SlideShare a Scribd company logo
1 of 32
MASTER RAD
UPOREĐENJE RAZLIČITIH KINETIČKIH MODELA ZA ADSORPCIJU
JONA BAKRA IZ VODE PILJEVINOM DRVETA TOPOLE U
DINAMIČKIM USLOVIMA
Mentor:
dr Dušan Rakić
Kandidat:
dipl. ing. Marjana Gašpar
63/13-M
1. TEŠKI METALI
Hemijske industrije,
rudarstva,
metalurgije, nuklearne
industrije
Komunalne vode
Nedovoljno prečišćene recipijente
 Koji? Zn, Cu, Ni, Hg, Pb, Cd, Cr...
 Problem? Jedan od najbitnijih problema životne sredine
1.1. bakar
 Oblik? jedinjenja
 Bitan? industriju čovekov organizam
 Visoka
koncentracija?
Stomačne tegobe, problema sa želucem,
oštećenja jetre, mozga
2. TEŠKI METALI-uklanjanje
 Zašto je to bitno?
Nisu biorazgradivi, toksični, kancerogeni,
bioakumulativni
 Metode? -taložne
-jonoizmenjivačke
-membranske-koagulacione
-flokulacione -elektrohemijske
-adsorpcione
 za? Veću količinu vode, sa niskim sadržajem metala
 Prednosti? Efikasna, jednostavna, ekonomična
 Čest
adsorbens?
Aktivni ugalj (veliki kapacitet)
3. adsorpcija
g (l)
c
adsorbat
Adsorbens
(adsorbent)absorpcija
sorpcija Proces? -spontan
-egzoterman
 Vrste? -hemijska
-fizička
3.1. adsorpcija Čvrsto-teČno
Adsorbat: l
Adsorbens: s 1
2
3
 Faktori? Priroda rastvora, adsorbensa, njihove količine, T, pH, t trajanja
brzina mešanja, veličina čestica adsorbensa
3.2. kontinualna adsorpcija
 Kad? Velike količine vode
 Odvija se u? Adsorberima Pokretnim
slojem
nepokretnim fluidizovanim
serijski paralelno
Voda sa C0 -poznato
Voda sa Ct –odredi se-poznato
Ct =Co (zasićen)
90 %-iscrpljen
Brza spora
Poskupljuje
proces
(izbegnemo)
Parametri? -zasićenost kolone u prevojnoj t.
-visina zone adsorpcije
-količina vode koja se može obraditi do prevoj.t.
-ukupni adsorpcioni kapacitet kolone
-brzina adsorpcije
* alternativni adsorbenti
Čest adsorbens? Aktivni ugalj
Mane? Skup
Šta? -biljni materijal (kore, lisće, ljuske)
-aktivni mulj
-vuna, pamuk
-pepeo, zeolit, alge...
-piljevina
Prednosti? -dostupan
-jeftin
-stabilan
-netoksičan materijal...
3.3. Kinetika adsorpcije
2 -je ograničavajući
proces
2
Co/Ct=f(t)
se opisuje
modelima
Jednač. za mater.bilans
Jednač. za adsorp.izotermu
Za modelovanje
nepokret.adsorbensa Kompleksne metode rešavanja
ne slažu sa eksper.rezultatima
Razvijeni matemat.modeli za predvidjanje ponašanja kolone u dinam.uslovima
3.4. primenjeni modeli
1. TOMASOV MODEL
2. BOHART-ADAMSOV MODEL
3. JUN- NELSONOV MODEL
4. VOLBORSKA MODEL
3.4.1. TOMASOV MODEL
razvijen 1948.god
jedan od najčešće korišćenih metoda
izveden na osnovu kinet.r. drugog reda
𝑪t
𝑪0
=
𝟏
𝟏 + 𝒆𝒙𝒑 𝒌Th ∙ 𝒒m ∙ 𝑴 𝑸 − 𝒌Th ∙ 𝑪0 ∙ 𝒕
𝒍𝒏
𝑪o
𝑪t
− 𝟏 =
𝒌Th ∙ 𝒒m ∙ 𝑴
𝑸
− 𝒌Th ∙ 𝑪o ∙ 𝒕
nelinearizovan
linearizovan
𝒕 =
𝑽eff
𝑸
Za veći učinak procesa
kTh , qm = ...
