使用人工神经网络和遗传算法在微反应器中模拟和优化芬过程,以去色染料 (DR16) 在微反应器中
Jafar Sadeghzadeh Ahari1, Masoud Sadeghi1, Mahdi Koolivand Salooki1
1Gas Research Division - Research Institute of Petroleum Industry (RIPI), P.O. Box: 14665, 137, Tehran, Iran.
Heliyon
|July 24, 2024
概括
一个人工神经网络模型优化了用于工业废水脱色的芬顿过程. 这项研究确定了最佳参数,在去除Direct Red 16染料时实现了89.78%的效率.
科学领域:
- 环境化学环境化学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 水处理技术水处理技术
背景情况:
- 芬顿工艺对于工业废水脱色至关重要.
- 优化操作参数和预测效率对于有效的染料去除至关重要.
- 微通道反应器提供了提高芬顿工艺性能的潜力.
研究的目的:
- 开发和验证用于芬顿脱色过程的人工神经网络 (ANN) 模型.
- 使用遗传算法优化操作参数,以最大限度地提高染料去除效率.
- 分析各种参数对脱色效率的影响.
主要方法:
- 使用实验数据构建了一个人工神经网络 (ANN) 模型,用于直接红色16染料脱色.
- 根据实际实验结果验证了ANN模型的有效性.
- 使用遗传算法来确定异质芬顿过程的最佳操作参数.
主要成果:
- 该ANN模型准确地预测了脱色效率.
- 脱色效率随着染料度的增加而增加,达到89.78%的峰值.
- 确定了最佳参数:1毫升/分钟流量,500毫克/升H2O2,4毫克/升Fe2+,pH值为2.6-2.8.8.
结论:
- 开发的ANN模型是优化和预测芬顿过程脱色的有效方法.
- 确定了最佳的操作条件,以有效地去除Direct Red 16染料.
- 这项研究为使用芬顿工艺处理工业废水提供了宝贵的见解.
