【摘 要】
:
镉、铅是毒性很强的重金属,未经处理的含镉、含铅废水排入水体会对水生态系统和人类生命安全产生严重的危害和隐患。另外,镉、铅因其优良的理化特性在工业生产中扮演着重要角色,因此,高效去除回收废水中的镉、铅具有重要意义。本文通过密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算指导开发出一种成本低廉、高效绿色的羧基化壳聚糖纤维吸附剂(Carboxylated chitosan,
论文部分内容阅读
镉、铅是毒性很强的重金属,未经处理的含镉、含铅废水排入水体会对水生态系统和人类生命安全产生严重的危害和隐患。另外,镉、铅因其优良的理化特性在工业生产中扮演着重要角色,因此,高效去除回收废水中的镉、铅具有重要意义。本文通过密度泛函理论(Density functional theory,DFT)计算指导开发出一种成本低廉、高效绿色的羧基化壳聚糖纤维吸附剂(Carboxylated chitosan,CL-CTS),用于废水中镉、铅的去除和回收研究,并通过一系列性能评价实验和表征分析方法对Cd2+、Pb2+的吸附解吸行为进行研究。采用DFT计算对羧基、氨基、氨基硫脲、磷酸基、磺酸基和巯基等不同官能团改性得到的壳聚糖(Chitosan,CTS)吸附剂进行模型构建及几何优化,通过计算并比较不同官能团改性壳聚糖对Cd2+、Pb2+的吸附能,确定羧基为Cd2+、Pb2+的最优吸附官能团。此外,通过分类比较在CTS不同位点改性的吸附剂对Cd2+、Pb2+吸附能,发现不论是在氨基位点还是羟基位点改性对吸附剂的吸附性能影响不大。选用柠檬酸和氯乙酸为改性剂,制备出四种羧基化壳聚糖纤维吸附剂,通过对Cd2+、Pb2+的吸附性能比选实验,最终确定壳聚糖纤维羧基化改性的最优方法为氯乙酸改性。优化后的CL-CTS的最佳制备方法为:以乙二醇二缩水甘油醚(Ethylene glycol diglycidyl ether,EGDE)为交联剂,采取一步交联方式,CTS单体与EGDE的摩尔比取1:1.2,CTS与氯乙酸质量比取1:14(g/g)。优化后的CL-CTS对Cd2+、Pb2+的吸附量分别为132 mg/g、156 mg/g,与未优化制备方法相比,分别提高了约111.5%、48.6%。FT-IR显示EGDE主要与CTS上的羟基位点发生交联反应,且羧基官能团成功地被嫁接到壳聚糖上。CL-CTS对Cd2+、Pb2+的吸附解吸实验研究表明:CL-CTS对Cd2+和Pb2+的吸附分别更适合用Langmuir和Freundlich等温线模型描述。相同吸附温度下,CL-CTS对Pb2+的吸附结合能力更强;CL-CTS对Cd2+、Pb2+的吸附过程是自发进行的,且是熵增的、吸热的反应。同一吸附温度下,CL-CTS对Pb2+的吸附更容易进行;CL-CTS对Cd2+、Pb2+的吸附动力学研究均可用Avrami模型很好地描述,但CL-CTS对Pb2+的吸附更快;0.2M的HNO3对吸附Cd2+、Pb2+后的CL-CTS解吸效果最好,采用硫酸-硝酸分步解吸法可实现对Cd2+和Pb2+的分离;CL-CTS对Cd2+的吸附受Cl-和NH4+的干扰较小,而受高浓度的Ca2+和EDTA干扰较大,通过DFT计算CL-CTS对不同干扰金属离子及EDTA对Cd2+的吸附能结果与实验结论一致;FT-IR、XPS表明,氨基和含氧官能团参与了CL-CTS对Cd2+、Pb2+的吸附,-COO-与Cd2+、Pb2+之间的静电吸引和氨基对Cd2+、Pb2+的络合作用是主要吸附机理,解吸机理主要是高浓度的H+置换吸附上去的Cd2+、Pb2+。
其他文献
智能仓储技术是机器人化智能制造的未来发展的重要组成部分。在机器人化智能制造过程中,智能仓储技术能提高仓储管理工作效率、降低投入成本,是其中重要的一环。RFID(Radio Frequency Identification)传感器是物联网的核心组成部分,具有唯一ID识别、非视距传播、不受光照影响、成本较低等诸多优势。近年来,由于RFID传感器的独特优势,其在出入库盘点、物流接驳、智能仓储管理等应用场
近年来,被动毫米波(Passive Millimeter Wave,PMMW)辐射测量技术受到了国内外研究人员关注,被广泛运用到安防检测、地形测绘和军事目标探测等近距离(相对于遥感)观测领域。PMMW辐射测量技术具有被动接收信号、穿透云雾能力强、全天时等优势,将PMMW应用于海洋遥感、海上目标探测等具体场景中可以作为主动雷达、红外等探测体制的互补技术,具有极高的研究价值和迫切的应用需求。当前针对P
金属有机框架材料(MOF)是以金属离子为中心、有机配体为连接体,通过配位键合所形成的新型有机-无机杂化材料,一般具有大比表面积、高孔隙率和多活性位点等特点,在金属腐蚀防护领域具有广阔的应用前景。首先,本文合成了一种新型Cu-MOF材料,用作盐酸介质中碳钢的缓蚀剂,并进一步探究了Cu-MOF与硫脲、六亚甲基四胺之间的缓蚀协同作用。同时,以MOF-5作为BTA缓蚀剂载体,制备了能缓慢释放BTA缓蚀剂的
在短距离光传输中,成本成为了一个重要问题。相较于相干接收机复杂的接收结构和高昂的成本,直接调制直接检测结构更令人青睐。直接检测存在色散补偿问题和信号与信号拍频噪声(SSBN)问题,如何消除色散和SSBN影响成为近些年的研究热门。另一方面,在移动前传网中,增量总和(Delta-Sigma)调制技术被应用于无线信号发射机中,极大地降低了数字前传(FH)的成本和复杂度。针对系统成本和直接检测存在的问题,
陶瓷介质谐振腔滤波器是5G通信基站上的重要部件,在滤波器生产中,可能会出现PCB板弯曲、镀银层破损、陶瓷体开裂等缺陷,这些缺陷会影响滤波器的性能,为了保证生产出的滤波器的质量,就需要对5G陶瓷滤波器进行检测。本论文的研究内容就是设计滤波器陶瓷表面的缺陷检测算法和滤波器点云处理算法。本论文针对结构光扫描系统得到的滤波器的点云文件设计了点云处理算法,成功测量了滤波器PCB的平面度和共面度,并且将点云处
传统固溶体合金体系的开发逐渐接近瓶颈,亟待新的合金设计理念,高熵合金的概念应运而生。高熵合金按照微观结构可以分为单相、双相和多相高熵合金几种类型。通常,单相高熵合金体现出单方面的性能优势,如面心立方(FCC)结构的高熵合金具有很高的延展性,但强度较低;而体心立方(BCC)结构的高熵合金强度很高,但很脆。双相高熵合金可以综合两种相结构的优势,如具有FCC+BCC双相结构的高熵合金在韧性和强度方面分别
大数据时代的到来,复杂网络出现在真实世界的各种场景中,高质量的网络分析可以让用户更加深入地理解海量数据背后的内容,从而有助于节点分类、链接预测和可视化等重要的网络分析任务。然而大多数网络分析任务都存在计算量大和空间开销大的问题。网络表示学习是解决网络分析任务的一种深刻且高效的方法,它将网络节点映射到低维向量空间,同时最大限度地保留原始网络的结构和属性信息。基于随机游走的网络表示学习算法因其具备良好
车间生产资源调度与分配问题属于资源约束下的项目调度问题(RCPSP)的一个变种,在生产资源紧缺和人力资源紧缺的前提下,如何最优化生产资源配置、人力资源配置以及各种生产任务下的调度方案,保证有充分能力完成各项生产任务,就是这一优化问题的主要内容。解决这一问题,可以大幅节约时间、空间、软硬件以及人力成本,具有一定的理论意义和实用价值。针对车间生产资源调度与分配问题本文提出了两种启发式算法。首先对车间生
随着互联网内容信息的快速发展,个性化推荐系统逐渐成为解决信息过载的重要工具。随着网络上用户和物品的快速增长,常见的进行全局推荐建模的方法不仅在训练和存储上将面对更大的开销,也要面对大规模数据带来的稀疏性和噪声干扰。本文研究如何通过将全局数据拆分成多个用户和物品构成的局部群组,进行局部建模和计算,再融合局部计算结果得到全局推荐结果。基于这种局部建模与全局融合的思路,本文对推荐系统中的评分预测任务和T
具有各向异性和优异功能整合性的Janus胶体粒子,在材料科学,生物医学和环境等领域内都具有广泛的应用前景。但是Janus胶体粒子的制备方法一直是近些年来的研究难点。目前,Janus胶体粒子的各类制备方法已经可以对Janus结构进行丰富多样的设计。但是,Janus胶体粒子在稳定制备方面还存在着不足。而且,也急需一种通用性强的Janus结构设计路线来满足胶体粒子在实际应用中的多样化需求。因此,本文以S