活性炭吸附有機微污染物

　　隨著工業化進程加速，水體中檢測到的有機微污染物(OMPs)種類日益增多，包括抗生素、殺蟲劑、內分泌干擾物等。這些物質具有高毒性、難降解性和生物累積性，傳統水處理工藝難以有效去除�；钚蕴课�附技術因其高效、經濟的特點，成為去除OMPs的主流方法之一。近年來，研究聚焦于活性炭材料的優化(如研磨提升比表面積59.28%)、吸附機制的量化解析(如機器學習模型)，以及耦合工藝(如臭氧-生物活性炭)的開發。本文系統分析活性炭對OMPs的吸附效能、影響因素及再生策略，并結合實際案例探討其應用前景。

　　活性炭類型與預處理

　　材料選擇：優選煤質粉末活性炭，其碘值≥800mg/g，比表面積達1000–1500m²/g-1。

　　研磨預處理：通過機械研磨商品木質活性炭，比表面積、總孔容積和平均孔徑分別提升59.28%、71.88%和7.89%，對DCF、SMX和ATZ的吸附效果提升5.81%–14%。

　　吸附實驗設計

　　靜態吸附：考察投量(10–50mg/L)、pH(3–9)、溫度(15–40℃)及腐殖酸(0–0.5mg/L)對吸附效果的影響。實驗表明，腐殖酸存在時DCF吸附量下降31.91%。

　　動態連續流：設計粉末活性炭固定床，對比顆粒活性炭與生物活性炭的去除率。結果顯示，顆粒活性炭固定床出水DCF濃度比生物活性炭降低24.28%。

　　再生技術與評估

　　臭氧原位再生：采用臭氧水(濃度4.45mg/L)再生飽和活性炭，再生效率達72.33%，碘值恢復91.21%。

　　UV/H₂O₂-活性炭聯用：中試研究表明，該工藝通過生物降解與吸附協同，顯著降低低分子量有機物的化學多樣性，且無H₂O₂殘留。

　　機器學習模型

　　基于吸附數據，采用XGBoost、隨機森林等算法構建預測模型，分析分子描述符與吸附容量的關系。

　　吸附性能與機制

　　高效去除OMPs：在活性炭投量20mg/L、OMPs初始濃度500μg/L條件下，活性炭對DCF、SMX和ATZ的去除率分別為100%、99.43%和94.54%(圖1)。吸附行為符合準二級動力學和Freundlich模型，表明以多層化學吸附為主。

　　機制轉變閾值：機器學習發現，當logD≈2時，吸附主導力從疏水作用轉為π-π相互作用和氫鍵;分子柔性通過增強構象適應性，提升微孔填充效率。

　　影響因素分析

　　水質參數：中性pH條件下吸附效果最佳;腐殖酸通過阻塞孔隙競爭吸附，導致DCF去除率下降31.91%。

　　煙氣組分：在燃煤煙氣應用中，水汽和SO₂因競爭吸附使鄰二甲苯脫除效率下降24.94%和6.66%。

　　再生效能與工藝優化

　　臭氧再生：再生時間從0.5h延長至2h，再生效率提高7.62%;動態再生中，臭氧水(4.5mg/L)通入1h，再生效率達48.92%。

　　工藝優勢：UV/H₂O₂-活性炭系統通過生物降解與自由基氧化協同，對DOM的去除率比活性炭提升30%以上，且出水化學多樣性顯著降低。

　　活性炭吸附技術能高效去除水體中的有機微污染物，其效能受活性炭性質、水質條件及污染物結構影響。關鍵結論包括：材料優化：研磨預處理和煤質活性炭可顯著提升吸附容量；機制解析：機器學習量化了logD≈2和分子柔性為吸附機制的關鍵參數；再生與聯用：臭氧再生與UV/H₂O₂-活性炭工藝能實現活性炭循環使用，降低能耗與副產物風險。未來研究需聚焦活性炭表面修飾、低成本再生技術及大數據驅動模型的現場應用。

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