基于RBF网络优化制备粒度均匀分布的Cu-Ce/TiO 2
发布时间:2023-06-01 18:21
以TiO2为研究对象,Cu(NO3)2?3H2O和Ce(NO3)3?6H2O为改性物质,采用溶胶-凝胶法制备Cu-Ce/TiO2,利用正交设计结合RBF网络优化制备参数,对粒度分布最均匀的Cu-Ce/TiO2进行表征与分析.结果表明,当扩展系数为0.55时,RBF网络具有最佳的逼近效果;Cu-Ce/TiO2的最优制备工艺参数为:无水乙醇用量(无水乙醇与钛酸丁酯的体积比)4:1,pH=3.23,搅拌速率1970 r/min,所制粒度分布最均匀的Cu-Ce/TiO2的d10=1141.91 nm,d50=1 737.58 nm,d90=2 723.89 nm,实测d90-d10=1 581.98nm,与预测值吻合较好,相对误差为1.52%,其光催化性能良好,光催化降解0.757μg/m L的甲醛水溶液240 min降解率为62.15%.
【文章页数】:5 页
【文章目录】:
1 前言
2 实验
2.1 材料与试剂
2.2 实验仪器
2.3 实验方法
2.3.1 材料制备
2.3.2 分析方法
2.4 正交实验设计
2.5 数据处理方法
3 结果与讨论
3.1 均匀实验结果
3.2 径向基函数神经网络优化模型
3.2.1 径向基函数神经网络的训练
3.2.2 径向基函数神经网络的预测与优选
3.3 粒度分布最均匀的Cu-Ce/Ti O2的性质
3.3.1 粒度分布分析
3.3.2 表面形貌分析
3.3.3 光学性能分析
3.3.4 光催化降解性能分析
4 结论
本文编号:3826792
【文章页数】:5 页
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1 前言
2 实验
2.1 材料与试剂
2.2 实验仪器
2.3 实验方法
2.3.1 材料制备
2.3.2 分析方法
2.4 正交实验设计
2.5 数据处理方法
3 结果与讨论
3.1 均匀实验结果
3.2 径向基函数神经网络优化模型
3.2.1 径向基函数神经网络的训练
3.2.2 径向基函数神经网络的预测与优选
3.3 粒度分布最均匀的Cu-Ce/Ti O2的性质
3.3.1 粒度分布分析
3.3.2 表面形貌分析
3.3.3 光学性能分析
3.3.4 光催化降解性能分析
4 结论
本文编号:3826792
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