使用人工神经网络来建模刚果红色对激活子的吸附

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 吸附科学 吸附科学

背景情况:

• 织行业的废水通常含有像刚果红色这样的持久染料.
• 传统的处理方法可能是低效或昂贵的染料去除.
• 有机废物的利用,例如子,为吸附剂开发提供了一种可持续的方法.

研究的目的:

• 为了研究使用激活子 (HSAC) 进行刚果红 (CR) 染料吸附.
• 使用人工神经网络 (ANN) 建模和预测吸附过程.
• 评估HSAC从水溶液中去除染料的效率和能力.

主要方法:

• 使用FTIR和BET表面积分析合成和表征激活子 (HSAC).
• 批量吸附实验以确定最佳条件 (pH,接触时间,吸附剂剂量,初始度).
• 分别使用伪二阶模型和弗洛伊德利希模型进行动力和同热模型建模.
• 开发和验证人工神经网络 (ANN) 模型,用于预测CR吸附.

主要成果:

• 在HSAC中,BET的表面积很高 (812 m2/g).
• 在最佳吸附条件下,CR去除效率达到87%.
• 吸附动力学遵循伪二阶模型 (R2 = 0.998),平衡数据符合弗洛伊德利希模型.
• 对于CR,HSAC的最大吸附能力是34.8 mg/g.
• 该ANN模型实现了98%的相关性,这表明预测准确度很高.

结论:

• 激活子是一种有前途的,具有成本效益的吸附剂,用于清除刚果红色染料.
• 伪二阶和弗洛伊德利希模型准确地描述了吸附过程.
• 人工神经网络是使用HSAC预测染料吸附效率的可靠工具.