Jornal de Engenharia Química Avançada

Abstrato

Modelação de redes neuronais artificiais para remoção de Fe (III) de soluções aquosas utilizando nanocompósitos de magnetita de quitosano (CMNs)

Mini Namdeo, Rama Mehta, Mehta VK e Vijaya Agarwala

Foi criado um modelo de Rede Neural Artificial (RNA) de duas camadas para confirmar a eficácia deliberada das partículas de Fe (II) do arranjo de fluidos utilizando nanocompósitos de magnetita de quitosana (CMNs). O arranjo do stock de gelado foi feito dissolvendo uma quantidade pré-calculada de FeCl3 em água refinada duas vezes para dar a última fixação 100 mgl-1. O arranjo de stock foi debilitado para obter arranjos padrão com fixação na gama de 5-30 mgl−1 e o seu último pH foi transmutado de acordo com 4,5. Cinquenta mililitros de concentração de FeCl3 de concentração imaginada foram colocados num frasco Erlenmeyer de 125 ml contendo 0,02 g de sorvente CMN. Descobriu-se um período de 3 horas adequado para realizar o equilíbrio. O modelo de RNA pretendia suspeitar da eficácia de sorção dos CMNs para as partículas metálicas alvo, combinando o back spread (BP) com o exame do segmento de orientação. Um axónio sigmóide foi utilizado como capacidade de troca de informação e camada de rendimento. O cálculo de Levenberg-Marquardt (LMA) foi ligado, fornecendo uma estimativa base do erro quadrático médio (MSE) para a preparação e aprovação cruzada na 6ª casa decimal.