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942.
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以椰壳为原料制备生物炭,采用365 nm紫外光辐照增加吸附剂表面含氧官能团,探究其对生物炭吸附气体和水中苯的影响.理化表征和吸附实验结果表明,生物炭表面含氧官能团增加后,对气体中苯的吸附量提高9.25倍,而对水中苯的吸附量却降低14.64%.生物炭对气体中苯的吸附过程符合Elovich动力学模型,而对水中苯的吸附过程符合准二级动力学模型.含氧官能团的引入使生物炭对气体和水中苯的等温吸附过程从符合Freundlich模型变为符合Langmuir模型.Weber-Morris模型分析认为,增加含氧官能团,可增强生物炭对气体中苯的表面吸附速率,却阻碍了苯从水中向吸附剂颗粒内扩散的过程,水分子与苯竞争吸附是导致生物炭对水中苯吸附量降低的主要原因. 相似文献
944.
采用平衡实验法研究了水杨酸和邻苯二甲酸对砖红壤吸附铜的影响,并通过吸附铜的解吸实验探讨了有机酸对铜吸附的影响机制.结果表明,有机酸可以增加土壤对铜的吸附量,与对照相比,有机酸体系中吸附的铜的解吸量高.有机酸对铜吸附的影响随体系pH值的增加而增大,约在pH4.3(水杨酸体系)或pH4.5(邻苯二甲酸体系)达最大,然后逐渐减小.土壤对有机酸的吸附量越高,有机酸对铜吸附的影响程度越大.有机酸可以通过形成表面三元络合物和改变土壤的表面电荷2种机制影响土壤对铜的吸附.水杨酸体系中铜的解吸增量与吸附增量的百分比在76%~89%之间,说明水杨酸主要是通过增加土壤表面的净负电荷量来增加铜的静电吸附量. 相似文献
945.
目的 提升不同老化情况下的锂离子电池荷电状态(SOC)估计精度。方法 基于PNGV模型(Partnership for a New Generation of Vehicles),对锂离子电池SOC进行估计。首先通过双线性变换对PNGV模型进行离散化,采用带有遗忘因子的递归最小二乘法(FFRLS),对电池模型参数进行在线辨识,利用卡尔曼滤波(EKF)算法进行SOC估计,并通过动态工况验证SOC估计精度。结果 以多种误差指标考察不同循环下的试验数据,在不同电池老化状态下具有较好的预测精度。相比基于Thevenin模型的算法,基于PNGV模型的算法可以将SOC平均绝对误差减少约60%,同时也可以将SOC估计最大绝对误差波动范围降低53.8%。结论 本算法引入PNGV模型后,解决了基于Thevenin模型算法误差大、不稳定的问题,提升了动力电池系统在不同老化环境下的适应性。 相似文献
946.
以腐殖酸为去除对象,用光散射颗粒分析仪(PDA)对水中天然有机物的混凝过程进行在线监测,结果表明PDA输出信号(FI曲线)的特征值与絮凝体粒径和有机物去除率之间具有相关性,在弱酸性(pH=5.0)T和中性(pH=7.0)条件下,通过合理控制混凝剂投量,腐殖酸的TOC去除率可达50%,UV254去除率可达80%-90%,但pH=7.0时的投量为pH=5.0的5倍以上,在pH=5.0的条件下,吸附电和中是有机物混凝的主要机理,但在混凝剂投量非常高的情况下,卷扫絮凝也起重要作用。在pH=7.0条件下,卷扫絮凝则是有机物混凝的主要机理。 相似文献