Degradation of aqueous methylene blue using an external loop airlift sonophotoreactor: Statistical analysis and optimization
Notice bibliographique
Résumé
Degradation and mineralization of aqueous methylene blue (MB) are investigated in a bench scale external loop airlift sonophotoreactor. A central composite design along with response surface methodology is employed to model and optimize the sonophotolytic process. A quadratic empirical expression between responses and independent variables (pH and initial concentrations of H2O2 and MB) is derived. The efficiencies of the system for the MB degradation after 10, 15, and 30 min, and total organic carbon reduction after 150 min are considered as responses. The analysis of variance performed high values for the coefficient of determination R(2) and adjusted R(2) for all four responses. Optimum values of process variables for the maximum degradation and mineralization efficiency are pH 6.6 and initial concentrations of H2O2 and MB are 1,280 and 10.56 mg/L, respectively. With optimal operating conditions, 99.93% and 55.32% MB removal (after 10 min) and TOC reduction (after 150 min) are achieved, respectively. Artificial neural networks are also used to model the experimental data. The respirometric study is conducted to compare the biodegradability of untreated and sonophotolytically pre-treated MB solutions at different reaction times. Pre-treated solutions at 180, 240, and 300 min performed higher biodegradability compared to those of untreated MB solutions.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».