Application of Response Surface Methodology (RSM) For Optimization of Hydrogen Sulphide Adsorption Using Coconut Shell Activated Carbon Xerogel: Effect of Adsorption Pressure and Hydrogen Sulphide Flowrate
Notice bibliographique
Résumé
To improve the adsorption of hydrogen sulfide (H2S) by using coconut shell-activated carbon xerogel (CSACX), we adopted the response surface methodology (RSM) with a central composite design (CCD).This material was created by incorporating a crosslinker agent, initiator agent, and polymer.The process of creating CSACX involved synthesizing coconut shell activated carbon into a wet gel using chemicals such as sodium alginate, calcium carbonate, glucono delta-lactone (GDL), and distilled water in a sol-gel method to obtain a xerogel.Afterward, the gel was dried in an oven at 60℃ for 24 hours.Subsequently, it was used as an adsorbent for the adsorption test.The adsorption test was conducted at two different initial concentrations of H2S, 25 ppm, and 50 ppm, to assess the effectiveness of H2S removal at different concentrations.In the RSM approach, we selected adsorption pressure (1-3 bar) and H2S flow rate (100-300 L/hr) as the process variables while maintaining a constant contact time (5 minutes), adsorbent weight (11 g) and temperature (30℃).The removal efficiency of H2S (%) was chosen as the response.Our findings showed that the optimum conditions for H2S removal were at 1 bar and 100 L/hr for 25 ppm of H2S and 1 bar and 100.3830L/hr for 50 ppm of H2S.The model generated from RSM predicted that maximum H2S removal can be achieved at a lower pressure and flow rate for any H2S initial concentration.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».