估算活性炭表面積和孔體積
活性炭是各種工藝中非常重要的多孔材料?;钚蕴康闹饕猛臼俏綒庀嗷蛞合嘀械奈廴疚?,儲存氣體 并用作催化劑載體?;钚蕴康榷嗫撞牧贤ǔS袔讉€物理參數,如表面積和孔隙體積。在這些材料的開發中,滿足這些物理性能是非常重要的,因為它們將直接影響材料在其應用中的性能。
通常使用活性炭的表面積BET液氮溫度(77)K)氮氣在不同壓力下吸附。然后根據BET表面積由氮分子的橫截面積、阿伏加德羅數和氮的特定單層容量的乘積決定,由氮分子的橫截面積決定BET進一步修改提出的等式。氮吸附等溫線數據也用于測量孔體積??偪左w積根據*高相對壓力下吸附的氮量進行估計,并使用Dubinin-Radushkevich微孔體積從氮吸附等溫線計算。雖然這些方法在多孔材料的表面積和孔體積測定中被更多地用作參考,但這些方法耗時且昂貴。
通過亞甲基藍、碘等不同吸附物的吸附特性,可以獲得更多關于活性炭結構的信息。這些分子的吸附料吸附能力的信息,這些分子的吸附實驗很容易和習慣性地表示活性炭。根據亞甲基藍分子的大小,它主要吸附在中孔中,但在較大的微孔中也發現了一小部分。至于亞甲藍,碘分子尺寸較差,可以滲透到微孔中。這些特征賦予了這些分子在活性炭物理結構研究中探針的潛力。盡管如此,亞甲基藍與碘值的定量關系和活性炭的結構特性還沒有詳細研究。
本文的目的是證明活性炭的表面積,微孔體積和總孔體積可以通過碘和亞甲基藍的數值進行多元化回歸來估算。該方法是考慮從不同的前系統中提取的活性炭樣品和從文獻中提取的數據。
測試實驗開始:
活性炭樣品
方法開發了多種活性炭樣品的表面積、微孔體積、總孔體積、碘值和亞甲藍數量。
亞甲基藍(MBN)
亞甲藍數定義為1.0g吸附劑上吸附的染料*多。10..0毫克活性炭被置于與10.處理24小時不同濃度(10、25、50、100、250、500、1000毫克L亞甲藍溶液-1),室溫下(約25℃)。使用UV / Vis分光光度計(Biosystems SP-2000)在645nm分析亞甲基藍的剩余濃度。
亞甲基藍液吸附的亞甲基藍量由式1計算:
其中C 0 (mg L -1)是開始時間(t = 0)亞甲基藍溶液的濃度,C e(mg L -1)平衡亞甲藍溶液的濃度,V(L)處理溶液體積,M(g)是吸附劑的質量。
為了確定Langmuir模型的亞甲基藍數,使用C e的函數作出q eq曲線。Langmuir參數(q max 和K L)通過*小二乘擬合回歸找到。
碘值(IN)
碘值根據ASTM D4607-94方法測定。碘值定義為0.02N(0.02mol L -1)時,被1.0g碘的毫克數被碳吸附。該方法基于三點等溫線。標準碘溶液在特定條件下用三種不同重量的活性炭處理。實驗包括用10.0mL的5%HCl處理活性炭樣品。將混合物煮30秒,然后冷卻。不久之后,將是100.0mL的0.1N(0.1mol L -1)將碘溶液加入混合物中,攪拌30秒。過濾所得溶液50.0毫升濾液滴定用0.1N(0.硫代硫酸鈉,1摩爾大號-1),以淀粉為指示劑。每克碳吸附的碘量(X / M)相對濾液(C)用對數軸繪制中碘濃度。若殘留碘濃度(C)不在0.008-0.04 N(0.008-0.04 mol L -在1)范圍內,每個等溫點應使用不同的碳質重復整個過程。*小二乘擬合回歸這三點應用。碘值為殘留濃度(C)為0.02N(0.02mol L -1)時的 X / M值。所述X / M和C ^ 等式2和3分別計算值。
其中N I 是碘溶液的當量濃度,V I碘溶液的添加量,V HCl是5%HCl加入體積,V F 是滴定中使用的濾液體積,N Na 2 S 2O 3 鈉硫代硫酸鈉溶液正常,V Na 2 S 2 O 3 是硫代硫酸鈉溶液的消耗量,M C 是活性炭的質量。
比表面積
在77K氮吸附試驗用儀器確定試樣的比表面積。吸附測量前,樣品為180℃過夜放氣BET模型擬合氮吸附等溫線,評估樣品的比表面積。
孔體積
