Диссертация (1141478), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Порядок проведения опытовсоблюдался такой же, как и в предыдущих испытаниях. После перемешивания ифильтрованияизмеряласьконцентрацияазотааммонийногоприразныхтемпературах модельной воды, характерных для Республики Египет: 25 ± 5 °C; 35±5 °C; 45±5 °C.На рисунке 5.10 приведены полученные в результате эксперимента уравнениякинетики псевдо-второго порядка.Рисунок 5.10 – Уравнения псевдо-второго порядка при разных температурах (C0 =12 мг/л и pH = 7,5)100Эффективность удаления аммония (средние значения по результатам 3-хизмерений) при температурах 25 ± 2 °С, 35 ± 5 °С и 45 ± 5 °С, соответственно,составила 43%, 53,7% и 69,5%.Анализируя полученные зависимости, можно сделать вывод, что причинойповышения эффективности удаления аммония при увеличении температуры (на10,7 % (при 35 ± 5 ° С) и 29,5 % (при 45 ± 5 ° С) по сравнению с температурой 25 ±2 °С является тот факт, что ион аммония приобретает большую кинетическуюэнергию при высоких температурах, что позволяет ему быстрее адсорбироваться наповерхностирисовойсоломыРСII.Данныерезультатыподтверждаютобщеизвестный факт, что при увеличении температуры скорость реакции такжеувеличивается.При разных температурах также была измерена адсорбционная емкость последостижения равновесия qt, значения которой приведены в таблице 5.4.Таблица 5.4 – Конечная концентрации и адсорбционная емкость для аммонияс начальной концентрацей 12 мг/л при разных температурахТемпература,оСВремя, мин20-3030-4040-500Ct(мг/л)12,1qt(мг/г)0,0Ct(мг/л)11,2qt(мг/г)0,5Ct(мг/л)10,3qt(мг/г)0,951015203040609012010,39,69,08,58,17,97,76,96,90,91,31,61,82,02,12,22,62,68,87,87,06,56,25,95,75,65,61,72,22,52,83,03,13,23,33,37,26,05,04,54,23,93,53,53,52,43,03,53,73,94,14,34,24,3С помощью коэффициентов уравнения псевдо-второго порядка можновычислить коэффициент температурного эффекта θ из уравнения:101К 2 = К1 (Т1 −Т 2 ) ,(5.2)где К1 – коэффициент уравнения псевдо-второго порядка при температуре T1;К2 – коэффициент уравнения псевдо-второго порядка при температуре T2;θ - коэффициент температурного эффекта.В таблице 5.5 приведены вычисленные коэффициенты при разныхтемпературах.Таблица 5.5 – Коэффициенты кинетики адсорбции псевдо-второго порядка итемпературного эффекта при разных температурахT, °Сqe, мг/гKθ252,6K1 = 0,0270,9602353,5К2 = 0,051,004454,3К2 =0,0521,0333Из значений коэффициентов, приведенных в таблице 4.8, можно вычислитьсредний коэффициент температурного эффекта, чтобы по его величине предсказатькоэффициенты уравнения псевдо-второго порядка при любой другой температуре.Полученные коэффициенты будут использованы в методике расчетапотребности карбонизированной рисовой соломы для очистки вод предприятийрыборазведения.5.1.3Зависимость эффективности сорбции азота аммонийного отзначения рНИсследование влияния водородного показателя рН на адсорбцию ионов102аммония на рисовой соломе проводили при обработке трех типов модельной воды.В первом - применяли рисовую солому без корректировки рН, величинакоторого установилась после физической и химической активации (карбонизацияRСI после активации раствором NaOH и без промывки), рН в этих условияхколеблется в пределах от 9 до 10,2.Второй тип модельной жидкости с pH 7±0,5 был получен промываниемрисовой соломы после вымачивания ее в 0,2 Н растворе NaOH перед процессомкарбонизации.
Этот диапазон рН был достигнут после промывки рисовой соломыводопроводной водой и дистиллированной водой три раза.Третья группа модельной воды была получена при добавлении в нее рисовойсоломы, предварительно обработанной 0,1 Н HCl, значение рН этой воды составилоот 2 до 6.Опыты проводились в том же порядка, что и в предыдущих разделах.Результаты проведенных испытаний приведены на рисунке 5.11.Рисунок 5.11 – Влияние рН на эффективность удаления азота аммонийногосорбцией на RС2 при начальной концентрации NH4+ C0 = 12 мг/л, температуре =25 ± 2 °C103Анализируя полученные данные, можно заключить, что при повышении рНот 5,5 до 8 эффективность удаления NH4+ достигает 57%, однако при дальнейшемувеличении рH с 8,5 до 10,2 эффективность удаления NH4+ снижается и составляет15%.
