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J-GLOBAL ID：201702250473654864   整理番号：17A1628266

化学とバイオ還元グラフェン酸化物を用いた廃水の脱ふっ素の比較評価:応答曲面法と人工ニューラルネットワークを用いたバッチ,熱力学的,速度論と最適化【Powered by NICT】

Comparative assessment on defluoridation of waste water using chemical and bio-reduced graphene oxide: Batch, thermodynamic, kinetics and optimization using response surface methodology and artificial neural network

著者 (6件)： Roy Swapnila (Department of Chemical Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Manna Suvendu (Department of Chemical Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Sengupta Shubhalakshmi (Department of Chemical Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Ganguli Antara (Department of Chemical Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Goswami Sudipta (Department of Chemical Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Das Papita (Department of Chemical Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India)
資料名： Process Safety and Environmental Protection  (Process Safety and Environmental Protection)
巻： 111  ページ： 221-231  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0232A  ISSN： 0957-5820  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,還元グラフェン酸化物は茶溶液(TPGO)およびヒドラジン水和物により合成し,廃水を含むふっ化物の処理に用いた。バッチ研究は,バイオ還元化されたグラフェン酸化物(TPGO)はフッ化物除去容量は94.22%であった化学的に還元したグラフェン酸化物の場合,除去は最適条件下で87.4%であったことを示した。両方の場合において,平衡データはLangmuir吸着等温線に良く適合し,吸着速度データは擬二次モデルに従った。TPGOの性能をさらに応答曲面法および人工神経回路網(ANN)分析を最適化した。2準位,三要因(2~3)中央複合計画(CCD)エキスパートソフトウェアはTPGOの最大フッ化物吸着容量のためのプロセスパラメータの最適組合せを見出す為に使用した。使用済みTPGOも1%水酸化ナトリウム溶液を用いて再生と溶液中に存在するフッ化物の除去のために再利用した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *廃水 ,  *応答曲面法 ,  *最適化 ,  *ニューラルネットワーク ,  プロセスパラメータ ,  水酸化ナトリウム ,  *脱フッ素 ,  吸着速度 ,  最適条件 ,  再利用 ,  吸着等温式 ,  *熱力学 ,  フッ化物
準シソーラス用語： 吸着容量 ,  *酸化グラフェン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ふっ化物 ,  バイオ還元グラフェン酸化物 ,  応答曲面法 ,  再生研究 ,  人工ニューラルネットワーク ,  茶解

分類 (2件)： 下水,廃水の化学的処理  (SC03050W) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (11件)： 化学 ,  還元グラフェン酸化物 ,  廃水 ,  脱ふっ素 ,  比較評価 ,  応答曲面法 ,  人工ニューラルネットワーク ,  バッチ ,  熱力学 ,  速度論 ,  最適化