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在活性炭吸附染料废水的系统中,影响吸附行为的因素众多,包括投加量、粒径、比表面积、孔隙结构等活性炭方面,浓度等染料废水方面和时间、温度、pH值等外界环境方面。目前,对于影响吸附因素的研究还停留在定性分析层面,若能实现上述因素对吸附行为的影响程度的定量表征,找出影响吸附的主要因素,就能方便快捷地选择优质吸附剂、追求最佳吸附效果和提高活性炭的利用率。利用主要因素建立人工神经网络对吸附效果进行预测,可以为复杂染料废水处理工艺的优化提供参考。本文结合实验研究、理论建模和定量分析三种方法,利用扫描电镜和气体吸附法对木质、椰壳、煤质、竹质四种活性炭进行微观形貌观测和微观结构表征;用木质、椰壳、煤质三种活性炭对亚甲基蓝模拟染料废水进行静态吸附实验;利用灰色系统理论定量表征影响系统吸附的因素;在灰色理论分析得出主要影响因素的基础上建立人工神经网络,并对吸附效果进行预测。研究结果表明:(1)时间、温度、pH值、溶液浓度、活性炭投加量、粒径都对吸附效果有一定影响。去除率先随着时间的增加而增大,在吸附饱和时达到最大值,随后因发生脱附现象而有所减小;温度升高、碱性条件、低浓度、投加量增多、粒径越小,活性炭对亚甲基蓝的去除率增大。(2)投加量、温度对去除率的灰色关联度绝对值都大于0.8,投加量和温度对去除率有相对显著影响,关联度为正值,去除率随着投加量、温度的增加而增加;浓度、温度对吸附量的影响起主导作用,且温度与吸附量正相关,浓度与吸附量成负相关,说明温度升高、浓度减小能有效促使吸附量的增大。此外,粒径与pH值对吸附量、去除率的贡献度不稳定。(3)微孔率与吸附量的关联度在0.8~0.9之间,微孔率对吸附量有相对显著影响;总孔容与吸附量的关联度在0.7上下,总孔容对吸附量有明显影响。微孔率与吸附量负相关,总孔容与吸附量正相关,说明总孔容越大、微孔率越小的活性炭对亚甲基蓝的吸附性能就越好。(4)71.2~118.0nm、27.0~34.0nm和34.0~71.2nm三个孔径区间对活性炭饱和吸附量的灰色关联度为正值且绝对值较其他区间大,说明27.0~118.0nm范围内的孔越多,活性炭对亚甲基蓝溶液的吸附性能越好。以27.0~118.0nm区间内的孔容和吸附量建立的GM(1,2)模型,其预测精度有待提高。(5)在灰色理论分析的基础上建立的人工神经网络模型,经学习样本训练后对测试样本的预测值最大误差仅为0.0114,该模型具有预测精度高、泛化能力强、模型简单、运算快捷等优点。