Development a SVM based model of nanocomposite Polyacrylonitrileultrafiltration membrane for oily wastewater treatment
محل انتشار: اولین کنفرانس مجازی علوم مهندسی وفناوری نانو
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 597
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NSTE01_043
تاریخ نمایه سازی: 11 مرداد 1396
چکیده مقاله:
Oily wastewater in Tehran refinery has become an important source of environmental pollution which should be solved urgently.In present paperan experimental study on separation of oil from oily wastewater has been investigated. For this purpose a poly acrylonitrile membranewith a molecular weightcut-off (MWCO) of 20 kDa has been usedand an outlet wastewater of API unit of Tehran refinery was employed.The main purpose of this study is to develop a SVM-based model for permeation flux decline and fouling resistance in a cross-flow hydrophilic PAN membrane during ultrafiltration process. The operating conditions which have been applied to develop a SVM model wereTrans- Membrane Pressure (TMP), operation temperature, Cross Flow Velocity (CFV), pH values of oily wastewater,permeation flux decline and fouling resistance. The testing results obtained by the SVM models are in a very good match with experimental data. The calculated squared correlation coefficients for permeation flux decline and fouling resistance were both 0.99. Based on the resultsof this case study SVM proved to be a reliable accurate estimation method.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hooman Adib
School of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic) Tehran, Iran
Ahmadreza Raeisi
School of Chemical Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic) Tehran, Iran
Zeinab Taherian
Department of Chemical Engineering, Tarbiat Modares University, P.O. Box: ۱۴۱۱۵-۱۴۳, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :