Планирование многофакторного эксперимента при оптимизации условий сорбционной очистки раствора от ионов меди

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Целью работы являлось изучение комплексного влияния различных технологических факторов на эффективность очистки и определение оптимальных условий для сорбционной очистки растворов от ионов меди сорбционным материалом путем построения математической модели, адекватно описывающей процесс водоочистки. В исследованиях проводили очистку модельных растворов, содержащих ионы меди, концентрацию которых определяли фотоколориметрическим методом. Для построения математической модели процесса использовали регрессионный анализ – ротатабельный план второго порядка ЦКРП-2n полнофакторного эксперимента (ПФЭ), где n – число независимых переменных. В качестве функции отклика являлась эффективность очистки модельного раствора от ионов меди. Уровни варьирования независимых переменных устанавливали предварительно таким образом, чтобы изменения исследуемого параметра в данном интервале заданных значений были максимальными. По результатам эксперимента и обработки на ЭВМ получена регрессионная модель, адекватно описывающая процесс водоочистки и позволяющая определить наиболее рациональные условия технологического процесса для достижения максимальной эффективности очистки. Построены поверхности отклика, наглядно демонстрирующие области рациональных условий технологического процесса. Максимальной эффективности очистки (96,0%) соответствуют следующие технологические условия: дозировка сорбционного материала – 7–9 г/дм3, продолжительность контакта – 40–50 мин, температурные условия процесса обработки сточных вод – 20°–30°С.

Sobre autores

S. Sverguzova

Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov

Email: pe@bstu.ru
Kostyukova St., 46, Belgorod, 308012 Russia

K. Shaikhieva

Kazan National Research Technological University

K. Marx St., 68, Kazan, 420015 Russia

Z. Sapronova

Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov

Kostyukova St., 46, Belgorod, 308012 Russia

A. Svyatchenko

Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov

Kostyukova St., 46, Belgorod, 308012 Russia

Bibliografia

  1. Бексейтова К.С., Бийсенбаев М.А., Нуралиев М.А. и др. Сравнение адсорбционных свойств пищевой клетчатки, полученной из растительного сырья // West Kazakhstan Medical Journal. 2017. № 4 (56). С. 35–40.
  2. Самодолова О.А., Самодолов А.П., Ульрих Д.В., Лозингер Т.М. Использование растительных отходов в очистке сточных вод, загрязненных тяжелыми металлами // Вестник МГСУ. 2023. № 5. С. 747–756. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2023.5.747-756
  3. Жашуева К.А., Сиволобова Н.О., Грачева Н.В., Сикорская А.В. Очистка воды от ионов тяжелых металлов адсорбентами на основе растительных отходов // Вестник Казанского технологического университета. 2017. Т. 20. № 7. С. 142–143.
  4. Дударев В.И., Иринчинова Н.В., Филатова Е.Г. Адсорбция ионов никеля (II) из водных растворов углеродными адсорбентами // Известия вузов. Химия и химическая технология. 2017. Т. 60. № 1. С. 75–80. https://doi.org/10.6060/tcct.2017601.5455
  5. Шайхиева К.И., Фридланд С.В., Свергузова С.В. Использование биомассы и отходов от переработки фасоли (Phaseolus vulgaris) и гороха (Pisum sativum) в качестве сорбционных материалов для удаления поллютантов из водных сред (обзор литературы) // Химия растительного сырья. 2021. № 4. С. 47–64. https://doi.org/doi.org/10.14258/jcprm.2021049125
  6. Шибека Л.А., Мытько Д.В. Получение целлюлозосодержащих сорбционных материалов для очистки сточных вод от ионов тяжелых металлов // Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2023. Т. 14. № 5. С. 102–107. https://doi.org/dx.doi.org/10.37614/2949-1215.2023.14.5.018
  7. Святченко А.В., Сапронова Ж.А., Свергузова С.В. Анализ особенностей очистки модельных вод от ионов меди и никеля термообработанным целлюлозосодержащим материалом // Изв. Самарского научного центра РАН. 2023. Т. 25. № 6 (116). С. 174–180. https://doi.org/10.37313/1990-5378-2023-25-6-174-180
  8. Suhas, Gupta V.K., Carrott P.J.M. et al. Cellulose: A review as natural, modified and activated carbon adsorbent // Bioresource Technology. 2016. V. 216. P. 1066–1076. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2016.05.106
  9. Bhatnagar A., Sillanpää M., Witek-Krowiak A. Agricultural waste peels as versatile biomass for water purification – A review // Chemical Engineering Journal. 2015. Vol. 270. P. 244–271. https://doi.org/10.1016/j.cej.2015.01.135
  10. Pathirana C., Ziyath A.M., Jinadasa K.B.S.N. et al. Mathematical modelling of the influence of physico-chemical properties on heavy metal adsorption by biosorbents // Chemosphere. 2020. Т. 255. С. 126965. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.126965
  11. Jawad N., Naife T.M. Mathematical Modeling and Kinetics of Removing Metal Ions from Industrial Wastewater // Iraqi Journal of Chemical and Petroleum Engineering. 2022. Т. 23. № 4. С. 59–69. https://doi.org/10.31699/IJCPE.2022.4.8
  12. Шибека Л.А., Протас М.В. Модифицированные сорбенты на основе древесных отходов для извлечения ионов тяжелых металлов из сточных вод // Труды Кольского научного центра РАН. 2020. № 3–4. С. 223–225. https://doi.org/10.37614/2307-5252.2020.3.4.048
  13. Анисимов П.Н. Об использовании методики планирования эксперимента в соответствие с трехуровневыми планами Бокса–Бенкена // Вестник магистратуры. 2017. № 2-2 (65). С. 32–36.
  14. Адлер Ю.П., Грановский Ю.В. Методология и практика планирования эксперимента в России. М.: МИСИС, 2016. 182 с.
  15. Pathirana C., Ziyath A.M., Jinadasa K.B.S.N. et al. Mathematical modelling of the influence of physico-chemical properties on heavy metal adsorption by biosorbents // Chemosphere. 2020. 255 126965. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.126965
  16. Фраймович Д.Ю., Быкова М.Л. Статистическое моделирование и прогнозирование. Владимир: Изд-во ВлГУ, 2023. 209 с.
  17. Смирнова А.Д., Гулякин Д.В. Сущность математического планирования эксперимента в строительной сфере // StudNet. 2022. № 5. С. 3346–3353.
  18. Дюкина Т.О. Дисперсионный анализ. М.: Изд-во Юрайт, 2024. 43 с.
  19. ГОСТ 12597–67. Сорбенты. Метод определения массовой доли воды в активных углях и катализаторах на их основе. М.: Издательство стандартов. Дата актуализации 06.04.2015 г. 7 с.
  20. ГОСТ 16190–70. Сорбенты. Метод определения насыпной плотности. М.: Издательство стандартов. Дата актуализации 06.04.2015 г. 7 с.
  21. ГОСТ Р 55661–2013. Топливо твердое минеральное. Определение зольности. М.: Стандартинформ. 2014. Дата актуализации 10.06.2020 г. 14 с.
  22. ПНД Ф 14.1:2:4.48-96 Количественный химический анализ вод. Методика измерений массовой концентрации ионов меди в питьевых, поверхностных и сточных водах фотометрическим методом с диэтилдитиокарбаматом свинца. М.: Стандартинформ. Дата актуализации 01.01.2021 г. 22 с.
  23. Шайхиева К.И. Разработка технологии переработки оболочек стручков гороха в сорбционные материалы: дис. … канд. техн. наук: 4.3.1. Казань, 2024. 160 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».