Adsorption of BTEX on Surfactant Modified Granulated Natural Zeolite Nanoparticles: Parameters Optimizing by Applying Taguchi Experimental Design Method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a novel adsorbent developed by means of granulating of natural zeolite nanoparticles ( i.e. , clinoptilolite) was evaluated for possible removal of the petroleum monoaromatics ( i.e. , benzene, toluene, ethylbenzene, and xylene, BTEX). To do this, the natural zeolite was ground to produce nanosized particulate, then modified by two cationic surfactants and granulated. The effect of various parameters including temperature, initial pH of the solution, total dissolved solids (TDS), and concentration of a competitive substance ( i.e. , methyl tert ‐butyl ether, MTBE) were studied and optimized using a Taguchi statistical approach. The results ascertained that initial pH of the solution was the most effective parameter. However, the low pH (acidic) was favorable for BTEX adsorption onto the developed adsorbents. In this study, the experimental parameters were optimized and the best adsorption condition by determination of effective factors was chosen. Based on the S/N ratio, the optimized conditions for BTEX removal were temperature of 40°C, initial pH of 3, TDS of 0 mg/L, and MTBE concentration of 100 µg/L. At the optimized conditions, the uptake of each BTEX compounds reached to more than 1.5 mg/g of adsorbents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».