kTh , qm -veći
L-veći
Q, C0 -manji
3.4.2. BOHART-ADAMSOV MODEL
razvijen 1920.god za hlor-ugalj
𝑪t
𝑪0
= 𝒆𝒙𝒑 𝒌BA ∙ 𝑪0 ∙ 𝒕 −
𝒌BA ∙ N0 ∙ 𝑳
𝑼s
𝒍𝒏
𝑪t
𝑪0
= 𝒌BA ∙ 𝑪0 ∙ 𝒕 −
𝒌BA ∙ N0 ∙ 𝑳
𝑼s
nelinearizovan
linearizovan kBA , N0 = ...
Za veći učinak procesa kBA , N0 -veći
L-veći
Q, C0 -manji
3.4.3. JUN- NELSONOV MODEL
razvijen za g s
𝑪t
𝑪0
=
𝐞𝐱 𝐩( 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN
𝟏 + 𝐞𝐱 𝐩( 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN
𝒍𝒏
𝑪t
𝑪0 − 𝑪t
= 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN
nelinearizovan
linearizovan
𝝉 -vreme potrebno za 50 % proboja adsorbata
kYN , 𝝉 = ...
Za veći učinak procesa kYN , 𝝉 -veći
L-veći
Q, C0 -manji
Objašnjenje:
L-veći Vreme zadržavanja adsorbata u adsorbentu-duže
Veći kapacitet adsorbensa
C0-veći Veća pogonska sila Brži proces Pre dolazi do
proboja
Q-manji Vreme kontakta-duže Bolje vezivanje adsorbata
3.4.4. VOLBORSKA MODEL
Volborska 1989.god za nitrofenol-aktivni ugalj
Us- površinska brzina rastvora adsorbata
βa- kinetički koeficijent eksternog prenosa mase
βa , N0 = ...
𝒌BA =
𝜷a
N0
Ako je: Volborska Bohart-Adams
ekvivalentni
𝒍𝒏
𝑪t
𝑪0
=
𝜷a ∙ 𝑪0
𝑵0
∙ 𝒕 −
𝜷a ∙ 𝑳
𝑼s
𝑪t
𝑪0
= 𝒆
𝜷a 𝑪0 𝒕
𝑵𝟎 −
𝜷a 𝑳
𝑼𝒔
1. STATISTIČKO POSMATRANJE
2. SREDJIVANJE PODATAKA
3. OBRADA REZULTATA
4. ANALIZA REZULTATA
Prikupljanje, merenje, ankete...
Prikazivanje: tabele, grafici...
Matem.obrada
Tumačenje
4.1. fitovanje krive
x-visina odraslog muškarca
y-težina odraslog muškarca
uzorak: n jedinki x1, x2, ...,xn
y1, y2, ...,yn
dijagram raspodele
aproksimativna kriva
Nema medjusob.zavisnosti
Naći jednačinu krive! fitovanje krive svrha?
𝒚 = 𝒇(𝒙
... (proces
procene=regresija)
4.2. metod najmanjihkvadrata
Više krivih! Koja je najbolja?
di-devijacija, greška, rezidual
pozitivna
negativna
nula
𝒅1
𝟐
+ 𝒅2
𝟐
+ ⋯ + 𝒅n
𝟐
mala
velika
-dobra aproksimacija
-loša aproksimacija
𝒅1
𝟐 + 𝒅2
𝟐 + ⋯ + 𝒅n
𝟐= minimum najbolje aproksimira tačke!
