可持续的废水净化与贝衍生的生物炭:先进的机器学习建模和实验分析分析

科学领域:

• 环境化学环境化学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 绿色化学 绿色化学

背景情况:

• 持久染料带来了重大的环境和健康风险.
• 有效的排毒方法对于生态福祉至关重要.
• 需要可持续的吸附材料来解决水污染问题.

研究的目的:

• 从贝废物中开发一种具有成本效益的吸附剂,用于去除染料.
• 使用机器学习模型优化吸附参数.
• 评估吸附剂对各种污染物的性能及其经济可行性.

主要方法:

• 贝废物被烧解以产生多孔碳 (CB900).
• 使用XGBoost建模和PSO-XGB优化来预测和优化染料吸附.
• 进行了吸附同热法 (Langmuir, Freundlich) 和热力学分析.
• 吸附剂的有效性与和硫相对应.

主要成果:

• CB900实现了高的刚果红色去除 (90.5%) 和吸附能力 (256.36毫克g-1).
• PSO-XGB优化确定了最佳条件,产生68.39%的去除率和822.15 mg g-1容量.
• 吸附遵循兰格穆尔和弗罗恩德利希的异温,表明物理,自发和内热过程.
• CB900证明了对和硫素的有效性,生产成本低8.5美元/千克.

结论:

• 从贝废物中获得的CB900是一种高效和可持续的吸附剂,用于去除各种有毒污染物.
• 机器学习优化显著提高了对吸附过程的理解和性能.
• 低生产成本和广泛适用性使CB900成为废水处理的有希望的解决方案.