基于傅里叶红外光谱的钢渣微粉修复重金属污染土壤效果软测量模型
[Abstract]:Using converter steel slag as stabilizer, toxicity characteristic leaching procedure (TCLP) method and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) were used to detect the remediation effect of steel slag micro-powder on heavy metal soil. And the microstructure of the mixture (steel slag powder and heavy metal contaminated soil). Based on Gao Si process regression, a soft sensor model for heavy metal contaminated soil remediation of steel slag powder was established. The results showed that the steel slag powder had a good remediation effect on heavy metal contaminated soil, and the remediation effect was above 90% within 180 days. The repair process was divided into three stages: early stage (1 ~ 3 d) and later stage, in which the environmental alkalinity was relatively high in the early stage (1 ~ 3 d), ion exchange was dominant, ion exchange was weakened and gel solidification was enhanced in the middle period (7 ~ 42 d). A large number of C-S-H gels were formed in the later stage (56180d), and the solidification effect was further enhanced. The true value of the soft sensor model based on Gao Si process regression for heavy metal contaminated soil remediation effect is in good agreement with the predicted data. The absolute error is -1.35 ~ 0.48, and the relative error is -1.448 ~ -0.497.
【作者单位】: 西安建筑科技大学材料与矿资学院;中冶宝钢技术服务有限公司;
【基金】:国家自然科学基金项目(50872105)资助
【分类号】:X53
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,本文编号:2419762
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