安徽活性炭对吡啶吸附的研究

　　活性炭对吡啶吸附的研究

　　吡啶是一种无色易燃液体，气味难闻，广泛用于制造精细化学品（如药物、维生素、染料）、农业化学品等。因此，它在工业废水中很常见，导致环境污染问题。这促使人们开发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。

　　活性炭是吸附系统中*有效的吸附剂之一，用于从水溶液中去除有机化合物。活性炭是控制几种芳香污染物（挥发性有机化合物、酚类、农药和除草剂）的*佳可行技术之一。此外，据报道，活性炭可以有效地从水溶液中去除吡啶。

　　多孔材料的整体吸附速率包括三个连续步骤：外部质量传递、颗粒内扩散和固体基质活性位点的吸附。颗粒内扩散可能是由于孔体积扩散、表面扩散或两种机制的组合。孔体积扩散是指流体相中浓度梯度(即分子机制)引起的吸附物的运动，但受多孔基质几何形状的影响。孔体积扩散仅取决于分子扩散系数和微尺度相的空间分布。后一种概念定义了孔隙度和曲折度等多孔介质的几何特性。表面扩散是指被吸附物通过固体表面的运动受到相分布的影响； 表面浓度梯度是主要驱动力。

　　在像活性炭这样呈现层次结构的许多系统中，主要挑战之一是对便捷的观察范围的理论描述。因此，宏观平均值足以设计和建模，但需要一种放大方法来考虑较小的物理尺寸。标准程序是多种运输问题中使用的体积平均法。考虑到均相两相多孔介质中的线性等温线，理论上升级了溶质的扩散和吸附运输，并报告了用于预测有效性的相关闭合问题。随后，将散装和表面反应的效果纳入包装棉线染色的研究，并报告了预测有效性的相关问题。尽管如此，反应条件对有效性（如有效扩散率）的影响尚不清楚，并在文献中做了一些努力来深入了解这个问题。

　　本文从放大过程的角度研究了吡啶在活性炭上的吸附，并确定了相应的有效运输性能。微观尺度现象是通过体积平均法研究的。因此，获得宏观控制方程，以有效性表示。这些方程用于解释实验数据，预测孔隙和表面的有效扩散率。因此，假设微观结构具有简单的几何形状（圆柱体和球体的有序介质）或从SEM(扫描电子显微镜)获取显微照片处理的图像。此外，作为粗略估计，报道了点表面扩散率。

　　吸附平衡数据

　　使用500mL锥形瓶作为分批吸附剂获取实验吸附平衡数据。将已知负荷活性炭的尼龙网袋放入烧瓶中，然后加入吡啶溶液。恒温持续搅拌是吸附过程。活性炭上吡啶的实验吸附平衡数据如下。将具有1g 活性炭和480mL尼龙网袋(在吡啶溶液中)pH = 在批量吸附器中加入已知的初始浓度。在不同pH在温度下，活性炭上吡啶的吸附平衡。在pH活性炭对水溶液中吡啶的吸附能力*高。因此，选择该pH研究活性炭上吡啶的吸附率。

　　初始吡啶浓度从20到10000mg / L不等。吡啶溶液与活性炭颗粒保持接触，直至达到平衡。定期测量溶液pH值，并通过适当添加0.01和0.1M的HCl和NaOH保持溶液恒定。达到平衡后，溶液中吡啶的浓度通过分光光度法测定，平衡吸附的吡啶质量通过使吡啶的质量平衡计算。在之前没有活性炭的运行中，证明吡啶不吸附在尼龙袋上。

　　测定水溶液中吡啶浓度

　　通过UV-水溶液中测定水溶液中吡啶的浓度。UV-24960分光光度计.5nm吡啶溶液的吸光啶溶液的吸光度。因此，浓度范围为10-50mg / L样品的吡啶浓度由五种标准吡啶溶液制备的校准曲线(吸光对浓度)估算。

　　获取吸附数据的方法

　　利用旋转篮式批次吸附器获得吡啶在活性炭上的吸附浓度分布。吸附器1L三颈反应烧瓶和叶片由不锈钢篮的叶轮组成。将吡啶溶液倒入吸附器中，将活性炭颗粒放入连接到变速电机的轴上的不锈钢网篮中。将吸附器部分浸入恒温浴中。

　　适当混合0.01N HCl和NaOH溶液来制备pH = 10的溶液(800-980mL)并加入吸附器。活性炭(1-5g)篮子放在几个转速条件(100，150，200rpm)下。适当添加0.01和0.1N NaOH控制溶液的溶液pH。直到温度和活性炭保持接触pH保持恒定。然后关闭搅拌器，迅速将已知浓度提高到pH = 将吡啶溶液等分样品倒入吸附剂溶液中，以获得所需的初始浓度。溶液后，溶液总体积为1L。立即启动叶轮电机和计时器。用pH对溶液进行监测pH以上调整值。加入的NaOH溶液总体积小于2mL，占总体积的0.1%。定期取样溶液(5)mL)并分析确定吡啶浓度。取样时间分别为0、1、3、5、10、15、20、25、30、40、60、90、150和180分钟。取样后立即加5mL补充溶液使吸附剂溶液(1)L)总体积保持恒定。补充溶液的浓度是平衡初始浓度和*终浓度的平均值。添加剂的目的是取代样品中取出的吡啶的质量。

　　图像处理和数值解决方案

　　用2400倍放大倍数扫描电子显微镜检查活性炭的形状。图像用图像处理工具箱处理。程序如下。首先，通过将灰度转化为灰度(从0(黑色)到255(白色)，可以改善黑暗照区域的对比度。假设这些代表孔隙占据的部分，浅色区域与固体基质(活性炭)有关。这个想法是，每个象素的灰度值被跟踪(来自黑色)并积累以获得体积分数 ε γ 暗像素。其次，所有具有等于或小于阈值的像素都被转换为白色(被孔占据的空间)，而具有较高值的像素则被转换为黑色(实心矩阵)。*后，应用滤波器来增强轮廓的定义。该程序允许我们获得*终的二值图像，其中白色和总像素之间的比例等于活性炭的孔隙率。事实上，来自SEM显微照片的处理图像提供了解决闭合问题的领域。

　　从整个研究来看，活性炭吸附吡啶的浓度衰减曲线。发现总有效扩散系数是吡啶浓度平衡时的增加函数，主要是由于有效的表面扩散比孔体积扩散做出了更大的贡献。此外，点表面扩散系数可以通过使用简单的微结构几何模型粗略估计。