Applying a network of high frequency ultrasonic transducers for removal of Reactive Red ۱۲۰ dye from aqueous solution: experimental design and statistical analysis
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 149
فایل این مقاله در 13 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AET-6-1_005
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1400
چکیده مقاله:
In this study a network of high frequency ultrasonic’s transducers without additives was introduced for removing the Reactive Red ۱۲۰ dye from aqueous solution. pH, irradiation time, initial concentration and number of piezoelectric were input variables at constant temperature of ۲۵ °C. The results revealed that the ultrasonic waves played an important role in cracking the hydrocarbon bonds due to the cavitation phenomenon and OH° attacks. The effects of the variables and their interactions were investigated by the central composite design (CCD) method as one of the response surface methodologies (RSM). Maximum dye removal’s efficiency (۷۶.۰۵%) was attained at initial concentration of ۵ mg/l, irradiation time of ۵۰ min; pH ۱۰ and ۵ ultrasonic’s transducers. It was in a good agreement with the experimental, ۷۸%. Finally, to more evaluates, the RSM model was compared to the artificial neural network (ANN) model. Performance’s functions reported that the RSM was better than the ANN in predicting the dye removal’s efficiency (R%).
کلیدواژه ها:
Reactive Red ۱۲۰ ، Ultrasonic transducer’ s network ، Optimization ، Response surface methodology ، Artificial neural network
نویسندگان
Sajad Khorshidi
Department of Chemical Engineering, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran
Akbar Mohammadidoust
Department of Chemical Engineering, Kermanshah Branch, Islamic Azad University, Kermanshah, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :