability of
    mixed industrial effluents

     

     

    Miguel Ángel Quiroga Zeballos* M. Sc. Ing. Abraham M. Montaño Suarez**
    * Ingeniero Ambiental, Facultad de Ciencias
    Exactas y Tecnología, UAGRM q.z.miguel@gmail.com
    ** Docente de la Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, UAGRM

     

     


    Resumen

    La presente investigación evaluó el efecto de la electrocoagulación a escala laboratorio en la biodegradabilidad de efluentes industriales mezclados. Por medio de un diseño experimental factorial 2k en bloques con tres factores y puntos centrales adicionales, se comprobó que el pH, densidad de corriente y tiempo de retención son factores que influyen en el incremento de la biodegradabilidad. El tratamiento de electrocoagulación incrementó el índice de biodegradabilidad de 0.71 a 0.84, desde 0.43 a 0.93 y de 0.25 hasta 0.77 cuando las condiciones de operación son pH 9, densidad de corriente 44.29 A/m2 y tiempo de retención de 3 min. Además, se lograron remociones en DBO5 de 51.2% y en DQO de 73.44% con un pH de 5, densidad de corriente de 44.29 A/m2 y tiempo de retención 9 min. También se obtuvieron consumos de energía desde 0.075 kWh/m3 hasta 0.675 kWh/m3 y eficiencias de corriente de 97.13% y 220%.

    Palabras claves: Electrocoagulación, biodegradabilidad, índice de biodegradabilidad, DBO5, DQO, consumo de energía, eficiencia de corriente, efluentes industriales mezclados, diseño factorial en bloques, superficie de respuesta.


    Abstract

    This investigation evaluated the effects of electrocoagulation in laboratory scale on the biodegradability of mixed industrial effluents. Through a factorial experimental design 2k in blocks with three factors and additional central points, it was shown that the pH, current density, and retention time are factors that influence the increase of biodegradability. The treatment of electrocoagulation increased the index of biodegradability from 0.71 to 0.84, from 0.43 to 0.93 and from 0.25 to 0.77 in operation conditions of pH 9, current density of 44.29 A/m2 and retention time of 3 minutes. Also, achieved were removals in DBO5 of 51.2% and in DQO of 73.44% with a pH of 5, current density of 44.29 A/m2 and retention time of 9 min. Also achieved were energy consumptions from 0.075 kWh/m3 to 0.675 kWh/m3 and current efficiencies from 97.13% and 220%.

    Keywords: Electrocoagulation, biodegradability, index of biodegradability, DBO5, DQO, energy consumption, current efficiency, mixed industrial effluents, factorial experimental design in blocks, response surface.


     

     

    1. INTRODUCCIÓN

    Los tratamientos biológicos de aguas residuales constituyen los tipos de procesos más utilizados en la depuración de efluentes industriales, pero su aplicabilidad depende de ciertas características del efluente. La biodegradabilidad es una característica del efluente que influye en la eficiencia de un tratamiento biológico y en consecuencia esta debe ser determinada previamente a optar por estos tratamientos. Para esto, el criterio normalmente utilizado es el índice de biodegradabilidad (IB), mismo que define si un efluente puede considerarse como fácilmente biodegradable.

    La electrocoagulación es un proceso electroquímico para el tratamiento de aguas que consiste en la desestabilización de los coloides por coagulantes generados in situ por medio de la disolución de iones eléctricamente a partir de electrodos de aluminio o hierro. Cuando los electrodos son conectados a una fuente de energía externa, el ánodo de hierro o aluminio, también llamado "ánodo de sacrificio", es corroído electroquímicamente debido a la oxidación, generando así los iones metálicos Fe2+ o Al3+ respectivamente; mientras que en el cátodo se realizan procesos de reducción generando gas hidrogeno. Los iones formados son hidratados formando tanto hidróxidos insolubles, los cuales atrapan los contaminantes, como hidroxocomplejos cargados positiva o negativamente neutralizando las cargas y provocando la coagulación y separación de la fase acuosa. El campo eléctrico formado por los electrodos facilita el movimiento de los coloides por la carga que estos tienen; además la evolución de gases en los electrodos, oxígeno en el ánodo e hidrogeno en el cátodo, provocan la mezcla suave y favorecen el choque entre los coloides dándose así el proceso de electrofloculación. Del mismo modo, los gases generados pueden adherirse a la superficie de los flóculos disminuyendo su densidad y causando la electroflotación de los mismos (Chen G. , 2004) (Cañizares et al, 2004) (Mollah, Schennach, Parga, & Cocke, 2001).

