深度环氧化溶剂修饰的聚乙烯酒精/花色素薄膜膜用于染料吸附:机器学习建模,实验和密度函数理论计算

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 环境科学 环境科学
• 化学工程是化学工程的重要组成部分.

背景情况:

• 聚乙醇/色素 (PVA/CS) 膜用于去除染料.
• 提高PVA/CS膜的吸附能力和机械强度对于高效的染料修复至关重要.
• 深度环氧溶剂 (DES) 为材料修饰提供了一种绿色方法.

研究的目的:

• 用DES对PVA/CS膜进行修改,以提高其在去除明亮绿 (BG) 染料方面的性能.
• 评估修改膜的吸附能力和机械性能.
• 通过机器学习建模吸附过程,并通过DFT了解交互机制.

主要方法:

• 使用PVA/CS和DES修饰的PVA/CS (DES/PVA/CS) 膜进行了批量吸附实验.
• 机器学习 (ML) 模型,包括随机森林和人工神经网络,用于预测建模.
• 进行密度函数理论 (DFT) 计算来分析吸附能.

主要成果:

• 加入DES (5重量%) 增加了破裂时的膜延长,从8.176%增加到22.817%.
• 随机森林ML模型实现了高预测精度 (R2 = 0.93).
• 在最佳条件下,PVA/CS的最大吸附能力达到23.15 mg/g,DES/PVA/CS的最大吸附能力达到124.63 mg/g.

结论:

• DES修改显著提高了PVA/CS膜的吸附能力和机械稳定性.
• 经过修改的膜显示出卓越的效率,能够清除出色的绿色染料.
• 对于开发先进的吸附材料来说,DES是一个有前途的绿色修饰剂.