The Prediction of Heavy Metal Permeate Flux in Complexation-Microfiltration Process: Polynomial Neural Network Approach

Sekulić, Zoran; Antanasijević, Davor; Stevanović, Slavica; Trivunac, Katarina

doi:10.1007/s11270-018-4072-y

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“…(Sekulić et al., 2019). In this process, hardly biodegradable pollutants are concentrated in a bioreactor to form separable nutrient‐rich residual sludge.…”

Section: Membrane Biological Reactors and Their Application For Metal...mentioning

confidence: 99%

Relevance of membrane biological reactor in heavy metals recovery: Diminutive review

Mengesha

Sahu

2021

Environmental Quality Mgmt

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Heavy metals are extensively utilized in modern industries in various process. Subsequently a large quantity of waste generated as byproduct that have great impact on environment. A higher concentration of almost all heavy metals are toxic in nature for all living organisms. Therefore, the wastes discharged from the conventional treatment plants deteriorate the natural ecosystems; qualities of water sources and farmlands. Globally, activated sludge waste treatment technology have been widely used as a metal recovery process. The technique miscarried to attain the anticipated removal efficiency. Recently, membrane biological reactor (MBR) system has emerged as an important alternative to conventional activated sludge (CAS) systems. The work describes the potency of microbes for extraction heavy metal from wastes, the enhancements in biotechnology, characterization of specific wastes, optimization parameters to operate under various conditions that prevail in membrane bioreactors. The performance of the MBR technology shows good results to reduce all types heavy metals with supporting evidence, which obtained from the results of prominent studies.

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“…(Sekulić et al., 2019). In this process, hardly biodegradable pollutants are concentrated in a bioreactor to form separable nutrient‐rich residual sludge.…”

Section: Membrane Biological Reactors and Their Application For Metal...mentioning

confidence: 99%

Relevance of membrane biological reactor in heavy metals recovery: Diminutive review

Mengesha

Sahu

2021

Environmental Quality Mgmt

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“…Referente à utilização de RNAs em processos de microfiltração tangencial, redes neurais foram utilizadas para prever o desempenho do processo de microfiltração para a remoção de metais pesados, como chumbo e zinco, em águas residuais, mostrando que o modelo neural possui excelente desempenho na previsão do fluxo de permeado com coeficiente de correlação entre os dados de 0,96 (SEKULIC et al, 2019); Phalak et al (2017) fizeram um estudo sobre a filtração de proteínas usando RNAs e concluíram que elas são ótimas para a modelagem de processos de membrana, como ultrafiltração e microfiltração; Ghandehari, Montazer-Rahmati e Asghari (2013) desenvolveram duas redes neurais para modelar o declínio do fluxo de permeado na microfiltração de proteínas, com bastante precisão; RNAs também foram utilizadas para analisar o fluxo de permeado na microfiltração tangencial para clarificação de vinhaça com membrana porosa com poros de diâmetro médio de 0,8 µm com erro percentual médio de 1,62% (SILVA, 2018).…”

Section: Introductionunclassified

Desenvolvimento de redes neurais artificiais para análise do fluxo de permeado de uma bebida à base de açaí no processo de microfiltração tangencial

Proni¹,

Haneda²,

Filletti³

2020

C.Q.D.

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Desenvolvimento de redes neurais artificiais para análise do fluxo de permeado de uma bebida à base de açaí no processo de microfiltração tangencial Development of artificial neural networks for permeate flow analysis of a beverage based on açai in the crossflow microfiltration process Resumo Neste trabalho foi proposta a utilização de Redes Neurais Artificiais (RNAs) com o Método de Levenberg-Marquardt (MLM) para estimar o fluxo de permeado de uma bebida à base de açaí através do processo de microfiltração tangencial com duas membranas cerâmicas com poros de diâmetro médio de 0,8 e 1,2 m em escoamento turbulento. As variáveis de entrada das RNAs foram o número de Reynolds, a pressão transmembrana e o tempo de microfiltração; as variáveis de saída foram os correspondentes valores de fluxo de permeado. Os resultados fornecidos pelas RNAs tiveram baixos erros médios, sendo 4,1%, 10,6% e 7,6% para a membrana de 0,8 m e 5,3%, 4,7% e 9,9%, para a membrana de 1,2 m, para os conjuntos de treinamento, validação e teste, respectivamente. Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais. Microfiltração tangencial. Membranas Cerâmicas. Açaí.

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Prediction of lead (Pb) adsorption on attapulgite clay using the feasibility of data intelligence models

Bhagat

Paramasivan

Al-Mukhtar

et al. 2021

Environ Sci Pollut Res

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The Prediction of Heavy Metal Permeate Flux in Complexation-Microfiltration Process: Polynomial Neural Network Approach

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Relevance of membrane biological reactor in heavy metals recovery: Diminutive review

Relevance of membrane biological reactor in heavy metals recovery: Diminutive review

Desenvolvimento de redes neurais artificiais para análise do fluxo de permeado de uma bebida à base de açaí no processo de microfiltração tangencial

Prediction of lead (Pb) adsorption on attapulgite clay using the feasibility of data intelligence models

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