响应曲面法优化复合絮凝剂的制备工艺

为了提高染料废水中COD和色度的去除效果,采用响应曲面法对聚硅酸类新型复合絮凝剂的制备工艺进行了优化实验研究。在单因素实验基础上采用Box-Behnken Design(BBD)实验设计方法,设计出了影响染料废水处理效果的3因素3水平共15组实验,其中n(Fe+Al):n(Si)的摩尔比为4～6,n(B+Mg):n(Si)的摩尔比为0.3～0.7,熟化时间为1～3 d。根据15组实验结果,以COD去除率和色度去除率为响应值分别建立了二次多项式响应曲面模型。模型优化结果显示,在n(Fe+Al):n(Si)摩尔比为5∶1,n(B+Mg):n(Si)为0.5∶1,熟化时间为2 d的条件下,制备得到的新型复合絮凝剂聚硅酸铝铁硼镁具有最佳的絮凝处理性能和脱色效果,能有效去除染料废水中的COD和色度,其中出水色度接近于0,COD的去除率达到87.65%,模型验证实验进一步验证了本文所建立的响应曲面法在复合絮凝剂制备工艺优化中的有效性。     

印染废水的神经网络法优化絮凝处理

为获得新型絮凝剂的最佳制备条件,采用人工神经网络(ANN)结合加速遗传算法(AGA)对絮凝剂性能影响因素进行全局寻优。在影响絮凝剂处理性能的主要因素Fe、Al与Si的摩尔比n(Fe+Al):n(Si),B、Mg和Si的摩尔比n(B+Mg):n(Si)以及熟化时间的有效作用范围内,用Box-Behnken Design(BBD)实验设计方法,产生15组影响因素组合作为输入样本,经对印染废水的絮凝处理实验得到相应的COD和色度去除率输出样本,由神经网络方法对15组输入、输出样本数据建模,得到反映絮凝剂制备条件和絮凝剂去除效果的响应关系,并采用加速遗传算法全局优化,得到最大COD去除率和色度去除率条件下的最优絮凝剂制备条件组合,即n(Fe+Al):n(Si)=5.08,n(B+Mg):n(Si)=0.55,熟化时间为2.1 d,对应的印染废水COD去除率为88.10%,色度去除率为95.37%。模型验证实验显示,实验值与模型预测值的最大相对误差不超过5%。相对于响应曲面法,用神经网络结合加速遗传算法优化得到的新型絮凝剂去除印染废水中COD和色度的能力更高,进一步验证了神经网络法在新型絮凝剂制备条件优化中的有效性。