Application of a new HMW framework derived ANN model for optimization of aquatic dissolved organic matter removal by coagulation

凝结 溶解有机碳 偏最小二乘回归 基质(化学分析) 人工神经网络 化学 有机质 水处理 生物系统 数学 环境工程 环境化学 环境科学 色谱法 人工智能 统计 计算机科学 心理学 有机化学 精神科 生物
作者
Guocheng Zhu,Nana Xiong,Chuang Wang,Zhongwu Li,Andrew Hursthouse
出处
期刊:Chemosphere [Elsevier BV]
卷期号:262: 127723-127723 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.chemosphere.2020.127723
摘要

Removing dissolved organic matter (DOM) with polyaluminium chloride is one of the primary goals of drinking water treatment. In this study, a new HMW framework was proposed, which divided the factors affecting coagulation into three parts consisting of hydraulic condition (H), metal salt (M), and background water matrix (W). In this framework, H, M and W were assumed to be interacted with each other and combined to determine coagulation efficiency. We investigated the feasibility of the framework to determine the treatment efficiency through mathematical models. Results showed that non-linear artificial neural network (ANN) model was a better fit to the experimental data than the linear partial least squares (PLS) model: the ANN model could explain 76% of the total variations while the PLS could only explain 71%. The PLS did not follow the variations of observed values adequately. These experiments showed that the interaction between the HMW framework components were not simple linear relationships. The ANN model was able to optimize the composition of the HMW framework improving the efficiency of DOM removal through the components of HMW such as velocity gradient (G value), coagulant dosage, solution pH, and background water matrix. Overall, HMW framework is a new classification of factors affecting coagulation, leading to a better understanding of the coagulation process and sensitivity to influencing variables.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
steven完成签到 ,获得积分10
1秒前
舒涵完成签到,获得积分20
1秒前
lizhiqian2024完成签到,获得积分10
4秒前
Arrhenius完成签到,获得积分10
5秒前
悠悠完成签到 ,获得积分10
6秒前
人不犯二枉少年完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
研友_Lw7MKL完成签到,获得积分10
7秒前
Alan完成签到,获得积分10
8秒前
葳葳发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
10秒前
10秒前
在险峰发布了新的文献求助10
11秒前
正直的沛凝完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
13秒前
海鸥完成签到,获得积分10
13秒前
蒋若风完成签到,获得积分10
13秒前
爆米花应助孙文杰采纳,获得10
14秒前
小艾完成签到,获得积分10
14秒前
明理萃完成签到 ,获得积分10
15秒前
苏黎世发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
乔安发布了新的文献求助10
16秒前
炫哥IRIS发布了新的文献求助10
16秒前
LaTeXer给积极行天的求助进行了留言
17秒前
ww发布了新的文献求助10
17秒前
Carlo完成签到,获得积分10
18秒前
蓝胖子完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
终生科研徒刑完成签到 ,获得积分10
20秒前
21秒前
ysc发布了新的文献求助20
23秒前
24秒前
LKX完成签到 ,获得积分10
24秒前
纯真的诗兰完成签到,获得积分10
25秒前
自然函完成签到 ,获得积分10
25秒前
等一个晴天完成签到,获得积分10
26秒前
as发布了新的文献求助100
26秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038446
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576149
关于积分的说明 11374627
捐赠科研通 3305875
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892680
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048