吡蚜酮生产废水的综合治理研究

发布时间：2017-10-14 18:23

  本文关键词：吡蚜酮生产废水的综合治理研究

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【摘要】：吡蚜酮是一种针对半翅类或同翅类昆虫的新型吡啶杂环类杀虫剂,它在生产过程中会产生大量高浓度含盐有机废水,如果不经处理就直接排放,会导致环境的污染和资源的浪费。本文通过对吡蚜酮生产废水的组成、性质和特点进行了分析和总结；确定了吡蚜酮废水的治理方案,提出了氨转化、蒸馏、侧线精馏和络合萃取相结合的方法来治理吡蚜酮生产废水。1、通过反应蒸馏实验,对吡蚜酮废液进行了初步处理,除去了废液中的溶剂甲醇,同时提高了废液中醋酸钠的纯度。实验过程考察了碱加入量对蒸馏去除游离氨效果的影响,得到蒸馏法去除甲醇和游离氨的最优碱加入量为7.2g/100g废液；同时将蒸馏获得的含氨甲醇稀溶液用工业硫酸进行了中和,溶液组成为：甲醇14.90%、硫酸铵6.14%、水含量为78.96%。2、采用Aspen Plus软件中的RADFRAC塔精馏模块对中和液进行连续侧线精馏过程模拟,考察侧线出料位置、塔板数、原料进料位置和回流比对分离结果的影响。建立了连续侧线精馏装置,实验表明：塔高68cm,进料位置32cm,进料量2g/min,塔顶出料量0.3g/min,侧线出料量1.4g/min,回流比为3,可以将塔顶甲醇含量提高到98.35%,甲醇收率为99.01%,侧线出料的COD为980mg/L。3、采用络合萃取法回收吡蚜酮生产废水中的含氮有机物,选择磷酸二(2-乙基己基)酯为络合剂,苯作为稀释剂,考察了废水含氮有机物初始浓度、pH值、络合剂用量、水油比、萃取温度和萃取级数对废水中含氮有机物萃取率的影响。4、为了找到各因素最佳组合下的最优萃取率,将人工神经网络应用于响应曲面法中对络合萃取工艺进行优化。根据络合萃取工艺的单因素实验数据,建立反向传播人工神经网络模型模型,对络合萃取含氮有机物去除率进行预测,最后根据络合萃取工艺的响应曲面法设计及含氮有机物去除率的预测值,优化得到络合萃取工艺的最佳工艺条件。结果表明,络合萃取工艺的最优实验条件为：磷酸二(2-乙基己基)酯与苯体积比为2：3的混合液为萃取剂,在水油相比为1：1、pH为12、温度为20℃、萃取时间为30min,在此条件下,含氮有机物去除率由原来的74.0%提高到78.3%。经过3级萃取,废液中含氮有机物去除率达92.5%；5、采用2.94mol/L的HCl作为反萃取剂,在油水两相的比值为1：1条件下,可从油相中分离出91%的含氮有机物,反萃后得到的萃取剂经多次实验验证,能反复使用。
【关键词】：吡蚜酮 废水治理 侧线精馏 络合萃取 神经网络 响应曲面法 Aspen plus模拟
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X786
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-10
• 第1章 绪论10-20
• 1.1 我国农药工业废水现状10
• 1.2 吡蚜酮生产流程及废水性质10-13
• 1.2.1 吡蚜酮生产流程10-12
• 1.2.2 吡蚜酮生产废水的水质特征12-13
• 1.3 农药生产废水的处理方法13-18
• 1.3.1 吸附法13
• 1.3.2 膜分离法13
• 1.3.3 络合萃取法13-14
• 1.3.4 混凝法14
• 1.3.5 氧化法14-16
• 1.3.6 生化处理方法16-17
• 1.3.7 水解法17
• 1.3.8 焚烧法17
• 1.3.9 离子交换法17-18
• 1.4 课题的意义及研究思路18-20
• 第2章 吡蚜酮废液的氨转化研究20-26
• 2.1 引言20
• 2.2 试剂及分析仪器20
• 2.3 实验装置及步骤20-23
• 2.3.1 实验装置20-21
• 2.3.2 实验步骤21
• 2.3.3 实验分析方法21-23
• 2.4 氨转化实验23-25
• 2.4.1 碱加入量确定23-24
• 2.4.2 氨转化实验过程24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 侧线精馏分离硫酸铵-甲醇-水的研究26-41
• 3.1 引言26
• 3.2 Aspen plus软件简介26
