Optimization of arsenite adsorption on hydroxy apatite based adsorbent using the adaptive neuro-fuzzy inference system / Оптимизация адсорбции арсенита на адсорбенте гидроксиапатита с использованием адаптивной нейро-нечеткой инференционной системы / Optimizacija adsorpcije arsenita na adsorbent na bazi hidroksiapatita korišćenjem adaptivnog neuro-fazi sistema

This paper describes an optimization procedure for the adsorption of arsenite ions from wastewater using the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS). The adsorbent is based on hydroxy apatite, a natural material obtained from carp (Cyprinus carpio) scales. The input parameters were the influence of pH, the temperature, the initial concentration and reaction time of arsenite adsorption while the adsorption capacity and the arsenite removal percentage were studied as the output parameters. / В данной статье описана процедура оптимизации адсорбции ионов арсенита из сточных вод с использованием адаптивной нейронечеткой логической системы (ANFIS). В основе адсорбента лежит природный гидроксиапатитный материал, полученный из чешуи карпа (Cyprinus carpio). В качестве параметров ввода использовались влияние pH, температуры, начальной концентрации и времени реакции на адсорбцию арсенита, а в качестве выходных параметров были исследованы адсорбционная емкость и процент удаления арсенита. / U radu se opisuje postupak optimizacije adsorpcije arsenitnih jona iz otpadnih voda korišćenjem adaptivnog neuro-fazi sistema (ANFIS). U osnovi adsorbenta nalazi se prirodni hidroksi-apatitni materijal dobijen iz krljušti šarana (Cyprinus carpio). Kao ulazni parametri korišćeni su uticaj pH, temperature, početne koncentracije i vremena adsorpcije arsenita, a kao izlazni parametri ispitivani su adsorpcioni kapacitet i procenat uklanjanja arsenita.