𝒚
𝒔 𝟐 =
𝟏
𝒏
∙
𝒊=𝟏
𝒏
(𝒚i − 𝒚i
𝟐
srednji kvadrat odstupanja
Ona kriva sa s2=min
najbolje opisuje date tačke
4.3. koeficijent DETERMINACIJE
Definisan na više načina
𝒚𝒊 = 𝒚 Kriva savršeno aproksimira tačke 𝒓 𝟐
=1
0≤𝒓 𝟐≤1 Koeficijent determinacije
𝒓 𝟐 =
𝒊=𝟏
𝒏
( 𝒚i − 𝒚 𝟐
𝒊=𝟏
𝒏
(𝒚i − 𝒚 𝟐
𝒚 =
𝟏
𝒏
∙
𝒊=𝟏
𝒏
𝒚i
5. Racunski deo5.1. EKSPERIMENTALNI PODACI
Materijal
adsorbent: piljevina crne topole
prosejana kroz sita
(frakcija 0.5-1.01 mm)
model voda: CuSO4 ·5H2O
demineralizovanoj vodi
C0=50 mg/l
pH=4.8
Postupak rada
Kolona: prečnik: 2 cm
dužina: 40 cm
X=5 g (visina-17.5 cm)
Q=440 ml/h
Metode analize
kompleksometrija, titracija rastvorom EDTA
5.2. sredjivanje podataka
t
[min]
Ct [mg/l]
27.4 12.7
30.8 25.5
34.3 31.5
37.3 36
41.1 39
44.1 42
47.5 43.5
50.5 44
54.4 45.5
57.8 45.5
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0
Ct(mg/l)
t (min)
5.3. obrada podataka
postavke
nagib
odsecak
𝒍𝒏
𝑪t
𝑪0 − 𝑪t
= 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN
1. JUN- NELSONOV MODEL
definišu se početni koeficijenti
definiše se F funkcija (odgovarajući oblik modela)
računaju se koeficijenti za dati model
Dobijaju se k i 𝝉 za nelinearni
kynlin=0.103 1/min τlin=30.973 min
kynnonlin=0.134 1/min τnonlin=31.800 min
slične!
sa istraživanj.
sličnog tipa
linearni
nelinearni
s2lin=0.114
s2nonlin=6.821
R2lin=0.914
R2nonlin=0.943
Linearni i nelinearni dobro slaganje sa eksper.tačkama
2. TOMASOV MODEL
kThlin=2.058·10-3 l/mg·min
qmlin=2.271 mg/g
qmnonlin=2.332 mg/g
slične!
sa istraživanj.
sličnog tipa
linearni
nelinearni
kThnonlin=2.685·10-3 l/mg·min
s2lin=45.269
s2nonlin=1.864
R2lin=0.914
R2nonlin=0.943
Linearni i nelinearni
dobro slaganje sa eksper.tačkama
kao kod Jun-Nelson
kBAlin=6.450·10-4 l/mg·min
N0lin=360.40 mg/l
N0nonlin=379.95 mg/l
slične!
sa istraživanj.
sličnog tipa
linearni
nelinearni
kBAnonlin=4.650·10-4 l/mg·min
s2lin=13.537
s2nonlin=29.936
R2lin=0.757
R2nonlin=0.790
Linearni i nelinearni
dobro slaganje sa eksper.tačkama
ali ne kao kod Jun-Nelson i Tomas!
3. BOHART-ADAMSOV MODEL
βalin=0.232 l/min
N0lin=360.397 mg/l
N0nonlin=379.993 mg/l
slične!
sa istraživanj.
sličnog tipa
linearni
nelinearni
βanonlin=0.177 l/min
s2lin=0.051
s2nonlin=25.066
R2lin=0.757
R2nonlin=0.818
Linearni i nelinearni
dobro slaganje sa eksper.tačkama
ali ne kao kod Jun-Nelson i Tomas!
