基于生物电化学系统强化印染废水脱色研究
本文关键词:基于生物电化学系统强化印染废水脱色研究
更多相关文章: 微生物燃料电池 曝气电解反应器 偶氮染料 甲基橙 脱色
【摘要】:随着社会工业的快速发展,印染行业所排废水已对水体环境造成了严重污染。这种废水一旦排入水体环境,不仅影响视觉美观,而且会危及鱼类及其他一些水体生物,尤其是偶氮类染料,具有致癌和致突变的特性。由于染料废液可生化性差,通常采用物理吸附法和膜分离法去除,但伴随而来的是较高的再生费用及膜成本。因此,寻求一种有效的染料废液处理手段变得十分重要。本研究利用微生物燃料电池所产微弱电来强化一种偶氮染料(甲基橙,Methyl orange,MO)的电化学脱色,对于染料废水的深度处理具有重要的意义。本研究中,利用微生物燃料电池(Microbial fuel cell,MFC)作为外加电源,对一个曝气电解反应器进行供电,进而强化曝气电解反应器对偶氮染料的脱色。曝气电解反应器由两个极板组成,并向阴极区域曝气,通过改变该反应器中电解质浓度等因素,获得最优的去除效果,并对反应过程进行机理探究。接着通过向曝气电解反应器中添加铁碳粉末强化脱色效果,并利用响应曲面法对初始pH、铁碳比、曝气量、初始染料浓度四个影响因素进行了条件优化。研究结果表明:(1)在采用碳纤维毡作为阴阳极板,甲基橙浓度50 mg/L、电解质(Na2SO4)浓度0.01 M、初始pH为3.0的实验条件下,经过360 min电解,色度完成了有效去除,脱色率达到90.4%;(2)在因素实验中:采用碳纤维毡有更好的脱色效果;降低染料溶液初始pH和初始染料浓度,会增加染料脱色效果;电解质浓度对脱色效果影响不显著;(3)通过检测实验过程中的过氧化氢含量,证明对脱色发挥主要作用的是实验中产生的活性物质;而波长扫描图及色谱分析结果进一步说明了实验体系完成了偶氮键的断裂及有效的矿化效果。(4)利用响应曲面法优化的实验中,以脱色率最大为目标,得到最优条件为:初始pH为3.05,铁碳比为0.66,曝气量为5.80 L/min,初始染料浓度为54.32 mg/L。本研究运用微生物燃料电池所产微弱电,通过脱色过程中的因素分析及机理探究,充分证明了将其用于染料废水深度处理的可行性,为实际应用提供了借鉴。
【关键词】:微生物燃料电池 曝气电解反应器 偶氮染料 甲基橙 脱色
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:X791
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-23
- 1.1 印染废水研究进展10-14
- 1.1.1 印染废水来源、分类及危害10-12
- 1.1.2 印染废水处理技术现状12-14
- 1.2 生物电化学系统研究进展14-19
- 1.2.1 工作原理14-16
- 1.2.2 微生物燃料电池脱色进展16-19
- 1.3 研究目的、内容及创新点19-21
- 1.3.1 研究目的19-20
- 1.3.2 研究内容20-21
- 1.3.3 研究创新点21
- 1.4 技术路线21-23
- 第2章 MFC-AER体系脱色研究23-38
- 2.1 引言23
- 2.2 材料与方法23-27
- 2.2.1 实验试剂23-24
- 2.2.2 实验装置24-25
- 2.2.3 实验方法25-26
- 2.2.4 分析测试方法26-27
- 2.3 结果与讨论27-36
- 2.3.1 微生物燃料电池驯化及产电评价27-29
- 2.3.2 MFC-AER体系脱色效果评价29-31
- 2.3.3 MFC-AER脱色体系影响因素研究31-36
- 2.4 本章小结36-38
- 第3章 MFC-AER脱色体系机理研究38-48
- 3.1 引言38
- 3.2 材料与方法38-40
- 3.2.1 实验试剂38
- 3.2.2 实验方法38-39
- 3.2.3 分析测试方法39-40
- 3.3 结果与讨论40-47
- 3.3.1 曝气与通电对实验结果影响40-41
- 3.3.2 过氧化氢含量检测41-43
- 3.3.3 循环伏安扫描曲线43-44
- 3.3.4 波长扫描结果44-45
- 3.3.5 GC-MS结果分析45-46
- 3.3.6 甲基橙脱色机理探讨46-47
- 3.4 本章小结47-48
- 第4章 Fe/C微电解结合MFC-AER脱色及响应曲面优化研究48-58
- 4.1 引言48-49
- 4.2 材料与方法49-50
- 4.2.1 实验试剂49
- 4.2.2 实验方法49-50
- 4.3 结果与讨论50-57
- 4.3.1 Fe/C微电解强化MFC-AER脱色效果比较50-51
- 4.3.2 利用响应曲面法设计的实验脱色结果51-53
- 4.3.3 拟合方程的确定及显著性检验53-55
- 4.3.4 响应面分析优化及验证55-57
- 4.4 本章小结57-58
- 第5章 结论与建议58-60
- 5.1 结论58-59
- 5.2 建议59-60
- 参考文献60-72
- 致谢72-74
- 附录74-75
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,本文编号:819442
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