In order to develop an adsorption p

In order to develop an adsorption process, a number of factors
influencing the process such as pH, Cr(VI) concentration, adsorbent
dose and temperature are to be studied. But the studying of the each
and every factor is quite tedious and time consuming. Thus, a factorial
design can minimize the above difficulties by optimizing all
the affecting parameters collectively at a time [25]. Factorial design
is employed to reduce the total number of experiments in order
to achieve the best overall optimization of the process [26–28].
The design determines the effect of each factor on response as
well as how the effect of each factor varies with the change in
level of the other factors [29]. Interaction effects of different factors
could be attained using design of experiments only [26,28].
Factorial design comprises the greater precision in estimating the
overall main factor effects and interactions of different factors. In
full factorial design every setting of every factor appears with every
setting of every other factor. Factorial designs are strong candidates
in examining treatment variations. Instead of conducting a series
of independent studies we can combine these studies into one. A
common experimental design is one with all input factors set at
two-levels each. These levels are called ‘high’ and ‘low’ or ‘+1’ and
‘−1’ respectively. If there are k factors each at two-levels, a full
factorial design has 2k runs.
In the present study, four-factor two-level full factorial design
(24 runs) was used for the modeling of adsorption process.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การพัฒนากระบวนการดูดซับ ปัจจัยมีอิทธิพลต่อกระบวนการเช่น pH ความเข้มข้นของ Cr(VI), adsorbentปริมาณและอุณหภูมิจะศึกษา แต่การศึกษาในแต่ละและทุกตัวจะค่อนข้างน่าเบื่อ และใช้เวลานาน ดังนั้น เป็นแฟกทอเรียลออกแบบสามารถลดปัญหาข้างต้น โดยเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดพารามิเตอร์ affecting โดยรวมในแต่ละครั้ง [25] ออกแบบแฟกจ้างเพื่อลดจำนวนการทดลองตามลำดับเพื่อให้เกิดการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมดีการ [26-28]การออกแบบกำหนดผลของปัจจัยแต่ละคำตอบเป็นดีเป็นอย่างไรแตกต่างกันไปผลของแต่ละปัจจัยกับการเปลี่ยนแปลงระดับของการปัจจัยอื่น ๆ [29] โต้ตอบผลของปัจจัยต่าง ๆอาจจะได้ใช้ออกแบบการทดลองเท่านั้น [26,28]ออกแบบแฟกประกอบด้วยความแม่นยำสูงในการประมาณการโดยรวมผลกระทบของปัจจัยหลักและโต้ตอบของปัจจัยต่าง ๆ ในเต็มทุกค่าของทุกปัจจัยปรากฏพร้อมกับการออกแบบแฟกทุกการตั้งค่าของทุกปัจจัย ออกแบบแฟกมีผู้แข็งแกร่งในการตรวจสอบรูปแบบการรักษา แทนที่จะทำชุดศึกษาด้วยตนเอง เราสามารถรวมการศึกษาเหล่านี้เข้า Aออกแบบการทดลองทั่วไปคือมีปัจจัยป้อนข้อมูลทั้งหมดสองระดับแต่ละ ระดับเหล่านี้เรียกว่า 'สูง' และ 'ต่ำ' หรือ '+ 1' และ'−1' ตามลำดับ ถ้ามี k ปัจจัยแต่ละระดับสอง- เต็มออกแบบแฟก 2 k ทำได้ในการศึกษาปัจจุบัน สี่คูณสองระดับออกแบบเต็มแฟก(ทำงาน 24) ใช้สำหรับสร้างแบบจำลองของกระบวนการดูดซับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อที่จะพัฒนากระบวนการดูดซับจำนวนของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อกระบวนการเช่นค่า