با همکاری مشترک انجمن علوم و فناوری‌های شیمیایی ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی کامل

نویسندگان

1 گروه شیمی دریا، دانشکده علوم دریایی، دانشگاه دریانوردی و علوم دریایی، چابهار، ایران

2 گروه شیمی، دانشکدة علوم، دانشگاه سیستان و بلوچستان، زاهدان

3 گروه شیمی، دانشکدة علوم، دانشگاه زابل، ایران

چکیده

در این تحقیق، یک روش جدید مدل سازی با شبکه عصبی مصنوعی سه لایه­ای برای پیشگویی بازده استخراج کمپلکس مس- مورین از نمونه­های آبی توسط استخراج بر روی میلة همزن پوشش­دار شده با مولکول نگاری پلیمری بکار رفت. داده­های ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی، pH، زمان جذب و واجذب، سرعت هم­زدن، دما و مقدار لیگاند بودند و خروجی آن بازده استخراج یون­های مس بود. نتایج نشان داد که شبکة با 12 نرون مخفی صحت بالائی در پیشگویی بازده استخراج کمپلکس مس- مورین در نمونه­های آبی دارد. میانگین خطای مربعات و ضریب همبستگی بین داده­های تجربی و پیشگویی­های 0009/0 و 9999/0 برای آموزش، 0032/0 و 976/0 برای ارزیابی و 0030/0 و 96666/0 برای داده­های آزمایش تعیین شد. در شرایط بهینه، گسترة خطی دینامیکی 0/5 تا 0/1000 میکرو­گرم بر لیتر با حدّ تشخیص 38/0 میکروگرم بر لیتر به دست آمد و انحراف استاندارد نسبی کمتر از 3/5% بود. این روش با موفقیّت برای پیش تغلیظ و تعیین مس در چند نمونة حقیقی بکار گرفته شد.

کلیدواژه‌ها

[1]     N.L. Nemerow, Industrial waste treatment: contemporary practice and vision for the future, Elsevier Inc., Burlington, USA. (2010).
[2]     N.L. Nemerow and F.J. Agardy, Strategies of industrial and hazardous waste management,  Van Nostrand Reinhold, New York, USA (1998).
[3]     N. Pechishcheva and K.Y. Shunyaev, Application of luminescence to the determination of trace copper, J. Anal. Chem. 63 (2008) 412-423.
[4]     G.F. Lima, M.O. Ohara, D.N. Clausen, D.R. Nascimento, E.S. Ribeiro, M.G. Segatelli, M.A. Bezerra and C.R. Tarley, Flow injection on-line minicolumn preconcentration and determination of trace copper ions using an alumina/titanium oxide grafted silica matrix and FAAS, Microchim. Acta 178 (2012) 61-70.
[5]     M. Csuros and C. Csuros, Environmental sampling and analysis for metals, 1st edition, CRC Press, NY, USA (2016) p. 20.
[6]     W.B. Mills, D.B. Porcella, M. Ungs, S. Gherini and K. Summers, Water-quality assessment: a screening procedure for toxic and conventional pollutants in surface and ground water (1985).
[7]     H. Hashemi, M. Khajeh and M. Kaykhaii, Molecularly imprinted stir bar sorptive extraction coupled with atomic absorption spectrometry for trace analysis of copper in drinking water samples, Anal. Methods 5 (2013) 2778-2783.
[8]     N. Zhang and B. Hu, Cadmium (II) imprinted 3-mercaptopropyltrimethoxysilane coated stir bar for selective extraction of trace cadmium from environmental water samples followed by inductively coupled plasma mass spectrometry detection, Anal. Chim. Acta 723 (2012) 54-60.
[9]     S.H. Hashemi, M. Kaykhaii, A.J. Keikha, Z. Sajjadi and M. Mirmoghaddam, Application of response surface methodology for silver nanoparticle stir bar sorptive extraction of heavy metals from drinking water samples: a Box-Behnken design, Analyst 144 (2019) 3525-3532.
[10] S.H. Hashemi, M. Kaykhaii and F. Tabehzar, Molecularly imprinted stir bar sorptive extraction coupled with high performance liquid chromatography for trace analysis of naphthalene sulfonates in seawater, J. Iran Chem. Soc. 13 (2016) 733-741.
[11] S. Mandal, P. Sivaprasad, S. Venugopal and K. Murthy, Artificial neural network modeling to evaluate and predict the deformation behavior of stainless steel type AISI 304L during hot torsion, Appl. Soft Comput. 9 (2016) 237-244.
[12] M. Khayet and C. Cojocaru, Artificial neural network modeling and optimization of desalination by air gap membrane distillation, Sep. Purif. Technol. 86 (2012) 171-182.
[13] M. Khayet, C. Cojocaru and M. Essalhi, Artificial neural network modeling and response surface methodology of desalination by reverse osmosis, J. Membrane Sci. 368 (2011) 202-214.
[14] D. Baş and İ.H. Boyacı, Modeling and optimization II: Comparison of estimation capabilities of response surface methodology with artificial neural networks in a biochemical reaction, J. Food Eng. 78 (2007) 846-854.
[15] M.A. Akcayol and C. Cinar, Artificial neural network based modeling of heated catalytic converter performance, Appl. Therm. Eng. 25 (2005) 2341-2350.
[16] Y.X. Jin, H.Z. Cheng, J.Y. Yan and L. Zhang, New discrete method for particle swarm optimization and its application in transmission network expansion planning, Electr. Power Syst. Res. 77 (2007) 227-233.
[17] M. Hussain, M.S. Rahman and C. Ng, Prediction of pores formation (porosity) in foods during drying: generic models by the use of hybrid neural network, J. Food Eng. 51 (2002) 239-248.
[18] E. Jorjani, S.C. Chelgani and S. Mesroghli, Application of artificial neural networks to predict chemical desulfurization of Tab as coal, Fuel 87 (2008) 2727-2734.
[19] M.A. Razavi, A. Mortazavi and M. Mousavi, Dynamic modelling of milk ultrafiltration by artificial neural network. J. Membrane Sci. 220 (2003) 47-58.
[20] J.S. Torrecilla, L. Otero and P. Sanz, Optimization of an artificial neural network for thermal/pressure food processing: Evaluation of training algorithms, Comput. Electron. Agric. 56 (2007) 101-110.
[21] A. Ghaffari, H. Abdollahi, M. Khoshayand, I.S. Bozchalooi, A. Dadgar and M. Rafiee-Tehrani, Performance comparison of neural network training algorithms in modeling of bimodal drug delivery, Int. J. Pharm. 327 (2006) 126-138.
[22] M. Khare and S.S. Nagendra, Artificial neural networks in vehicular pollution modelling, Springer-Verlog Berlin Heidelberg (2007).
[23] Y. Erzin, B.H. Rao and D. Singh, Artificial neural network models for predicting soil thermal resistivity, Int. J. Therm. Sci. 47 (2008) 1347-1358.