基于智能优化算法的河流水质模型参数的优化简

为探索河流水质模型参数新的求解方法,根据有限的实测数据,分别应用免疫进化优化算法和免疫进化优选的捕食搜索算法,对河流水质模型计算公式中的多参数进行优化。将优化得到的计算公式用于国内外若干河流的河段中DO浓度值的拟合,并与实测结果进行了比较。结果表明,将免疫进化优化算法或免疫进化优选的捕食搜索算法优化得到的水质模型参数精度不仅较高,而且相对稳定,从而为河流水质模型参数的优化提供了一种新方法。     

纳米TiO2-石墨烯光催化剂的水热合成及其光催化性能

以钛酸四正丁酯和石墨为原料,通过水热法制备了锐钛矿型为主的纳米TiO2复合光催化剂（纳米TiO2-石墨烯）,并采用XRD,FTIR,FESEM,TEM技术对其进行了表征。通过紫外光照射降解溶液中的罗丹明B（RhB）研究了TiO2-石墨烯的光催化活性,分析了初始罗丹明B质量浓度、催化剂加入量、溶液pH和催化剂使用次数等影响降解效果的因素。实验结果表明：在初始RhB质量浓度为20 mg/L、溶液pH为7.10、催化剂加入量为1.000 g/L的条件下,紫外光照射30 min时,纳米TiO2-石墨烯对RhB的降解率高达98.69%,明显高于纳米TiO2的44.69%;纳米TiO2-石墨烯稳定性较强,可多次重复使用。     

颜料红254-TiO_2光催化降解罗丹明B废水

以工业有机颜料C.I.颜料红254(DPP254)为敏化剂,通过溶剂热法对纯TiO2进行改性,得到复合光催化剂DPP254-TiO2。并通过XRD、SEM、UV-Vis DRS和N2吸附-脱附(BET和BJH)等测试手段对DPP254-TiO2进行了表征。以罗丹明B(RhB)为目标降解物,研究了DPP254-TiO2在可见光下对有机污染物的光催化降解性能。同时考察了DPP254含量、反应时间、RhB初始浓度和催化剂浓度等因素对RhB降解速率的影响。结果表明,改性后的催化剂光响应范围由紫外光区拓宽到可见光区。对其光催化反应机理进行了探讨。催化剂重复使用4次,活性没有明显降低,说明催化剂具有很好的稳定性。     

基于主成分和粒子群优化支持向量机的水质评价模型

水质的评价是治理水污染必不可少的工作。为了准确、快速地对水质进行评价,利用主成分分析法从水质监测常见的多个物化指标提取出主成分,然后将主成分作为支持向量分类机的输入,利用历史数据进行水质评价训练并用粒子群算法优化参数,构造出水质评价模型,将从物化指标中得出的主成分代入此模型即可得到水质类别。最后,选取水质监测点实测数据进行试验,结果表明,模型的水质评价结果准确且稳定。     

络合萃取技术分离制药废水中的金刚烷胺

以P204为络合剂萃取水溶液中的金刚烷胺,研究了正辛醇和煤油2种稀释剂对萃取效果的影响,分析了萃取过程的络合机理和热力学过程,并考察了该萃取体系对实际制药废水中金刚烷胺的萃取效果。结果表明,采用P204/正辛醇=3∶2的复配萃取剂,在初始pH为8.0,在油/水相比为1∶1的条件下,金刚烷胺的萃取效率可以达到99.8%以上;以2.0mol/L的HCl溶液为反萃取剂,可以将51.1%的负载金刚烷胺反萃回收;红外光谱分析表明,P204对金刚烷胺的萃取遵循离子交换和离子缔合成盐机制;萃取过程为放热过程,低温条件下有利于萃取反应的进行;P204/正辛醇复配萃取剂对实际制药废水中的金刚烷胺也具有很高的萃取效率。     

固相萃取—气相色谱—质谱测定再生水中邻苯二甲酸酯类物质

探讨了一种再生水中邻苯二甲酸酯类物质的测定方法——固相萃取—气相色谱—质谱,检测了相关再生水标准中涉及的邻苯二甲酸二丁酯(DBP)和邻苯二甲酸二(2-乙基己基)酯(DEHP)两类物质。在质量浓度为20～1 000μg/L时,两类物质的回归方程的相关系数均大于0.999,检出限分别是0.060、0.002μg/L,DBP、DEHP的相对标准偏差分别为4.1%～7.4%、5.1%～6.1%。利用固相萃取技术进行预处理,平均加标回收率为96.6%、89.6%。检测了北京市4座再生水厂出水中DBP和DEHP含量,其中,DBP在1.74～5.59μg/L,低于《城市污水再生利用景观环境用水水质》(GB/T 18921—2002)规定的限值(不超过0.1mg/L),但高于《城市污水再生利用地下水回灌水质》(GB/T 19772—2005)规定的限值(不超过3μg/L);DEHP在0.42～4.93μg/L,满足GB/T 19772—2005要求(不超过8μg/L)。     

