Desarrollo y aplicación de biosorbentes a partir de cáscaras de plátano carbonizadas y cáscaras de plátano oxidadas para la microextracción de contaminantes emergentes

Abstract

En esta memoria de título se presenta el desarrollo y aplicación de materiales biosorbentes derivados de cáscaras de plátano (frescas, oxidadas y carbonizadas) para la microextracción de contaminantes emergentes en aguas residuales, contribuyendo a los principios de la química analítica verde. El estudio se enmarca en la creciente preocupación ambiental por contaminantes como el bisfenol A, ibuprofeno, triclosán, propilparabeno y 17-α-etinil-estradiol, cuya presencia en aguas residuales no está regulada y representa una amenaza para los ecosistemas y la salud pública. Los biosorbentes se sintetizaron y caracterizaron mediante espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR), microscopía electrónica de barrido (SEM) y medición del ángulo de contacto. Posteriormente, se aplicaron en la técnica de microextracción por sorción en disco rotatorio (RDSE), utilizando cromatografía líquida de alta eficiencia con detector espectrofotométrico de arreglo de diodos (HPLC-DAD) para la cuantificación de los analitos. Se optimizaron variables como el pH, el tiempo de extracción, la cantidad de fase sorbente y el solvente de elución. Los resultados revelaron que el carbón activado obtenido mediante activación combinada con FeCl₃ y ZnCl₂ presentó las mejores propiedades adsorbentes, con eficiencias de recuperación significativamente superiores en comparación con los otros tratamientos. Los resultados también evidenciaron que, si bien se logró una adecuada separación analítica de los cinco contaminantes con buenos valores de resolución y sensibilidad, la validación del método fue solo parcial. La metodología presentó limitaciones para el análisis de triclosán, y el efecto matriz observado en muestras reales fue elevado, afectando la precisión y exactitud del método. Este estudio demuestra el potencial de los residuos orgánicos como materiales funcionales en aplicaciones analíticas verdes, al tiempo que subraya la necesidad de continuar optimizando los métodos para garantizar su aplicabilidad en matrices reales complejas.