Micellar-Enhanced Ultrafiltration to Remove Nickel Ions: A Response Surface Method and Artificial Neural Network Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Nickel ions from aqueous solutions were removed by micellar-enhanced ultrafiltration (MEUF), using the surfactant sodium dodecyl sulfate (SDS) as a chelating agent. Process variables and indicators were modeled and optimized by a response surface methodology (RSM), using the Box–Behnken design (BBD). The generated quadratic models described the relationship between a performance indicator (nickel rejection rate or permeate flux) and process variables (pressure, nickel concentration, SDS concentration, and molecular weight cut-off (MWCO)). The analysis of variance (ANOVA) showed that both models are statistically significant. To remove 1 mM of nickel ions, the optimal condition for maximum nickel removal and flux were: pressure = 30 psi, CSDS = 10.05 mM, and MWCO = 10 kDa, resulting in a rejection rate of 98.16% and a flux of 119.20 L/h∙m2. Experimental verification indicates that the RSM model could adequately describe the performance indicators within the examined ranges of the process variables. An artificial neural network (ANN) modelling followed to predict the MEUF performance and validate the RSM results. The obtained ANN models showed good fitness to the experimental data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».