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平板陶瓷膜处理含乳化油废水试验
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作者 田宇 刘馥瑶 +2 位作者 石敏感 王雪莲 安富强 《陶瓷学报》 北大核心 2025年第1期167-174,共8页
以平板陶瓷膜为核心过滤介质,以含乳化油废水为处理对象,以出水COD_(Cr)为指标,研究了进水COD_(Cr)、pH值、曝气等因素对处理效果的影响,考察了平板陶瓷膜处理含乳化油废水的可行性。结果表明:在进水COD_(Cr)为120 mg·L^(-1)、pH为... 以平板陶瓷膜为核心过滤介质,以含乳化油废水为处理对象,以出水COD_(Cr)为指标,研究了进水COD_(Cr)、pH值、曝气等因素对处理效果的影响,考察了平板陶瓷膜处理含乳化油废水的可行性。结果表明:在进水COD_(Cr)为120 mg·L^(-1)、pH为9且曝气的条件下,平板陶瓷膜的处理效果最佳,其出水COD_(Cr)可降至57 mg·L^(-1)、去除率为52.5%。同时,曝气可以有效降低膜污染程度,延长平板陶瓷膜使用时间。 展开更多
关键词 平板陶瓷膜 截留 乳化油 化学需氧量 废水
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基于CNN-LSTM的工业出水水质预测模型 被引量：2
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作者 杨潞霞 王梦冉 +2 位作者 林兴亮 付一政 王智瑜 《净水技术》 CAS 2024年第5期143-149,共7页
工业废水含有多种污染物,提前预测工业废水水质从而快速对其进行相应处理具有重要意义。为此,研究提出了一种新的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)融合的工业废水水质污... 工业废水含有多种污染物,提前预测工业废水水质从而快速对其进行相应处理具有重要意义。为此,研究提出了一种新的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)融合的工业废水水质污染物指标预测模型(CNN-LSTM)。为了更好地捕捉工业废水数据的时序性和动态性,模型设置了多个滑动窗口。使用CNN算法将时间序列数据进行高维特征提取,利用LSTM模型学习时间序列数据的时序特征,建立CNN-LSTM工业废水预测模型,并对废水水质中的化学需氧量(COD_(Cr))、氨氮、总磷(TP)3项指标进行预测分析。结果表明,与CNN和LSTM两个基准模型相比,CNN-LSTM预测模型的平均绝对值误差率(MAE)和均方误差率(MSE)均较小,预测效果较优。该模型能较好地实现对工业废水出水水质的准确预测,可为工业废水水质的在线监测和精准控制提供有效的、可行的技术支持和决策依据。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 工业出水水质预测 滑动窗口方法 预处理 归一化
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D314树脂的β-Ala改性及其对镓离子的吸附性能研究
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作者 刘馥瑶 王雪莲 +2 位作者 石敏感 冯晓琴 安富强 《化工新型材料》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期170-174,178,共6页
随着科技的发展,镓在半导体、医疗、催化等领域占有越来越重要的地位,但由于其在自然界中无独立矿床可提取,使对镓的回收逐渐成为人们关注的重点。针对上述问题提出一种新型吸附剂的研究方法,利用β-Ala中的羧基可与Ga(Ⅲ)之间形成配位... 随着科技的发展,镓在半导体、医疗、催化等领域占有越来越重要的地位,但由于其在自然界中无独立矿床可提取,使对镓的回收逐渐成为人们关注的重点。针对上述问题提出一种新型吸附剂的研究方法,利用β-Ala中的羧基可与Ga(Ⅲ)之间形成配位作用,首先在D314树脂表面接枝聚合了甲基丙烯酸缩水甘油酯(GMA),再用β-丙氨酸进行改性,制得新型吸附剂β-AlaD314。研究了改性条件对吸附量的影响,并考察了改性树脂对Ga(Ⅲ)的吸附性能。结果表明:β-AlaD314最佳适宜的改性条件为β-丙氨酸用量2g,反应温度60℃,反应时间8h;在25℃,pH为2的环境下,β-AlaD314对Ga(Ⅲ)的饱和吸附量为321.07mg/g,符合准一级动力学模型;此外,β-AlaD314具有良好的重复使用性能。 展开更多
关键词 镓 吸附 D314树脂 Β-丙氨酸 改性
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不同PPG/PCL比例对聚氨酯制备及性能的影响
