响应曲面法和人工神经网络模型对电催化氧化磺胺甲恶唑条件的优化

为获得电催化氧化磺胺甲恶唑的最佳实验条件,通过中心组合设计(CCD)设计实验,建立响应曲面(RSM)和人工神经网络(ANN)两种模型,并评价了两种模型的准确性和预测能力。在此基础上分别通过响应曲面法和遗传算法对所得模型进行优化。结果表明:RSM和ANN的均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R~2)分别为2.62、 1.13、 0.976和0.59、 0.62、 0.994,说明ANN模型比RSM模型具有更高拟合度、精度和预测能力。响应曲面法和遗传算法的优化结果与实验所得结果的相对误差分别为1.48%和0.74%,说明遗传算法具有更强的优化能力。本研究结果可为优化电催化氧化抗生素废水的条件提供参考。     

响应曲面法优化电化学氧化处理染料废水工艺参数的研究

采用响应曲面分析中的Box-Behnken设计法,以电流密度、初始pH值、氯化钠浓度和反应时间为实验因素,以电化学氧化处理酸性粒子元青染料废水过程中的TOC去除率和能耗为响应值,通过响应曲面法结合优化期望函数得出电化学氧化最优效能的工艺参数。结果表明,分析得出的TOC去除率与反应能耗的多元二次回归模型均达到显著并有很好的相关性。电化学氧化最优工艺参数为电流密度55mA/cm~2,初始pH值为6,氯化钠浓度0.15mol/L,反应时间120min,在此条件下,TOC去除率为80.20%,能耗为19.85kWh/g(TOC),预测值与实际值之间的相对误差分别为2.2%与4.6%。表明此方法可用于优化电化学氧化处理染料废水工艺参数,为实际工程应用中制定高效节能的处理方案提供参考。