紹興活性炭對吡啶吸附的研究

　　活性炭對吡啶吸附的研究

　　吡啶是一種無色易燃液體，氣味難聞，廣泛用于制造精細化學品（如藥物、維生素、染料）、農業化學品等。因此，它在工業廢水中很常見，導致環境污染問題。這促使人們開發了一些去除水溶液中污染物的方法，如生物降解、臭氧化、吸附等。

　　活性炭是吸附系統中*有效的吸附劑之一，用于從水溶液中去除有機化合物。活性炭是控制幾種芳香污染物（揮發性有機化合物、酚類、農藥和除草劑）的*佳可行技術之一。此外，據報道，活性炭可以有效地從水溶液中去除吡啶。

　　多孔材料的整體吸附速率包括三個連續步驟：外部質量傳遞、顆粒內擴散和固體基質活性位點的吸附。顆粒內擴散可能是由于孔體積擴散、表面擴散或兩種機制的組合?？左w積擴散是指流體相中濃度梯度(即分子機制)引起的吸附物的運動，但受多孔基質幾何形狀的影響?？左w積擴散僅取決于分子擴散系數和微尺度相的空間分布。后一種概念定義了孔隙度和曲折度等多孔介質的幾何特性。表面擴散是指被吸附物通過固體表面的運動受到相分布的影響； 表面濃度梯度是主要驅動力。

　　在像活性炭這樣呈現層次結構的許多系統中，主要挑戰之一是對便捷的觀察范圍的理論描述。因此，宏觀平均值足以設計和建模，但需要一種放大方法來考慮較小的物理尺寸。標準程序是多種運輸問題中使用的體積平均法?？紤]到均相兩相多孔介質中的線性等溫線，理論上升級了溶質的擴散和吸附運輸，并報告了用于預測有效性的相關閉合問題。隨后，將散裝和表面反應的效果納入包裝棉線染色的研究，并報告了預測有效性的相關問題。盡管如此，反應條件對有效性（如有效擴散率）的影響尚不清楚，并在文獻中做了一些努力來深入了解這個問題。

　　本文從放大過程的角度研究了吡啶在活性炭上的吸附，并確定了相應的有效運輸性能。微觀尺度現象是通過體積平均法研究的。因此，獲得宏觀控制方程，以有效性表示。這些方程用于解釋實驗數據，預測孔隙和表面的有效擴散率。因此，假設微觀結構具有簡單的幾何形狀（圓柱體和球體的有序介質）或從SEM(掃描電子顯微鏡)獲取顯微照片處理的圖像。此外，作為粗略估計，報道了點表面擴散率。

　　吸附平衡數據

　　使用500mL錐形瓶作為分批吸附劑獲取實驗吸附平衡數據。將已知負荷活性炭的尼龍網袋放入燒瓶中，然后加入吡啶溶液。恒溫持續攪拌是吸附過程?；钚蕴可线拎さ膶嶒炍狡胶鈹祿缦?。將具有1g 活性炭和480mL尼龍網袋(在吡啶溶液中)pH = 在批量吸附器中加入已知的初始濃度。在不同pH在溫度下，活性炭上吡啶的吸附平衡。在pH活性炭對水溶液中吡啶的吸附能力*高。因此，選擇該pH研究活性炭上吡啶的吸附率。

　　初始吡啶濃度從20到10000mg / L不等。吡啶溶液與活性炭顆粒保持接觸，直至達到平衡。定期測量溶液pH值，并通過適當添加0.01和0.1M的HCl和NaOH保持溶液恒定。達到平衡后，溶液中吡啶的濃度通過分光光度法測定，平衡吸附的吡啶質量通過使吡啶的質量平衡計算。在之前沒有活性炭的運行中，證明吡啶不吸附在尼龍袋上。

　　測定水溶液中吡啶濃度

　　通過UV-水溶液中測定水溶液中吡啶的濃度。UV-24960分光光度計.5nm吡啶溶液的吸光啶溶液的吸光度。因此，濃度范圍為10-50mg / L樣品的吡啶濃度由五種標準吡啶溶液制備的校準曲線(吸光對濃度)估算。

　　獲取吸附數據的方法

　　利用旋轉籃式批次吸附器獲得吡啶在活性炭上的吸附濃度分布。吸附器1L三頸反應燒瓶和葉片由不銹鋼籃的葉輪組成。將吡啶溶液倒入吸附器中，將活性炭顆粒放入連接到變速電機的軸上的不銹鋼網籃中。將吸附器部分浸入恒溫浴中。

　　適當混合0.01N HCl和NaOH溶液來制備pH = 10的溶液(800-980mL)并加入吸附器?；钚蕴?1-5g)籃子放在幾個轉速條件(100，150，200rpm)下。適當添加0.01和0.1N NaOH控制溶液的溶液pH。直到溫度和活性炭保持接觸pH保持恒定。然后關閉攪拌器，迅速將已知濃度提高到pH = 將吡啶溶液等分樣品倒入吸附劑溶液中，以獲得所需的初始濃度。溶液后，溶液總體積為1L。立即啟動葉輪電機和計時器。用pH對溶液進行監測pH以上調整值。加入的NaOH溶液總體積小于2mL，占總體積的0.1%。定期取樣溶液(5)mL)并分析確定吡啶濃度。取樣時間分別為0、1、3、5、10、15、20、25、30、40、60、90、150和180分鐘。取樣后立即加5mL補充溶液使吸附劑溶液(1)L)總體積保持恒定。補充溶液的濃度是平衡初始濃度和*終濃度的平均值。添加劑的目的是取代樣品中取出的吡啶的質量。

　　圖像處理和數值解決方案

　　用2400倍放大倍數掃描電子顯微鏡檢查活性炭的形狀。圖像用圖像處理工具箱處理。程序如下。首先，通過將灰度轉化為灰度(從0(黑色)到255(白色)，可以改善黑暗照區域的對比度。假設這些代表孔隙占據的部分，淺色區域與固體基質(活性炭)有關。這個想法是，每個象素的灰度值被跟蹤(來自黑色)并積累以獲得體積分數 ε γ 暗像素。其次，所有具有等于或小于閾值的像素都被轉換為白色(被孔占據的空間)，而具有較高值的像素則被轉換為黑色(實心矩陣)。*后，應用濾波器來增強輪廓的定義。該程序允許我們獲得*終的二值圖像，其中白色和總像素之間的比例等于活性炭的孔隙率。事實上，來自SEM顯微照片的處理圖像提供了解決閉合問題的領域。

　　從整個研究來看，活性炭吸附吡啶的濃度衰減曲線。發現總有效擴散系數是吡啶濃度平衡時的增加函數，主要是由于有效的表面擴散比孔體積擴散做出了更大的貢獻。此外，點表面擴散系數可以通過使用簡單的微結構幾何模型粗略估計。