氮吸附等溫線數據被用于估計測試樣品的孔體積??偪左w積由相對壓力為0.估計98氮吸附量。Dubinin-Radushkevich微孔體積從氮吸附等溫線計算。
多元回歸
KS該算法用于分離校準組和測試組中的樣品。根據歐幾里德幾里德距離選擇樣本。前兩個樣本相距*遠。以下樣本是通過與之前選擇的樣本的距離來選擇的。校準組中不同樣品量的校準。選擇校準中使用的樣本數量來生成顯示測試組樣本的*小誤差模型。校準模型采用*小二乘擬合,表面積由亞甲基藍和碘值確定,總孔體積和微孔體積估計。Matlab用于計算程序的軟件。
結果分析:
*初建立表面圖,檢查活性炭樣品的表面積、總孔體積和微孔體積與亞甲藍和碘值之間的關系。使用實驗部分引用的樣品的數據構建圖(圖1S,補充材料)。
在所有情況下,亞甲基藍和碘的數量隨著表面積和孔體積的比例而增加,這表明它們是測量這些性質的有趣探針。事實上,亞甲基藍分子的面積為15.08納米2,只能進入大微孔和中孔。5碘分子面積小15 為0.4nm 并且可以進入較小的微孔。
表面積建模
使用二次模型來描述與表面積相比的亞甲基藍和碘的數量。對于模型開發,Kennard-Stone從105個樣本中選擇27個樣本進行校準。樣品表面積從199到2105 m 2 g -1不等。亞甲基藍的數量在0到501毫克之間,碘值從155到1670毫克之間。建模后獲得的表面擬合(圖1)由公式4描述。
考慮到我們獲得的文獻和數據中的數據,通過該方程的表面積預測測試了78個測試樣品。圖2顯示了等式4預測的值和實驗BET值之間的比較。
觀察值之間的良好相關性表明該模型具有良好的預測能力。測試樣品中觀察到的平均絕對誤差為77.8米2 克-1的平均相對誤差為11.8%。表1給出了模型的統計參數。
據報道,碘值可通過每次吸附1mg碘的表面積1m 為活性炭表面積提供關系。這一考慮是在本工作中使用的數據完成的,但誤差明顯高于使用等式4估計表面積時觀察到的誤差。*小二乘法擬合只能考慮碘值,但誤差仍高于使用公式4時得到的誤差。因此,碘值和亞甲基藍值對于估計活性炭的表面積很重要,因為這些材料有不同的孔徑,可以根據孔隙幾何結構由不同的分子獲得。
微孔體積建模
微孔體積也用二次模型描述為亞甲藍和碘值的函數。該模型是在共50個樣本的幫助下建立起來的,其中包括KS校準選擇了14個樣本。校準范圍為0.05至0.99cm 3 g -1.亞甲藍號-1和碘號從2到427毫克從195到1670毫克-1變化。建模導致表面擬合(圖3),由公式5描述:
該方程適用于微孔體積預測,評估包含文獻中的數據和我們獲得的數據的測試樣本。共測試了36個樣本。圖形比較(圖4)表明該模型具有良好的預測能力。測試樣品組的平均絕對誤差為0.05cm 3 g -1.平均相對誤差為16.4%。表2給出了模型的統計參數。
由于微孔的尺寸優先考慮碘分子,碘值也直接通過*小二乘回歸與微孔體積相關。然而,誤差高于考慮亞甲藍和碘值時的誤差。這表明亞甲藍對微孔體積預測有一定的貢獻,可能是由于大微孔的吸附。
總孔體積建模
亞甲藍與碘值與總孔容之間的關系是通過線性模型建立的。Kennard-Stone從39中選擇的10個樣本對表面進行建模(圖5)。
校準范圍被認為是0.09到1.11 cm 3 g -1.碘號從195到1294毫克-1和2到427毫克變化的亞甲基藍數字-1。公式6描述了該模型:
將29個樣品的測試組應用于測試總孔體積預測的方程。預測值與參考值的一致性良好。.04cm 3 g -平均絕對誤差和13.4%的平均相對誤差。表3給出了模型的統計參數。
在本文中,我們展示了如何利用碘值和亞甲藍數來估計活性炭樣品的表面積、微孔體積和總孔體積。用于測定碘和亞甲藍數量的程序相對便宜和簡單,并且不需要使用復雜的設備。此外,開發的方法允許從亞甲基藍和碘吸附研究中提取比通常使用這種材料更多的信息。雖然這種方法不能取代活性炭的適當紋理特性,但對于沒有氣體吸附實驗設備的實驗室來說,非常有價值的。
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