Verbesserung der Nachhaltigkeit in der Abwasserbehandlung: Ein modellbasierter Ansatz zur Optimierung der Regenerationsbedingungen von iFeCu basierend auf der Methode der kleinsten Quadrate und Support Vector Regression

Nanopartikel in der Abwasserbehandlung bieten eine nachhaltige, effiziente Entfernung von persistierenden Schadstoffen, mit minimalem Ressourcenverbrauch und Wiederverwendbarkeit. Diese Studie untersucht die Wiederverwendbarkeit von immobilisierten Eisen-Kupfer-Nanopartikeln (iFeCu) für die Abwasserbehandlung. Der Einfluss der Regenerationsbedingungen von iFeCu, einschließlich der Regenerationszeit und -temperatur, auf die Leistungsfähigkeit von iFeCu in der Abwasserbehandlung wurde untersucht. Darüber hinaus wurde ein Soft-Sensor-Modell entwickelt, das heißt ein Ensemble-Modell für die diskriminante Analyse der Hauptkomponenten mit kleinsten Quadraten und Support Vector Regression (PCA-DA-E-LSSVR), um die Leistung von iFeCu vorherzusagen; eine Online-Leistungsbewertung des Modells wurde durchgeführt, um dessen Genauigkeit zu bewerten. Bei der Untersuchung der Regenerationsbedingungen wie Zeit und Temperatur stellte sich heraus, dass iFeCu, das in 1 mol (M) Natriumcarbonat (Na2CO3) bei 40 °C für 5 Stunden regeneriert wurde, vergleichbare Ergebnisse lieferte wie das bei 60 °C für 15 Stunden regenerierte Material. Höhere Regenerationstemperaturen (>40 °C) verringerten die Emissionen von Kohlendioxid und Kohlenmonoxid, reduzierten jedoch die Ammoniak (NH3)-Entfernung um etwa 22 %. Kürzere Regenerationszeiten (<5 h) verringerten die Wechselwirkung zwischen Na2CO3 und iFeCu, was zu einer Reduzierung der NH3-Entfernung um etwa 11 % führte. Der Korrelationskoeffizient, R2-Wert von 0,8514, wurde für das vorgeschlagene PCA-DA-E-LSSVR-Modell erfasst. Insgesamt passt das entwickelte Modell gut zu den nichtlinearen Daten in der Abwasserbehandlung und bietet akzeptable Bereiche für Online-Leistungsresultate.