【摘 要】
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以对Plackett-Burman设计实验结果筛选确定的TiO2用量、溶液初始浓度co、光照射时间t、溶液初始pH值4个因素为自变量,脱色率为因变量,采用BP神经网络基于Box-Behnken设计和U1
【基金项目】
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四川省科技厅项目;国家自然科学基金
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以对Plackett-Burman设计实验结果筛选确定的TiO2用量、溶液初始浓度co、光照射时间t、溶液初始pH值4个因素为自变量,脱色率为因变量,采用BP神经网络基于Box-Behnken设计和U10(10×52×2)设计实验数据建模,对活性大红BES溶液进行光催化降解模拟研究.降解过程中BES溶液的脱色率通过紫外-可见分光光度法测定后计算获得.建立的BPNN模型对训练集和预测集计算结果相关系数r分别为0.996 4和0.963 6,脱色率实验值与预测值的平均相对误差MRE分别为6.14%和7.76%.将该模犁用于分析各因素对BES光催化降解的影响,表明初始浓度较低时,pH 5.0和适当的cTIO2条件下有利于提高BES的降解率.根据该模型分析得出c0为40 mg·L-1时的优化实验条件为pH 5.0,cTiO2=1.20 g·L-1,t=35min,该条件下BES脱色率的模型计算值为99.16%.经实验验证获得的脱色率为98.20%,脱色率计算值与实验值十分接近,相对误差仅为-0.96%.
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