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活性炭吸附有机微污染物
文章作者:韩研网络部 更新时间:2025-9-29 9:15:25

  活性炭吸附有机微污染物

  随着工业化进程加速,水体中检测到的有机微污染物(OMPs)种类日益增多,包括抗生素、杀虫剂、内分泌干扰物等。这些物质具有高毒性、难降解性和生物累积性,传统水处理工艺难以有效去除。活性炭吸附技术因其高效、经济的特点,成为去除OMPs的主流方法之一。近年来,研究聚焦于活性炭材料的优化(如研磨提升比表面积59.28%)、吸附机制的量化解析(如机器学习模型),以及耦合工艺(如臭氧-生物活性炭)的开发。本文系统分析活性炭对OMPs的吸附效能、影响因素及再生策略,并结合实际案例探讨其应用前景。

  活性炭类型与预处理

  材料选择:优选煤质粉末活性炭,其碘值≥800mg/g,比表面积达1000–1500m²/g-1。

  研磨预处理:通过机械研磨商品木质活性炭,比表面积、总孔容积和平均孔径分别提升59.28%、71.88%和7.89%,对DCF、SMX和ATZ的吸附效果提升5.81%–14%。

  吸附实验设计

  静态吸附:考察投量(10–50mg/L)、pH(3–9)、温度(15–40℃)及腐殖酸(0–0.5mg/L)对吸附效果的影响。实验表明,腐殖酸存在时DCF吸附量下降31.91%。

  动态连续流:设计粉末活性炭固定床,对比颗粒活性炭与生物活性炭的去除率。结果显示,颗粒活性炭固定床出水DCF浓度比生物活性炭降低24.28%。

  再生技术与评估

  臭氧原位再生:采用臭氧水(浓度4.45mg/L)再生饱和活性炭,再生效率达72.33%,碘值恢复91.21%。

  UV/H₂O₂-活性炭联用:中试研究表明,该工艺通过生物降解与吸附协同,显著降低低分子量有机物的化学多样性,且无H₂O₂残留。

  机器学习模型

  基于吸附数据,采用XGBoost、随机森林等算法构建预测模型,分析分子描述符与吸附容量的关系。

  吸附性能与机制

  高效去除OMPs:在活性炭投量20mg/L、OMPs初始浓度500μg/L条件下,活性炭对DCF、SMX和ATZ的去除率分别为100%、99.43%和94.54%(图1)。吸附行为符合准二级动力学和Freundlich模型,表明以多层化学吸附为主。

  机制转变阈值:机器学习发现,当logD≈2时,吸附主导力从疏水作用转为π-π相互作用和氢键;分子柔性通过增强构象适应性,提升微孔填充效率。

  影响因素分析

  水质参数:中性pH条件下吸附效果最佳;腐殖酸通过阻塞孔隙竞争吸附,导致DCF去除率下降31.91%。

  烟气组分:在燃煤烟气应用中,水汽和SO₂因竞争吸附使邻二甲苯脱除效率下降24.94%和6.66%。

  再生效能与工艺优化

  臭氧再生:再生时间从0.5h延长至2h,再生效率提高7.62%;动态再生中,臭氧水(4.5mg/L)通入1h,再生效率达48.92%。

  工艺优势:UV/H₂O₂-活性炭系统通过生物降解与自由基氧化协同,对DOM的去除率比活性炭提升30%以上,且出水化学多样性显著降低。

  活性炭吸附技术能高效去除水体中的有机微污染物,其效能受活性炭性质、水质条件及污染物结构影响。关键结论包括:材料优化:研磨预处理和煤质活性炭可显著提升吸附容量;机制解析:机器学习量化了logD≈2和分子柔性为吸附机制的关键参数;再生与联用:臭氧再生与UV/H₂O₂-活性炭工艺能实现活性炭循环使用,降低能耗与副产物风险。未来研究需聚焦活性炭表面修饰、低成本再生技术及大数据驱动模型的现场应用。

文章标签:椰壳活性炭,果壳活性炭,煤质活性炭,木质活性炭,蜂窝活性炭,净水活性炭.

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