Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11452/12779
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorÖztürk, Nurcan-
dc.contributor.authorŞentürk, Hasan Basri-
dc.contributor.authorGündoğdu, Ali-
dc.contributor.authorDuran, Celal-
dc.date.accessioned2020-09-21T07:07:48Z-
dc.date.available2020-09-21T07:07:48Z-
dc.date.issued2020-08-11-
dc.identifier.citationÖztürk, N. vd. (2020). "İçme suyu arıtma tesisi atık çamuru üzerine metilen mavisi adsorpsiyonu ve yapay sinir ağları ile modellenmesi". Uludağ Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, 25(2), 1083-1104.tr_TR
dc.identifier.issn2148-4147-
dc.identifier.issn2148-4155-
dc.identifier.urihttps://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/929495-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11452/12779-
dc.description.abstractBu çalışmada içme suyu arıtma tesislerinde arıtım aşamaları sonucu oluşan İçme Suyu Arıtma Tesisi Atık Çamurunun (İSATAÇ), atık sularda organik kökenli bir kirletici (boyar madde) olan Metilen Mavisinin uzaklaştırılmasında adsorban olarak kullanılabilirliği araştırılmıştır. Adsorpsiyon çalışmalarında kullanılan İSATAÇ fiziksel ya da kimyasal ön işleme tabi tutulmamıştır. Öncelikle İSATAÇ’ın nem, yoğunluk, uçucu madde, sabit karbon, kül tayini yanı sıra elementel, SEM, FT-IR, XRD, XRF ve TGA/DTA analiz gibi çeşitli analitik işlemlerle karakterize edilmiştir. Sonrasında adsorpsiyon deneyleri kesikli sistemle gerçekleştirilmiş ve İSATAÇ’ın sulu çözeltiden bu kirletici türü uzaklaştırma potansiyeli denge, kinetik ve termodinamik parametreler açısından incelenmiştir. Metilen mavisinin uzaklaştırılmasında Langmuir izoterm modelinden elde edilen maksimum adsorplama kapasitesi 62,50 mg g-1 olarak tespit edilmiştir. Bazı deneysel parametrelerin İSATAÇ üzerinde Metilen Mavisi adsorpsiyonuna etkileri göz önüne alınarak Yapay Sinir Ağı (YSA) modeli geliştirilmiş ve İSATAÇ’ın atık sulardan organik kirleticilerin uzaklaştırılmasında kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.tr_TR
dc.description.abstractIn this work, it was investigated usability of Drinking Water Treatment Sludge (DWTS), obtained as end product at the end of treatment stages, as an adsorbent for removal of Methylene Blue, the organic pollutant (dyestuff), present in wastewaters. DWTS used for the adsorption experiments were not subjected to physical or chemical pre-treatment. Firstly, DWTS was characterized employing various analytical procedures including determination of moisture, density, volatiles, fixed carbon, ash, as well as elemental, SEM, FT-IR, XRD, XRF and TGA/DTA analysis. Then, adsorption experiments were carried out in a batch system and DWTS’s removal potential of the pollutant specie from aqueous solution was investigated in terms of equilibrium, kinetics and thermodynamics. DWTS’s maximum adsorption capacity obtained from Langmuir model for Methylene Blue was 62.50 mg g-1. Artificial Neural Network (ANN) model was developed considering the effects of certain experimental parameters for adsorption of Methylene Blue on DWTS and it was concluded that DWTS can be used to remove organic pollutants from wastewaters.en_US
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherBursa Uludağ Üniversitesitr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rightsAtıf 4.0 Uluslararasıtr_TR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectMetilen mavisitr_TR
dc.subjectAdsopsiyontr_TR
dc.subjectYapay sinir ağlarıtr_TR
dc.subjectMethylene blueen_US
dc.subjectAdsorptionen_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.titleİçme suyu arıtma tesisi atık çamuru üzerine metilen mavisi adsorpsiyonu ve yapay sinir ağları ile modellenmesitr_TR
dc.title.alternativeMethylene blue adsorption onto drinking water treatment plant’s sludge and modeling by artificial neural networken_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Uluslararası Hakemli Dergitr_TR
dc.identifier.startpage1083tr_TR
dc.identifier.endpage1104tr_TR
dc.identifier.volume25tr_TR
dc.identifier.issue2tr_TR
dc.relation.journalUludağ Üniversitesi Mühendislik Dergisi / Uludağ University Journal of The Faculty of Engineeringtr_TR
Appears in Collections:2020 Cilt 25 Sayı 2

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
25_2_30.pdf1.37 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons