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J-GLOBAL ID:201702254534933728   整理番号:17A0851822

MOF V活性化炭素上への三元毒性アニオン染料の迅速かつ高容量の超音波支援吸着:人工神経回路網,部分最小二乗,望ましさ関数と等温線と速度論的研究【Powered by NICT】

Rapid and high-capacity ultrasonic assisted adsorption of ternary toxic anionic dyes onto MOF-5-activated carbon: Artificial neural networks, partial least squares, desirability function and isotherm and kinetic study
著者 (4件):
資料名:
巻: 37  ページ: 71-82  発行年: 2017年 
JST資料番号: W0716A  ISSN: 1350-4177  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)
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本論文では,金属-有機骨格と活性炭ハイブリッド(AC MOF 5)としてのMOF-5を用いた水溶液中次からファストグリーン(FG),エオシンY(EY)およびキニン黄色(QY)の超音波支援同時除去に焦点を当てた。AC MOFの構造と形態をSEM,FTIRおよびXRD分析により同定した。除去率に及ぼすpH,初期染料濃度(mgL~( 1)),吸着剤添加量(mg)及び超音波処理時間(分)のような変数の相互作用的および主作用は中心複合計画(CCD)によって調べた,その後の望ましさ関数(DF)は,実変数実験条件を達成可能にした。最適化された値は,pH,FG,EYおよびQY濃度,吸着剤添加量,及び超音波処理時間の7.06、5.68、7.59および5.04mgL~( 1),0.02gおよび2.55分であった。この条件下で除去率はFG,EYおよびQYに対して98.1%,98.1%および91.91%をそれぞれ得た。二つのモデル,即ち,部分最小二乗法(PLS)と多層人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを研究除去挙動下で染料を予測するための経験モデルを構築するための構築に使用した。得られた結果は,ANNおよびPLSモデルがAC MOFによる代役染料吸着の予測のための強力なツールであることを示した。伝統的な等温線モデルから得た平衡データの評価と評価は,Langmuirモデルが21.230%,20.242%および18.621mgg~( 1)の最大吸着容量と平衡データへの最良の適合を示し,FG,EYおよびQYのことを示したが,吸着速度は効率的に擬二次モデルに従った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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第11族,第12族元素の錯体  ,  不均一系触媒反応  ,  下水,廃水の物理的処理 
タイトルに関連する用語 (13件):
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