A Novel Modeling Optimization Approach for a Seven-Channel Titania Ceramic Membrane in an Oily Wastewater Filtration System Based on Experimentation, Full Factorial Design, and Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
This comprehensive study looks at how operational conditions affect the performance of a novel seven-channel titania ceramic ultrafiltration membrane for the treatment of produced water. A full factorial design experiment (23) was conducted to study the effect of the cross-flow operating factors on the membrane permeate flux decline and the overall permeate volume. Eleven experimental runs were performed for three important process operating variables: transmembrane pressure (TMP), crossflow velocity (CFV), and filtration time (FT). Steady final membrane fluxes and permeate volumes were recorded for each experimental run. Under the optimized conditions (1.5 bar, 1 m/s, and 2 h), the membrane performance index demonstrated an oil rejection rate of 99%, a flux of 297 L/m2·h (LMH), a 38% overall initial flux decline, and a total permeate volume of 8.14 L. The regression models used for the steady-state membrane permeate flux decline and overall permeate volume led to the highest goodness of fit to the experimental data with a correlation coefficient of 0.999. A Multiple Linear Regression method and an Artificial Neural Network approach were also employed to model the experimental membrane permeate flux decline and analyze the impact of the operating conditions on membrane performance. The predictions of the Gaussian regression and the Levenberg–Marquardt backpropagation method were validated with a determination coefficient of 99% and a Mean Square Error of 0.07.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».