ISSN: 2155-6199

Журнал биоремедиации и биодеградации

Открытый доступ
English Spanish Chinese German French Japanese Portuguese Hindi Telugu Tamil

Наша группа организует более 3000 глобальных конференций Ежегодные мероприятия в США, Европе и США. Азия при поддержке еще 1000 научных обществ и публикует более 700 Открытого доступа Журналы, в которых представлены более 50 000 выдающихся деятелей, авторитетных учёных, входящих в редколлегии.

 

Журналы открытого доступа набирают больше читателей и цитируемости
700 журналов и 15 000 000 читателей Каждый журнал получает более 25 000 читателей

Публикационная политика и этика
Индексировано в
  • Индекс источника CAS (CASSI)
  • Индекс Коперника
  • Google Scholar
  • Шерпа Ромео
  • Открыть J-ворота
  • Генамика ЖурналSeek
  • Академические ключи
  • ЖурналТОС
  • ИсследованияБиблия
  • Национальная инфраструктура знаний Китая (CNKI)
  • Справочник периодических изданий Ульриха
  • Доступ к глобальным онлайн-исследованиям в области сельского хозяйства (AGORA)
  • РефСик
  • Университет Хамдарда
  • ЭБСКО, Аризона
  • OCLC- WorldCat
  • Онлайн-каталог SWB
  • Публикации
  • Женевский фонд медицинского образования и исследований
  • МИАР
  • ICMJE
Посмотреть больше
Полезные ссылки
Журналы открытого доступа
Посмотреть больше
Поделиться этой страницей

Абстрактный

Artificial Intelligence for Electrocoagulation Treatment of Olive Mill Wastewater

Mahmoud Nasr and Abeer EL Shahawy

An electrocoagulation system using bipolar aluminium electrodes was studied for the treatment of olive mill wastewater (OMW). Response surface methodology and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) were employed to study the effects of operating parameters on the removal of chemical oxygen demand (COD). At the optimum condition of initial pH 4, current density 83 mA cm-2 and 20 min-electrolysis time, the estimated COD removal efficiency of 40.4% was close to the experimental result (42.7%) with a coefficient of determination r2=0.92. Results from ANFIS indicated that the order of operating parameters affecting the COD removal efficiency was pH>current density>electrolysis time. Additionally, the optimal combination of two inputs influencing the COD removal efficiency was current density × pH, since it recorded the least training root mean square error of 5.04. This study demonstrated that ANFIS could be used as a tool to describe the factors influencing electrocoagulation process.

Журналы по темам
Клинические и медицинские журналы