    Se han realizado investigaciones en efluentes de refinación de petróleo (Martínez Delgadillo, Morales Mora, & Barceló Quintal, 2010) (Abdelwahab, Amin, & El-Ashtoukhy, 2009), de industria farmacéutica (Kermet-Said & Moulai-Mostefa, 2015), industria textil (Kobya, Can, & Bayramoglu, 2003) (Chenik, Elhafdi, Dassaa, Essadki, &Azzi, 2013) (Tyagi, Mathur, & Kumar, 2014), efluentes de azucareras (Shivayogimath & Jahagirdar, 2013), destilerías de alcohol (Khandegar & Saroh, 2014) (Wagh & Nemade, 2015), industria láctea (Arango Ruíz & Garcés Giraldo, 2012) (Bazrafshan, Moein, Kord Mostafapour, & Nakhaie, 2012), lavanderías (Razavi, Saeedi, & Jabbari, 2012), mataderos (Kobya, Senturk, & Bayramoglu, 2006) (Eryuruk, Tezcanun, & Bakir Ogutveren, 2014) (Budiyono, Widiasa, & Johari, 2010), fabricación de pinturas (Akyol, 2012), efluentes del lavado de autos (Rubí Juárez, Barrera Díaz, Linares Hernádez, Fall, & Bilyeu, 2015), cur-tiembres (Apaydin, Kurt, & Gönüllü, 2009) (Feng, y otros, 2007) (Shivayogimath & Kurdekar, 2015) (Varank, Erkan, Yazýcý, Demir, & Engin, 2014) y efluentes industriales mezclados (Linares-hernández, Barrera-Díaz, Roa-Morales, Bilyeu, & Ureña-Núñez, 2007).entre otros.

    La electrocoagulación aún no ha sido considerada en el medio local, el cual presenta una diversidad de industrias, como ser aceiteras, de productos alimenticios, mataderos, curtiembres, papeleras y talleres mecánicos, entre otras, que generan líquidos residuales con características organolépticas, físicas, químicas y biológicas distintas y propias de cada industria. Se desconoce la capacidad de la electrocoagulación para tratar estos efluentes y menos una mezcla de dichos efluentes industriales.

    Para que la electrocoagulación sea eficiente respecto a la remoción de los contaminantes que se evalúan y en el consumo de energía eléctrica, es necesario la definición de sus condiciones de operación; definir estas condiciones es un trabajo extenso y costoso debido a la cantidad de factores que afectan el proceso, esto implica realizar bastantes pruebas experimentales, que pueden reducirse si se cuenta con bases bibliográficas de referencia que sirvan para la determinación de las condiciones de operación del proceso y que estén relacionadas a los tipos de industrias del lugar donde fueron definidas. Esta investigación evalúa el efecto de la electrocoagulación en la biodegradabilidad de efluentes industriales mezclados en distintas condiciones de operación y al mismo tiempo determina la eficiencia en la remoción de DBO5 y DQO.

     

    2. MATERIALES Y MÉTODOS

    2.1.   Muestras de efluente

    Se tomó una muestra compuesta de 170 L de efluentes industriales mezclados, obtenida al final del parque industrial Ramón Darío Gutiérrez ubicado en el sector Nor-Este, fuera del cuarto anillo de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, antes de la descarga al sistema tratamiento. La muestra fue almacenada en bidones de 10 L y luego transportada al laboratorio de la carrera de Ingeniería Ambiental de la Universidad Autónoma Gabriel René Moreno (UAGRM).

