Optimizing linear alkyl benzene sulfonate removal using Fenton oxidation process in Taguchi Method


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Linear alkyl benzene sulfonate (LAS), which is the most common used anionic surfactant in detergents manufacturing, can discharge onto water resources through wastewater and causes change in taste and odor, disruption in water treatment processes, aquatics death, and oxygen transfer limitation. Accordingly, this article investigates to optimize LAS removal using Fenton oxidation process in Taguchi Method for the first time. LAS removal using Fenton oxidation was perused experimentally in a lab-scale reactor. In order to save relevant costs, 25 runs were qualified to specify the optimum conditions of Fenton oxidation using Taguchi method by Minitab 16 software. Sampling and testing procedures were executed based on the standard methods for the examination of water and wastewater. The optimum conditions included 900 mg/L hydrogen peroxide, 170 mg/L ferrous ion, pH of 4 and the reaction time of 20 min. Fenton oxidation, as a second order reaction with the rate coefficient of 0.0152 L/mg⋅min, provided 86.5% efficiency for LAS removal in the optimum conditions. Despite Fenton oxidation appeared as a high efficiency process in LAS removal, low removal efficiency of chemical oxygen demand corresponding with LAS affirmed its partial degradation.

Об авторах

H. Khorsandi

Urmia University of Medical Sciences

Автор, ответственный за переписку.
Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Urmia

A. Mohammadi

Urmia University of Medical Sciences

Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Urmia

F. Kariminejad

Mazandaran University of Medical Sciences

Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Sari

M. Haghighi

Kashan University of Medical Sciences

Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Kashan

S. Karimzadeh

Urmia University of Medical Sciences

Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Urmia

J. Khorsandi

Azarbaijan Shahid Madani University

Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Tabriz

A. Aghapour

Urmia University of Medical Sciences

Email: hassankhorsandi@yahoo.com
Иран, Urmia

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Allerton Press, Inc., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».