4. VOLBORSKA MODEL
𝒌BA =
𝜷a
𝑵0
Volborska i Bohart-Adamsov model će postati ekvivalentni
ako važi sledeća jednačina:
𝜷a,nonlin
𝑵0,nonlin
= 𝟒, 𝟔𝟓𝟖 ∙ 𝟏𝟎−𝟒𝒌BA,nonlin = 𝟒, 𝟔𝟓𝟎 ∙ 𝟏𝟎−𝟒
≈
Volborska Bohart-Adams
ekvivalentni
Tomasov Bohart-Adams Jun-Nelson Volborska
linearizovan
𝑘Th 2,058 ∙ 10−3
𝑘BA 6,450 ∙ 10−4
𝑘YN 0,103 𝛽a 2,232
𝑞m 2,271 𝑁0 360,40 𝜏 30,973 𝑁0 360,397
𝑠2
SR 45,269 𝑠2
SR 13,537 𝑠2
SR 0,114 𝑠2
SR 0,051
𝑅2 0,914 𝑅2 0,757 𝑅2 0,914 𝑅2 0,757
Tomasov Bohart-Adams Jun-Nelson Volborska
nelinearizovan
𝑘Th 2,685 ∙ 10−3
𝑘BA 4,650 ∙ 10−4
𝑘YN 0,134 𝛽a 0,177
𝑞m 2,332 𝑁0 379,949 𝜏 31,800 𝑁0 379,993
𝑠2
SR 1,864 𝑠2
SR 29,936 𝑠2
SR 6,821 𝑠2
SR 25,066
𝑅2 0,943 𝑅2 0,790 𝑅2 0,943 𝑅2 0,818
slične
vrednosti
7. zakljuČak
Otpad.vode
-teški metali
adsorpc.metoda (piljevina topole)
Eksperim.podaci Mathcad
Tomas B-Adams J-Nelson Volborska
linearnom
nelinearnom
Odredjeni: R2, s2
(izmedju eksper. i modelima
dobijenih vrednosti)
Za ispitivanje validnosti modela
Linear.modeli nelinear.modeli
vrednosti vrednosti≈ ≈ istraž.sličnog tipa
Tomas, J-Nelson najbolje opisuju eksper.tačke Rlin
2=0.914 Rnonlin
2=0.934
Imaju najveću preporuku za primenu u praksi (kako u linear, tako i u nelinear.obliku)
master rad

More Related Content

Featured

2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
 
Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTExpeed Software
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 

Featured (20)

2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot
 
Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPT
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 

master rad

  • 1. MASTER RAD UPOREĐENJE RAZLIČITIH KINETIČKIH MODELA ZA ADSORPCIJU JONA BAKRA IZ VODE PILJEVINOM DRVETA TOPOLE U DINAMIČKIM USLOVIMA Mentor: dr Dušan Rakić Kandidat: dipl. ing. Marjana Gašpar 63/13-M
  • 2. 1. TEŠKI METALI Hemijske industrije, rudarstva, metalurgije, nuklearne industrije Komunalne vode Nedovoljno prečišćene recipijente  Koji? Zn, Cu, Ni, Hg, Pb, Cd, Cr...  Problem? Jedan od najbitnijih problema životne sredine
  • 3. 1.1. bakar  Oblik? jedinjenja  Bitan? industriju čovekov organizam  Visoka koncentracija? Stomačne tegobe, problema sa želucem, oštećenja jetre, mozga
  • 4. 2. TEŠKI METALI-uklanjanje  Zašto je to bitno? Nisu biorazgradivi, toksični, kancerogeni, bioakumulativni  Metode? -taložne -jonoizmenjivačke -membranske-koagulacione -flokulacione -elektrohemijske -adsorpcione  za? Veću količinu vode, sa niskim sadržajem metala  Prednosti? Efikasna, jednostavna, ekonomična  Čest adsorbens? Aktivni ugalj (veliki kapacitet)
  • 5. 3. adsorpcija g (l) c adsorbat Adsorbens (adsorbent)absorpcija sorpcija Proces? -spontan -egzoterman  Vrste? -hemijska -fizička
  • 6. 3.1. adsorpcija Čvrsto-teČno Adsorbat: l Adsorbens: s 1 2 3  Faktori? Priroda rastvora, adsorbensa, njihove količine, T, pH, t trajanja brzina mešanja, veličina čestica adsorbensa
  • 7. 3.2. kontinualna adsorpcija  Kad? Velike količine vode  Odvija se u? Adsorberima Pokretnim slojem nepokretnim fluidizovanim serijski paralelno
  • 8. Voda sa C0 -poznato Voda sa Ct –odredi se-poznato Ct =Co (zasićen) 90 %-iscrpljen Brza spora Poskupljuje proces (izbegnemo) Parametri? -zasićenost kolone u prevojnoj t. -visina zone adsorpcije -količina vode koja se može obraditi do prevoj.t. -ukupni adsorpcioni kapacitet kolone -brzina adsorpcije
  • 9. * alternativni adsorbenti Čest adsorbens? Aktivni ugalj Mane? Skup Šta? -biljni materijal (kore, lisće, ljuske) -aktivni mulj -vuna, pamuk -pepeo, zeolit, alge... -piljevina Prednosti? -dostupan -jeftin -stabilan -netoksičan materijal...