При значении рН от 2 до 5,5 эффективность снижения концентрации азотааммонийного не превышает 12 %. Следовательно, можно сделать вывод, чтооптимальным для сорбционной очистки воды от ионов аммония является интервалрН от 5,5 до 8.Снижение адсорбции при разных значениях рН обусловлено воздействиемионов аммония на свободные ионы водорода (Н+), находящиеся в растворе. НизкаяэффективностьпроцессаадсорбциипринизкомзначениирНможетобуславливаться высоким протонированием функциональных групп (C = O–COO-;HA + B ↔ A- + HB+) на поверхностях биоуглей, которые придают частичныйположительный заряд, отталкивающий полярное притяжение ионов NH4+ в водныхрастворах.В растворе появляется конкуренция между ионами H+ и NH4+ за место наповерхности адсорбента. Это "соревнование" проходит в пользу ионов H+ приуменьшении рН в растворе.
В данном случае механизм адсорбции аммония в водестановится похожим на ионообменным процесс.Высокие значения рН>10 приводят к конверсии большинства ионов аммонияв аммиак, который нельзя адсорбировать, поэтому все стадии адсорбционныхпроцессов проводили при значениях рН от 7 до 8.В целом эти результаты показывают, что сорбент, полученный из рисовойсоломы (RСII), может эффективно использоваться для удаления ионов аммония изводных растворов.После адсорбции рисовую солому высушивали при температуре 105 °С итестировали с помощью растрового электронного микроскопа (РЭМ) испектроскопии для выявления различий до и после использования.Результаты исследования соломы под электронным микроскопом приведенына рисунке 5.12.104Рисунок 5.12 – Фотографии по электронным микроскопом структуры рисовойсоломы РСII после использования ее в качестве адсорбентаCравнение данных рисунков 5.12 и 4.7b показывает заполнение большейчасти пор адсорбтивом, что является признаком внутренней адсорбции в структуресоломы риса, а его наличие на поверхности материала указывает на поверхностнуюадсорбцию.
Это еще одно доказательство того, что модифицированная рисоваясолома является перспективным материалом для использования в качествеадсорбента.Поскольку эффективность работы рисовой соломы исследовалась на примереудаления азота аммонийного, была проведена инфракрасная спектроскопия наоснове преобразования Фурье (FTIR) для определения типа наполнителей порматериала, что позволит окончательно выяснить, является ли модифицированнаярисоваясоломаадсорбентомилиокислителем.спектроскопии приведены на рисунке 5.13.Данныеинфракрасной105Рисунок 5.13 – Инфракрасная спектроскопия на основе преобразования Фурье(FTIR) сорбента, полученного из рисовой соломы после процесса адсорбцииСравнение изображений рисунков 4.8 и 5.13 показывает, что послеиспользования в сорбенте из рисовой соломы появились новые компоненты, аименно: в полосах поглощения 3420 см-1 и 3222 см-1 показаны растягивающиевибрации, а при 1625 см-1 – изгибные вибрации, характерные для аминов.
Такимобразом, можно сделать вывод, что сорбент из рисовой соломы выполняет своюфункцию,тоестьмодифицированнаязадерживаетрисоваяионысоломааммония.оченьТакжечувствительнаочевидно,кчтоадсорбцииорганического вещества. Пики при 2929 см-1 и 2843 см-1 и пик при 1426 см-1 нарисунке 4.22 характерны для группы органических веществ.Эти данные указывают на то, что модифицированная рисовая солома можетбыть использована в качестве загрузки для сорбции органического вещества свысокой эффективностью, а органические материалы могут выиграть конкуренциюза заполнение пор соломы риса во время адсорбции, если их концентрациязначительно превышает концентрацию азота аммонийного, что говорит о106необходимости предварительной очистки воды от органических веществ передсорбцией на рисовой соломе, а также о возможной их совместной очистке ссоответствующим увеличением дозы сорбента из риса.5.2Моделирование процесса адсорбции иона аммония и органическихвеществ на карбонизированной рисовой соломе с использованиемискусственной нейронной сетиИскусственная нейронная сеть (ИНС) представляет собой математическуюмодель, основанную на симуляции нейронных сетей человека, этот принципмоделирования называется "черным ящиком".
Не так давно данный метод приобрелбольшую распространенность при решении нелинейных задач, в том числе таких,как моделирование процесса адсорбции [145]. ИНС состоит из взаимосвязанныхэлементов, называемых узлами или нейронами, действующих в определенномпорядке для решения конкретной проблемы.Основная схема ИНС показана на рисунке 5.14, где входы обозначены «x1,x2, ... xn», для каждого входа есть весовые коэффициенты, отмеченные, как «Wx1,Wx2, ... Wxn». Каждый вход взвешивается, затем суммируется с промежуточнымслоем, после с помощью передаточной функции выдается выход [145].Рисунок 5.14 –Структура клеток искусственной нейронной сети (ИНС)107Входной слой принимает данные, полученные из экспериментальныхисследований, затем передает их в сеть для обработки.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
