通过人工神经网络在活性橄石上进行MB吸附的预测建模

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:

• 污染废水的染料,如甲蓝 (MB) 造成了重大的环境挑战.
• 开发具有成本效益和可持续的吸附剂对于有效的废水处理至关重要.
• 有机废物材料为开发新型吸附剂提供了一个有希望的来源.

研究的目的:

• 评估活性橄石 (AOS) 作为从水溶液中去除甲蓝 (MB) 染料的吸附剂.
• 开发一个人工神经网络 (ANN) 模型来预测MB吸附效率.
• 为了优化吸附条件并了解pH,接触时间和剂量等参数的影响.

主要方法:

• 使用富里埃变换红外光谱法 (FTIR) 进行AOS的表征.
• 批量吸附实验以确定MB去除效率和吸附能力.
• 开发和验证一个ANN模型来预测MB吸附性能.

主要成果:

• 活性橄石 (AOS) 在最佳条件下实现了93%的甲蓝 (MB) 清除效率.
• 发现MB的最大吸附能力为446 mg/g.
• 最佳吸附条件包括pH7,30分钟接触时间,10g/L的AOS剂量和250mg/L的MB度.
• 开发的ANN模型显示高相关系数 (R2 = 91%),表明可靠的预测MB移除.

结论:

• 活性橄石 (AOS) 是一种高效,环保的吸收剂,用于废水处理中的甲蓝 (MB) 染料去除.
• 人工神经网络 (ANN) 建模为优化吸附过程和预测性能提供了强大的工具.
• 这些发现支持AOS在大规模,可持续的废水整治应用中的潜力.