MIL-88A@MIP催化活化过硫酸盐靶向降解邻苯二甲酸二丁酯

本实验首次合成了以金属有机骨架MIL-88A作为前驱体,采用分子印迹法改性后的催化剂MIL-88A@MIP,并通过X射线衍射仪(XRD),扫描电镜(SEM)以及EDS能谱和氮气吸附对催化剂进行表征分析.以造纸废水中邻苯二甲酸二丁酯(DBP)作为目标污染物,探究该催化剂活化过硫酸盐(PS)产生SO_4~-·的能力.对比前驱体MIL-88A,靶向改性有效地提高了MIL-88A@MIP的催化活性,在反应480 min后,DBP的去除率高达80.4%.影响因素实验表明该催化剂的最佳活化条件为:PS∶DBP=600∶1、MIL-88A@MIP投加量0.5 g·L~(-1)、体系中pH为3.26.此外,探究了MIL-88A@MIP对于催化PS降解不同污染物的能力,其结果表明该催化剂对于邻苯二甲酸酯类(PAEs)物质均有降解效果,体现了其靶向选择性.     

基于pso-SVM的废水厌氧处理过程软测量模型

由于厌氧消化过程的复杂性和厌氧菌的敏感性,保持厌氧消化体系的稳定和高效性是比较困难的.本文在实验室采用IC反应器构建了一套厌氧废水处理系统处理人工合成废水,基于支持向量机(SVM)提出了一种预测废水厌氧处理系统出水挥发性脂肪酸(VFA)浓度和COD去除率的软测量模型.为了提高模型的精确性和鲁棒性,加入pso算法(粒子群算法)优化SVM模型,并引入了分类策略对元数据集进行有效分类.仿真结果表明,基于pso-SVM模型的软测量模型对厌氧废水处理系统出水VFA浓度和COD去除率具有较好的预测能力,模型预测系统COD去除率及出水总VFA浓度测试样本数据相关系数分别为65.86%、85.25%;加入分类策略后,元数据集分成两类,模型预测系统COD去除率测试样本数据相关系数分别为92.34%、83.41%;模型预测系统出水总VFA浓度测试样本数据相关系数分别为99.14%、99.59%,系统预测精度明显提高.引入分类策略对元数据集进行有效分类,基于pso-SVM的软测量模型可为监控、优化和理解厌氧消化过程提供指导.     

应用铁铜双金属有机骨架活化过硫酸盐催化剂去除水中有机污染物的研究

基于MIL-101(Fe)的合成方法,首次采用合成前金属掺杂法制备了双金属有机骨架MIL-101(Fe,Cu)催化剂,并利用X射线衍射仪(XRD)、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)、扫描电镜(SEM)和X射线能谱仪(EDS)对催化剂进行表征.同时,以罗丹明B(Rh B)为目标降解物,研究此催化剂催化过硫酸盐降解Rh B的性能,并初步尝试将催化剂应用于邻苯二甲酸二丁酯(DBP)的催化降解.XRD、FTIR、SEM和EDS等分析结果表明,铜离子的掺杂导致MIL-101(Fe)的结构与形貌发生了改变,提高了对污染物的吸附和催化降解作用.相比MIL-101(Fe),在90 min时MIL-101(Fe,Cu)对Rh B的去除率达到95%,在180 min时对DBP的去除率达到68%.此外,分析了催化剂催化性能提高的原因:配位竞争导致铁离子的不饱和趋向;形貌的变化加强了对污染物的吸附作用.     

以HKUST-1为模板制备铜氧化物活化过一硫酸氢钾降解罗丹明B

以一种Cu-MOF(HKUST-1)为模板,将其经不同温度的热处理制备铜氧化物,研究了热处理温度对产物组成及形貌的影响,并通过产物在一系列条件下活化过一硫酸氢钾(PMS)降解水体中罗丹明B(Rh B)的实验探究了其催化性能.XRD、SEM、XPS等表征结果表明,随着热处理温度的升高,产物由Cu2O/CuO混合物逐渐转化为纯相CuO,且模板HKUST-1的原有正八面体结构坍塌加剧.Rh B降解实验的结果显示,催化剂对PMS的活化性能随热处理温度的升高而加强.在中性pH条件下,当PMS投加量为1.00 mmol·L~(-1),CuO-650用量为0.20 g·L~(-1)时,反应时间进行90 min基本可实现Rh B(浓度为0.10mmol·L~(-1))的完全降解.此外,CuO-650还具有pH适用范围较广,铜离子溶出量较低(pH=3条件下为1.309 mg·L~(-1),pH=7条件下为0.987 mg·L~(-1)),循环稳定性较佳的特点,进一步证明CuO-650是一种很有潜力的PMS催化剂.     

