Optimizing a hybrid process of electrolysis ultrasound and persulfate for remediation of petroleum contaminated soils using AI models

Abstract Research uses both RANSAC Regressor and Monte Carlo Optimization to improve the performance of electrolysis/ultrasound/persulfate system which detoxifies petroleum-contaminated soils. The Artificial Intelligence (AI) models used to optimize six process parameters showed X2 (humidity) and X3...

وصف كامل

التفاصيل البيبلوغرافية

المؤلفون الرئيسيون:	Rozhan Feizi, Iman Parseh, Ali Zafarzadeh, Sahand Jorfi, Amir Sheikhmohammadi
التنسيق:	Artigo
اللغة:	Inglês
منشور في:	Nature Portfolio 2025-07-01
سلاسل:	Scientific Reports
الموضوعات:	Hybrid electrolysis AI models RANSAC regressor Monte Carlo optimization Soil remediation Electrolysis-Ultrasound hybrid
الوصول للمادة أونلاين:	https://doi.org/10.1038/s41598-025-06819-8
الوسوم:	إضافة وسم لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!