【摘 要】
：
活性炭被广泛应用于饮用水处理领域,在实际选炭时常采用碘值、亚甲蓝值等指标确定活性炭的优劣,忽略了活性炭内部孔隙结构、表面官能团的影响。本研究评价了活性炭多指标间的相关性,选用常见的氨基酸、抗生素等特征有机物以及某湖水中有机物进行活性炭的静态吸附试验,并且采用两种改性方法调节活性炭的孔结构,将吸附试验中活性炭对有机物吸附性能的优劣与活性炭的技术指标进行关联,从而获得实际应用中活性炭选择的建议。试验选
论文部分内容阅读
活性炭被广泛应用于饮用水处理领域,在实际选炭时常采用碘值、亚甲蓝值等指标确定活性炭的优劣,忽略了活性炭内部孔隙结构、表面官能团的影响。本研究评价了活性炭多指标间的相关性,选用常见的氨基酸、抗生素等特征有机物以及某湖水中有机物进行活性炭的静态吸附试验,并且采用两种改性方法调节活性炭的孔结构,将吸附试验中活性炭对有机物吸附性能的优劣与活性炭的技术指标进行关联,从而获得实际应用中活性炭选择的建议。试验选取11种煤质炭和4种木质炭,煤质炭碘值439-1201 mg/g,木质炭碘值、亚甲蓝值、苯酚吸附值较高。评价活性炭质量的多指标主要包括碘吸附值、亚甲蓝吸附值、苯酚吸附值、BET比表面积、总孔容、微孔容、中（大）孔孔容、平均孔径等,并通过耦合获得一个新的技术指标——SBET/V值,试验数据表明该参数可以较好的反映活性炭的孔隙结构特征。通过多指标间的相关性分析发现,碘值、亚甲蓝值和BET比表面积有一定的正相关关系;苯酚吸附值则与活性炭的BET比表面积、孔容呈负相关。碘值大于900 mg/g的煤质炭碘值、苯酚吸附值分别随SBET/V微孔、SBET/V中（大）孔的增加而增大,亚甲蓝值与SBET/V中（大）孔呈负相关,而碘值在400-900 mg/g的煤质炭规律相反。木质炭的孔容越大,则碘值、亚甲蓝值越大。活性炭微孔容与BET比表面积呈正相关,与平均孔径呈负相关;总孔容、中（大）孔孔容与平均孔径呈正相关。通过研究活性炭对有机物的吸附性能与多指标之间的关系,发现在饮用水处理中,SBET/V中（大）孔值较小、BET比表面积较大、中（大）孔孔容所占比例更大的活性炭的吸附性能更好,选炭时还应结合活性炭BET比表面积和孔容的具体数值,吸附容量主要受炭BET比表面积的影响。处理全氟辛酸应选择SBET/V中（大）孔值更小、BET比表面积和孔径更大的活性炭。当活性炭主要含有微孔时,则可能不利于全氟辛酸在活性炭孔隙结构中的扩散和吸附。
其他文献
目的 探讨终末期肾病血液透析患者并发高血压的相关影响因素。方法 本次研究为回顾性分析，将2021年8月至2022年8月收治并确诊的终末期肾病患者70例为研究对象，所有患者均进行血液透析，血液透析时间≥6个月，将血透期间是否发生高血压作为分组依据，将我分为发生组与未发生组。收集所有患者临床资料，记录其血压水平，并检测清C反应蛋白（CRP）、同型半胱氨酸（HCY）、血清磷（P）、血清钙（Ca）、血尿素
磺胺类抗生素在水环境中广泛存在且难以彻底处理,对生态环境产生了巨大威胁。硝酸盐（NO3-）和亚硝酸盐（NO2-）是自然界中重要的含氮阴离子,特别是在工业废水中浓度较高。它们可以通过紫外光激发,产生活性氧物种(ROS:·OH、O·-、O（~3P）和O2·-等)和活性氮物种（RNS:·NO2、·NO和ONOO-等）等,这些活性成分对水中有机物降解具有重要促进作用。但是紫外/NOx-体系对磺胺类抗生素的
