酸性矿井排水流出物的处理和建模清洁技术
Padmaja Megham.1*
1印度海德拉巴省甘地甘地理工大学工程系。
http://dx.doi.org/10.12944/cwe.15.special-issue1.08.
酸性矿井排水流出物;吸附;ANNS;结合蔬菜废碳;光盘;FE;RSM;Zn.
复制以下内容以引用本文：
MEGHAM P.酸性矿泉水流出物治疗及造型清洁技术。Curr World Environ 2020;特别问题（可持续采矿）。DOI：http://dx.doi.org/10.12944/cwe.15.special-issue1.08.
复制以下内容以引用此URL：
MEGHAM P.酸性矿泉水流出物治疗及造型清洁技术。Curr World Environ 2020;特别问题（可持续采矿）。可从：https://bit.ly/2ngyd8q.
介绍
任何国家的经济发展主要依赖于采矿业。1主要是，由于AMD，采矿业务产生大量废水。2,3采矿的重大影响是自然资源的退化。4.采矿业中使用的水量巨大，通常高于所涉及的采矿过程所预测的。此外，来自炉渣洗涤的流出物具有高酸度（pH <4），并且被升高的重金属水平污染。5-7
甚至以温和浓度为温和浓度的金属离子（Cd，Ni，Cu，Cu，Hg，Cr，Zn等）的长期效应是生物积累和重金属中毒。8.
常规的物理化学方法用于治疗AMD，如凝固 - 絮凝，沉降和过滤。自上年以来，研究人员一直在研究简单，干净，低成本的可行性治疗方案。9.在这种情况下，吸附技术将是治疗AMD流出物的主管解决方案。10-12
用于吸附研究进行的繁琐的批量实验可以使用统计工具响应表面方法（RSM）进行优化。13,14最近，基于该工具的研究优化了以下内容： -
- 用中央复合设计RSM用改性土壤吸附氟化物废水作为吸附剂。15.
- 用RSM吸附阳离子金属铜和锌对二氧化硅的优化批量试验。16.
- 从水溶液中染料吸附17.通过使用纳米复合材料作为吸附剂。
另一方面，人工神经网络（ANNS），基于许多研究人员使用的人工智能的工具，以简化数学计算。ANNS用于： -
- 用稻草作为吸附剂的优化和模拟铜的吸附和铅。18.
- 生物吸附过程，采用各种农业废物治疗金属污染水域。19.
许多研究人员使用RSM和ANN的组合进行了处理优化，在吸附过程中统计学建模。20.
目前的研究说明了批量吸附在复合蔬菜废碳（CVWC）中作为AMD流出物的低成本处理选项。21,22有一个两倍的优势，一种是通过利用用于治疗废物的废物来减少蔬菜废物的减少，最终成为公开倾卸和经济发展。使用RSM进行处理优化，并通过馈送前后传播神经网络进行建模。比较了RSM和ANN中的回归模型。
材料和方法
吸附剂和吸附剂制剂
实时AMD流出物从位于印度Telangana的Telangana·Telangana的铁矿石矿山收集。据USEPA，镉，铜，镍，砷，铬，铅，锌和汞是排放到水环境中最有毒的重金属。23.表中显示了AMD流出物和美国EPA流出物标准的特点。1.三种重金属镉，锌和铁（在表中突出显示。1）偏离美国EPA标准，因此考虑到该研究。
表1：AMD流出物特性和相应的使用PA污水处理标准
范围 |
浓度（mg / l） |
美国EPA标准（MG / L） |
光盘 |
12.34 |
2.0 |
铜 |
1.54 |
3.0 |
Zn. |
96.5 |
5.0 |
CR. |
0.05 |
0.1 |
CO. |
0.023 |
0.05 |
你 |
0.13 |
3.0 |
Fe. |
146.75 |
5.0 |
PB. |
0.013 |
0.1 |
赫格 |
0.0003 |
0.01 |
对实验室规模批量研究考虑了100％的稀释比。复合蔬菜废物（CVW）用作从局部植物市场收集的吸附剂。然后在阳光下充分干燥CVW，用大量水洗涤以除去任何砂砾或砂。同样，质量是风干的，然后在110℃下烘干过夜。冷却后，回收的质量大致研磨，并在450℃下碳化2小时。如此获得的产物是复合蔬菜废碳（CVWC）。
实验
进行实验室标度批量研究，用于在随后稀释后从实时AMD流出物中取消金属离子（样品体积（v）100毫升）。24,25工艺参数对pH，吸附剂剂量的影响（m），接触时间进行了审查。选择的参数的范围是pH（2至9），吸附剂量（1-10mg）和接触时间（0.5至3小时）。预浓度（CO.）和后浓度（CE.）通过分光光度法获得金属，其％去除（％R.）和吸附能力问：E.分析（1）AD（2）中给出的分析（Mg / g）。
RSM优化
RSM中的2因子3级中央复合设计用于优化过程因素。研究了每个因素以及相互作用的效果。通过在中心点六次复制实验来获得所有处理变量编码值（-1,0，+1）的最佳值。如公式所示的优化过程中使用二次表达式（3）
在哪里，yP.是响应，即百分比去除和吸附容量，β0.（持续的），β一种（线性）那βaa（二次）和βab（相互作用）分别是系数。X一种（a = to 4）是影响响应的独立因素。确定系数（r2）使用DesignExpert®软件从RSM中的ANOVA方法获得。
ANNS建模
使用MATLAB®环境用于使用馈送前后传播神经网络进行建模实验饲料结果。在许多形式的算法中，levenberg-Marquardt（LM）被使用，因为它更合适并考虑建模。共有20个样品被认为是训练，每个样品，每个用于验证和测试。使用ANNS模型分析批量测试的性能，与RSM相比的回归分析。
结果与讨论
实验
表2中给出的实验细节突出了pH，吸附剂剂量，接触时间对多金属去除的影响。Cd，Zn和Fe的最佳pH为5.5。吸附剂剂量为5.5，Fe和9用于CD和10，用于Zn。所有金属的最佳接触时间为1.75小时。图。图1（a），（b），（c）解释了所选因素对去除（％r）的影响。
CCD设计
对因子进行测试及其对CVWC的吸附的影响。使用3级全因子中央复合面设计和25次使用3（-1,0，+1）中心点，用于实现许多过程参数对三种金属镉，锌和铁的吸附作用的影响。27,28根据因子设计的选择，试验（20）随机进行，如表2所示。研究了pH，吸附剂剂量和接触时间等测试因素的效果是使用Origin®Pro软件的百分比清除的％。
在编码因素方面的最终方程
％R（CD）= 84.70 + 8.16 A + 0.9210 B + 7.39 C + 6.45 AB + 5.44 AC + 11.93 BC - 18.78 A2+ 0.2155 B.2- 11.96 C.2
％R（Zn）= 84.97-2.40 A + 6.91 B + 2.37 C + 0.0775 AB + 4.59 AC + 8.82 BC - 12.89 A2+ 0.2000 B.2- 1.08 C.2
％R（Fe）= 85.78 + 3.13 A + 14.15 B + 0.2950 C - 3.14 AB + 0.1825 AC + 11.43 BC -22.62 A.2- 2.67 B.2+ 6.93 C.2
关于每个因素及其响应的预测从与编码因子相关的等式到达。参考编码因子，编码级别+1和-1表示高到低。
ANNS建模
回到传播神经网络用于将实验数据建模到CVWC上。25,26网络具有3个输入和输出神经元，隐藏和输出层分别具有10和3神经元。
RSM和ANNS模型的比较
可以使用RSM和ANNS分析繁琐问题的回归分析。使用这些模型来研究AMD废物对CVWC的吸附。26-28基于RMSE和R的统计分析2基于表3中呈现的RSM和ANN的以下方程来计算。
在哪里N指的是点数，y一世作为预测（RSM和ANNS）值，y迪是实际（实验）值，和ym是实际值的平均值。
RSM和ANNS的RMSE分别为0.346和1.258;这表明ANNS的值与RSM相比偏离。R.2RSM和ANN的相关系数）分别为0.89和0.96。回归分析了解数据如何适合模型的想法。图。图2（a），（b），（c）传达实验，RSM和ANNS预测值的去除（％R）的比较。未发现实验数据的显着偏差。
虽然RSM和ANNS模型适合实验数据，但是，ANNS模型比RSM更大。然而，RSM在描述响应方面描绘各种操作因素之间的关系的有利。然而，RSM的主要缺点是它仅推定了一种二次形式的非线性相关性。然而，ANNS具有内置系统，其可以自然地封装大多数非线性，与RSM相比。
表2：CD，Zn和Fe的％R（实验，RSM和Anns）的因素对效果
跑步 |
pH（a） |
广告。剂量（mg）（b） |
联系时间（HRS）（c） |
％R（CD） |
％R（Zn） |
％R（FE） |
||||||
exp. |
rsm. |
安克斯 |
exp. |
rsm. |
安克斯 |
exp. |
rsm. |
安克斯 |
||||
1 |