    2.2.   Reactor de electrocoagulación

    Se construyó un reactor electroquímico a escala laboratorio para operar en batch, presentado en la Figura 1.

    El reactor consistía de una cuba de vidrio con forma de paralelepípedo (1) con una capacidad de aproximadamente 5 L, volumen definido tomando como referencias publicaciones realizadas por Linares Hernández et al. (2007) y Cano Rodríguez et al. (2010), y 10 pares de electrodos de aluminio de 1 mm de espesor cada uno (4). Los electrodos estaban suspendidos del fondo 4,5 cm con soportes de acrílico (6) para dejar una zona inferior de sedimentación (5) y sumergidos 0.8 cm, siendo el área no sumergida del electrodo de 2 cm x 3.2 cm diseñada para las conexiones eléctricas. La superficie anódica o área efectiva es de 0.2032 m2, correspondiente a la superficie sumergida. La separación entre electrodos fue de 1 cm. La corriente eléctrica era suministrada mediante cables para una conexión en paralelo (3) con una fuente de corriente continua de laboratorio con capacidad de 0 - 15 A y 0 - 30 V provista de un amperímetro y un voltímetro digital (2).

    2.3. Experimentos en batch

    La muestra de 170 L se mezclaba y agitaba para homogeneizarla, de la cual se recolectaba una submues-tra de 0.5 L para la determinación de la DBO5 y DQO iniciales en cada bloque. Para cada tratamiento se tomaban 4 L de la muestra la cual siempre se agitaba previamente. Al finalizar cada prueba se tomaban 0.5 L del efluente tratado para la determinación de la DBO5 y DQO finales. De acuerdo con la prueba a realizar, se ajusta el pH de la muestra a 5, 7 o 9 con ácido sulfúrico o hidróxido de sodio 2N según el grado de alcalinidad o acidez de la muestra. Para medir el pH se utilizó un pHmetro marca Mettler Toledo modelo SG2 ELK. Todos los electrodos fueron pulidos con papel lija, posteriormente los ánodos se pesan en una balanza de precisión marca Mettler Toledo modelo New Clasic ME1002. Los electrodos se lavaban con agua luego de ser pulidos y al finalizar cada tratamiento.

    2.4. Métodos de análisis para las muestras

    La DQO se analizó por el método colorimétrico de reflujo cerrado según los métodos estándar de la APHA utilizando un espectrofotómetro ultravioleta Agilent CARY 100. La DBO5 fue realizada por el método respirométrico con el sistema DBO Oxidirect. Todos los análisis se llevaron a cabo en el laboratorio de la carrera de Ingeniería Ambiental de la UAGRM.

    2.5. Diseño experimental

    Para determinar el efecto de los parámetros operacionales pH, densidad de corriente y tiempo de retención sobre las variables de respuesta índice de biodegradabilidad (IB), porcentaje de remoción de DBO5 y porcentaje de remoción de DQO, el presente estudio utilizo un diseño factorial 2k, es decir, k factores (variables independientes) con 2 niveles cada uno; adicionalmente se incluyeron 2 puntos centrales para analizar la posibilidad de existencia de un comportamiento no lineal en alguno de los factores.

    La Tabla 1 muestra los distintos factores con sus respectivos niveles. El diseño fue replicado 3 veces en bloques ya que las réplicas se realizaron en diferentes espacios de tiempo, haciendo un total de 30 tratamientos, 10 por cada bloque. Todos los tratamientos fueron en orden aleatorio. Se realizaron pruebas preliminares para la selección de los niveles. Todos los tratamientos se realizaron sin adición de cloruro de sodio.

