زمینه و هدف: در سال های اخیر، کاربردهای نانومواد با پایه کربنی در عرصه های مختلف نظیر صنعت آب و فاضلاب توسعه یافته است. یکی از این ترکیبات، گرافن اکساید (GO) است که به دلیل دارا بودن ساختار ورقه ای با سطح ویژه بالا و گروه های سطحی متنوع، توجه زیادی را به خود جلب نموده است. در این راستا، هدف اصلی از انجام پژوهش حاضر، بررسی ویژگی های انعقادی گرافن اکساید در حذف کدورت از آب و مدل سازی فرایند با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) می باشد.روش بررسی: نمونه های کدورت با استفاده از خاک باغچه و آب شهری تهیه و نمونه GO به صورت سوسپانسیون غلیظ خریداری گردید. آزمایش های جارتست برای بررسی تاثیر pH، غلظت GO، کدورت اولیه، زمان ته نشینی و سایر پارامترها بر بازدهی حذف کدورت، انجام شد. به منظور شبیه سازی فرایند، از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون استفاده شد.یافته ها: تحت شرایط pH اسیدی و نیز با افزایش غلظت GO از 5/2 تا40 میلی گرم بر لیتر، بازدهی حذف کدورت افزایش یافت. اما تغییرات کدورت اولیه اثر مشخص و مستقلی بر بازدهی فرایند نداشت. بخش عمده حذف کدورت در 10 دقیقه ابتدای ته نشینی رخ داد و سرعت ته نشینی لخته ها با افزایش غلظت GO و کاهش pH به شدت افزایش یافت. در مدل‌سازی با ANN، مقادیر ضریب تعیین (R2) و ضریب همبستگی (R) میان مقادیر واقعی و مقادیر پیش بینی شده حذف کدورت برای داده های آزمون به ترتیب برابر با 9492/0 و 9740/0 به دست آمد که نشان دهنده کارایی خوب مدل بود.بحث و نتیجه گیری: نانو ماده گرافن اکساید کارایی بالایی در حذف کدورت از آب نشان داد. پارامترهای pH و غلظت منعقدکننده، به عنوان مهمترین پارامترهای کنترل کننده فرآیند تشخیص داده شد. مدل داده کاوی شبکه عصبی از عملکرد خوبی برای پیش بینی بازدهی حذف کدورت با استفاده از گرافن اکساید برخوردار بود. Manuscript profile