Degradação de corante Reative Black 5 via processo foto- Fenton em reator PTC com modelagem e otimização utilizando RNA

A indústria têxtil gera uma grande quantidade de efluentes contaminados com corantes, especialmente os do tipo azo como o remazol preto B (rective black 5 – RB5). Se não forem tratados, estes efluentes causam prejuízo estético e danos ao meio ambiente e à saúde humana. O tratamento biológico convenc...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Chiavone Filho, Osvaldo (author)
Outros Autores: Lira, Ricardo Morais (author), Pacheco, Jose Geraldo (author), Dias, Fernando Ferreira Silva (author), Carvalho, Frede Oliveira (author)
Formato: article
Idioma:por
Publicado em: 2021
Assuntos:
Texto completo:https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/44965
País:Brasil
Oai:oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/44965
Descrição
Resumo:A indústria têxtil gera uma grande quantidade de efluentes contaminados com corantes, especialmente os do tipo azo como o remazol preto B (rective black 5 – RB5). Se não forem tratados, estes efluentes causam prejuízo estético e danos ao meio ambiente e à saúde humana. O tratamento biológico convencional não é eficiente para este tipo de composto. Processos oxidativos avançados têm sido aplicados para degradar efluentes contendo corantes refratários ao tratamento biológico. O objetivo deste trabalho foi estudar a degradação do corante remazol preto-B utilizando o processo de oxidação avançada foto-Fenton com radiação UV-A, visando o reuso de água e redução dos custos de produção. Foi realizado um planejamento experimental (23) utilizando o H2O2, Fe2+e o corante RB5 como variáveis independentes e a conversão de carbono orgânico total (TOC) como a variável resposta. Foi desenvolvido um modelo de redes neurais artificiais (RNA) com a utilização do software Statistica 8.0 que possibilitou a modelagem e a otimização do processo. Foi obtida na condição otimizada a proporção de concentração molar inicial de igual a 119:19:1 para o reator PTC com radiação UV-A de luz negra após 90 min de reação, obtendo-se conversão máxima de TOC igual a 90%. Foram realizados testes experimentais nas condições otimizadas obtendo 90% de conversão de TOC mostrando o bom desempenho do modelo empírico de redes neurais artificiais para a predição e otimização do processo foto-Fenton