• 3.3 模拟过程中物性方法的选择26-27
• 3.4 模拟装置和模拟参数27-28
• 3.4.1 模拟装置27
• 3.4.2 模拟参数27-28
• 3.5 侧线精馏过程影响因素的模拟研究28-35
• 3.5.1 塔顶采出率的变化对侧线精馏的影响28-29
• 3.5.2 回流比的变化对侧线精馏的影响29-30
• 3.5.3 侧线采出率的变化对侧线精馏的影响30-32
• 3.5.4 塔板数的变化对侧线精馏的影响32-33
• 3.5.5 进料位置的变化对侧线精馏的影响33-34
• 3.5.6 侧线出料位置的变化对侧线精馏的影响34-35
• 3.6 侧线精馏正交试验优化35-38
• 3.6.1 侧线精馏正交试验设计36-37
• 3.6.2 侧线精馏优化结果37-38
• 3.7 连续侧线精馏实验38-40
• 3.7.1 实验装置38-39
• 3.7.2 实验分析方法39
• 3.7.3 实验结果39-40
• 3.8 小结40-41
• 第4章 络合萃取研究41-54
• 4.1 引言41-42
• 4.1.1 络合剂的选择原则41
• 4.1.2 稀释剂的选择原则41-42
• 4.1.3 助溶剂的选择原则42
• 4.2 实验部分42-44
• 4.2.1 实验试剂及仪器42-43
• 4.2.2 络合萃取实验装置43
• 4.2.3 络合萃取步骤43
• 4.2.4 萃取分配比及萃取率的计算43-44
• 4.2.5 实验过程的分析方法44
• 4.3 萃取剂筛选44-46
• 4.3.1 络合剂的筛选44-45
• 4.3.2 稀释剂的筛选45-46
• 4.3.3 助溶剂的筛选46
• 4.4 萃取条件的选择46-53
• 4.4.1 含氮有机物初始浓度对萃取效果的影响46-47
• 4.4.2 废液pH对萃取效果的影响47-49
• 4.4.3 络合剂用量对萃取效果的影响49-50
• 4.4.4 水油比对萃取效果的影响50-51
• 4.4.5 萃取时间对萃取效果的影响51-52
• 4.4.6 萃取温度对萃取效果的影响52-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第5章 基于BP神经网络模型的络合萃取过程优化设计与分析54-70
• 5.1 引言54
• 5.2 BP人工神经网络简介54-56
• 5.2.1 BP人工神经基本数学原理54-55
• 5.2.2 BP人工神经的训练流程55-56
• 5.3 基于BP人工神经网络模型对络合萃取过程建模56-59
• 5.3.1 模型训练样本56-57
• 5.3.2 络合萃取模型的网络结构57-59
• 5.4 BP神经网络模型的仿真及验证59-62
• 5.4.1 BP神经网络模型的训练59-60
• 5.4.2 BP神经网络训练结果60-61
• 5.4.3 BP神经网络模型验证61-62
• 5.5 基于BP神经网络的络合萃取优化62-69
• 5.5.1 二次响应面回归模型的建立与分析62-64
• 5.5.2 模型的适用性分析64-65
• 5.5.3 结果分析与响应曲面优化65-69
• 5.6 多级络合萃取的优化与实验结果比较69
• 5.7 结论69-70
• 第6章 萃取剂的再生研究70-75
• 6.1 引言70
• 6.2 萃取剂再生方法70-71
• 6.3 反萃取实验方法71
• 6.4 反萃剂的确定71
• 6.5 单因素对反萃取过程的影响71-74
• 6.5.1 盐酸浓度对反萃取效果的影响71-72
• 6.5.2 反萃时间对反萃取效果的影响72-73
• 6.5.3 萃取剂循环使用次数对反萃取效果的影响73-74
• 6.6 本章小结74-75
• 第7章 工艺过程总物料衡算75-79
• 7.1 引言75
• 7.2 物料衡算75-78
• 7.2.1 氨转化过程物料衡算75-76
• 7.2.2 侧线精馏过程物料衡算76-77
• 7.2.3 络合萃取过程物料衡算77-78
• 7.2.4 反萃取过程物料衡算78
• 7.3 本章小结78-79
• 第8章 结论与展望79-81
• 8.1 结论79-80
• 8.2 展望80-81
• 参考文献81-86
• 在读期间的科研成果及获奖情况86-87
• 致谢87

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