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Dans ce travail on a utilisé la planification des expériences, qu’est une méthode statistique utilisée pour
développer, améliorer et optimiser les procédés d’adsorption. Cette méthodologie comporte trois étapes,
la réalisation des expériences, la modélisation de la réponse par régression mathématique et
l’optimisation. L’avantage de la (PE) est de réduire le nombre d’essais pour l’évaluation de plusieurs
paramètres et leurs interactions. Il existe plusieurs types des plans d’expériences, parmi ces plans, on a
utilisé un plan factoriel complet et un plan factoriel fractionnaire.
Dans la première partie, on a appliqué un plan factoriel complet pour modéliser le procédé
d’adsorption de phénol. Les trois paramètres étudiés sont : la concentration initiale de phénol, la masse
de charbon actif et la granulométrie de charbon qui influent sur l’adsorption. La signification des facteurs
et leurs interactions ont été évaluées à l'aide de l'analyse des variances (ANOVA), comme a été vérifié
l'importance des effets et de leurs interactions sur le pourcentage d'élimination du phénol. L’équation
du modèle est :
Y = 80,429 - 8,115 Ci + 11,890 mads + 9,422 Ci* mads- 1,283 Ci*dp - 1,986 mads *dp
+ 2,136 Ci*mads*dp.
Les valeurs optimales des facteurs étudiés sont : la concentration initiale de phénol 200 mg /l, la masse
de charbon actif 3 g/l et le diamètre de la granulométrie 0,0475 mm le taux d’élimination maximal de
phénol est 94,7594%.
Dans la deuxième partie, on a appliqué un plan factoriel fractionnaire pour modéliser le procédé
d’adsorption de cuivre (II). Quatre variables ont été étudiés ; la masse de l’adsorbant, le pH de la
solution, la concentration des ions de cuivre et le temps de contact.
La signification des facteurs et leurs interactions ont été évaluées à l'aide de l'analyse des variances
(ANOVA). L’équation du modèle obtenu s’écrit comme suit :
Y = -46,10 + 15,2 pH + 196,2 mads - 22,21 pH*mads + 15,31 Ct Pt.
Les valeurs optimales des paramètres étudiés sont : pH=6, mads=0,6 g/50ml quel que soit la valeur de la
concentration initiale et le temps de contact le taux d’élimination de cuivre est de 94,41%
In this work we used design of experiments, which is a statistical method used to develop, improve and
optimize adsorption processes. This methodology has three stages, carrying out the experiments,
modeling the response by mathematical regression and optimization. The advantage of (DOE) is to
reduce the number of tests for the evaluation of several parameters and their interactions. There are
several types of experimental designs; among them, a full factorial design and a fractional factorial
design were used.
In the first part, we applied a full factorial design to model the phenol adsorption process. The three
parameters studied are: the initial concentration of phenol, the mass of activated carbon and the particle
size of the carbon which influence the adsorption. The significance of the factors and their interactions
were evaluated using analysis of variances (ANOVA), as the significance of the effects and their
interactions on the percentage of phenol elimination was verified. The model equation is:
Y = 80,429 - 8,115 Ci + 11,890 mads + 9,422 Ci* mads- 1,283 Ci*dp - 1,986 mads *dp
+ 2,136 Ci*mads*dp
The optimal values of the factors studied are: the initial concentration of phenol 200 mg / l, the mass
of activated carbon 3 g / l and the diameter of the grains 0.0475 mm. The maximum phenol removal
rate is 94.7594%.
In the second part, we applied a fractional factorial design to model the copper (II) adsorption process.
Four variables were studied; the mass of the adsorbent, the pH of the solution, the concentration of
copper ions and the contact time.
The significance of the factors and their interactions were assessed using analysis of variance
(ANOVA). The resulting model equation is written as follows:
Y = -46,10 + 15,2 pH + 196,2 mads - 22,21 pH*mads + 15,31 Ct Pt.
The optimal values of the parameters studied are: pH = 6, mads = 0.6 g / 50ml whatever the value of the
initial concentration and contact time the rate of copper removal is 94.41%. |
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