响应面法优化MWCNTs-TiO2纳米颗粒在焦化废水深度处理中的应用

"该文研究了使用MWCNTs-TiO2纳米颗粒光催化处理焦化废水的方法，通过响应面设计法(RSM)和中心组合设计(CCD)进行了优化。实验选择了初始pH值、催化剂投加量和废水初始浓度作为影响因素，并以TOC(总有机碳)去除率为响应值。建立了二次多项式模型，分析了各因素对TOC去除率的影响，得出了最佳反应条件。结果表明，初始pH值、催化剂投加量和废水初始浓度对TOC去除率的影响顺序为：pH值>催化剂投加量>废水初始浓度。最佳条件为pH 6.37，催化剂投加量1.0g/L，废水初始质量浓度66.76mg/L，TOC去除率可达90.43%，与模型预测值91.04%匹配良好。这种方法适合用于深度处理经过普通生物法处理后的焦化废水。" 文章详细介绍了在环保领域中一种处理焦化废水的新技术，即利用多壁碳纳米管(MWCNTs)和二氧化钛(TiO2)纳米颗粒的光催化作用来降解废水中的有机污染物。焦化废水含有多种难降解的有机物质，常规的生化处理方法效果有限。响应面设计法(RSM)是一种统计学方法，它用于优化实验设计并分析不同变量之间的相互作用。在本研究中，RSM被用来确定最佳的处理条件，包括初始pH值、催化剂的添加量以及废水的初始浓度。 研究人员进行了20组实验，每组实验均通过中心组合设计(CCD)来调整这些参数，并以TOC去除率作为评估标准。TOC是衡量水中有机物含量的重要指标，其降低意味着废水的净化程度提高。通过对实验数据的分析，建立了以TOC去除率为响应的二次多项式模型，并进行了显著性检验。实验结果显示，初始pH值对TOC去除率的影响最大，其次是催化剂投加量，最后是废水的初始浓度。在最佳条件下，TOC去除率达到了90.43%，验证了模型预测的91.04%的结果，证明了该方法的有效性和模型的准确性。 这项工作对于提升焦化废水处理效率具有重要意义，尤其是在生物法处理后，通过MWCNTs-TiO2纳米颗粒的光催化处理，可以进一步提高废水的深度净化效果。这种方法不仅可以提高废水处理的效率，还有助于减少环境污染，符合当前可持续发展的环保理念。通过优化实验条件，这项技术有望在实际工业应用中得到推广，改善焦化行业的废水处理现状。