【摘 要】
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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
【基金项目】
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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)
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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。
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