离子交换树脂对水中锑的吸附性能研究

通过静态吸附实验,比较了D201、D301和D314型3种阴离子交换树脂对锑的吸附容量和吸附速率,优选出D314型为除锑的最佳树脂,并优化了p H值、温度和初始浓度、吸附时间等影响其吸附性能的条件。实验结果表明,当p H值为7,温度为25~45℃,溶液初始质量浓度为200 mg/L时,树脂对锑吸附容量可到达19.4~20.7 mg/L;D314型树脂对锑的吸附是一个吸热过程,用Langmuir等温模型拟合R2大于0.99,相关性显著,理论最大吸附容量可达到24.04 mg/g;D314型树脂对锑是一个快速吸附过程,达到吸附平衡时间为2 h,符合准二级动力学模型。     

机器学习在碳基环境功能材料领域的应用研究进展

随着环境功能材料领域产生的数据量及其数据复杂性急剧增加,高成本、长周期的传统实验手段已无法迎合目前功能材料的发展趋势。近年来迅速发展的机器学习能对数据进行深入挖掘和解析,有望为此类问题提供有效的解决方案。机器学习具备效率高、精度高等优势,有效弥补了传统"试错"方式的不足。介绍了机器学习的基本工作原理和算法,从预测理化性质、辅助微观表征和指导新型材料合成3个方面简述了机器学习在环境碳基功能材料领域中的应用研究进展,分析了机器学习在该领域的问题与挑战,展望了机器学习方法在环境碳基功能材料领域的前景与发展趋势。