基于PCA-LSSVM的厌氧废水处理系统出水VFA在线预测模型

采用IC厌氧废水处理系统处理人工合成废水,并利用PCA-LSSVM模型对系统出水挥发性脂肪酸(VFA)进行预测.首先利用主成分分析法(PCA)分析影响厌氧废水出水VFA浓度的多个变量的相关性并降低输入变量维数,然后用网格搜索结合10倍交叉验证优化LSSVM模型参数sig2和gam,最后利用建立的模型对实验数据进行仿真预测.仿真结果表明,稳态LSSVM模型对稳态条件下厌氧废水处理系统出水VFA具有很好的仿真预测能力,相对误差在4.72%以内,平均相对百分比误差(MAPE)为1.61%,均方根误差(RMSE)为1.08,相关系数达0.9996;稳态干扰LSSVM模型对厌氧废水处理系统出水VFA的仿真预测精度有所降低但仍然具有较好的预测能力,平均相对百分比误差(MAPE)为15.83%,均方根误差(RMSE)为15.45,相关系数为0.9984,该方法可为厌氧出水VFA在线预测和厌氧废水处理系统的优化控制提供指导.     

类水滑石复合材料吸附去除水中硫酸根离子

用共沉淀法制备的类水滑石复合材料作为吸附剂去除水中的硫酸根离子.利用XRD、FT-IR、SEM和EDS元素分析对类水滑石复合材料的结构和组成进行了分析.研究了时间、p H值和共存离子对吸附量的影响.结果表明,类水滑石复合材料是锌铝硝酸根类水滑石和锌铝苯丙氨酸类水滑石的复合材料;类水滑石复合材料对硫酸根离子具有良好的吸附性能,最大吸附量可达到52.75 mg·g~(-1);准二级动力学模型对数据的拟合效果最好,说明吸附速率是由化学吸附控制的;吸附过程更符合Freundlich吸附等温模型,说明类水滑石复合材料对硫酸根离子的吸附是多层吸附;热力学参数表明在常温下吸附过程是自发的吸热过程;类水滑石复合材料吸附硫酸根离子主要是通过离子交换、静电引力作用以及物理吸附的途径来实现的.实验结果表明,该类水滑石复合材料是一种潜在的去除水中硫酸根离子的吸附剂.     

nZVI@mesoSiO2的可控合成及应用性能研究

采用改进的两步法在原位基础上合成了以纳米零价铁(nano Zero Valent Iron,nZVI)为核芯的核壳型介孔二氧化硅(nZVI@mesoSiO_2).同时,通过简单地调控铁源用量得到具有单一nZVI核芯和不同壳层厚度的核壳型纳米复合材料.结果发现,铁源用量的增加会导致核芯尺寸减小、壳层厚度增加及颗粒比表面积下降.当铁源用量为2.78 g时,得到的nZVI@mesoSiO_2不仅具有较高的比表面积和单一且均匀的孔径分布,而且对2,4,6-三氯苯酚(2,4,6-Trichlorophenol, 2,4,6-TCP)的去除表现出很高的性能.影响因素实验表明,材料的最佳投加量为1.0 g·L~(-1),体系适宜初始pH为5.0,污染物初始浓度升高会导致去除效果下降,并且反应体系内乙二胺四乙酸(EDTA)的存在可以提高2,4,6-TCP的去除率.材料的重复利用实验结果表明,经过多次循环反应后会导致材料nZVI核芯的失活和孔道的堵塞.本研究不仅为制备可控壳层厚度的核壳型介孔材料提供了理论指导,而且为进一步改性合成对2,4,6-TP具有高选择性的复合材料提供了依据.     

基于混合智能算法的多目标优化在厌氧氨氧化与反硝化协同脱氮除碳中的应用

针对厌氧氨氧化与反硝化协同实现脱氮除碳优化问题,采用UASB反应器处理不同进水条件下的氨氮废水,基于BP神经网络分别建立NH_4~+-N去除模型和COD去除模型,同时为了提高模型的鲁棒性和运算速度,使用PCA算法降低输入变量维数.仿真结果表明,基于PCA-BP的预测模型具有较好的预测能力,检验样本中模型预测值与实际真实值的相关系数分别为0.9164和0.9987,且两模型的平均预测误差都保持在在10%以内.进一步结合NSGA-II算法建立以去除NH+4-N和COD最大化的优化模型,以优化结果为条件建立的出水效果接近实际真实值,表明该模型给出的优化解决方案有效可行,可为实现厌氧氨氧化与反硝化协同脱氮除碳工艺的设计和操作提供参考和指导.