El curso pretende dotar a los alumnos de conocimientos sobre la desinf3ección de aguas marinas, necesarios en diversos procesos industriales: acuicultura, sistemas de refrigeración, navegación, etc. Se estudiarán los procesos de desinfección más comunes y también aquellos otros tratamientos emergentes, basados en procesos de oxidación avanzada.

- Actividades industriales que requieren desinfección y tratamientos convencionales: acuicultura, navegación, circuitos de refrigeración.
- Tratamientos fotoquímicos basados en radiación UV: radiación UV, tipos de reactores, mecanismos de actuación. Diseño de reactores fotoquímcos.
- Procesos de desinfección solar.
- Tratamientos basados en el Ozono.
- Otros procesos de Oxidación Avanzada: eletroquímicos, fotoquímicos y fotocatalíticos.
- Evaluación de la desinfección de distintos organismos. Modelos.
- Técnicas analíticas y microbiológicas.
- Efectos secundarios y colaterales de la desinfección: reactivación, subproductos de desinfección, alteraciones en las  comunidades microbiológicas naturales.

Conocer los procesos industriales que requieren desinfectar aguas marinas.

Aprender las técnicas microbiológicas básicas.

Manejar los procesos de desinfección más importantes.

Saber modelizar en interpretar las curvas de desinfección.

- Clases magistrales para bloques teóricos.
- Prácticas de laboratorio para aprender las técnicas microbiológicas.
- Prácticas informáticas para modelizar las curvas de desinfección.
- Seminario con experto en tratamiento de ozono en acuicultura.

Se realizará un examen al final del curso para evaluar los contenidos teóricos.
Los alumnos entregarán un informe de prácticas que permitirá evaluar su destreza en el laboratorio y en la interpretación de los resultados.
La calificación final será 50% el examen y 50% el informe de prácticas.

- Crawley, J. 2013. The R book.
- Griffin, P.C., Jyoti, K., LeMay, K.S., Lewis, S.E., Orchard, S., Pask, A. ...  and Treolar, A. 2017. Best practice data life cycle approaches for the life sciences, F1000Research, 6.
- Peña, D. 2002. Análisis de datos multivariantes. McGrawHill.
- R-Markdown site. http//rmarkdown.rstudio.com/
- Teetor, P. 2011. R Cookbook: Proven recipsfor data analysis, statistics and graphics. O´Reilly Media, Inc.
- Wickman, H. 2016. ggplot2. elegant graphics for data analysis. Springer.

4 horas no presenciales