TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH HẤP PHỤ XANH METHYLENE BẰNG PHƯƠNG PHÁP MẠNG THẦN KINH NHÂN TẠO VÀ PHƯƠNG PHÁP MÁY VECTƠ HỖ TRỢ BÌNH PHƯƠNG NHỎ NHẤT

Tóm tắt

Vấn đề ô nhiễm nguồn nước đang trở nên ngày càng nghiêm trọng. Tuy nhiên, quá trình xử lý nước thải chưa được thực hiện một cách hiệu quả, dẫn đến việc một lượng lớn các chất độc hại bị thải trực tiếp ra môi trường nước mà không qua xử lý. Methylene Blue (MB) là một chất nhuộm hữu cơ, được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như y học, sinh học, hóa học và công nghiệp, việc sử dụng MB với nồng độ lớn có thể gây tác động tiêu cực đối với sức khỏe, bao gồm các vấn đề như tổn thương tim, nôn mửa, sốc, và tê liệt cơ tứ chi. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất việc tối ưu hóa quá trình hấp phụ chất màu hữu cơ độc hại Methylene Blue (MB) nhờ vật liệu tổ hợp nano Sunfat Kẽm/Than hoạt tính ( ZnS NPs/AC ) nhằm xác định các điều kiện thực nghiệm để tối ưu hóa hiệu suất hấp phụ MB bằng mô hình trí tuệ nhân tạo (ANN) và mô hình Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). Kết quả thu được hệ số xác định (R2), sai số căn quân phương (RMSE) lần lượt là 0.98, 0.74 với mô hình ANN và 0.99, 0.24 với mô hình LS-SVM. Điều này cho thấy, mô hình LS-SVM cho khả năng dự báo chính xác hơn so với mô hình ANN và nhận được các điều kiện thực nghiệm tối ưu với độ pH là 6.6, nồng độ MB 8.8mg/L, khối lượng chất hấp phụ là 0.015g, thời gian siêu âm 4.9 phút và hiệu suất hấp phụ MB trên 97%.