    2.6. Superficie de respuesta

    Con el fin de explorar en forma más detallada la región experimental que comprende el diseño experimental 2k, se ajusta un modelo matemático de primer orden para las variables dependientes IB, porcentaje de remoción de DBO5 y porcentaje de remoción de DQO utilizando los resultados obtenidos.

    El modelo de regresión de primer orden para tres factores con sus interacciones está dado por:

    Donde Y es el IB, porcentaje de remoción de DBO5 o porcentaje de remoción de DQO para cada respectivo caso; x1, x2 y x3 son los factores o variables independientes pH, densidad de corriente y tiempo de retención respectivamente; β0 es una constante que representa la ordenada al origen; β1, β2 y β3 son los coeficientes de regresión para los efectos lineales y β12, β13, β23 y β123 son los coeficientes para los efectos de interacción. Los criterios utilizados para determinar la calidad del modelo de regresión son los coeficientes de determinación R2 y R2 ajustado, estos cuantifican el porcentaje de variabilidad de la respuesta que es explicado por el modelo; mientras más cercanos a 100, mejores el ajuste. Posteriormente se determinan los niveles de los factores para obtener una respuesta óptima dentro de la región experimental.

    2.7. Evaluación de los resultados

    El análisis de varianza (ANOVA por sus siglas en inglés Analysis of Variance) del diseño experimental, el ajuste de las superficies de respuesta y la determinación de las condiciones para una respuesta optima, se hizo uso de las herramientas de análisis estadístico del software Statgraphics Centurion XVI.

     

    3. RESULTADOS

    3.1. Características de los efluentes industriales mezclados

    En la Tabla 2 se presentan los valores mensuales para IB, DBO5, DQO, conductividad y pH de los efluentes industriales mezclados para el año 2015. Estos datos fueron obtenidos a partir de información secundaria provista por la institución encargada del tratamiento de los efluentes mezclados en el parque industrial.

    3.2. Resultados de las pruebas experimentales

    Para el primer bloque la DBO5 presenta una concentración inicial de 2242 mg/L y la DQO 3136 mg/L, dando como índice de biodegradabilidad inicial 0.71 por tanto es considerada como biodegradable al ser superior a 0.5 (Crites & Tchobanoglous, 2000), este valor inicial del IB es mayor a los que se muestran en la Tabla 2 obtenido en base a los registros de las características mensuales de los efluentes industriales mezclados. Por otra parte, el pH de la muestra homogeneizada antes de realizar el ajuste para los tratamientos fue de 7.17 y la conductividad 6.36 mS/cm. Los resultados para cada corrida experimental se muestran en la Tabla 3.

    Para el bloque 2 la concentración inicial de la DBO5 fue 1071 mg/L y para la DQO 2479.8 mg/L dando un IB inicial de 0.43. El segundo bloque o replica fue ejecutado 14 días después del primer bloque. La Tabla 4 presenta los resultados para las corridas del bloque 2.

    El bloque 3 mostrado en la Tabla 5, fue ejecutado 13 días luego del segundo bloque. Este presenta una concentración inicial de DBO5 de 593 mg/L y un DQO de 2362.6 mg/L, lo que da un IB de 0.25, el cual ya es considerado como no biodegradable por ser muy inferior a 0.5. Es evidente como el incremento del IB como la remoción de DQO son mayores que en los primeros 2 bloques. Al realizar una simple inspección de los resultados, el tratamiento 5 es el que muestra una mayor remoción de DQO en los 3 bloques. Los resultados obtenidos se asemejan con los publicados en otras investigaciones , en las cuales operando el proceso a pH 8 y densidad de corriente 45.45 A/m2 obtuvieron remociones para la DQO de 50.8% (Linares-hernández et al, 2007) y 75% (Cano Rodríguez et al ,2012) donde la importante diferencia se encuentra en el tiempo de retención empleado, los cuales fueron 60 min y 40 min respectivamente, contra 3 min y 9 min de la presente investigación.