  • 10. 3.3. Kinetika adsorpcije 2 -je ograničavajući proces 2 Co/Ct=f(t) se opisuje modelima Jednač. za mater.bilans Jednač. za adsorp.izotermu Za modelovanje nepokret.adsorbensa Kompleksne metode rešavanja ne slažu sa eksper.rezultatima Razvijeni matemat.modeli za predvidjanje ponašanja kolone u dinam.uslovima
  • 11. 3.4. primenjeni modeli 1. TOMASOV MODEL 2. BOHART-ADAMSOV MODEL 3. JUN- NELSONOV MODEL 4. VOLBORSKA MODEL
  • 12. 3.4.1. TOMASOV MODEL razvijen 1948.god jedan od najčešće korišćenih metoda izveden na osnovu kinet.r. drugog reda 𝑪t 𝑪0 = 𝟏 𝟏 + 𝒆𝒙𝒑 𝒌Th ∙ 𝒒m ∙ 𝑴 𝑸 − 𝒌Th ∙ 𝑪0 ∙ 𝒕 𝒍𝒏 𝑪o 𝑪t − 𝟏 = 𝒌Th ∙ 𝒒m ∙ 𝑴 𝑸 − 𝒌Th ∙ 𝑪o ∙ 𝒕 nelinearizovan linearizovan 𝒕 = 𝑽eff 𝑸 Za veći učinak procesa kTh , qm = ... kTh , qm -veći L-veći Q, C0 -manji
  • 13. 3.4.2. BOHART-ADAMSOV MODEL razvijen 1920.god za hlor-ugalj 𝑪t 𝑪0 = 𝒆𝒙𝒑 𝒌BA ∙ 𝑪0 ∙ 𝒕 − 𝒌BA ∙ N0 ∙ 𝑳 𝑼s 𝒍𝒏 𝑪t 𝑪0 = 𝒌BA ∙ 𝑪0 ∙ 𝒕 − 𝒌BA ∙ N0 ∙ 𝑳 𝑼s nelinearizovan linearizovan kBA , N0 = ... Za veći učinak procesa kBA , N0 -veći L-veći Q, C0 -manji
  • 14. 3.4.3. JUN- NELSONOV MODEL razvijen za g s 𝑪t 𝑪0 = 𝐞𝐱 𝐩( 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN 𝟏 + 𝐞𝐱 𝐩( 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN 𝒍𝒏 𝑪t 𝑪0 − 𝑪t = 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN nelinearizovan linearizovan 𝝉 -vreme potrebno za 50 % proboja adsorbata kYN , 𝝉 = ... Za veći učinak procesa kYN , 𝝉 -veći L-veći Q, C0 -manji
  • 15. Objašnjenje: L-veći Vreme zadržavanja adsorbata u adsorbentu-duže Veći kapacitet adsorbensa C0-veći Veća pogonska sila Brži proces Pre dolazi do proboja Q-manji Vreme kontakta-duže Bolje vezivanje adsorbata
  • 16. 3.4.4. VOLBORSKA MODEL Volborska 1989.god za nitrofenol-aktivni ugalj Us- površinska brzina rastvora adsorbata βa- kinetički koeficijent eksternog prenosa mase βa , N0 = ... 𝒌BA = 𝜷a N0 Ako je: Volborska Bohart-Adams ekvivalentni 𝒍𝒏 𝑪t 𝑪0 = 𝜷a ∙ 𝑪0 𝑵0 ∙ 𝒕 − 𝜷a ∙ 𝑳 𝑼s 𝑪t 𝑪0 = 𝒆 𝜷a 𝑪0 𝒕 𝑵𝟎 − 𝜷a 𝑳 𝑼𝒔
  • 17. 1. STATISTIČKO POSMATRANJE 2. SREDJIVANJE PODATAKA 3. OBRADA REZULTATA 4. ANALIZA REZULTATA Prikupljanje, merenje, ankete... Prikazivanje: tabele, grafici... Matem.obrada Tumačenje