Mo-N-TiO_2光催化剂的制备、表征及其活性提高机制

以钼酸铵和氨水分别为钼源和氮源,采用溶胶-凝胶法制备了Mo-N-TiO2光催化剂,并对其进行了XRD、XPS和UV-visDRS表征。XRD结果表明,Mo、N共掺杂有效抑制了TiO2晶粒的生长,提高了TiO2由锐钛矿向金红石相的转变温度。UV-vis表明,Mo-N-TiO2光催化剂可见光吸收能力增强,吸收带边明显＂红移＂,且钼酸铵添加量（相对TiO2）为0.5%的样品＂红移＂程度最大,最大吸收带边为550 nm。XPS分析结果表明,Mo取代了TiO2晶格中的部分Ti4＋,以Mo6＋形式存在的,而N以Ti—N及N—Ti—O形式存在。以罗丹明B为模型污染物,重点考察了钼酸铵添加量与焙烧温度对Mo-N-TiO2光催剂性能的影响。结果表明,400℃焙烧下、钼酸铵添加量为0.5%的样品催化活性最好。模拟太阳光下光照120min对罗丹明B的降解率达到96.8%,是纯TiO2的2.42倍。     

基于人工蜂群算法与BP神经网络的水质评价模型

针对BP网络水质评价模型的不足,引入人工蜂群(ABC)算法,将求解BP神经网络各层权值、阀值的过程转化为蜜蜂寻找最佳蜜源的过程,提出了一种新的结合人工蜂群算法的BP网络水质评价方法(ABC-BP)。并以2000—2006年渭河监测断面的10组实测数据作为测试样本对其水质进行了评价,实验结果表明该方法得到的水质评价结果准确,并具有很强的稳定性和鲁棒性。     

铁及铁铜氧化物对臭氧氧化酸性红B的催化效能

采用自蔓延溶胶凝胶法分别制备了铁氧化物和铁铜复合氧化物催化剂,以酸性红B为降解对象,对比了单独臭氧氧化、铁氧化物和铁铜复合氧化物催化臭氧氧化对酸性红B的降解效果,考察了磁力搅拌速度(500～1 640 r/min)、溶液pH(3～11)、臭氧投加速率(3.55～28.4 mg/min)对铁铜复合氧化物催化性能的影响。结果表明,与单独臭氧氧化比较,铁氧化物和铁铜复合氧化物均能加速酸性红B的降解,促进色度和COD的去除,结合催化剂的表征结果,推断催化剂表面羟基促进臭氧分解产生.OH是其氧化性能较好的主要原因,另外,催化剂的吸附能力对催化性能也有一定影响。随着磁力搅拌速度、溶液pH、臭氧投加速率的增大,铁铜复合氧化物催化臭氧氧化酸性红B的效果越好。     

Mo-N-TiO2光催化剂的制备、表征及其活性提高机制

以钼酸铵和氨水分别为钼源和氮源,采用溶胶-凝胶法制备了Mo-N-TiO2光催化剂,并对其进行了XRD、XPS和UV-visDRS表征。XRD结果表明,Mo、N共掺杂有效抑制了TiO2晶粒的生长,提高了TiO2由锐钛矿向金红石相的转变温度。UV-vis表明,Mo-N-TiO2光催化剂可见光吸收能力增强,吸收带边明显"红移",且钼酸铵添加量(相对TiO2)为0.5%的样品"红移"程度最大,最大吸收带边为550 nm。XPS分析结果表明,Mo取代了TiO2晶格中的部分Ti4+,以Mo6+形式存在的,而N以Ti—N及N—Ti—O形式存在。以罗丹明B为模型污染物,重点考察了钼酸铵添加量与焙烧温度对Mo-N-TiO2光催剂性能的影响。结果表明,400℃焙烧下、钼酸铵添加量为0.5%的样品催化活性最好。模拟太阳光下光照120min对罗丹明B的降解率达到96.8%,是纯TiO2的2.42倍。