pH โครเมียม (VI) ความเข้มข้นของตัวดูดซับปริมาณและอุณหภูมิจะได้รับการศึกษา แต่การศึกษาของแต่ละคนและทุกปัจจัยที่ค่อนข้างน่าเบื่อและใช้เวลานาน ดังนั้นปัจจัยการออกแบบที่สามารถลดความยากลำบากดังกล่าวข้างต้นโดยการเพิ่มประสิทธิภาพทุกพารามิเตอร์ที่มีผลต่อรวมในเวลา[25] ปัจจัยการออกแบบเป็นลูกจ้างเพื่อลดจำนวนของการทดลองในการสั่งซื้อเพื่อให้บรรลุการเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมที่ดีที่สุดของกระบวนการ[26-28]. การออกแบบที่กำหนดผลของแต่ละปัจจัยในการตอบสนองเป็นอย่างดีเป็นวิธีการที่ผลของแต่ละปัจจัยที่แตกต่างกันไปด้วยการเปลี่ยนแปลงในระดับของปัจจัยอื่น ๆ [29] ผลกระทบของปัจจัยปฏิสัมพันธ์ที่แตกต่างกันอาจจะบรรลุโดยใช้การออกแบบการทดลองเท่านั้น [26,28]. การออกแบบปัจจัยประกอบด้วยความแม่นยำมากขึ้นในการประมาณผลกระทบปัจจัยหลักโดยรวมและการมีปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยที่แตกต่างกัน ในแบบปัจจัยแบบเต็มการตั้งค่าของทุกปัจจัยทุกปรากฏขึ้นพร้อมกับทุกการตั้งค่าของทุกปัจจัยอื่นๆ ปัจจัยการออกแบบที่มีผู้สมัครที่แข็งแกร่งในการตรวจสอบรูปแบบการรักษา แทนการดำเนินการชุดของการศึกษาอิสระเราสามารถรวมการศึกษาเหล่านี้เป็นหนึ่งใน การออกแบบการทดลองร่วมกันเป็นหนึ่งในปัจจัยที่มีการป้อนข้อมูลชุดที่สองระดับแต่ละ ระดับเหล่านี้จะถูกเรียกว่า 'สูง' และ 'ต่ำ' หรือ '1' และ'-1' ตามลำดับ หากมีปัจจัย k แต่ละสองระดับเต็มรูปแบบปัจจัยมี2k วิ่ง. ในการศึกษาปัจจุบันสี่ปัจจัยที่สองระดับแบบปัจจัยแบบเต็ม(24 วิ่ง) ที่ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองของกระบวนการดูดซับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อพัฒนากระบวนการดูดซับ หมายเลขของปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อกระบวนการ
เช่น pH , Cr ( VI ) ความเข้มข้น ปริมาณตัวดูดซับ
และอุณหภูมิจะต้องศึกษา แต่การศึกษาของแต่ละคนและทุกปัจจัย
ค่อนข้างน่าเบื่อและเสียเวลา ดังนั้น การออกแบบการทดลอง
สามารถลดปัญหาดังกล่าวโดยการเพิ่มพารามิเตอร์ที่มีผลต่อทุก
รวมเวลา [ 25 ]
ออกแบบการทดลองเป็นลูกจ้างเพื่อลดจำนวนของการทดลองเพื่อ
เพื่อให้บรรลุผลที่ดีที่สุดโดยรวมการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการ [ 26 28 – ] .
ออกแบบกำหนดผลของแต่ละปัจจัยในการตอบสนองโดย
ด้วยวิธีผลของปัจจัยแต่ละตัวจะแตกต่างกันกับการเปลี่ยนแปลงในระดับของปัจจัยอื่น ๆ
[ 29 ] ปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยที่แตกต่างกัน
สามารถทำได้โดยใช้หลักการออกแบบการทดลองเท่านั้น [ 26,28 ] .
ออกแบบการทดลองประกอบด้วยมากกว่าความแม่นยำในการประเมิน
โดยรวมหลักปัจจัยผลและปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยต่าง ๆ ใน
แฟคทอเรียลเต็มทุกฉากทุกด้านจะปรากฏทุก
ตั้งค่าของทุกปัจจัยอื่น ๆ designs factorial are
in examining มอไซค์มันควรจะ .แทนที่จะดำเนินการชุด
ของการศึกษาอิสระเราสามารถรวมการศึกษาเหล่านี้เป็นหนึ่ง a
ทั่วไปทดลองเป็นหนึ่งกับปัจจัยการตั้งค่าทั้งหมดที่
2 ระดับ ระดับเหล่านี้จะเรียกว่า ' สูง ' และ ' น้อย ' หรือ ' 1 '
' − 1 ' ตามลำดับ อยู่ซึ่งทำให้ซาฟ factors each at two levels กับ full
factorial design has 2k runs .
in the study เลิก ,สี่ปัจจัยสองเต็ม ซึ่งการออกแบบ
( 24 วิ่ง ) ใช้แบบจำลองของกระบวนการดูดซับ .