Monte Carlo methods offer a fast, cost-effective approach for modeling environmental systems influenced by random variability. This study applied them to three abiotic cases: (I) water quality in a lentic surface water source, (II) sizing of a homogenization chamber for solid waste treatment, and (III) removal of atmospheric particulate matter by rain. Deterministic models produced wide and inconsistent estimates: BOD₅ concentrations from 5.28 to 19.81 mg/L (275% relative difference), chamber volumes from 24.12 to 116.53 m³, and particulate matter reductions with up to 60 µg/m³ per month variation. Monte Carlo simulations, by contrast, captured system variability and provided more robust outputs: a design value of 94.84 m³ for the homogenization chamber, narrower ranges for BOD₅, and realistic distributions of atmospheric PM concentrations. Results show that reliance on average values introduces strong biases and mathematical incompatibilities, while the Monte Carlo approach yields quantitative predictions that are both accurate and operationally useful. This confirms its relevance as a practical tool for analyzing and designing environmental systems under uncertainty.

Los índices de calidad del agua (ICA) nacen como instrumentos para simplificar la manera en la que se valora la calidad del recurso hídrico, condensando los parámetros fisicoquímicos de calidad del agua en forma compacta a través de un número, un intervalo o una categoría descriptiva. Además de los ICA se han desarrollado, aunque con menos difusión, los Índices de Calidad de Agua Residual (ICAR). Estos han sido aplicados a la valoración de efluentes de diferentes tipos de industrias y pueden ser empleados como herramienta de monitoreo y gestión del impacto de las aguas residuales sobre el recurso hídrico. Es así como se propuso la formulación de un ICAR basado en la normativa ambiental colombiana. Para calcular el ICAR se empleó el método del índice aritmético ponderado tomando como referencia los parámetros de la Resolución 0631 del 2015 del Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible y sus valores máximos permisibles en los vertimientos puntuales a cuerpos de agua superficiales a los sistemas de alcantarillado público. Como caso de estudio se consideró el departamento de Caldas debido a la vocación minera de algunos de sus municipios. En él se extrae oro principalmente en los municipios de Marmato y Manizales. El departamento aportó ca. 5% de la producción total de oro del país en el 2020. La extracción de oro se hace a través de grandes proyectos mineros y minería artesanal (entables). La minería afecta la calidad del agua por la descarga de lodo de roca estéril molida, efluentes con cianuro y altas cargas de metales disueltos. En este trabajo, se calculó el ICAR teniendo en cuenta los 23 parámetros fisicoquímicos que tienen establecido un valor máximo permisible en la normativa ambiental vigente (T, pH, DQO, DBO5, SST, SSED, Grasas y Aceites, Fenoles, HTP, CN–, Cl–, SO42–, S2–, As, Cd, Zn, Cu, Cr, Fe, Hg, Ni, Ag, Pb) con base en un método de índice aritmético ponderado. Se emplearon los valores promedio de seis muestreos de efluentes de diferentes entables mineros del departamento de Caldas que realizan lixiviación de oro con cianuro. Se obtuvo un ICAR de 828.06, el cual indica una calidad muy mala del efluente. Esto exhorta a buscar alternativas de tratamiento que tengan en cuenta las características de los efluentes del departamento. Finalmente, el ICAR ha permitido evaluar integralmente la calidad del agua y planear acciones de mitigación. Además, constituye en sí mismo una herramienta para valorar el impacto integral de las acciones de atenuación de la contaminación.

Mechanical properties such as viscoelastic, rheological, and textural properties, particularly adhesiveness and cohesiveness, play a significant role in the optimization of handling, processing and drying of dewatered sludge. However, there is no currently standardized methodology for quantifying these properties, leading researchers to adopt various techniques based on economic feasibility, equipment availability, and research objectives. This review systematically compiles and analyzes the most relevant experimental methodologies for evaluating the mechanical properties of dewatered sewage sludge (DSS). This work presents a general overview of the composition and structure of DSS, followed by a comprehensive bibliometric analysis that revealed literature gaps (particularly in adhesiveness evaluation) and identified regulatory frameworks that incremented interest in researching DSS’ properties in the broader push for sustainability. Consequently, a discussion of the experimental set-ups, data treatment and visualization, advantages and disadvantages, and mathematical models with their physical significance is presented for the different techniques identified. The methods analyzed include oscillatory rheology, penetrometry (cylinder and cone), uniaxial compression tests (TPA), shear testing (e.g., Jenike shear test, Atterberg limit test, direct box shear test, triaxial shear test, unconfined shear test, and vane shear test), tomography and slump tests. By comparing these techniques, this study provides insights into the most appropriate approaches for sludge characterization, emphasizing the need for a unified framework to standardize the evaluation of viscoelastic and textural properties in DSS.

En este trabajo se estudió la sensibilidad paramétrica del proceso de producción de o-nitroanilina, a partir de amoniaco y o-nitrobenceno, para determinar sus condiciones seguras de operación. Se analizaron los datos de operación batch industrial relacionados con el accidente ocurrido en la planta de Monsanto ubicada en Sauget, Illinois, Estados Unidos. Para las condiciones de ese día, con los balances de materia y energía, se modeló la variación de la temperatura en el reactor. Adicionalmente, se calcularon los coeficientes de sensibilidad local de la temperatura del sistema respecto a la cantidad alimentada de o-nitrobenceno para diferentes temperaturas iniciales de operación. Así, se determinaron las condiciones seguras de operación en función de diferentes condiciones iniciales de operación. Finalmente, se logró explicar cómo la combinación de dos cambios en la operación (carga del reactor y falla en el fluido de servicio) fueron los factores que promovieron la ruptura del reactor.