Skip to the main content

Original scientific paper

https://doi.org/10.15255/KUI.2023.004

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

Nabila Boucherit ; Biomaterials and Transport Phenomena Laboratory (LBMPT), Yahia Fares University, Médéa, Algeria
Salah Hanini ; Biomaterials and Transport Phenomena Laboratory (LBMPT), Yahia Fares University, Médéa, Algeria
Abdellah Ibrir orcid id orcid.org/0000-0003-0332-1398 ; Materials and Environment Laboratory (LME), Faculty of Technology, Yahia Fares University, Médéa, Algeria
Maamar Laidi ; Biomaterials and Transport Phenomena Laboratory (LBMPT), Yahia Fares University, Médéa, Algeria *
Mohamed Roubehie-Fissa orcid id orcid.org/0000-0002-9154-6409 ; Biomaterials and Transport Phenomena Laboratory (LBMPT), Yahia Fares University, Médéa, Algeria

* Corresponding author.


Full text: english pdf 1.021 Kb

page 627-637

downloads: 142

cite


Abstract

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 %.

Keywords

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

Hrčak ID:

309806

URI

https://hrcak.srce.hr/309806

Publication date:

11.11.2023.

Article data in other languages: english

Visits: 629 *