  • 18. 4.1. fitovanje krive x-visina odraslog muškarca y-težina odraslog muškarca uzorak: n jedinki x1, x2, ...,xn y1, y2, ...,yn dijagram raspodele aproksimativna kriva Nema medjusob.zavisnosti Naći jednačinu krive! fitovanje krive svrha? 𝒚 = 𝒇(𝒙 ... (proces procene=regresija)
  • 19. 4.2. metod najmanjihkvadrata Više krivih! Koja je najbolja? di-devijacija, greška, rezidual pozitivna negativna nula 𝒅1 𝟐 + 𝒅2 𝟐 + ⋯ + 𝒅n 𝟐 mala velika -dobra aproksimacija -loša aproksimacija 𝒅1 𝟐 + 𝒅2 𝟐 + ⋯ + 𝒅n 𝟐= minimum najbolje aproksimira tačke! 𝒚 𝒔 𝟐 = 𝟏 𝒏 ∙ 𝒊=𝟏 𝒏 (𝒚i − 𝒚i 𝟐 srednji kvadrat odstupanja Ona kriva sa s2=min najbolje opisuje date tačke
  • 20. 4.3. koeficijent DETERMINACIJE Definisan na više načina 𝒚𝒊 = 𝒚 Kriva savršeno aproksimira tačke 𝒓 𝟐 =1 0≤𝒓 𝟐≤1 Koeficijent determinacije 𝒓 𝟐 = 𝒊=𝟏 𝒏 ( 𝒚i − 𝒚 𝟐 𝒊=𝟏 𝒏 (𝒚i − 𝒚 𝟐 𝒚 = 𝟏 𝒏 ∙ 𝒊=𝟏 𝒏 𝒚i
  • 21. 5. Racunski deo5.1. EKSPERIMENTALNI PODACI Materijal adsorbent: piljevina crne topole prosejana kroz sita (frakcija 0.5-1.01 mm) model voda: CuSO4 ·5H2O demineralizovanoj vodi C0=50 mg/l pH=4.8 Postupak rada Kolona: prečnik: 2 cm dužina: 40 cm X=5 g (visina-17.5 cm) Q=440 ml/h Metode analize kompleksometrija, titracija rastvorom EDTA
  • 22. 5.2. sredjivanje podataka t [min] Ct [mg/l] 27.4 12.7 30.8 25.5 34.3 31.5 37.3 36 41.1 39 44.1 42 47.5 43.5 50.5 44 54.4 45.5 57.8 45.5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 Ct(mg/l) t (min)
  • 23. 5.3. obrada podataka postavke nagib odsecak 𝒍𝒏 𝑪t 𝑪0 − 𝑪t = 𝒌YN ∙ 𝒕 − 𝝉 ∙ 𝒌YN 1. JUN- NELSONOV MODEL
  • 24. definišu se početni koeficijenti definiše se F funkcija (odgovarajući oblik modela) računaju se koeficijenti za dati model Dobijaju se k i 𝝉 za nelinearni
  • 25. kynlin=0.103 1/min τlin=30.973 min kynnonlin=0.134 1/min τnonlin=31.800 min slične! sa istraživanj. sličnog tipa linearni nelinearni s2lin=0.114 s2nonlin=6.821 R2lin=0.914 R2nonlin=0.943 Linearni i nelinearni dobro slaganje sa eksper.tačkama
