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活性炭吸附有机微污染物
文章作者：韩研网络部 更新时间：2025-9-29 9:15:25

　　活性炭吸附有机微污染物

　　随着工业化进程加速，水体中检测到的有机微污染物(OMPs)种类日益增多，包括抗生素、杀虫剂、内分泌干扰物等。这些物质具有高毒性、难降解性和生物累积性，传统水处理工艺难以有效去除�；钚蕴课郊际跻蚱涓咝�、经济的特点，成为去除OMPs的主流方法之一。近年来，研究聚焦于活性炭材料的优化(如研磨提升比表面积59.28%)、吸附机制的量化解析(如机器学习模型)，以及耦合工艺(如臭氧-生物活性炭)的开发。本文系统分析活性炭对OMPs的吸附效能、影响因素及再生策略，并结合实际案例探讨其应用前景。

　　活性炭类型与预处理

　　材料选择：优选煤质粉末活性炭，其碘值≥800mg/g，比表面积达1000–1500m²/g-1。

　　研磨预处理：通过机械研磨商品木质活性炭，比表面积、总孔容积和平均孔径分别提升59.28%、71.88%和7.89%，对DCF、SMX和ATZ的吸附效果提升5.81%–14%。

　　吸附实验设计

　　静态吸附：考察投量(10–50mg/L)、pH(3–9)、温度(15–40℃)及腐殖酸(0–0.5mg/L)对吸附效果的影响。实验表明，腐殖酸存在时DCF吸附量下降31.91%。

　　动态连续流：设计粉末活性炭固定床，对比颗�；钚蕴坑肷锘钚蕴康娜コ�。结果显示，颗�；钚蕴抗潭ù渤鏊瓺CF浓度比生物活性炭降低24.28%。

　　再生技术与评估

　　臭氧原位再生：采用臭氧水(浓度4.45mg/L)再生饱和活性炭，再生效率达72.33%，碘值恢复91.21%。

　　UV/H₂O₂-活性炭联用：中试研究表明，该工艺通过生物降解与吸附协同，显著降低低分子量有机物的化学多样性，且无H₂O₂残留。

　　机器学习模型

　　基于吸附数据，采用XGBoost、随机森林等算法构建预测模型，分析分子描述符与吸附容量的关系。

　　吸附性能与机制

　　高效去除OMPs：在活性炭投量20mg/L、OMPs初始浓度500μg/L条件下，活性炭对DCF、SMX和ATZ的去除率分别为100%、99.43%和94.54%(图1)。吸附行为符合准二级动力学和Freundlich模型，表明以多层化学吸附为主。

　　机制转变阈值：机器学习发现，当logD≈2时，吸附主导力从疏水作用转为π-π相互作用和氢键;分子柔性通过增强构象适应性，提升微孔填充效率。

　　影响因素分析

　　水质参数：中性pH条件下吸附效果最佳;腐殖酸通过阻塞孔隙竞争吸附，导致DCF去除率下降31.91%。

　　烟气组分：在燃煤烟气应用中，水汽和SO₂因竞争吸附使邻二甲苯脱除效率下降24.94%和6.66%。

　　再生效能与工艺优化

　　臭氧再生：再生时间从0.5h延长至2h，再生效率提高7.62%;动态再生中，臭氧水(4.5mg/L)通入1h，再生效率达48.92%。

　　工艺优势：UV/H₂O₂-活性炭系统通过生物降解与自由基氧化协同，对DOM的去除率比活性炭提升30%以上，且出水化学多样性显著降低。

　　活性炭吸附技术能高效去除水体中的有机微污染物，其效能受活性炭性质、水质条件及污染物结构影响。关键结论包括：材料优化：研磨预处理和煤质活性炭可显著提升吸附容量；机制解析：机器学习量化了logD≈2和分子柔性为吸附机制的关键参数；再生与联用：臭氧再生与UV/H₂O₂-活性炭工艺能实现活性炭循环使用，降低能耗与副产物风险。未来研究需聚焦活性炭表面修饰、低成本再生技术及大数据驱动模型的现场应用。

文章标签：椰壳活性炭,果壳活性炭,煤质活性炭,木质活性炭,蜂窝活性炭,净水活性炭.

本文链接：http://www.fdcnvt.cn/hangye/hy1338.html

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