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机译:Fenton处理垃圾渗滤液中ANN和RSM同时优化多个目标的比较研究
K. N. Toosi University of Technology, Department of Civil Engineering, 1996715433 Tehran, Iran;
K. N. Toosi University of Technology, Department of Civil Engineering, 1996715433 Tehran, Iran;
Advanced oxidation processes (AOPs); Artificial neural networks (ANN); Response surface methodology (RSM); Prediction improvement; Mass content ratio;
机译:Photo-Fenton的能耗和相对效率的提高-垃圾填埋场渗滤液处理的RSM优化案例研究
机译:UV-Fenton,UV-H_2O_2和Fenton反应处理垃圾渗滤液的比较研究
机译:阳离子/阴离子和阴离子/阳离子工艺对成熟垃圾渗滤液进行新的序贯处理:优化和比较研究
机译:Fenton试剂预处理垃圾渗滤液的研究。
机译:评价Fenton处理垃圾渗滤液的工艺。
机译:芬顿光芬顿和类芬顿工艺处理城市生活垃圾填埋场渗滤液:一些变量的影响
机译:Fenton试剂在优化条件下评估垃圾渗滤液处理的先进氧化过程,重点在于收集参数和生成污泥的表征在优化条件下,Fenton试剂对垃圾渗滤液处理优化的条件进行Fenton试剂评估,重点是收集参数和产生的污泥的表征