【摘 要】
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含酚废水对环境及人体健康有极大危害,但同时也含有许多有价值的化学品,有效处理含酚废水既可以防止环境污染也可以回收有价值的原料。本文将苯酚溶液作为含酚废水的简化模型,采用膜分离方法处理苯酚溶液,利用Material Studio分子模拟软件对MOF材料进行选型并制备了对应的改性PU膜。在实验室规模的过滤装置中进行了过滤实验,通过分光光度法得到苯酚的浓度,从而得到苯酚脱除率。利用Box-Behnken
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含酚废水对环境及人体健康有极大危害,但同时也含有许多有价值的化学品,有效处理含酚废水既可以防止环境污染也可以回收有价值的原料。本文将苯酚溶液作为含酚废水的简化模型,采用膜分离方法处理苯酚溶液,利用Material Studio分子模拟软件对MOF材料进行选型并制备了对应的改性PU膜。在实验室规模的过滤装置中进行了过滤实验,通过分光光度法得到苯酚的浓度,从而得到苯酚脱除率。利用Box-Behnken方法设计并进行了实验,对实验结果进行了响应面分析,以响应面分析的实验结果为数据集,建立了用于预测苯酚脱除效率的神经网络模型,并结合PSO寻优算法,得到了苯酚脱除率最高时的操作条件。本文取得的主要研究结果有:（1）在分子模拟结果中,COF材料的模拟吸附量最高,ZIF-67、ZIF-8和MIL-53（Al）次之,Ui O-66材料的苯酚吸附能力最弱,但是COF在水中的稳定性较差,ZIF-67和ZIF-8在酸性条件下的稳定性较差,因此在本文的研究中选取MIL-53（Al）作为滤膜的改性剂。（2）通过响应面分析得到,模型的F值为29.11,大于临界值F0.05（24,83）=1.66,模型P值小于0.01,故此模型是十分显著的。本研究中的各因变量的一次项均为显著变量,除滤膜厚度以外的二次项均为显著变量,交互项改性剂用量和蠕动泵转速、溶液温度和p H、溶液温度和滤膜厚度、溶液p H和蠕动泵转速、溶液p H和滤膜厚度、蠕动泵转速和滤膜厚度均为显著因素。（3）BP神经网络、Takagi-Sugeno型模糊神经网络和小波神经网络在迭代次数小于等于3000的限制条件下,均能很好地完成拟合任务并且训练、验证以及检测三个阶段的回归系数均接近于1,Takagi-Sugeno型模糊神经网络对苯酚脱除率的拟合效果最佳,训练阶段回归系数为0.989,验证阶段的回归系数为0.983,测试阶段则为0.979,这表明模型预测值和实际值之间具有较高的相关性,预测值较为准确。（4）在PSO寻优算法的5000次迭代内,粒子适应度值最终收敛在96.25%,相应的参数为改性剂用量7.7 mg,溶液温度37℃,p H为5.8,蠕动泵转速为66.9 rpm,滤膜厚度为30μm。在该条件下进行了滤膜的制备和苯酚过滤实验。（5）在预测最优条件下进行实验验证,并对实验数据进行了单样本t检验,P值为0.558,大于0.05,统计检定值|t|=0.608,小于t双尾临界值2.2622,接受原假设,即总体均值等于96.25%,说明模糊神经网络预测精确度较高且PSO算法能够较好地完成人工神经网络的寻优任务。
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