废水中鸟粪石回收的机器学习预测和优化

基于机器学习的方法，探究了从模拟废水中以鸟粪石的形式回收氮和磷的问题。利用极限梯度提升算法(XGBoost)和随机森林(RF)模型对磷回收率和氮回收率进行单目标和多目标预测，明确了7种工艺条件对鸟粪石结晶的影响。XGBoost在单目标(R²=0.91～0.93)和多目标(R²=0.89)的预测方面表现均优于RF。此外，在P初始浓度为10 mg/L和1 000 mg/L的情况下，通过实验验证了多目标模型的优化解集，得到鸟粪石回收的最佳工艺条件为N∶P比值为1.2∶1,Mg∶P为1∶1,pH为9.5,反应时间为80 min,反应温度为25℃,搅拌速率为240 r/min。     

醇对柴油微乳体系性能的影响

采用AOT为表面活性剂,不同碳链长度正构醇为助表面活性剂,通过稀释法制备了AOT/柴油/正构醇/水微乳体系。考察了醇与表面活性剂的质量比(r)和正构醇的碳链长度对柴油微乳体系的影响,对不同条件下制备的微乳体系的电导率(δ)、界面张力(γ)及运动粘度(μ)进行了表征。结果表明,采用正丁醇时,微乳体系会出现渗滤现象。采用其他醇时,微乳体系的最大增溶水量(W0)随碳链长度增加而减小,随r增大先增大后减小;随增溶水量(W)增加,δ增大直至达到稳定,γ减小,μ增大;随醇碳链长度增大,δ减小,γ、μ增大;随r增大,δ增大,γ、μ减小。采用正戊醇(r=0.4)时,微乳体系的W0最大,γ、μ均较小,柴油微乳液体系的性能较佳。     

基于生物表面活性剂的柴油微乳体系构建与性能研究

以生物表面活性剂鼠李糖脂（RL）为表面活性剂，中长碳链正构醇（正丁醇、正戊醇、正己醇、正庚醇及正辛醇）为助表面活性剂，采用滴定法制备RL／柴油／正构醇／水柴油微乳体系，并考察了表面活性剂用量（Km）、助表面活性剂醇的种类及用量（δas）及离子强度对柴油微乳体系最大增溶水量（Wo）的影响，并对不同条件下获得的柴油微乳体系的运动粘度（μ）和表面张力（γ）进行了表征。通过荧光法测得RL在柴油中的临界胶束浓度CMC为7g／L。当生物表面活性剂与柴油的质量比Km为0．02，助表面活性剂选用正庚醇且醇与表面活性剂的质量比δgs为0．1，NaOH溶液质量分数为0．06％时，柴油微乳体系的肛和T较低，形。最大，性能较佳。     

柴油微乳体系对生物油增溶性能研究

利用鼠李糖脂(RL)为表面活性剂,不同碳链长度正构醇为助表面活性剂构建柴油逆胶束体系,进而研究了该体系对模拟生物油的增溶性能.以单位柴油逆胶束增溶生物油的量为评价指标,研究了生物油和柴油的体积比B/D、醇的种类、醇与表面活性剂的质量比C/R及表面活性剂的浓度对生物油增溶性能的影响,并对最佳增溶条件下获得的生物油/柴油微乳体系进行了性能分析,包括元素分析、傅里叶红外分析、热稳定性和燃料产品指标分析等.当生物油与柴油的体积比B/D为3:7,RL浓度为15g/L,助表面活性剂选用正庚醇且醇与表面活性剂的质量比C/R为2.0时,柴油微乳体系增溶生物油的量最大,性能较佳.