research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR MODELING OF CU(II) BIO-SORPTION FROM SIMULATED WASTEWATER BY FUNGAL BIOMASS
نمذجة الشبكة العصبية الأصطناعية لأزاله أيون النحاس من مياه الصرف الصحي باستخدام الكتلة الحيوية الفطرية

Authors: Huda Mahdi Madhlooma --- Amal Hamza Khalilb --- Ziad Tariq Abd Ali
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2015 Volume: 19 Issue: 6 Pages: 210-222
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

A three-layer artificial neural network model was developed to predict the removal efficiency of Cu(II) ions from simulated wastewater by fungal biomass based on 85 batch experiments. The effect of different parameters such as contact time between adsorbate and adsorbent (10-180 min), initial pH of the solution (3-7), initial metal concentration (50-250 mg/L), adsorbent dosage (0.05-2 g/100 mL), agitation speed (0-250 rpm) and temperature (10-60 ºC) were studied. The best values of these parameters that achieved the maximum removal efficiency (=95 %) of Cu(II) were 90 min, 6, 50 mg/L, 2 g/100 mL, 200 rpm and 20 ºC, respectively.The present model was able to predict adsorption efficiency with a tangent sigmoid transfer function (tansig) at hidden layer with 8 neurons and a linear transfer function (purelin) at output layer. The linear regression between the network outputs and the corresponding targets were proven to be satisfactory with a correlation coefficient of greater than 0.99778 for used six model variables. The sensitivity analysis based on the artificial neural network indicated that the initial pH of the solution with a relative importance of 22.1% appeared to be the most influential parameter in the Cu(II) removal, followed by dosage (19.5%), agitation speed (18.2%), temperature (14.1%), time (13.3%), and concentration (12.8%).

تم استخدام نموذج الشبكه العصبية الأصطناعية يثلاث طبقات للنمذجة والتنبؤ بكفاءة الازاله لأيون النحاس من المياه الثقيله الملوثهباستخدام ماده ممتزه الكتله الحيويه الفطريه. تم استخدام ) 85 ( فحصأ عمليأ كقاعدة بيانات لتشكيل نموذج الشبكه العصبيه الأصطناعيه لتخمين عدةمتغيرات مختلفه مثل زمن التماس بين المادة المزاله والممتزة ) 10 - 180 ( دقيقه , الدالة الحامضية ) 3 - 7 ( ,التركيز الأبتدائي للمعدن ) 50 - 250ملغم/لتر( , كميه المادة الممتزة ). 05 - 2 غم/ 100 مل( , سرعه الأهتزاز ) 0 - 250 دوره/دقيقه( , ودرجه الحرارة ) 10 - 60 م(. ان افضل قيملهذه المتغيرات والتي تم من خلالها الحصول على كفاءه ازالة لأيون النحاس هي ) 95 %( هي 90 دقيقه, 50 ملغم /لتر , 2 غم/ 100 لتر , 200دوره/دقيقه و 20 م على التوالي .تم استخدام الشبكه العصبيه الأصطناعيه الهيكليه المعماريه والتي تتكون من 8 نواة وداله خطية .الأنحدارالخطي بين المتغير الخارج والمتغيرات الست الداخله يساوي 99778 . النتائج المستحصله من تحليل الحساسيه للشبكه العصبيه الأصطناعيهبينت ان الداله الحامضيه من اكثر العوامل اهميه في التاثير على كفاءة الأزاله لأيون النحاس ) 22.1 % ( تم يتبعها كميه الماده الممتزه , سرعهالأهتزاز , درجه الحراره , زمن التماس , واخيرا التركيز الأبتدائي للمعدن

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2015 (1)