监督学习模型的应用,以通过修改的纤维素纳米晶体 (CNCs) 从废水中提升 (II) 的去除
Linda L Sibali1, Banza M Jean Claude1
1Department of Environmental Science, College of Agriculture and Environmental Sciences, University of South Africa, Florida, South Africa.
概括
改性纤维素纳米晶有效地从废水中去除. 先进的计算模型,人工神经网络 (ANN) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 准确地预测了删除效率.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
背景情况:
- 重金属离子对环境和健康构成重大风险.
- 纤维素纳米晶 (CNCs) 为重金属的去除提供了可生物降解和有效的解决方案.
- 使用改进的CNC开发具有成本效益的水处理技术至关重要.
研究的目的:
- 评估修改纤维素纳米晶体 (CNC) 在废水中去除方面的有效性.
- 为了研究pH值,接触时间,初始度和剂量对Pb (II) 吸附能力的影响.
- 评估人工神经网络 (ANN) 和适应性神经模糊推理系统 (ANFIS) 对吸附过程的预测能力.
主要方法:
- 利用修改的纤维素纳米晶体用于的吸附在静态和动态过程中.
- 优化吸附参数,包括pH值,初始度,接触时间和剂量.
- 采用人工神经网络 (ANN) 和自适应神经模糊推理系统 (ANFIS) 来建模和预测吸附能力.
主要成果:
- 在最佳条件下 (pH 6,200 mg/L初始度,300 分钟接触时间,5 g/200 mL剂量) 达到 260 mg/g的最大吸附能力.
- ANN和ANFIS模型表现出高预测精度,相关系数分别为0.9916和0.9953.
- 与ANN (0.979) 相比,ANFIS表现优越,Pearson的奇平方值 (0.638) 较低.
结论:
- 改性纤维素纳米晶对于从废水中去除非常有效.
- ANN和ANFIS是预测重金属吸附效率的可靠工具,ANFIS提供了更高的精度.
- 这项研究支持使用可生物降解材料开发可持续和高效的水处理解决方案.
关键词:
安菲斯 (ANFIS) 是一个字母.一个年龄,一个年龄.吸附吸附是一种吸附.纤维素纳米晶体的使用计算建模计算建模(二) (二) (三) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (四) (五) (六) (六) (七) (七) (七) (七)更多相关视频
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