Se basa en el acoplamiento de biosensores y redes neuronales, y permite medir en tiempo real la concentración de compuestos fenólicos altamente nocivos en los efluentes de las extractoras y refinerías del sector oleícola

Cuatro investigadores del Departamento de Ingeniería Química y de Química Analítica de la Universidad Complutense de Madrid (España) han desarrollado una técnica de medición que permite detectar la concentración de compuestos nocivos e inestables en medios cambiantes como las aguas residuales de las refinerías y extractoras de aceite de oliva. El sistema se basa en el acoplamiento de redes neuronales y biosensores, y permite hallar de forma rápida y eficaz la presencia de componentes perjudiciales para el medio ambiente que por su actividad y degradabilidad en el tiempo deben ser localizados y determinados con la mayor precisión y en el menor tiempo posible.

Este trabajo, desarrollado por el investigador José Santiago Torrecilla Velasco y los profesores de la UCM, Julián García González, Mª Luz Mena Fernández y Paloma Yánez-Sedeño Orive, es fruto de la colaboración entre los grupos de investigación “Desarrollo de procesos y productos de bajo impacto ambiental”, del Departamento de Ingeniería Química y el “Grupo de Electroanálisis y (Bio)sensores Electroquímicos” del Departamento de Química Analítica .

Control de compuestos químicos nocivos

Los resultados del estudio, que han sido publicados por las revistas científicas internacionales Journal of Food Engineering, Journal of Agricultural and Food Chemistry y Biochemical Engineering Journal, han permitido concluir a los responsables de la investigación que los sistemas de detección formados por redes neuronales y biosensores son capaces de medir en campo y en tiempo real la concentración de compuestos fenólicos altamente nocivos, con una exactitud y precisión comparables a las alcanzadas en centros especializados. Según el doctor José Santiago Torrecilla, “con este sistema, no sólo podríamos conocer en cuestión de segundos la calidad de las aguas, sino que además, y lo que es más importante, se podría controlar más adecuadamente la presencia de dichos compuestos en los ríos o en los efluentes de las extractoras o refinerías del sector oleícola”.

El sistema de medición desarrollado por los científicos de la universidad madrileña se basa en el acoplamiento de biosensores y redes neuronales para la realización del análisis. Según explica el doctor Torrecilla, las redes neuronales son algoritmos que pueden programarse fácilmente en cualquier ordenador personal, y que tienen la capacidad de “aprender de la realidad” y de adaptarse a situaciones cambiantes con un simple reajuste periódico de la red con los nuevos datos experimentales. Esto permite que el análisis pueda llevarse a cabo sin necesidad de complejos sistemas matemáticos con propiedades difícilmente determinables en campo y suposiciones que no siempre son cumplidas en situaciones reales y cambiantes. Si esta herramienta informática se acopla a un dispositivo analítico (biosensor) capaz de detectar compuestos fenólicos de elevado impacto medioambiental, se puede obtener una herramienta muy útil cuando se requiere cuantificar esa clase de compuestos nocivos e inestables en un medio cambiante, como puede ser el caso de las aguas residuales de las extractoras y refinerías de aceite.

Para el doctor Torrecilla, esta técnica de medición podría ser el primer paso hacia la mejora de los sistemas de control de ese tipo de compuestos químicos nocivos en efluentes industriales, ya que aunque la investigación se destinó a la detección de compuestos fenólicos, la aplicación puede extenderse a otra clase de compuestos, estableciendo la técnica analítica más adecuada y optimizando las redes neuronales para su determinación.

Contacto: Dr. José Santiago Torrecilla Velasco. Departamento de Ingeniería Química. Universidad Complutense de Madrid. Tel. +34 913944240. Correo e. jstorre@quim.ucm.es