9. |
5.5 |
1.75 |
86.45 |
85.89 |
85.77 |
78.45 |
79.21 |
78.76 |
67.45 |
66.89 |
67.21 |
2 |
5.5 |
1 |
1.75 |
54.33 |
54.76 |
53.89 |
67.33 |
67.45 |
67.19. |
55.45 |
55.22 |
55.33 |
3. |
5.5 |
10. |
1.75 |
93.56. |
92.80 |
93.06 |
93.45. |
93.90. |
92.32 |
90.35 |
90.56 |
90.76 |
4. |
5.5 |
5.5 |
1.75 |
91.76. |
90.99. |
90.96 |
85.43 |
85.11 |
85.41 |
91.56. |
91.89 |
91.77 |
5. |
5.5 |
5.5 |
1.75 |
92.33 |
92.78 |
92.58 |
86.43 |
86.04 |
86.07 |
91.41 |
91.33 |
91.34 |
6. |
2 |
1 |
0.5 |
72.16 |
72.57 |
72.79 |
81.32 |
80.80. |
82.10 |
63.22 |
63.15 |
63.25 |
7. |
9. |
1 |
0.5 |
68.34 |
68.65 |
69.05 |
64.66 |
64.34 |
64.32 |
75.38 |
74.45 |
75.87 |
8. |
9. |
10. |
0.5 |
34.56 |
32.98 |
34.06 |
53.65 |
53.21 |
53.90 |
67.23 |
67.78 |
67.16 |
9. |
2 |
10. |
0.5 |
43.22 |
43.64 |
43.48 |
78.54 |
78.09 |
78.21 |
78.99. |
79.49 |
78.54 |
10. |
5.5 |
5.5 |
3. |
89.32 |
90.02 |
89.37 |
79.56. |
80.05 |
79.56. |
88.9 |
88.54 |
89.43. |
11. |
5.5 |
5.5 |
1.75 |
92.67 |
92.21 |
91.59 |
86.77 |
86.22 |
86.12 |
94.89 |
95.12 |
93.78 |
12. |
9. |
1 |
3. |
44.74 |
43.90. |
43.99. |
57.63 |
57.32 |
57.36 |
44.76 |
44.24 |
44.23 |
13. |
5.5 |
5.5 |
1.75 |
90.56 |
90.78 |
91.21 |
89.51 |
90.03 |
88.98 |
91.31 |
91.53 |
91.81 |
14. |
2 |
10. |
3. |
45.56 |
45.34 |
45.44 |
88.41 |
88.77 |
88.11. |
53.34 |
53.61 |
53.62 |
15. |
5.5 |
5.5 |
1.75 |
91.34 |
91.86. |
91.41 |
90.48 |
90.66 |
90.32 |
89.77 |
89.05 |
89.09 |
16. |
5.5 |
5.5 |
0.5 |
34.22 |
33.81 |
34.06 |
78.65 |
77.79 |
78.16 |
76.09 |
77.31 |
75.74 |
17. |
9. |
10. |
3. |
89.33 |
89.01 |
88.21 |
90.44 |
90.67 |
90.17 |
93.65 |
93.67 |
93.96. |
18. |
5.5 |
5.5 |
1.75 |
93.43 |
93.87 |
93.53 |
90.3 |
90.21 |
90.87 |
96.57 |
96.34 |
96.32 |
19. |
2 |
1 |
3. |
57.45 |
57.71 |
56.18 |
64.45 |
64.87 |
64.34 |
43.21 |
43.45 |
43.34 |
20. |
9. |
1 |
1.75 |
23.45 |
24.78 |
22.63 |
