El clorhidrato de metformina es uno de los fármacos más utilizados en el tratamiento de la diabetes tipo 2 y se ha convertido en un contaminante emergente relevante debido a su persistencia en aguas residuales y cuerpos superficiales. Su presencia sostenida en el ambiente se asocia con alteraciones fisiológicas y reproductivas en diversas especies, lo que ha despertado interés en el desarrollo de tecnologías avanzadas para su eliminación. En este estudio, se evaluó la degradación de metformina mediante fotocatálisis heterogénea asistida con dióxido de titanio (TiO2) bajo radiación UV, comparando el rendimiento del proceso en presencia y ausencia de peróxido de hidrógeno (H2O2). Los resultados mostraron que la eficiencia de degradación depende de la concentración del catalizador, obteniéndose el mayor porcentaje de remoción cuando se emplearon concentraciones intermedias de TiO2. De manera notable, la incorporación de H2O2 no mejoró la eliminación del compuesto y, por el contrario, redujo la eficiencia del tratamiento, lo que sugiere una competencia en la generación y aprovechamiento de especies oxidantes activas. Estos hallazgos demuestran que la combinación UV/TiO2, sin la adición de oxidantes externos, constituye una alternativa más adecuada para la degradación de metformina y aporta criterios relevantes para la optimización de procesos aplicables al tratamiento de contaminantes emergentes en el agua.
Los monoterpenoides son compuestos orgánicos presentes en diversos aceites esenciales con aplicaciones en las industrias farmacéutica, cosmética y alimentaria debido a sus propiedades antioxidantes, antibacterianas y antifúngicas. Este estudio propone una metodología electroquímica en medio no acuoso para cuantificar el contenido de timol en un aceite esencial comercial de tomillo proveniente de la Amazonía colombiana. Se evalúa el efecto del disolvente orgánico sobre la respuesta electroquímica del timol mediante voltamperometría cíclica, considerando propiedades como el número donador de Gutmann, la viscosidad y el carácter aprótico/prótico. Así, el medio electrolítico acetonitrilo/tetrabutilamonio tetrafluoroborato fue el más adecuado para el análisis electroquímico debido a su mayor pico de corriente en la oxidación del timol. El efecto de la velocidad de barrido en este medio indica un proceso redox irreversible, controlado por difusión y de transferencia monoelectrónica. La optimización de los parámetros electroanalíticos (amplitud y tiempo de pulso) mediante voltamperometría de pulso diferencial mostró un incremento en el pico de corriente con el aumento de la amplitud y la disminución del tiempo de pulso. Bajo estas condiciones optimizadas, se realizó una curva de calibración en el rango de concentración de 0,042 a 0,5 μM, mostrando alta sensibilidad (38 μA μM⁻¹), y bajos límites de detección (0,035 μM) y cuantificación (0,108 μM) en comparación con otros métodos electroquímicos reportados. El contenido de timol fue determinado mediante el método de adición estándar, obteniéndose un valor de 16,79 ± 0,02 μM (2,52 mg L-1) para el aceite esencial comercial de tomillo de la Amazonía colombiana. En este contexto, el método propuesto demuestra ser aplicable a muestras comerciales complejas.
Las redes neuronales recurrentes LSTM (Long Short-Term Memory) fueron implementadas en Python (TensorFlow/Keras, Google Colab) para la detección y el diagnóstico de fallas del Proceso Tennessee Eastman (TEP). Las 52 variables de proceso fueron tratadas con el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el estadístico T² de Hotelling como referencia de detección. Las LSTM con una sola capa oculta y con diferente número de neuronas ocultas (16 - 256), funciones de activación de salida (softmax, tanh, sigmoid) y épocas (10 - 30) fueron entrenadas para clasificar la operación sin falla (IDV(0)) y las fallas críticas IDV(6) e IDV(18). En entrenamiento, validación y prueba, la exactitud de detección alcanzó un promedio de ≈80 %. La red LSTM con 16 neuronas ocultas, entrenada por 10 épocas reportó el mejor compromiso entre exactitud y capacidad de generalización en la detección; el uso de más épocas no aportó una ganancia significativa (~4 % en promedio), pero sí aumentaron el sobreajuste. Las métricas de diagnóstico mostraron un desempeño más confiable para IDV(0) e IDV(18) que para IDV(6). La red LSTM con 16 neuronas fue entrenada con todas las clases de falla del TEP (5 - 25 épocas), reportando las mayores exactitudes para IDV(2), IDV(6), IDV(12) e IDV(18); para las otras fallas, las exactitudes fueron bajas o nulas. Según lo anterior, las LSTM permiten un diagnóstico efectivo de las fallas clave del TEP consideradas en este trabajo. Para todas las fallas, las LSTM presentan un desempeño bajo, con lo cual probablemente requieran más épocas de entrenamiento. También, arquitecturas alternativas podrían reportar mejores desempeños para todas las fallas.
