Yapay Sinir Ağı Yaklaşımı ile Crystal Violet Katyonik Boyarmaddesinin Biyokütle-temelli Grafen Benzeri Gözenekli Karbon Üzerine Biyosorpsiyonunun Tahmin Edilmesi

Tekstil endüstrisi su kirliliğinde ana aktörler olarak kabul edilmektedir. Biyosorbentlerin / adsorbanların tekstil boyası soğurma kapasitelerinin tahmini, tasarım konuları olarak çok önemlidir. Bu çalışmada, sulu çözeltiden Crystal Violet (CV) katyonik boyarmaddesinin uzaklaştırılması için düşük maliyetli bir biyosorbent olarak portakal kabuğu türevi grafen benzeri gözenekli karbonun (GCs) kullanılmasının fizibilitesi hem kesikli biyosorpsiyon deney düzeneği ile hem de yapay bir sinir ağı (YSA) yaklaşımı kullanılarak değerlendirilmiştir. Fizikokimyasal karakterizasyon sonuçları, sentezlenen GCs'nin 985 m2.g-1 özgül yüzey alanına, 1.04 cm3.g-1 gözenek hacmine ve 6.50 sıfır yük noktasına (pHPZC) sahip olduğunu ortaya çıkarmıştır. Biyosorbentin biyosorpsiyon kapasitesi, başlangıç pH’ı, bisorbent dozu, başlangıç boya konsantrasyonu ve sıcaklığın fonksiyonu olarak araştırılmıştır. En yüksek biyosorpsiyon performans değerleri pH 7.5, biyosorbent dozajı 1,0 g.L-1, 25 ° C sıcaklıkta elde edilmiştir ve burada başlangıçtaki CV'nin% 92'si başarıyla uzaklaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar, biyosorpsiyon işleminin önemli ölçüde sıcaklığa bağlı olduğunu, ancak yaklaşık 15 dakikalık temas süresinin dengeye ulaşmak için yeterli olduğunu göstermiştir. GPC'nin biyosorpsiyon performansını tahmin etmek için YSA yaklaşımı kullanılmıştır. Önerilen YSA modeli, sırasıyla gizli katmanda ve çıktı katmanlarında purelin ve tansig fonksiyonlarının aktivasyon fonksiyonu kullanılarak, Levengberg-Marquardt geri yayılım algoritması ile eğitilmiştir. YSA modelini optimize etmek için farklı gizli topolojiler değerlendirilmiştir. Yüksek performanslı parametrelerle (doğrusal korelasyon katsayısı, R = 0.9995; ortalama kare hatası, MSE = 0.0004) CV'nin biyosorpsiyonunu tahmin etmek için 5 ve 10 nöronlu iki gizli katman ile yapılandırılmış optimal bir YSA modeli geliştirilmiştir. Bu çalışma, deneysel verilerin YSA temelli verilerle uyumlu olduğunu ortaya koymuştur, bu nedenle önerilen YSA yaklaşımının katyonik boya biyosorpsiyonunu tahmin etmek için kullanılabileceği söylenebilir.

Makaleyi Oku

Logo

Tekstilci Rehberi

Ana ekrana uygulama olarak ekle

Logo

Tekstilci Rehberi

1. Ekranın sol altındaki ... butonuna dokun
2. Açılan menüdeki Paylaş ⎙ butonuna dokun
3. Sağ kısımda bulunan "Daha Fazla" seçeneğini seçin
2. "Ana Ekrana Ekle" seçeneğini seç
3. Sağ üstten "Ekle" ye dokun
⬇️