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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.1
- 수록면
- 273 - 281 (9page)
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In this study, the activated red mud was used as a new and appropriate adsorbent for the removal of ferrocyanide and ferricyanide from aqueous solution. Predicting the removal percentage and adsorption capacity of ferro-ferricyanide by activated red mud during the adsorption process is necessary which has been done by modeling and simulation. The artificial neural network (ANN) was used to develop new models for the predictions. A back propagation algorithm model was trained to develop a predictive model. The effective variables including pH, absorbent amount, absorbent type, ionic strength, stirring rate, time, adsorbate type, and adsorbate dosage were considered as inputs of the models. The correlation coefficient value (R 2) and root mean square error (RMSE) values of the testing data for the removal percentage and adsorption capacity using ANN models were 0.8560, 12.5667, 0.9329, and 10.8117, respectively. The results showed that the proposed ANN models can be used to predict the removal percentage and adsorption capacity of activated red mud for the removal of ferrocyanide and ferricyanide with reasonable error.
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Abdi, H. / 2010 / Principal component analysis / Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics 2(4):433~459
Adhoum, N. / 2002 / Removal of cyanide from aqueous solution using impregnated activated carbon / Chemical Engineering and Processing: Process Intensification 41(1):17~21
Al-Thyabat, S. / 2008 / On the optimization of froth flotation by the use of an artificial neural network / Journal of China University of Mining and Technology 18(3):418~426
Altundoğan, H. S. / 2002 / Arsenic adsorption from aqueous solutions by activated red mud / Waste Management 22(3):357~363
Apak, R. / 1998 / Modeling of copper (II), cadmium (II), and lead (II) adsorption on red mud / Journal of Colloid and Interface Science 203(1):122~130
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