Degradação de corante Reative Black 5 via processo foto- Fenton em reator PTC com modelagem e otimização utilizando RNA

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Chiavone Filho, Osvaldo
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Lira, Ricardo Morais, Pacheco, Jose Geraldo, Dias, Fernando Ferreira Silva, Carvalho, Frede Oliveira
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44965
Resumo: A indústria têxtil gera uma grande quantidade de efluentes contaminados com corantes, especialmente os do tipo azo como o remazol preto B (rective black 5 – RB5). Se não forem tratados, estes efluentes causam prejuízo estético e danos ao meio ambiente e à saúde humana. O tratamento biológico convencional não é eficiente para este tipo de composto. Processos oxidativos avançados têm sido aplicados para degradar efluentes contendo corantes refratários ao tratamento biológico. O objetivo deste trabalho foi estudar a degradação do corante remazol preto-B utilizando o processo de oxidação avançada foto-Fenton com radiação UV-A, visando o reuso de água e redução dos custos de produção. Foi realizado um planejamento experimental (23) utilizando o H2O2, Fe2+e o corante RB5 como variáveis independentes e a conversão de carbono orgânico total (TOC) como a variável resposta. Foi desenvolvido um modelo de redes neurais artificiais (RNA) com a utilização do software Statistica 8.0 que possibilitou a modelagem e a otimização do processo. Foi obtida na condição otimizada a proporção de concentração molar inicial de igual a 119:19:1 para o reator PTC com radiação UV-A de luz negra após 90 min de reação, obtendo-se conversão máxima de TOC igual a 90%. Foram realizados testes experimentais nas condições otimizadas obtendo 90% de conversão de TOC mostrando o bom desempenho do modelo empírico de redes neurais artificiais para a predição e otimização do processo foto-Fenton
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Processos oxidativos avançados têm sido aplicados para degradar efluentes contendo corantes refratários ao tratamento biológico. O objetivo deste trabalho foi estudar a degradação do corante remazol preto-B utilizando o processo de oxidação avançada foto-Fenton com radiação UV-A, visando o reuso de água e redução dos custos de produção. Foi realizado um planejamento experimental (23) utilizando o H2O2, Fe2+e o corante RB5 como variáveis independentes e a conversão de carbono orgânico total (TOC) como a variável resposta. Foi desenvolvido um modelo de redes neurais artificiais (RNA) com a utilização do software Statistica 8.0 que possibilitou a modelagem e a otimização do processo. Foi obtida na condição otimizada a proporção de concentração molar inicial de igual a 119:19:1 para o reator PTC com radiação UV-A de luz negra após 90 min de reação, obtendo-se conversão máxima de TOC igual a 90%. Foram realizados testes experimentais nas condições otimizadas obtendo 90% de conversão de TOC mostrando o bom desempenho do modelo empírico de redes neurais artificiais para a predição e otimização do processo foto-FentonThe textile industry generates a large amount of effluents containing dyes, especially azo-dyes such as rective black 5 (RB5). If left untreated, these effluents cause damage to the environment and human health. The conventional biological treatment is not efficient for this kind of compound. Advanced oxidation processes have been applied to degrade effluents containing dyes refractory to biological treatment. The objective of this work was to study the degradation of the dye Remazol Black-B using the process of photo-Fenton advanced oxidation with UV-A, targeting the water reuse and reduction of production costs. An experimental factorial design (23) was carried out using H2O2, Fe2+ and RB5 dye as independent variables and the conversion of total organic carbon (TOC) as the response variable. An artificial neural network (ANN) model was developed using the Statistica 8.0 software for process optimization. The optimum condition was obtained with molar concentration ratio of equal to 119:19:1 for PTC reactor with black light lamp after 90 minutes of reaction. Experimental test was conducted under optimized conditions, obtaining 90% conversion of TOC showing the good performance of the empirical ANN model for the prediction and optimization of processScientia PlenaAttribution 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCoranteIndústria têxtilFoto-FentonReator PTCRNADyeTextile industryPTC reactorANNDegradação de corante Reative Black 5 via processo foto- Fenton em reator PTC com modelagem e otimização utilizando RNADegradation of Reactive Black 5 dye by photo-Fenton process in a PTC reactor with modeling and optimization using ANNinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALDegradaçãoCoranteReativeBlack5_ChiavoneFilho_2013.pdfDegradaçãoCoranteReativeBlack5_ChiavoneFilho_2013.pdfapplication/pdf652951https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/44965/1/Degrada%c3%a7%c3%a3oCoranteReativeBlack5_ChiavoneFilho_2013.pdfda432e51e9c89842c6d023b536573439MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8914https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/44965/2/license_rdf4d2950bda3d176f570a9f8b328dfbbefMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/44965/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/449652021-11-22 15:26:35.321oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-11-22T18:26:35Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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