Evaluation of process condition impact on copper and lead ions removal from water using goethite incorporated nanocomposite ultrafiltration adsorptive membranes
Notice bibliographique
Résumé
Polyacrylonitrile (PAN) adsorptive membrane incorporated with nanosize-goethite (α-FeO(OH)) hydrous metal oxide particles (GNPs), prepared with optimal flux and Cu(II) removal in the previous study, was used to evaluate the process parameter on the Cu(II) removal. Box-Behnken Design (BBD) based on the Response Surface Methodology (RSM) was employed to evaluate the impact of Cu(II) feed solution characteristics such as pH, initial concentration of metal ion, and transmembrane pressure (TMP) on copper removal efficiency. The outcomes indicated that the RSM optimization technique could be utilized as an applicable method to find the optimum condition for the maximum Cu(II) removal with slight variance compared with the experimentally measured data. The effect of each process parameter and the coupling effect of parameters on the Cu(II) removal was assessed. Finally, the optimum condition of pH, Cu(II) concentration, and transmembrane pressure (TMP) to obtain high copper removal efficiency was decided. In the optimum condition of the Cu(II) removal, the removal of lead (Pb(II)) metal ion was evaluated by the same membrane.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».