https://doi.org/10.15255/KUI.2023.004
Objavljen: Kem. Ind. 72 (11-12) (2023) 627–637
Referentni broj rada: KUI-04/2023
Tip rada: Izvorni znanstveni rad
Preuzmi rad:  PDF

Uklanjanje klortetraciklin klorhidrata foto-Fentonovim postupkom: eksperimentalna studija i ANN modeliranje

N. Boucherit, S. Hanini, A. Ibrir, M. Laidi i M. Roubehie-Fissa

Sažetak

Cilj ovog rada bio je ispitati razgradnju klortetraciklin klorhidrata (CTC) u vodenoj otopini foto-Fentonovim procesom, kao i modelirati ponašanje sustava primjenom umjetnih neuronskih mreža. Učinkovitost uklanjanja CTC-a foto-Fentonovim procesom ispitana je pod sunčevom svjetlošću. Proučavani su različiti parametri poput pH (3 do 5) te početnih koncentracija CTC-a (0,1 do 10 mg l^–1), vodikova peroksida (1,701 do 190,478 mg l^–1) i željeznih iona (2,8 do 103,6 mg l^–1). Dobivena je učinkovitost uklanjanja od 92 % pri pH 3, uz 10 mg l^–1 CTC, 127,552 mg l^–1 H₂O₂ i 36,4 mg l^–1 Fe²⁺. Koncentracija CTC-a praćena je spektrofotometrijski i tekućinskom kormatografijom, te su utvrđene neznatne koncentracije CTC-a u vodenoj otopini nakon obrade. Umjetna neuronska mreža višeslojni perceptron razvijena je za predviđanje eksperimentalne učinkovitosti uklanjanja CTC-a na temelju četiri bezdimenzionalna ulaza: molekulske mase, te početnih koncentracija CTC-a, vodikova peroksida i željeznih iona. Pronađena je najbolja mreža s visokim koeficijentom determinacije od 0,9960 i vrlo prihvatljivom srednjom kvadratnom pogreškom od 0,0108. Globalna analiza osjetljivosti potvrdila je da je najutjecajniji parametar kod uklanjanja CTC-a foto-Fentonovim procesom početna koncentracija kationa željeza s relativnom važnošću od 33 %.

Ovo djelo je dano na korištenje pod licencom Creative Commons Imenovanje 4.0 međunarodna

Ključne riječi

umjetne neuronske mreže, višeslojni perceptron, klortetraciklin klorhidrat, modeliranje, foto-oksidacija