Hybrid electrocoagulation/adsorption system for the treatment of synthetic industrial wastewater. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF Dissertaion - Waleed K. Alnowaiser - 12.05.24 (PDF).pdf Restricted to Repository staff only until 12 May 2025. Download (10MB)

Arabic Abstract

تؤدي زيادة انتشار تلوث المياه، وخاصة من المعادن الثقيلة مثل الرصاص (Pb(II))، إلى الحاجة إلى حلول متقدمة لحماية البيئة والصحة العامة. تقدم هذه الرسالة بحثين منفصلين لكن مرتبطين لمحاولة استخدام مركب نانوي جديد مبتكر من أكسيد الغرافين (Graphene Oxide) وإطار العمل الزيوليتي للإيمدوزيلايت (zeolitic imidazolate framework-7) تحت المسمى (GO@ZIF-7 nanocomposite) للاستفادة من خصائص المركبين في معالجة المياه الملوثة بالرصاص. في الجزء الأول من الرسالة أظهر المركب النانوي المستخدم قدرة استثنائية على امتصاص الرصاص من المياه الملوثة تصل إلى 5000 mg/g متفوقة بذلك على أداء المركبين بشكل منفصل حيث كانت قدرة المركبين للامتصاص في حدود 500 – 600 mg/g. تم استخدام منهجية سطح الاستجابة (ٍResponse Surface Methodology) أو (RSM) اختصارا لمعرفة تأثير العوامل المختلفة مثل حموضة المياه المستخدمة (solution pH) والجرعة المستخدمة من المركب النانوي (adsorbent dosage) بالإضافة إلى تركيز الرصاص في المياه المستخدمة (initial Pb(II) concentration) على قدرة المركب النانوي على معالجة المياه الملوثة بالرصاص والتي وصلت إلى 95% في الظروف المثالية التالية: تركيز الرصاص بالمياه الملوثة المستخدمة 50 mg/L، جرعة مستخدمة من المركب النانوي تقدر بحوالي 0.6 g/L، وحموضة محلول بدرجة 6. كما أظهر المركب قدرة عالية على معالجة الرصاص في ظروف أحنك في ظل تركيز عالي للرصاص يصل إلى 150 mg/L وباستخدام جرعة 0.2 g/L من المركب النانوي. بتوسيع مجال استخدام المركب النانوي (GO@ZIF-7) في الجزء الثاني من الرسالة، تم استكشاف استخدام المركب النانوي ضمن نظام هجين يعتمد على المركب النانوي كعنصر لامتصاص الرصاص السطحي إلى جانب استخدام قطبي ألومنيوم (Al electrodes) لغرض التخثير الكهربائي (Electrocoagulation) للحصول على نتائج معالجة أعلى للمياه الملوثة. أظهر النظام المركب الذي تم إطلاق مسمى (Novel Al-Electrodes/GO@ZIF-7 Hybrid Electrocoagulation/Adsorption System) عليه قدرة شبه كاملة على معالجة الرصاص من المياه الملوثة. تم استخدام منهجية سطح الاستجابة (RSM) في هذه الرسالة ايضًا لمعرفة أثر عوامل مختلفة مثل كثافة التيار الكهربائي (current density) وجرعة المركب النانوي المستخدمة (adsorbent dosage) إلى جانب عوامل أخرى للحصول على معادلة رياضية يمكن الاعتماد عليها لتنبؤ نسبة معالجة الرصاص بالمياه الملوثة وفق العوامل المختلفة. بالإضافة إلى ذلك تمت دراسة إمكانية استخدام نماذج تعلم آلي مختلفة (machine learning models) تتضمن الشبكات العصبية الاصطناعية (artificial neural network)، طريقة eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)، وطريقة Random Forest Regression لمحاولة تنبؤ قدرة النظام الهجين على معالجة الرصاص من المياه الملوثة ولمحاولة زيادة القدرة على فهم طريقة عمل النظام الهجين. أظهرت الرسالة قدرة المركب النانوي (GO@ZIF-7) العالية على معالجة الرصاص من المياه الملوثة سواء كعنصر منفرد باستخدام الامتصاص السطحي (GO@ZIF-7 adsorption) أو كعنصر مساعد كما في حالة النظام الهجين (Al-Electrodes/GO@ZIF-7 Hybrid Electrocoagulation/Adsorption System). كما أظهرت كذلك نجاح استخدام منهجيات وأدوات التنبؤ المستخدمة (RSM) ونماذج التعلم الاصطناعي (machine learning models) في القدرة على التنبؤ بفعالية المركب النانوي والنظام الهجين في معالجة المياه الملوثة. تمهد نتائج الرسالة بشكل عام الطريق لمزيد من استخدامات المركبات النانوية والأنظمة الهجينة كحلول عملية فعالة لمعالجة المياه الملوثة.

English Abstract

The increasing prevalence of water pollution, specifically from heavy metals such as lead (Pb(II)), necessitates advanced solutions for environmental and public health protection. This comprehensive research undertakes two distinct yet interconnected studies focusing on the innovative use of a graphene oxide/zeolitic imidazolate framework-7 (GO@ZIF-7) nanocomposite for Pb(II) remediation. Initially, the research introduces the novel synthesis of the GO@ZIF-7 nanocomposite, leveraging its unique adsorptive properties for Pb(II) removal from aqueous solutions. This nanocomposite exhibited an extraordinary Pb(II) adsorption capacity of approximately 5,000 mg/g, dramatically outperforming the capacities of pristine ZIF-7 and GO, which were around 500 and 600 mg/g, respectively. Optimization through Response Surface Methodology (RSM) highlighted the pivotal influence of solution pH and adsorbent dosage on removal efficiency, achieving up to 95% Pb(II) removal under optimal conditions (50 mg/L initial Pb(II) concentration, 0.6 g/L adsorbent dosage, and solution pH of 6), with significant adsorption performance even at challenging conditions (higher initial Pb(II) concentration of 150 mg/L and lower adsorbent dosage of 0.2 g/L). Expanding upon this foundation, the subsequent study explored a hybrid electrocoagulation/adsorption (EC/A) system integrating aluminum electrodes with the GO@ZIF-7 nanocomposite for enhanced Pb(II) removal efficiency. This novel EC/A system achieved near-complete Pb(II) removal, with the study meticulously optimizing the process through RSM and analyzing the impacts of four primary variables, including current density and GO@ZIF-7 dosage. The effectiveness of the hybrid system was statistically validated, offering a robust model for Pb(II) removal. Additionally, this investigation assessed the feasibility of employing machine learning models—artificial neural network (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Random Forest Regression—to predict Pb(II) removal efficiency, further underscoring the system's innovative approach. Together, these studies not only demonstrate the exceptional potential of the GO@ZIF-7 nanocomposite for Pb(II) removal, both as a standalone adsorbent and within a hybrid EC/A system, but also the practical viability of integrating advanced statistical and machine learning tools for optimizing and predicting water treatment processes. The outcomes present progress in addressing water pollution through the application of nanocomposite materials and cutting-edge technology, paving the way for sustainable and efficient water purification solutions.

Item Type:	Thesis (PhD)
Subjects:	Civil Engineering Civil Engineering > Water and Environmental Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Civil and Environmental Engineering
Committee Advisor:	Vohra, Muhmmad S.
Committee Co-Advisor:	Al-Suwaiyan, Mohammad S.
Committee Members:	Chowdhury, Shakhawat and Onaizi, Sagheer A. and Elnakar, Haitham
Depositing User:	WALEED KHALID AL-NOWAISER (g201202440)
Date Deposited:	15 May 2024 06:13
Last Modified:	15 May 2024 06:13
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/142846