活性碳纤维ACF吸附重金属Cr(Ⅵ)及神经网络智能优化研究

摘要：

本文以活性碳纤维(ACF)为吸附剂,以其对重金属污染物Cr(Ⅵ)的吸附率为评价指标进行了正交实验及BP神经网络仿真预测研究.采用比表面积、扫描电子显微镜(SEM)及傅里叶变换红外光谱(FTIR)对ACF的结构进行了表征.结果表明,当ACF添加量为0.15 g、Cr(Ⅵ)初始浓度为10 mg/L、吸附体系pH值为2、吸附温度为25℃时,ACF对Cr(Ⅵ)的吸附率最高可达95.12％.构建的BP神经网络具有较好的训练精度及泛化能力,网络预测值与实验目标值相关系数达到0.9746,可用于ACF吸附含Cr(Ⅵ)废水的智能处理研究.

关键词：活性碳纤维、Cr(Ⅵ)、BP神经网络、吸附、预测

所属期刊栏目：41

分类号：TQ153.2

资助基金：广东省普通高校青年创新人才项目2017GKQNCX094,2017GKQNCX096;阳江职业技术学院科技项目2017kj11,2017kj07

在线出版日期：2019-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32