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作者 关静 曾鑫志 +1 位作者 刘佩佩 张彦飞 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期9-14,共6页
鉴于多元醇种类繁多、性能各异,且在成型过程中,反应物的黏度、反应活性等对聚氨酯成型操作以及制品性能具有重要影响,因此采用预聚体法,以二苯基甲烷二异氰酸酯的混合异构体(MDI-50)、相同分子量的聚丙二醇(PPG)和聚己内酯二醇(PCL),以... 鉴于多元醇种类繁多、性能各异,且在成型过程中,反应物的黏度、反应活性等对聚氨酯成型操作以及制品性能具有重要影响,因此采用预聚体法,以二苯基甲烷二异氰酸酯的混合异构体(MDI-50)、相同分子量的聚丙二醇(PPG)和聚己内酯二醇(PCL),以及3,3′-二氯-4,4′-二苯基甲烷二胺(MOCA)作为原料制备聚氨酯,研究了多元醇PPG与PCL比例对聚氨酯黏度、反应活性等性能的影响。通过旋转黏度计测试不同PPG/PCL比例预聚体的黏度,发现随着PCL含量增加,预聚体的黏度由166 mPa·s逐渐增大至374 mPa·s。经过傅里叶变换红外光谱结构表征,显示聚氨酯制备成功。利用树脂凝胶试验仪测试聚氨酯的树脂反应活性,发现PPG与PCL的不同配比对聚氨酯的反应活性影响不大。此外,通过万能试验机以及热重分析仪测试聚氨酯的力学性能与热稳定性,结果表明,随预聚体中PCL含量的增加,聚氨酯的拉伸强度呈现先升高后降低的趋势,当PPG与PCL质量比为2∶3时,聚氨酯的拉伸强度达到最大,为19.81 MPa,断裂伸长率为332%,热分解温度最高,最终质量损失率最小。 展开更多
关键词 聚氨酯 聚丙二醇 聚己内酯二醇 异氰酸酯 预聚体
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环氧树脂/多巴胺增强芳纶纤维界面性能 被引量：5
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作者 胡锦澜 李嘉杰 +3 位作者 张彦飞 刘佩佩 关静 谢利鹏 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期36-41,共6页
由于芳纶纤维表面光滑且呈现化学惰性,与环氧树脂等基体材料结合后界面性能较差。为此,采用多巴胺在不同时间下对改进型芳纶Ⅲ纤维表面进行改性处理,并研究了对环氧树脂/多巴胺改性芳纶纤维界面性能的影响。对扫描电子显微镜对纤维改性... 由于芳纶纤维表面光滑且呈现化学惰性,与环氧树脂等基体材料结合后界面性能较差。为此,采用多巴胺在不同时间下对改进型芳纶Ⅲ纤维表面进行改性处理,并研究了对环氧树脂/多巴胺改性芳纶纤维界面性能的影响。对扫描电子显微镜对纤维改性前后表面形貌进行表征,发现纤维改性后表面粗糙度提高,利于与环氧树脂间界面结合。利用傅里叶变换红外光谱、X射线光电子能谱对纤维改性前后基团和表面元素含量进行表征,改性后纤维表面活性基团增加,极性增强。通过热重分析表明聚多巴胺成功吸附在纤维表面。测量纤维表面接触角,改性后的接触角更小,有利于环氧树脂润湿纤维。采用横向丝束复合材料的拉伸强度表征环氧树脂/芳纶纤维的界面性能。最终确定了多巴胺浓度为2 g/L,在多巴胺溶液中处理4 h为最佳条件,在该条件拉伸强度比为改性前提高了28.06%,拉伸弹性模量提高了14.68%。 展开更多
关键词 芳纶纤维 复合材料 环氧树脂 多巴胺 界面 表面改性
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磁性絮凝剂的制备及性能研究
6
作者 李箫乐 刘馥瑶 +1 位作者 田宇 安富强 《应用化工》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期3070-3073,共4页
通过表面接枝聚合,制备了一种新型的磁性絮凝剂Fe_(3)O_(4)-g-PAM,将无毒环保的四氧化三铁与工业上常用的聚丙烯酰胺结合到一起,克服了这两种材料各自的缺点。结果表明,所制备的磁性絮凝剂其有良好的絮凝性能。对50 mL的1 g/L高岭土悬... 通过表面接枝聚合,制备了一种新型的磁性絮凝剂Fe_(3)O_(4)-g-PAM,将无毒环保的四氧化三铁与工业上常用的聚丙烯酰胺结合到一起,克服了这两种材料各自的缺点。结果表明,所制备的磁性絮凝剂其有良好的絮凝性能。对50 mL的1 g/L高岭土悬浮液的絮凝,在500 mg/L混凝剂PAC用量为1.0 mL/L,絮凝时间为20 min, Fe_(3)O_(4)-g-PAM投加量为1.0 g/L时,其絮凝效果最佳,浊度可以从1 245.37 NTU降至0.69 NTU。 展开更多
关键词 PAM 絮凝 Fe_(3)O_(4) 接枝聚合
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