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Model simulation of heavy metals in river systems: case study the Negro river basin

    1. [1] Universidad de Antioquia

      Universidad de Antioquia

      Colombia

    2. [2] Gotta Ingeniería S.A.S.
  • Localización: Revista Facultad de Ingeniería: Universidad de Antioquia, ISSN-e 2422-2844, ISSN 0120-6230, Nº. 92, 2019, págs. 19-35
  • Idioma: inglés
  • Títulos paralelos:
    • Modelación de metales pesados en corrientes: caso de estudio la cuenca del río Negro
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Este trabajo describe la aplicación de un modelo de calidad de agua para la simulación de metales pesados en sistemas fluviales. La estrategia propuesta incluye un enfoque de modelación 1D con la extensión del modelo QUASAR-ADZ para la representación del comportamiento de los metales pesados, buscando fortalecer su capacidad predictiva a partir de la integración de variables que juegan un papel importante en la adsorción y desorción de estos compuestos por las partículas en solución. La metodología se implementó en un tramo del río Negro (oriente de Antioquia, Colombia), utilizando cromo, cobre y níquel como metales pesados, debido a que son estos los metales pesados representativos de las corrientes en el área de estudio. En los resultados se muestra la capacidad de predicción de la metodología del comportamiento de sustancias de interés ambiental con cierto grado de incertidumbre, lo que la constituye en una herramienta de gestión importante.

    • English

      This work describes a water quality model for heavy metals simulation in river systems. The proposed strategy comprises an 1D modeling approach with an ADZ-QUASAR extension to represent the behavior of heavy metals. This methodology seeks to strengthen their predictive capability based on the integration of variables which play an important role in the adsorption and desorption of these particles. The methodology was implemented in a reach of the Negro river (eastern side of Antioquia, Colombia), using Chromium, Copper and Nickel as heavy metals, because these are the heavy metals representative of the currents in the study area. Results are showing, with some degree of uncertainty, the capacity of the methodology to predict the behavior of environmental interesting substances, which makes it an important management tool.


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