La metformina (MET), un fármaco antidiabético de uso ampliamente extendido, ha despertado un notable interés debido a sus posibles aplicaciones más allá del tratamiento de la diabetes. Comprender sus vibraciones moleculares es crucial para la caracterización espectroscópica y el estudio de sus interacciones. Este estudio presenta una investigación computacional de MET utilizando la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT) para analizar sus propiedades vibracionales, espectros Raman y comportamiento en espectroscopía Raman mejorada por superficie (SERS). La optimización de geometría a nivel B3LYP/6-31G(d) permitió identificar el confórmero más estable, y un mapa de potencial electrostático molecular destacó los sitios clave ricos en electrones para la adsorción. Los espectros Raman fueron simulados utilizando el mismo nivel teórico, proporcionando información sobre los modos vibracionales de MET. La interacción de MET con un clúster de oro, modelada usando la base LanL2DZ, reveló efectos de transferencia de carga que influyen en la mejora SERS. Los espectros Raman y SERS teóricos, ajustados para mayor precisión, coincidieron estrechamente con los resultados experimentales, confirmando las firmas vibracionales características de MET. Este enfoque combinado ofrece información valiosa sobre los mecanismos de adsorción y la respuesta vibracional de MET, mejorando su potencial aplicación en tecnologías de detección electroquímica y espectroscópica.
El uso de aceite vegetal en frituras altera sus propiedades fisicoquímicas, especialmente los triglicéridos, lo cual aumenta su potencial para causar problemas de salud como el cáncer. La disposición inadecuada de este aceite se ha convertido en una de las principales causas de contaminación del agua, ya que contamina aproximadamente 40 000 litros por cada litro de aceite vertido. Para abordar este problema, se implementó una alternativa basada en el uso de un aceite vegetal posconsumo obtenido de la cafetería de la Institución Educativa Las Américas de Bucaramanga, Santander, para la producción de biodiésel, bioplásticos y anticongelante a partir de la glicerina como subproductos. El biodiésel se obtuvo mediante transesterificación a 50 - 60 °C con NaOH y metanol, con un tiempo de reacción entre 15 minutos y 1 hora, seguido de purificación, lavado y secado de los productos. El biodiésel resultante presentó una densidad de 0,89 g/mL, un color amarillo claro (entre 0,5 y 1,0 en la escala Saybolt) y un pH neutro de 7,55. La espectroscopía infrarroja mostró grupos carbonilo y metilo, sin presencia de grupos OH típicos del agua. La glicerina fue obtenida con la misma metodología, en la que se empleó un tiempo de reacción de una hora, y presentó como resultados un pH de 6,9 y un espectro FTIR sin grupos fenólicos, similar a la glicerina comercial. Además, el anticongelante producido no presentó cristalización de hielo a -2 °C. Finalmente, el bioplástico obtenido a partir de glicerina derivada del aceite vegetal posconsumo presentó propiedades estructurales comparables a las del bioplástico elaborado con una glicerina comercial, según el análisis realizado utilizando un FTIR-ATR. Estos resultados destacan su alto potencial como una alternativa sostenible para la reducción de la contaminación, la valorización de residuos y la promoción de la economía circular en el manejo del aceite vegetal posconsumo.