56.15. |
56.64 |
56.35 |
38.45 |
39.17 |
39.17 |
* A，B，C是pH，吸附剂量和接触时间的编码因子
 |
图1：a）pH，b）吸附剂剂量和c）接触时间r（实验）的接触时间 点击此处查看数字 |
 |
图2：实验％R与a）CD B）Zn和C）Fe的实验％R与预测（RSM＆ANN） 点击此处查看数字 |
结论
该研究支持组合的蔬菜废碳（CVWC）以生态友好的方式治疗AMD流出物。实验室规模的分批研究在消除了来自AMD流出物的三种金属，即镉，锌和熨斗中。实验数据显示以最佳pH和5.5的最佳pH和吸附剂量和1.75小时的接触时间，观察到最高的去除。使用RSM和ANNS模型预测废水中金属的吸附效率在CVWC上。RMSE和R.2用于预测RSM和ANNS模型的工作。具有实验与预测数据的曲线揭示了与实验数据的良好相关性。
参考
- 爱立信，马格努斯和奥洛夫·洛夫。采矿对1996年至2016年期间的国家经济的贡献。矿物经济学。2019：32（2）：223-250。
- Abinandan，Sudharsanam，Suresh R. Subashchandrabose，Kadiyala Venkateswarlu，以及Mallavarapu Megharaj。微藻 - 细菌生物膜：治疗酸性矿区排水的可持续协同方法。应用微生物学和生物技术。2018; 102（3）：1131-1144。
- 芭蕾舞演员，安东尼奥，劳拉卡斯特罗，玛丽亚克莱拉哥斯达，乔治卡莱尔，曼努埃尔加莱州罗格，帕特里西亚·帕莱兹 - 加尔丹，安吉拉·阿尔瓦雷兹，卡罗琳·巴勒根和埃里克古巴。用于处理工业金属金属金属污水的修复试验装置的设计（生物模拟项目）：实验室测试。潮湿冶金。2017; 168：103-115。
- Ergüler，GüzideKalyoncu。调查蛋壳用于治疗污染矿业地区的适用性。矿物工程。2015; 76：10-19。
- 张，婷，志宏涂，陆，兴春段，小云易，守护与李大。在柱模式下使用鸡蛋壳从酸性矿喷射中除去重金属。环境管理杂志。2017年; 188：1-8。
- De PaivaMagalhães，Danielly，MônicaGreginada Costa Marques，Darcilio Fernandes Baptista和Daniel Forsin巴士。金属生物利用度和新温水中的毒性。环境化学字母。2015; 13（1）：69-87。
- Abdolali，atefeh，Huu Hao Ngo，Wenshan Guo，John L.周，张张，爽亮，很快W. Chang，Duc Nguyen和Yi Liu。突破性生物吸附剂在实验室连续固定床柱中从合成和实木废水中除去重金属的施用。生物资源技术。2017年;229：78-8
- Brahmi，Khaled，Widedbouguerra，Soumaya Harbi，Ellalame Elaloui，Mouna Loungou和BéchirHamrouni。新型水处理过程处理重金属污染工业废水：镇流式电絮凝。危险材料杂志。2018; 344：968-980。
- Poo，Kyung-min，Eun-Bi Son，Jae-Soo Chang，Xianghao Ren，Yun-Jung Choi和Kyu-Jung Chae。源自浪费的海洋宏观藻类（Saccharina Japonica和Sargassum Fusiforme）的生物触发器及其在水溶液中的重金属去除的可能性。环境管理杂志。2018; 206：364-372。
- Vijayaraghavan，K。和R. Balasubramanian。生物吸附是适用于金属废水的去污吗？对生物吸附过程的最新和未来方向的关键综述。环境管理杂志。2015; 160：283-296。
- 溃败，普朗雅兰詹，拉杰什·罗山划分和佩斯彭布尼亚。Dolochar从二元水相中从二元水相中移除：突出显示优化，单一和二元吸附等温线和营养释放。过程安全和环境保护。2016; 100：91-107。
- Åžhan，泰金。RSM对Pb（II）和Cu（II）富含SH组和二元体系研究的吸附的应用。水资源工程杂志。2019; 31：100867。
- Roy，Swapnila，Papita Das，Shubhalakshmi Sengupta和Suvendu Manna。钙浸渍活性炭：在批料和固定床反应器中含氟溶液的优化和效率。过程安全和环境保护。2017; 109：18-29。
- Mousavi，Seyyed Javad，Mehdi Parvini和Mohsen Ghorbani。重金属（Cu2 +和Zn2 +）对新型双官能有序介孔二氧化硅的吸附：响应面法优化。中国化工工程研究所学院学报。2018; 84：123-141。
- Mahmoodi，Niyaz Mohammad，Mohsen Tagizadeh和Ali Taghizadeh。活性炭/金属 - 有机框架复合材料作为生物基础新的绿色吸附剂：制备和数学污染物去除模拟。分子液期杂志。2019年;277：310-322。
- Khandanlou，Roshanak，Hamid Reza Fard Masoumi，Mansor B. Ahmad，Kamyar Shameli，Mahiran Basri和Katayoon Kalantari。利用人工神经网络（ANN）通过稻草和Fe3O4纳米粒子纳米复合物的重金属吸附的增强。生态工程。2016;91：249-256。
- 刘，志伟，方南亮，与you志刘。旋转包装床中农用废物中生物吸附过程的人工神经网络建模。应用热工程。2018; 140：95-101。
- DIL，Ebrahim Alipanahpour，Mehrorang Ghaedi，Arash Asfaram，Fatemeh Mehrabi，Ali Akbar Bazrafshan，Abdol Mohammad Ghaedi。采用超声辅助色散固相微萃取痕量番茄素O染料：人工神经网络遗传算法和响应面方法。超声波onochemisty。2016;33：129-140。
- Dehghani，Mohammad Hadi，Kaan Detilmezsoy，Mehdi Salari，Zoha Heidarinejad，Mahmood Yousefi和MikaSillanpää。使用多壁碳纳米管和γ-氧化铝作为新型吸附剂的水溶液中的吸附（II）：基于响应面方法和人工神经网络的建模与优化。分子液期杂志。2020;299：112-154。
- Lata，sneh和s. r. samadder。使用纳米吸附剂和挑战从水中除去砷：综述。环境管理杂志。2016;166：387-406。
- Sabela，Myalowenkosi I.等。使用绿色蔬菜废物衍生的活性炭从废水中除去铜（II）：一种均衡和动力学研究的方法。阿拉伯化学杂志。2019：12（8）：4331-4339。
- Aziz，El Kassimi，等。使用粉末和煅烧蔬菜从水溶液中吸附阴离子染料作为低成本吸附剂。阿拉伯基础与应用科学杂志。2018年：25（3）：93-102。
- Åžž，泰金，哈桑锡兰，以及NahitAktaåÿ。用低成本生物质水溶液的Zn（II）离子的生物吸附优化versicolor和动力学和热力学参数的评价。海水淡化和水处理。2016; 57（26）：12156-12167。
- Sabela，Myalowenkosi I.等。使用绿色蔬菜废物衍生的活性炭从废水中除去铜（II）：一种均衡和动力学研究的方法。阿拉伯化学杂志。2019：12（8）：4331-4339。
- Kooh，Muhammad Raziq Rahimi，等。批次吸附研究大豆废料除去甲基紫2B：等温，动力学和人工神经网络建模。环境地球科学。2016：75（9）：783。
- Dehghani，Mohammad Hadi，等。使用多壁碳纳米管和γ-氧化铝作为新型吸附剂的水溶液中的吸附（II）：基于响应面方法和人工神经网络的建模与优化。分子液期杂志。2020：299：112-154。
- Zin，Khairunnisa'Mohd，等。三唑染料的微生物脱色，直接蓝71：使用响应面方法（RSM）和人工神经网络（ANN）的优化方法。生物化研究国际。2020年：2020。
- Jaskulak，Marta，Anna Grobelak和Franck Vandenbulcke。用污水污泥辅助植物修复期间通过响应面方法和人工神经网络在污染土壤中的污染土壤中镉去除镉的模拟和优化。国际植物修复杂志。2020：1-10。
这项工作是在授权下获得的Creative Commons attage 4.0国际许可证。