    3.3. Análisis estadístico

    La Tabla 6 corresponde a la tabla ANOVA para el IB, en ella se prueba la significancia estadística para los efectos principales del pH (A), densidad de corriente (B), tiempo de retención (C), como interacciones AB, AC, BC y ABC.

    Como únicamente el efecto de la interacción pH x densidad de corriente (AB) tienen un valor-p menor que 0.05, indicando que son significativamente diferentes de cero con un nivel de confianza de 95% y una probabilidad de error de 5%, se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis alterna de que si existe un efecto significativo de esta sobre el IB. Dado que un diseño factorial 2k solo puede representar un modelo lineal de la respuesta IB, se agregaron puntos centrales al diseño formados por niveles intermedios de los factores para determinar si existe falta de ajuste. Como el valor-p para la falta de ajuste es menor que 0.05 se concluye que existe falta de ajuste con un 95% de confianza y un 5% de error y que por tanto es probable la presencia de curvatura en la respuesta IB.

    Como los bloques presentan un valor-p menor que 0.05, se concluye que el efecto de bloque debido a los días es significativo con un 95% de significancia y un 5% de error.

    El análisis de varianza para la remoción de DBO5 se muestra en la Tabla 7. El efecto del tiempo de retención (C), las interacciones pH x densidad de corriente (AB) y pH x tiempo de retención (AC) presentan un valor-p menor a 0.05, por tanto si existe un efecto significativo de estos sobre la remoción de DBO5. Además, el efecto más importante es el de la interacción AB seguido de C y la interacción AC. También se muestra que los bloques tienen un efecto debido a los días, además, existe una falta de ajuste para un modelo lineal ya que ambos presentan un valor-p menor que 0.05.

    La Tabla 8 corresponde a la tabla ANOVA para el porcentaje de remoción de DQO. En ella se muestra que los efectos principales del pH (A), densidad de corriente (B) y tiempo de retención (C) y las interacciones pH x tiempo de retención (AC) y densidad de corriente x tiempo de retención (BC) tienen un efecto significativo sobre el porcentaje de remoción de DQO. Además, el efecto más importante es el de A seguido por B, C, BC, AC y ABC.

    3.4. Efectos significativos

    La Figura 2 muestra la interacción pH x densidad de corriente (AB). La línea con signo negativo (-) representa el efecto de interacción AB cuando la densidad de corriente permanece en su nivel bajo y el pH varía, y la línea con signo positivo (+) cuando está en su nivel alto. El eje horizontal indica los distintos niveles del pH.

    La Figura 2 muestra como el efecto de la densidad de corriente (B) es muy distinto en su nivel bajo 14.76 A/m2 (-) que cuando está en su nivel alto 44.29 A/m2 (+) al cambiar el pH (A), ya que cuando está en su nivel alto, el IB se incrementa al subir el pH de 5 a 9; pero si está en su nivel bajo, el IB decrece pronunciadamente. Para el porcentaje de remoción de DBO5 el efecto del tiempo de retención indica que cuando este sea mayor el porcentaje de remoción de DBO5 tiende a ser mayor; pero esta interpretación no es del todo correcta ya que existe una interacción con el pH que modifica este comportamiento. La Figura 3 muestra los efectos principales para el porcentaje de remoción de DBO5.

    La Figura 4 muestra los efectos de interacción pH x densidad de corriente (AB) y pH x tiempo de retención (AC). En la interacción AB, cuando la densidad de corriente trabaja con su nivel bajo 14.76 A/m2 (-), la remoción de DBO5 se incrementa a medida que el pH pasa de 5 a 9; un comportamiento contrario ocurre cuando trabaja con su nivel alto 44.29 A/m2 (+), ya que la remoción disminuye cuando el pH pasa de ácido a básico. Esto indica que la remoción de DBO5 a bajas densidades de corriente se ve favorecida en un pH básico como es 9, y en altas densidades de corriente con un pH acido como es 5.

