- Код статьи
- S30346479S0044185625040131-1
- DOI
- 10.7868/S3034647925040131
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 61 / Номер выпуска 4
- Страницы
- 448-454
- Аннотация
- 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 – рогатабельный план второго порядка ЦКРП-2 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/дм, продолжительность контакта – 40–50 мин, температурные условия процесса обработки сточных вод – 20º–30ºC.
- Ключевые слова
- эффективность очистки математическая обработка регрессионная модель методология Бокса–Бенкена процесс водоочистки модификация поверхность отклика
- Дата публикации
- 17.12.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 29
Библиография
- 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. Шайхцева К.И., Фридман 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. Шибекл Л.А., Митько 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/10.37614/29491215.2023.14.5.018
- 7. Святиченко А.В., Сапровова 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. Владислав А., Silianpää 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.ccj.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. T. 255. C. 126965. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.126965
- 11. Jawad N., Najfe T.M. Mathematical Modeling and Kinetics of Removing Metal Ions from Industrial Wastewater // Iraqi Journal of Chemical and Petroleum Engineering. 2022. T. 23. № 4. С. 59–69. https://doi.org/10.31699/IJCPE.2022.4.8
- 12. Шибекл 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. Адара 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. Шайхцева К.И. Разработка технологии переработки оболочек стручков гороха в сорбционные материалы: дис. ... канд. техн. наук: 4.3.1. Казань, 2024. 160 с.
