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Enregistrement W2065666917 · doi:10.1002/cjce.20423

Application of the central composite design and response surface methodology to remove arsenic from industrial phosphorus by oxidation

2010· article· en· W2065666917 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jun Li, Duan Xiaoxiao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKey Technologies Research and Development ProgramJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS
Mots-clésArsenicNitric acidChemistryPhosphorusCentral composite designPhosphoric acidResponse surface methodologyNuclear chemistryInorganic chemistryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oxidation is applied to remove arsenic from industrial phosphorus, and nitric acid is chosen as the main oxidant and molysite (Fe3+) as the oxidation intensifier to oxidise arsenic selectively prior to oxidise phosphorus. The central composite design (CCD) and response surface methodology (RSM) are applied to this purification process. The factors considered for experimental design are the concentration of nitric acid, stirring rate, the mass ratio of iron to arsenic, and the volume ratio of nitric acid to phosphorus. The significant factors are optimised using a 24 full factorial CCD of orthogonal type. The quadratic models between the responses and the independent parameters are built. The response surface models are tested with analysis of variance (ANOVA) and the optimal conditions are found: 12.5% for the concentration of nitric acid, 80 for the mass ratio of iron to arsenic, 319 rpm for stirring rate, and 3.14 for the volume ratio of nitric acid to phosphorus with the prediction of 99.9996% of the arsenic removal ratio (ARR) and 74.64% of phosphorus yield (PY). The experimental results indicate that oxidation could remove almost all arsenic from industrial phosphorus, which could prepare low arsenic phosphoric products. L'oxydation est utilisée pour éliminer l'arsenic des phosphores industriels. On choisit l'acide nitrique comme oxydant principal et le molysite (Fe3+) comme promoteur d'oxydation afin d'oxyder sélectivement l'arsenic avant d'oxyder le phosphore. Le plan central composite (PCC) et la méthode de surface de réponse (MSP) sont appliqués à ce processus de purification. Les facteurs pris en compte dans le plan expérimental sont la concentration d'acide nitrique, la vitesse d'agitation, le rapport de masse du fer par rapport à l'arsenic et le rapport de volume entre l'acide nitrique et le phosphore. Les facteurs importants sont optimisés grâce à un plan central composite de type orthogonal à 24 facteurs entiers. Les modèles quadratiques sont établis entre les réponses et les paramètres indépendants. Les modèles de surface de réponse ont été évalués grâce à l'analyse de la variance (ANOVA) et les conditions optimales suivantes ont été trouvées: une concentration d'acide nitrique de 12,5%, un rapport de masse du fer par rapport à l'arsenic de 80, une vitesse d'agitation de 319 rotations par minute et un rapport de volume de l'acide nitrique par rapport au phosphore de 3,14 avec un taux d'élimination de l'arsenic (TEA) estimé à 99,9996% et une production de phosphore de 74,64% (PP). Les résultats expérimentaux indiquent que l'oxydation peut éliminer presque tout l'arsenic contenu dans les phosphores industriels, ce qui permettrait d'obtenir des produits phosphoriques pauvres en arsenic. © 2010 Canadian Society for Chemical Engineering

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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