    Los tres efectos mostrados en la Figura 5 son significativos para la remoción de DQO. Como puede verse, el efecto del pH presenta una pendiente negativa, indicando que a medida que este se incrementa de un pH 5 a 9 la remoción decrece, contrario a lo que ocurre con los efectos de la densidad de corriente y el tiempo de retención, estos muestran una pendiente positiva representando un incremento en la remoción cuando estos aumentan de nivel.

    La interacción pH x tiempo de retención (AC) indica que cuando el tiempo de retención es de 9 min (+) su efecto se ve disminuido en gran medida cuando el pH pasa de 5 a 9, algo similar ocurre cuando el tiempo es de 3 min (-). Es claro como el efecto del pH predomina en la remoción de DQO. Como se ve en los efectos principales, la remoción incrementa con el tiempo, pero se ve perjudicada o beneficiada dependiendo del pH, tal como muestra la interacción en la Figura 6. En la interacción densidad de corriente x tiempo de retención (BC) de la Figura 6, el efecto en la remoción de DQO debido al tiempo de retención incrementa con la densidad de corriente. Cuando el tiempo de retención es 9 min (+) la remoción aumenta al subir la densidad de corriente y cuando el tiempo es de 3 min (-) la remoción sufre un aumento en mayor magnitud al cambiar la densidad de corriente de 14.76 A/ m2 a 44.29 A/m2.

    3.5. Ajuste de superficie de respuesta

    Los modelos de primer orden ajustados para el IB, DBO5 y DQO, representados por las ecuaciones 2, 3 y 4 respectivamente, son los siguientes:

     

    La Tabla 9 presenta los coeficientes de determinación para el IB, DBO5 y DQO, de los cuales los coeficientes de determinación para la DQO tienen un mejor ajuste. El coeficiente de determinación R2 indica que el modelo, así ajustado, explica el 98.64% de la variabilidad en el porcentaje de remoción de DQO. El coeficiente de determinación R2 ajustado, que es más adecuado para comparar modelos con diferente número de variables independientes, es 98.02%.

    Las Figura 7 y Figura 8 muestran las gráficas de contorno para el porcentaje de remoción de DQO cuando el pH permanece constante en 5 y 9 respectivamente. En ella puede verse nuevamente los efectos principales e interacciones descritas en la Figura 5 y Figura 6.

    Las Figura 7 y Figura 8 muestran como la remoción de DQO incrementa en toda la superficie de respuesta cuando el pH es 5; pero decrece a un pH de 9.

    3.6. Respuestas óptimas

    La Tabla 10 muestra los niveles de los factores para cada variable de respuesta optimizada. Las respuestas predichas para el índice de biodegradabilidad, porcentaje de remoción de DBO5 y porcentaje de remoción de DQO pueden encontrase utilizando las ecuaciones 2, 3 y 4 respectivamente. La Figura 9 corresponde a la superficie de respuesta obtenida para el porcentaje de remoción de DQO.

    Consumo de energía eléctrica y disolución anódica

    El cálculo de la disolución del material anódico, eficiencia de corriente y consumo de energía eléctrica puede realizarse con las siguientes expresiones:

    Donde mmetal es la masa disuelta del metal (gr), l es la intensidad de corriente en amperes (A), t es el tiempo de tratamiento (s), M la masa molar del metal anódico (Al = 26.982 gr/mol), z es la valencia del metal y F es la constante de Faraday (96485 C/mol) (Kuokkanen et al, 2013).

    EfC es la eficiencia de corriente expresada en porcentaje, mmetal exp. es la masa de metal disuelta obtenida experimentalmente (gr) (Matías, Cruz, & Rodríguez, 2010).

    CEE es el consumo de energía eléctrica por volumen de efluente tratado (Kwh/m3), U es el voltaje aplicado, t el tiempo de tratamiento (min) y V es el volumen tratado (L) (Kuokkanen et al, 2013).

    La Tabla 11 muestra el consumo de energía eléctrica y la disolución anódica para las condiciones óptimas de operación obtenidas presentadas en la Tabla 10

    Las eficiencias de corriente superiores al 100% indicarían que existen procesos diferentes a la corrosión electroquímica ocasionadas probablemente por las condiciones de pH en la que se encuentra, lo que provoca un mayor aporte de metal disuelto.

    Ya que todos los tratamientos presentan un incremento en el IB, se calculó el consumo de energía eléctrica y la masa de ánodo disuelta cuando se opera el proceso en distintos niveles de tiempo de retención y densidad de corriente.

    Los resultados se muestran en la Tabla 12.

     

    4. CONCLUSIÓN

    La electrocoagulación demostró ser una tecnología que es capaz de incrementar el índice de biodegradabilidad y de reducir las concentraciones de DBO5 y DQO en efluentes industriales mezclados con características similares a las de la presente investigación, mejorando de esta manera sus condiciones y acondicionándolos para un post tratamiento biológico. Además, a través de la modificación de las condiciones de pH, densidad de corriente y tiempo de retención estos efectos pueden maximizarse o verse reducidos.

     

    5. REFERENCIAS

    Abdelwahab, O., Amin, N. K., & El-Ashtoukhy, E. Z. (2009). Electrochemical removal of phenol from oil refinery wastewater. Journal of Hazardous Materials, 163(2), 711-716.        [ Links ]

    Akyol,A. (2012). Treatmentofpaintmanufacturing wastewater by electrocoagulation. Desalination, 285, 91-99.        [ Links ]

    Apaydin, Ö., Kurt, U., & Gönüllü, M. T. (2009). An investigation on the treatment of tannery wastewater by electrocoagulation. Global NEST Journal, 11(4), 546-555.        [ Links ]

    Arango Ruíz, A., & Garcés Giraldo, L. F. (2012). Tratamiento de aguas residuales de la industria láctea. Revista Producción + Limpia, 2(2), 23-30        [ Links ]

    Bazrafshan, E., Moein, H., Kord Mostafapour, F., & Nakhaie, S. (2012). Application of electrocoagulation process fordairy wastewater treatment. Journal of Chemistry, 2013, 1-8.        [ Links ]

    Budiyono, Widiasa, I. N., & Johari, S. (2010). Study on treatment of slaughterhouse wastewater by electro-coagulation technique. International Journal of Science and Engineering, 1(1), 25-28.        [ Links ]

    Cano Rodríguez, C. T., Chávez-Amaya, A., Roa-Morales, G., Barrera-Díaz, C. E., & Ureña-Núñez, F. (2010). An integrated electrocoagulation-phytoremediation preocess for the treatment ofmixed industrial wastewater. International Journal of Phytoremediation, 12(8), 772-784.        [ Links ]

    Chen, G. (2004). Electrochemical technologies in wastewater Treatment. Separation and Purification Technology, 38(1), 11-41.        [ Links ]

    Chenik, H., Elhafdi, M., Dassaa, A., Essadki, A. H., & Azzi, M. (2013). Removal of real textile dyes by electrocoagulation/electroflotation in a pilot external-loop airlift reactor. Journal of Water Resource and Protection, 5, 1000-1006.        [ Links ]

    Crites, R., & Tchobanoglous, G. (2000). Sistema de manejo de aguas residuales para núcleos pequeños y descentralizados (Vol. I). Santafé de Bogotá: McGraw Hill Interamericana.        [ Links ]

    Eryuruk, K., Tezcanun, U., & Bakir Ogutveren, U. (2014). Electrocoagulation in a plugflow reactor: the treatment of cattle abattoir wastewater by iron rod anodes. International Journal of Environmental Research, 8(2), 461-468        [ Links ]

