杂原子掺杂的生物质铁炭材料降解有机污染物的研究

来源 :鲁东大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:minghui09
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
工农业废水中含有的罗丹明B(Rh B)、双酚A(BPA)、苯酚(phenol)、布洛芬(IBP)和邻苯二甲酸氢钾(KHP)等有机污染物会对人体和水环境产生不良影响。过一硫酸盐(PMS)活化产生的活性氧物种可以将上述多种有机污染物彻底氧化降解。因此,基于PMS活化的高级氧化技术成为目前的研究热点。本研究采用杂原子掺杂的生物质铁炭材料活化PMS氧化降解Rh B、BPA等目标污染物。本论文的主要研究内容如下:(1)以无水三氯化铁、三聚氰胺和葡萄残渣粉末为原料,通过一步煅烧法制备出氮掺杂的生物质铁炭材料(Fe/N-BC)。表征结果证明生物质和三聚氰胺能与Fe3O4和Fe~0配位,将铁固定到生物质炭基体上。催化实验结果表明,当0.05 g/L Fe/N0.1-BC和0.5 g/L PMS存在时,20 mg/L Rh B在10 min内完全脱色。自由基猝灭实验和电子顺磁共振技术(EPR)共同证明,~1O2、SO4·-和·OH是Fe/N0.1-BC/PMS体系中主要的活性氧物种。实验机理研究表明,材料中丰富的缺陷以及生物质炭基体中掺杂的铁和氮之间的协同作用是Fe/N0.1-BC能高效活化PMS的主要原因。Fe/N-BC具有原料环保、易合成、活化效率高等优点,在环境治理领域有良好的应用前景。(2)以无水三氯化铁、五水硫代硫酸钠和樱桃核粉末为原料,通过一步煅烧法制备出硫掺杂的生物质铁炭材料(Fe/S-BC)。掺杂5%五水硫代硫酸钠的生物质铁炭材料(Fe/S0.05-BC)能有效活化PMS,0.05 g/L Fe/S0.05-BC和0.5 g/L PMS能使20mg/L Rh B在10 min内完全脱色。自由基猝灭实验和EPR共同证明,Fe/S0.05-BC/PMS体系中的SO4·-、·OH和~1O2是主要活性氧物种。材料中丰富的缺陷和生物质炭基体中掺杂的铁、硫之间的协同作用使Fe/S0.05-BC能高效活化PMS。Fe/S0.05-BC具有合成方法简单、成本低廉、可循环使用等优点,在环境修复领域具有广阔的应用前景。(3)以无水三氯化铁、钼酸铵和樱桃核粉末为原料,通过一步煅烧法制备出钼氮共掺杂的生物质铁炭材料(Fe/Mo-NC)。在0.1 g/L Fe/Mo0.1-NC和1 g/L PMS存在的条件下,30 min时,20 mg/L BPA的去除率达到99.08%。自由基猝灭实验和EPR共同证明Fe/Mo0.1-NC/PMS体系中含有SO4·-、·OH和~1O2这三种活性氧物种。预混合和原电池实验证明Fe/Mo0.1-BC/PMS体系还能通过电子转移的方式去除污染物。氮掺杂在Fe/Mo0.1-NC中引入新的活性位点,钼掺杂不仅能改善Fe3+/Fe2+的循环,还能增强Fe/Mo0.1-NC的导电能力,使Fe/Mo0.1-NC与PMS之间的电子转移加速。本研究制备出的Fe/Mo-NC能有效提高PMS的活化效率,为水环境修复治理提供一种新思路。
其他文献
随着我国工业生产水平的提高,工业生产自动化已经成为现代制造领域中最重要的技术之一,实现自动化是企业生产效率得以显著提升的一大途径。现如今大部分工厂对于工件的管理依然采用人工识别编号字符,再将信息录入系统的方式。传统的光学字符识别技术(OCR)主要应用于文档一类背景简单、文字清晰的字符识别上,虽然技术相对成熟,但对工件编号字符的识别普遍性能较差。近年来,深度学习技术已经在计算机视觉方向取得了显著的成
学位
皮肤癌及各种色素性皮肤病正在严重威胁人类健康。目前皮肤科医生主要通过观察分析皮肤镜图像病灶特征进行色素性皮肤病的诊断。由于不同类别的皮肤病病灶差别较小,医生通过裸眼观察的方式很难判断出病灶的类别。另一方面,随着大数据技术的发展,医学数据爆炸式增长,大量的皮肤镜图像数据使皮肤科医生不堪重负。因此,利用已经确诊的皮肤病数据库中的病例数据实现相似图像的高效检索的研究具有重要意义。本文以ISIC2018皮