  • 26. 2. TOMASOV MODEL kThlin=2.058·10-3 l/mg·min qmlin=2.271 mg/g qmnonlin=2.332 mg/g slične! sa istraživanj. sličnog tipa linearni nelinearni kThnonlin=2.685·10-3 l/mg·min s2lin=45.269 s2nonlin=1.864 R2lin=0.914 R2nonlin=0.943 Linearni i nelinearni dobro slaganje sa eksper.tačkama kao kod Jun-Nelson
  • 27. kBAlin=6.450·10-4 l/mg·min N0lin=360.40 mg/l N0nonlin=379.95 mg/l slične! sa istraživanj. sličnog tipa linearni nelinearni kBAnonlin=4.650·10-4 l/mg·min s2lin=13.537 s2nonlin=29.936 R2lin=0.757 R2nonlin=0.790 Linearni i nelinearni dobro slaganje sa eksper.tačkama ali ne kao kod Jun-Nelson i Tomas! 3. BOHART-ADAMSOV MODEL
  • 28. βalin=0.232 l/min N0lin=360.397 mg/l N0nonlin=379.993 mg/l slične! sa istraživanj. sličnog tipa linearni nelinearni βanonlin=0.177 l/min s2lin=0.051 s2nonlin=25.066 R2lin=0.757 R2nonlin=0.818 Linearni i nelinearni dobro slaganje sa eksper.tačkama ali ne kao kod Jun-Nelson i Tomas! 4. VOLBORSKA MODEL
  • 29. 𝒌BA = 𝜷a 𝑵0 Volborska i Bohart-Adamsov model će postati ekvivalentni ako važi sledeća jednačina: 𝜷a,nonlin 𝑵0,nonlin = 𝟒, 𝟔𝟓𝟖 ∙ 𝟏𝟎−𝟒𝒌BA,nonlin = 𝟒, 𝟔𝟓𝟎 ∙ 𝟏𝟎−𝟒 ≈ Volborska Bohart-Adams ekvivalentni
  • 30. Tomasov Bohart-Adams Jun-Nelson Volborska linearizovan 𝑘Th 2,058 ∙ 10−3 𝑘BA 6,450 ∙ 10−4 𝑘YN 0,103 𝛽a 2,232 𝑞m 2,271 𝑁0 360,40 𝜏 30,973 𝑁0 360,397 𝑠2 SR 45,269 𝑠2 SR 13,537 𝑠2 SR 0,114 𝑠2 SR 0,051 𝑅2 0,914 𝑅2 0,757 𝑅2 0,914 𝑅2 0,757 Tomasov Bohart-Adams Jun-Nelson Volborska nelinearizovan 𝑘Th 2,685 ∙ 10−3 𝑘BA 4,650 ∙ 10−4 𝑘YN 0,134 𝛽a 0,177 𝑞m 2,332 𝑁0 379,949 𝜏 31,800 𝑁0 379,993 𝑠2 SR 1,864 𝑠2 SR 29,936 𝑠2 SR 6,821 𝑠2 SR 25,066 𝑅2 0,943 𝑅2 0,790 𝑅2 0,943 𝑅2 0,818 slične vrednosti
  • 31. 7. zakljuČak Otpad.vode -teški metali adsorpc.metoda (piljevina topole) Eksperim.podaci Mathcad Tomas B-Adams J-Nelson Volborska linearnom nelinearnom Odredjeni: R2, s2 (izmedju eksper. i modelima dobijenih vrednosti) Za ispitivanje validnosti modela Linear.modeli nelinear.modeli vrednosti vrednosti≈ ≈ istraž.sličnog tipa Tomas, J-Nelson najbolje opisuju eksper.tačke Rlin 2=0.914 Rnonlin 2=0.934 Imaju najveću preporuku za primenu u praksi (kako u linear, tako i u nelinear.obliku)