Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!
Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: poly(sodium 4-styrenesulfonate)

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Neural network model prediction of chromium separation in polyelectrolyte-enhanced ultrafiltration

Korus I., Piotrowski K.

Ecological Chemistry and Engineering. A

2014

Vol. 21, nr 3

377-385

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 two different membranes and model 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 nonlinear dependences of retention cśfficient (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 w oparciu o sztuczną sieć neuronową. 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 odpowiedniego 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 przy pomocy sztucznej sieci neuronowej.

Modeling of chromium(III) and chromium(VI) retention coefficient in polyelectrolyte enhanced ultrafiltration

Korus I., Piotrowski K.

Proceedings of ECOpole

2012

Vol. 6, No. 2

529--534

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.