Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.15255/KUI.2021.007

Modeliranje membranske filtracije primjenom frakcijskog računa

Chehrazad Mesli ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Algeria
Maamar Laidi orcid id orcid.org/0000-0002-8977-9895 ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Algeria
Salah Hanini ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Algeria
Asma Adda ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Algeria
Mohammed Moussaoui orcid id orcid.org/0000-0002-4748-1353 ; University of Bouira, Bouira, Algeria
Mohamed Hentabli orcid id orcid.org/0000-0002-6693-0708 ; Laboratory of Biomaterials and Transport Phenomena (LBMPT), University of Médéa, Médéa, Alžir


Full text: english pdf 2.055 Kb

page 1-7

downloads: 234

cite


Abstract

Cilj ovog rada bio je modelirati proces dubinske filtracije i filtracije kroz filtarski kolač primjenom alternativnog pristupa temeljenog na frakcijskom računu (FC). Eksperimentalni podatci koji su korišteni u ovom radu preuzeti su iz dostupnih objavljenih radova. Podatci za FC modele sadržavali su dva ulaza: početnu koncentraciju i vrijeme, te volumen filtrata kao jedini izlaz. Kinetičke konstante FC-a podešene su ugađanjem predviđenih i eksperimentalnih podataka primjenom Dragonfly algoritma implementiranog u računalnom programu MATLAB. Karakteristike razvijenih modela procijenjene su uspoređivanjem predviđenih s eksperimentalnim podatcima kroz više statističkih pokazatelja. Razvijeni frakcijski model n-tog reda pokazao je vrlo dobre karakteristike u usporedbi s modelom pseudo-n-tog reda čime je iskazao visok potencijal za primjenu u procjeni volumena filtrata.




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

Keywords

frakcijski račun; Dragonfly algoritam; membranska filtracija

Hrčak ID:

270985

URI

https://hrcak.srce.hr/270985

Publication date:

17.1.2022.

Article data in other languages: english

Visits: 1.091 *