    Feng, J. W., Sun, Y.B., Zheng, Z., Zhang, J. B., LI, S., & Tan, Y. C. (2007). Treatment of tannery wastewater by electrocoagulation. Journal of En viron mentaI Sciences, 19(12), 1409-1415.        [ Links ]

    Kermet-Said, H., & Moulai-Mostefa, N. (2015). Optimization of Turbidity and COD Removal from Pharmaceutical Wastewater by Electrocoagulation. Isotherm modeling and cost analsis. Polish Journal of Environmental Studies, 24(3), 1049-1061.        [ Links ]

    Khandegar, V., & Saroh,A. K. (2014). Treatment of distillery spentwash by electrocoagulation. Journal of Clean Energy Technologies, 2(3), 244-247.        [ Links ]

    Kobya, M., Can, O. T., & Bayramoglu, M. (2003). Treatment of textile wastewaters by electrocoagulation using iron and aluminum electrodes. Journal of Hazardous Materials, 100(1), 163-178.        [ Links ]

    Kobya, M., Senturk, E., & Bayramoglu, M. (2006). Treatment of poultry slaughterhouse wastewaters by electrocoagulation. Journal of Hazardous Materials, 133(1), 172-176.        [ Links ]

    Linares-hernández, I., Barrera-Díaz, C., Roa-Morales, G., Bilyeu, B., & Ureña-Núñez, F. (2007). A combined electrocoagulation-sorption process appliedto mixed industrial wastewater. Journal of Hazardous Materials, 144(1), 240-248        [ Links ]

    M. H., Cruz, V. R., & Rodríguez, M. V. (2010). Evaluación de los parámetros: eficiencia de la corriente (fe), consumo de energía (Es) y rendimiento espacio-tiempo (sRT) asociados a la recuperación deAg batch.        [ Links ]

    Martínez Delgadillo, S.A., Morales Mora, M.A.,& Barceló Quintal, I. D. (2010). Electrocoagulation treatment to remove pollutants from petroleum refinery wastewater. Journal of Environmental Engineering and Management, 20(4), 227-231.        [ Links ]

    Mollah, M. A., Schennach, R., Parga, J. R., & Cocke, D. L. (2001). Electrocoagulation (EC) -science and applications. Journal of Hazardous Materials, 84(1), 29-41.        [ Links ]

    Razavi, M., Saeedi, M., &Jabbari, E. (2012). The Effect of operating conditions on simultaneous removal of phosphate, nitrate and COD from laundry wastewater by electrocoagulation using aluminum electrodes. Journal of Environmental Studies, 38(3), 19-21.        [ Links ]

    Rubí Juárez, H., Barrera Díaz, C., Linares Hernádez, I., Fall, C., & Bilyeu, B. (2015). A combined electrocoagulation-electrooxidation process for carwash wastewater reclamation. International Journal of Electrochemical Science, 10(8), 6754-6767.         [ Links ]

    Shivayogimath, C. B., & Jahagirdar, R. (2013). Treatment of sugar industry wastewater using electrocoagulation technique. International Journal of Research in Engineering and Technology, 262-264.        [ Links ]

    Shivayogimath, C. B., & Kurdekar, P. (2015). Treatment of tannery effluent using electrocoagulation. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 4(7), 6554-6560.        [ Links ]

    Tyagi, N., Mathur, S., & Kumar, D. (2014). Electrocoagulation preocess for textile wastewater treatment in continous upflow reactor. Journal of Scientific & Industrial Research, 73, 195-198.        [ Links ]

    Varank, G., Erkan, H., Yazýcý, S., Demir, A., & Engin, G. (2014). Electrocogulation of tannery wastewater using monopolar electrodes: Process optimization by response surface methodology. International Journal of Environmental Research, 8(1), 165-180.        [ Links ]

    Wagh, M. P., & Nemade, P. D. (2015). Treatment of distillery spent wash by using chemical coagulation (CC) and electro - coagulation [EC]. American Journal of Environmental Protection, 3(5), 159-163.        [ Links ]