İçme suyu arıtma tesisi atık çamurunun sulu çözeltiden bazı kirletici türlerin adsorpsiyonla gideriminde kullanılabilirliğinin araştırılması ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Bu çalışmada içme suyu arıtma tesislerinde arıtım aşamaları sonucu oluşan İçme Suyu Arıtma Tesisi Atık Çamuru (İSATAÇ) atık sularda yer alan çeşitli organik ve inorganik kökenli kirleticilerin (Cu(II), Ni(II), Pb(II), Cd(II), Hg(II) ve Metilen mavisi) 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, pH-pHpzc, yüzey asidik grupları, iyot veMetilen Mavisi sayısının tayini yanı sıra yüzey karekterizasyonu (BET yüzey alanı, gözenek alanları, gözenek hacimleri, gözenek dağılımları), elementel, SEM-EDS, 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 türleri uzaklaştırma potansiyeli denge, kinetik ve termodinamik parametreler açısından incelenmiştir. Cu(II), Ni(II), Pb(II), Cd(II), Hg(II) ve Metilen mavisinin uzaklaştırılmasındaLangmuir izoterm modelinden elde edilen maksimum adsorplama kapasiteleri sırasıyla 28,27; 26,86; 47,82; 20,55; 27,72; 62,50 mg g-1 olarak tespit edilmiştir. Daha sonra, bazı deneysel parametrelerin İSATAÇ üzerinde Cu(II), Ni(II), Pb(II), Cd(II), Hg(II) ve Metilen mavisi adsorpsiyonuna etkileri göz önüne alınarak Yapay Sinir Ağı (YSA) modelleri geliştirilmiştir. Sonuç olarak İSATAÇ'ın atık sulardan bazı organik ve inorganik kirleticilerin uzaklaştırılmasında kullanılabileceği görülmüştür. In 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 the organic and inorganic pollutants (Cu(II), Ni(II), Pb(II), Cd(II), Hg(II) and Methylene blue) present in wastewaters. DWTS used for the adsorption experiments were not subjected to physical or chemical pre-treatment. Firstly, DWTS was characterizated employing various analytical procedures including determination of moisture, density, volatiles, fixed carbon, ash, pH-pHpzc, surface acidic functional groups, iodine and methylene blue number, as well as surface characterization (BET's surface area, pore area, pore volume and pore size distribution), elemental, SEM-EDS, FT-IR, XRD, XRF and TGA/DTA analysis. Then, adsorption experiments were carried out in a batch system and DWTS's removal potential of these pollutant species from aqueous solution was investigated in terms of equilibrium, kinetics and thermodynamics. DWTS's maximum adsorption capacities obtained from Langmuir model for Cu(II), Ni(II), Pb(II), Cd(II), Hg(II) and Methylene blue were found to be 28.27, 26.86, 47.82, 20.55, 27.72, 62.50 mg g-1, respectively. Artificial Neural Network (ANN) models were developed considering the effects of certain experimental parameters for adsorption of Cu(II), Ni(II), Pb(II), Cd(II), Hg(II) and Methylene blue on DWTS. As a result, it was shown DWTS can be used for removal of organic and inorganic pollutants from wastewaters.