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J-GLOBAL ID：202202259684278952   整理番号：22A0474043

カチオン界面活性剤修飾バイオマス由来炭素による水性環境からのコンゴーレッド染料除去:平衡,動力学および熱力学的モデリング,および人工ニューラルネットワークアプローチによる予測【JST・京大機械翻訳】

Congo red dye removal from aqueous environment by cationic surfactant modified-biomass derived carbon: Equilibrium, kinetic, and thermodynamic modeling, and forecasting via artificial neural network approach

著者 (7件)： Karaman Ceren (Akdeniz University, Vocational School of Technical Sciences, Department of Electricity and Energy, Antalya, 07070, Turkey) ,  Karaman Onur (Akdeniz University, Vocational School of Health Services, Department of Medical Services and Techniques, Antalya, 07070, Turkey) ,  Show Pau-Loke (Department of Chemical and Environmental Engineering, Faculty of Science and Engineering, University of Nottingham Malaysia, Jalan Broga, Semenyih, 43500, Selangor Darul Ehsan, Malaysia) ,  Karimi-Maleh Hassan (School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China, 611731, Xiyuan Ave, Chengdu, PR China) ,  Karimi-Maleh Hassan (Department of Chemical Engineering, Quchan University of Technology, Quchan, 9477177870, Iran) ,  Karimi-Maleh Hassan (Department of Chemical Sciences, University of Johannesburg, Doornfontein Campus, 2028 Johannesburg, 17011, South Africa) ,  Zare Najmeh (Department of Chemical Engineering, Quchan University of Technology, Quchan, 9477177870, Iran)
資料名： Chemosphere  (Chemosphere)
巻： 290  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0843A  ISSN： 0045-6535  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,バイオマス由来生物吸着剤上へのコンゴーレッドの生物吸着を最適化し,モデル化して,予測することを目的とした。したがって,廃棄物-オレンジ-ペレットは,ZnCl_2によって活性化され,臭化セチルトリメチルアンモニウムで修飾されたバイオマス由来炭素を製造するために処理された。生物吸着剤の物理化学的性質を走査型電子顕微鏡とN_2吸着/脱着等温線により調べた。バイオソープション能力に及ぼすpH,初期染料濃度,温度,および接触時間の影響を研究し,バッチ実験プロセスによって最適化し,次に,生物収着の動力学,平衡,および熱力学をモデル化した。さらに,種々の人工ニューラルネットワーク(ANN)アーキテクチャを実験データに適用してANNモデルを最適化した。生物収着の速度論的モデリングは,バイオソープションが擬二次と飽和型動力学モデルの両方と一致し,単層生物収着容量がLangmuir等温線モデルに従って25°Cで666.67mgg-1と計算されたことを示した。平衡モデリングによると,Freundlich等温線モデルはLangmuir等温線モデルよりも実験データに良く適合した。さらに,熱力学モデリングは,生物収着が発熱過程として自発的に起こることを明らかにした。所見は,逆伝播アルゴリズムとして訓練された最良のANNアーキテクチャ,タンシグピューリン伝達関数,および最大決定係数(R2=0.9996)と最低平均二乗誤差(MSE=0.0002)を有する単一隠れ層における14ニューロンを明らかにした。実験とANN予測データ間の良好な一致は,最適化ANNモデルが種々の運転条件下でバイオマス由来修飾炭素材料へのアニオン染料バイオソープションの挙動を予測できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  吸着 ,  最適化 ,  走査電子顕微鏡 ,  脱着 ,  *熱力学 ,  *炭素 ,  *染料 ,  *ニューラルネットワーク ,  炭素材 ,  等温線 ,  接触時間 ,  スルホン酸 ,  芳香族アミン ,  アゾ化合物 ,  芳香族縮合化合物 ,  第一アミン
準シソーラス用語： バイオソープション ,  動力学モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 化学活性化 ,  人工ニューラルネットワーク ,  生物収着 ,  バイオマス由来炭素 ,  コンゴーレッド ,  オレンジ果皮

分類 (3件)： 吸着剤  (YB03000W) ,  下水,廃水の物理的処理  (SC03040L) ,  吸着,イオン交換  (XD02060I)

物質索引 (1件)： コンゴーレッド

タイトルに関連する用語 (12件)： カチオン界面活性剤 ,  修飾 ,  バイオマス由来 ,  炭素 ,  水性環境 ,  コンゴーレッド ,  染料除去 ,  平衡 ,  動力学 ,  熱力学的モデリング ,  人工ニューラルネットワーク ,  予測