推荐模型是一种有效的信息过滤机制,它根据用户需求从海量数据中找出有价值的内容,并以多种形式推荐给用户,它的出现满足了不同用户的个性化需求,给企业和社会带来巨大效益。但推荐系统目前处于不成熟阶段,仍然存在数据稀疏、低可解释性、未充分利用特征间的跨模态相关性等问题。为此,本文基于上述存在的问题展开研究。首先,在原始Movie Lens数据集基础上,通过爬取电影文本和海报信息构建新的多模态数据集Movi
农作物病害是对果园农业生产的主要威胁。病害导致的产量下降可能会导致不可估量的经济损失。因此,对农作物病害的快速识别具有重要意义。在各种检测方法中,基于计算机视觉的方法具有快速、精度高、可移植性好等优点,逐渐成为农作物病害检测研究的热点。而传统的机器学习算法需要人工提取植物叶片图像特征,难以适应现代化智能农业生产的需求。本文通过研究图像识别和卷积神经网络模型,提出了基于卷积神经网络的植物叶片病害识别
随着信息科学技术的蓬勃发展,物联网（Internet of Thing,Io T）设备广泛应用在各行各业中,然而已知或未知的网络攻击给Io T设备带来不容忽视的安全风险。为了保障Io T设备安全,需要对其流量数据进行异常检测。在各种异常检测方法中,基于机器学习的检测方法不仅依靠人工收集攻击特征、而且需要根据新的攻击来更新特征库,从而难以满足高效、准确的Io T需求。此外,由于Io T设备种类繁多、
卤代苯醌（Halogenatedbenzoquinones,HBQs）作为一种新兴的消毒副产物,近年来已经越来越受到人们的重视。虽然HBQs在饮用水中仅为ng级别,但是其毒性比常见的三卤甲烷（Trihalomethanes,THMs）和卤乙酸（Haloacetic acids,HAAs）强出千倍,对饮用水安全存在巨大潜在威胁,而国内对HBQs的研究调查相对较少。因此,有必要对各水源地的HBQs生成
近年来,随着机器人技术的迅猛发展,移动机器人也逐渐进入人类的日常生活中,人群环境中运动的行人给机器人的导航带来了困难。如何使机器人高效地规划出无碰撞路径的同时,遵守人类行走的社交规范,尊重行人的行为意图,是目前移动机器人人群导航领域的研究热点,具有重要的现实意义和研究价值。当前人群导航研究领域内存在的主要问题包括:对环境信息理解不够导致机器人导航效率低,机器人导航系统的泛化能力弱。深度强化学习兼具
药物活性化合物（Ph ACs）在全球水环境中频频检出,其存在对水生生物与供水安全造成了潜在风险,已经成为亟待解决的环境问题。卡马西平（CBZ）是一种典型的Ph ACs,具有检出频繁,赋存浓度高的特点。基于臭氧氧化、活性炭吸附、膜截留的CBZ控制技术在市政给水处理中获得广泛的研究和应用。随着紫外氯胺高级氧化技术的不断成熟,一氯胺（NH2Cl）的光化学降解与自由基氧化特性,以及相比于传统氯消毒剂有着降
在工业生产过程中,由于受原材料、制造技术、生产工艺等因素的影响,可能导致产品的质量缺陷,其中表面缺陷是最为常见与最直观的表现形式。为了保证产品合格率及可靠性,必须进行产品表面缺陷检测,以避免不合格的产品流入市场。传统的人工目测方法效率低,不仅耗时费力,检测结果也容易受人为主观因素的影响,不能满足工业生产的实时检测要求,更无法适应工业信息化的发展趋势,已逐渐被其它更为先进的方法所取代。本文首先对表面