- Tytuł:
-
Modeling of chromium(III) and chromium(VI) retention coefficient in polyelectrolyte enhanced ultrafiltration
Modelowanie współczynnika retencji chromu(III) i chromu(VI) w ultrafiltracji wspomaganej polielektrolitem - Autorzy:
-
Korus, I.
Piotrowski, K. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/960211.pdf
- Data publikacji:
- 2012
- Wydawca:
- Towarzystwo Chemii i Inżynierii Ekologicznej
- Tematy:
-
polyelectrolyte enhanced ultrafiltration (PEUF)
Cr(III)
Cr(VI)
poly(sodium 4-styrenesulfonate)
poly(diallyldimethylammonium chloride)
ultrafiltracja wspomagana polielektrolitem (PEUF)
poli(4-styrenosulfonian sodu)
poli(chlorek diallilodimetyloamoniowy) - Opis:
-
Effectiveness of polyelectrolyte-enhanced ultrafiltration in chromium recovery from its aqueous solutions was tested experimentally. Two chromium species, Cr(III) and Cr(VI) ions, were the subject of ultrafiltration processes enhanced with two water-soluble, ion-exchanging polyelectrolytes. These were: poly(sodium 4-styrenesulfonate) - PSSS (for Cr(III) ions recovery) and poly(diallyldimethylammonium chloride) PDDAC (for Cr(VI) ions recovery). Experimental ultrafiltration tests with the model analytical solutions of appropriate chromium ions (5 and 50 mg dm−3), at different pH and with various polyelectrolyte doses, provided numerical data for the artificial neural networks training procedure. Numerical neural network models made prediction of chromium retention coefficient (R) under different process conditions (pH, polymer dose, concentration of selected Cr form) possible. Strongly non-linear dependencies of retention coefficient (R) on pH and polymer : metal concentration ratio for both chromium species, represented by experimental data, were identified and modeled by neural networks correctly. Good compatibility between experimental data and neural network predictions was observed.
Przedstawiono możliwości prognozowania efektywności separacji chromu z roztworów wodnych w procesie ultrafiltracji wspomaganej działaniem polielektrolitu, korzystając ze sztucznej sieci neuronowej. Badaniom poddano układy zawierające dwie różne formy chromu - Cr(III) i Cr(VI). Do wspomagania ultrafiltracyjnej separacji metalu wykorzystano dwa rozpuszczalne w wodzie polimery o właściwościach jonowymiennych - poli(4-styrenosulfonian sodu), PSSS (separacja Cr(III)) oraz poli(chlorek diallilodimetyloamoniowy), PDDAC (separacja Cr(VI)). Wyniki testów ultrafiltracji przeprowadzonej dla wodnych roztworów modelowych obu form chromu o stężeniach 5 i 50 mg dm−3, przy różnych wartościach pH środowiska oraz zróżnicowanych dawkach właściwych polielektrolitów, stanowiły podstawę uczenia i testowania struktur obliczeniowych sztucznych sieci neuronowych, umożliwiających predykcję współczynnika retencji (R) danej formy chromu dla różnych warunków procesowych (pH, dawka wybranego polimeru, stężenie wybranego jonu Cr). Na podstawie wyników doświadczalnych oraz opracowanych sieciowych modeli numerycznych zidentyfikowano istotny, mocno nieliniowy wpływ pH oraz stosunku stężeń polimer : metal na wartości współczynników retencji (R) obu form chromu. Uzyskano dobrą zgodność danych eksperymentalnych z wartościami wyznaczonymi za pomocą sztucznej sieci neuronowej. - Źródło:
-
Proceedings of ECOpole; 2012, 6, 2; 529-534
1898-617X
2084-4557 - Pojawia się w:
- Proceedings of ECOpole
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł