КОМПЛЕКСНОЕ ВЛИЯНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА ПРОЦЕСС ИЗВЛЕЧЕНИЯ КРАСИТЕЛЯ МЕТИЛЕНОВОГО ГОЛУБОГО ИЗ МОДЕЛЬНОГО РАСТВОРА
Аннотация
Представлены результаты исследования влияния физико-химических параметров на эффективность очистки сточных вод от красителя метиленовый голубой (МГ) методом планирования эксперимента для выбора рациональных параметров процесса очистки. При выборе должны применяться соответствующие методики, такие как математическое моделирование, анализ данных и практические исследования, чтобы выбрать оптимальные параметры очистки, обеспечивающие эффективность, экономичность и соблюдение экологических стандартов. Использовались математические модели и алгоритмы, позволяющие предсказать влияние изменения технологических параметров на конечный результат процесса и оптимизировать его выполнение. Для исследования был взят отход отбельной глины, полученный на Алексеевском маслоэкстракционном заводе (Белгородская область). В соответствии с планом эксперимента было проведено 30 опытов с учётом изменения четырёх переменных на трёх уровнях значений. Обработка результатов эксперимента проводилась методом математической статистики. В качестве статистики критерия использовался уровень значимости. В результате статистической компьютерной обработки экспериментальных данных получено уравнение регрессии, адекватно описывающее зависимость эффективности очистки модельного раствора сорбционным материалом от изменения температуры обжига, времени перемешивания, температуры среды и массовой дозы добавки СМ. Построены номограммы, позволяющие анализировать влияние варьируемых факторов на выходной параметр. Каждый опыт проводился в течение заданного времени, после чего содержимое реакционной ёмкости фильтровали через бумажный фильтр, в фильтрате определяли остаточную концентрацию МГ. В качестве статистики критерия использовался уровень значимости. В качестве оптимальных приняты технологические параметры: температура обжига СМ – 350 оС, длительность взаимодействия сорбционного материала с модельным раствором МГ – 90 мин, доза СМ – 0,5 г/дм3, температура водной среды – 60 оС.
Литература
Denisova K.O., Iljin A.A., Rumyantsev R.N., Ilin A.P. Biomedi-cal Journal of Scientific and Technical Research. 2020. V. 28. N 3. P. 21549–21550. DOI: 10.26717/BJSTR.2020.28.004642.
Akhmetova S.O. Вестник Алматинского технологиче-ского университета. 2019. N 4. P. 88–96.
Degtyareva E. A., Vishnevskaya L. I., Garnaya S. V., Kalko E. A. Chemistry of plant materials. 2019. N 3. P. 299–305. DOI: 10.14258/jcprm.2019035098.
Kalyakin M. A., Filaretov A. G., Strelnikov S. I. St. Peters-burg Journal of Electronics. 2018. N 1(90). P. 87–96.
Kovalev I. V., Saramud M. V., Kalinin A. O. Industrial auto-mated control systems and controllers. 2022. N 2. P. 8–14. DOI: 10.25791/asu.2.2022.1344.
Sedykh I. A., Istomin V. A. Bulletin of Lipetsk State Technical University. 2017. N 1(31). P. 33–37.
Sverguzova S. V., Shaikhiev I. G., Sapronova Zh. A., Lupan-dina N. S., Voronina Yu.S., Gafarov R.R. ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2023. V. 66. N 6. P. 76–84. DOI: 10.6060/ivkkt.20236606.6780.
Fomin V. N., Kovaleva A. A., Aldabergenova S. K. Bulletin of Karaganda University. Series: Chemistry. 2017. N 3(87). P. 91–100.
Komanov P. A., Tavasiev D. A. Academic journalism. 2019. N 12. P. 50–52.
Keldyushov V. D. Alley of Science. 2020. V. 1. N 7(46). P. 314–317.
Momzyakov A. A., Deberdeev T. R., Deberdeev R. Ya. But-lerov's messages. 2019. V. 58. N 4. P. 127–132.
Shindryaev A.V., Lebedev A. E., Menshutina N. V. Russian Chemical Journal. 2023. V. 67. N 2. P. 28-36. DOI 10.6060/rcj.2022672.3.
Yakovleva T. V., Kulberg N. S. Reports of the Academy of Sciences. 2014. V. 459. N 1. P. 27. DOI: 10.7868 /S0869565214310089.
Sverguzova S. V., Starostina I. V., Sapronova Zh. A., Solopov Yu.I., Chetverikov A.V. Bulletin of Belgorod State Techno-logical University named after. V.G. Shukhova. 2016. N 6. P. 197–201.
Bure V. M., Petrushin A. F., Mitrofanov E. P. Experience in applying mathematical statistics methods to assess the condi-tion of agricultural plants. Agricultural biology. 2019. V. 54. N 1. P. 84–90. DOI: 10.15389/agrobiology.2019.1.84rus.
Meftakhetdinova D. R., Maharramov Z. T. Sciences of Eu-rope. 2023. N 112(112). P. 69–73. DOI: 10.5281/ze-nodo.7708542.
Noskov S. I. News of Tula State University. Technical sci-ence. 2021. N 10. P. 380–385. DOI: 10.24412/2071-6168-2021-10-380-386.
Noskov S. I., Bychkov Yu. A. Bulletin of Voronezh State Technical University. 2022. V. 18. N 2. P. 7–12. DOI: 10.36622/VSTU.2022.18.2.001.
Rodionova T. E. Description of a technical process using re-gression analysis methods. Sat. tr. Modern problems of de-sign, production and operation of radio engineering systems: Collection of scientific papers, Ulyanovsk, October 10–11, 2019. – Ulyanovsk: Ulyanovsk State Technical University, 2019. – P. 145–149.
Sverguzova S. V., Sapronova Zh. A., Shaikhiev I. G. Russian Chemical Journal. 2023. V. 67. N 2. P. 67-73. DOI 10.6060/ rcj.2023672.8.
Khan P. V., Tairov E. A. Information and mathematical technol-ogies in science and management. 2017. N 4(8). P. 109–119.
Krivenko M. P. Computer science and its applications. 2014. V. 8. N 3. P. 70–78. DOI: 10.14357/19922264140308.
Bondar A.G., Statyukha G.A., Potyazhenko I.A. Planning an experiment when optimizing chemical technology processes (algorithms and examples): Textbook. allowance. Kyiv: Vy-sha school. Head publishing house, 1980. – 264 p.
Khnaev O. A., Danilov A. M. Young scientist. 2014. N 4. P. 295–297.
M. E. Loginova, E. M. Movsumzade, G. A. Teptereva. Rus-sian Chemical Journal. 2022. V. 66. N 1. P. 35-41. DOI 10.6060/rcj.2022661.6.