学位
单幅图像的多光谱图像重建技术是指利用算法将3通道的RGB图像重构为相应的多通道的光谱图像,多光谱图像相比于RGB图像包含的信息更丰富,更易发现图像背后隐含的信息。因此,多光谱图像重建技术在军事目标检测、视频侦查监控、艺术品修复等领域得到广泛应用。基于深度学习的光谱图像重建算法是指通过建立一个端到端的网络模型,学习从RGB图像到光谱图像的映射关系。卷积神经网络凭借其强大的特征提取能力,成为光谱图像重
学位
随着科技的进步和市场的需求,声阵列定位技术成为阵列信号研究领域的一大热点。声阵列定位系统是利用声传感器阵列采集声音信号数据,再利用声源定位算法对采集的声音信号进行处理从而得到声音信号的位置。目前,传统声阵列定位系统存在着体积大、功耗高、结构复杂等问题;声源定位算法有着运算时间长,无法满足实时性要求的问题。针对以上问题,本文采用数字声传感器与ZYNQ平台相结合的方案,设计了体积小、功耗低、拓展性强的
学位
对联是中华民族独有的一种艺术表达形式,具有悠久的历史和深厚的文化底蕴,其独特的韵律和言简意赅的语言风格受到人们的广泛喜爱。由于对联具有对仗严格、用语凝练的特点,使其自动创作方法的研究面临更大的难度和挑战。近年来,一些基于深度学习的对联自动生成方法在生成速度、结果可读性等方面取得了一定提高,但仍存在长对联生成效果差,成语对仗较差等问题有待深入研究和解决。以进一步提高对联生成结果对仗结构的工整性和上下
学位
基底细胞癌是一种非黑色素瘤皮肤癌,国内发病率较高。其发展缓慢且不易察觉,临床上容易误诊、漏诊,但若及时确诊并手术,可有效防止复发和转移。在临床无法确诊的情况下,病理是医生诊断的金标准。另外,基底细胞癌病理图像的单张病理图像包含许多细节,有经验的病理医生在诊断时仍有很大难度。因此病理感兴趣组织区域的精准分割方法对患者病情评估和手术方案制定有重大意义。基底细胞癌病理图像中包括表皮区域、真皮区域、皮下组
学位
随着虚拟科技的快速发展,用户越来越需要与虚拟环境实现更为智能、情感化的互动,而脸部表情也是人们传达感情的主要方式之一。现在三维人脸面部表情模拟已经成为了计算机领域的研发热点,因为拥有人脸表情的虚拟人物可以传达更为细腻深刻的情感。近年来虚拟人物模拟也更多的涌现在电影产业、视讯聊天系统、网游乃至广告制作等应用领域中,同时也让拥有虚拟人物的动漫作品在社会生产生活中具有更广阔的生存空间。本文以此为主要研究
学位
考试作弊在考试中时有发生,已成为损害考试公平的重要因素之一。受制于监考、巡考以及及复核监控视频工作等因素影响,经常存在对考生违纪作弊等异常行为的漏检、误检等问题,并且随着在线考试的增多,此问题更引起了人们的关注。以新兴技术和设施为手段,快速、准确判别和发现考试作弊的方法和系统研究为解决此问题提供了途径。本文以线下考试为研究对象,以监控视频为基本设施和数据来源,主要研究考生考场的常见异常行为,如东张
学位
要获得目标对象多种不同模态的图像一般需利用不同的技术手段或设备来实现。然而,有的模态图像较为常见并且容易获取,有的模态图像则会因为设备和成本的限制,导致获取困难。因此,实现图像不同模态的转换,即图像的跨模态生成有着非常重要的现实意义,受到了研究人员的高度重视。大部分的图像跨模态生成算法,是基于配对训练数据的,很多这类算法经过充分训练能够取得很好的模态转换效果,但是在有些情况下,配对数据并不充足,无
学位
三维人脸重建是计算机视觉领域的重要研究内容,在人脸识别、动画影视和游戏制作领域极具应用价值。目前,基于深度学习的方法已经成为主流方法,在人脸复杂特征学习且三维人脸模型重建方面具有优势,本文考虑了重建方法的鲁棒性、重建过程中部分区域稀疏、重构后人脸弯曲处表示不丰富问题,并且设计和实现了一个三维人脸重建系统。为了增强人脸重建模型的鲁棒性,本文从人脸特征角度进行研究,改进了基于深度交叉网络的三维人脸重建
学位