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文/顶级铅笔A6L编辑/顶级铅笔A6L简介如今，世界越来越多地受到化学，物理或生物等环境污染的影响，从而影响暴露生物的生理和行为。
这些污染通常来自能源使用和生产、工业活动和农业。
然而，工业活动的污染是最危险和最广为人知的。
事实上，工业废水通常含有大量的化学污染物，这些污染物可以是有机的，如石油碳氢化合物，也可以是无机的，如重金属。
此外，当某些废水中重金属的浓度不高时，这些金属具有能够在土壤或水储备中积累直到达到毒性阈值的特殊性。
它们释放到环境中会对人类造成严重的健康问题，改变水生和陆生动物的生活条件，并扰乱生态系统。
铜是微生物、动物和植物必不可少的微量元素。
然而，它是在人体内积累时会导致严重的健康问题，如癌症，肝损伤和肾脏疾病的金属之一。
然后有必要继续消除它，如果做不到这一点，在将任何含有它的污水排放到环境中之前将其减少到极限值。
使用几种消除这些金属的方法，包括沉淀，吸附，离子交换和膜过滤。
与其他处理系统相比，吸附是一种廉价、可获取且可行的方法，用于对非常高浓度的含铜水进行净化。
一些研究人员如Maruf Mortula等人在通过吸附去除铜的研究中证明了这种去除铜的方法的有效性和简单性.Muhammad Shahrain Shuhaimen等人在使用改性氢氧化钠从水溶液中去除铜离子的吸附研究中番木瓜皮.Victor Uzoma Nwagbara等人评估辣木种子生物质作为从水中去除铜的吸附剂的潜在有效性和P. Hanzlík 等人从天然碳材料的水溶液中吸附铜，镉和银。
在废物回收的背景下，钛砂与由工业废水氟硅酸配制的水合硅酸钙相结合，将用于除铜。
通过Box-Behnken设计，将研究不同参数的影响，例如吸附剂剂量，铜浓度和pH值以及它们的相互作用。
材料和方法铜以各种浓度和形式天然存在于地壳、河流、海洋和湖泊中。
由五水硫酸铜（CuSO4， 5H2O）和其它子溶液通过从储备溶液中连续稀释而获得。
钛砂是塞内加尔采矿业的残留物。
将砂与4 mol·L−1.将混合物搅拌4小时，在操作结束时，回收沙子并用蒸馏水洗涤数次，直到获得接近中性的pH值。
然后将其在烤箱中干燥24小时，并放入烧瓶中以备后用。
硅酸钙（CaSiO）的合成3（s））涉及几个反应步骤。
第一步包括在标准温度和压力条件下将氟硅酸与氯化钠（图1）反应15分钟，得到氟硅酸钠（Na2蒂亚6）和18%盐酸（HCl）。
按反应1.氟硅酸钠（Na2蒂亚6），从反应1中回收，过滤后，在110°C下烘箱干燥并研磨，根据反应2在150°C下用熟石灰苛化（图50）2分钟。
硅酸钠（Na2二氧化硅3），构成反应2的水相，在真空下过滤后，进一步苛化（图3），得到纯碱和硅酸钙，根据反应3，在150°C下持续50分钟。
对于每次测试，将50 mL给定浓度和初始pH的铜溶液加入250 mL反应器中。
将钛砂和硅酸钙组成的吸附剂混合物加入反应介质中，并使用“MULTISTIRRER”型多级搅拌器在120rpm和室温（25°C±2°C）下搅拌反应器。
一定时间后，取样，通过0.45μm HA密理孔膜过滤，然后进行原子吸附光谱分析，以确定残留铜浓度。
铜的去除百分比使用公式（4）计算。
C我：是初始浓度（毫克/升）;Cf：是最终浓度（毫克/升）;图1.获得氟硅酸钠的过程的简化图。
图2.获得水玻璃过程的简化图。
图3.获得硅酸钙过程的简化图。
实验根据统计Box-Bhnken设计（BBD）进行，有五个中心点，涉及17项试验。
采用响应面法研究和优化了初始铜浓度（A：60 - 200 mg/L）、吸附剂剂量（B：0.1 - 0.6 g）、pH值（C：4 - 10）及其相互作用对脱铜效率的影响。
选择单块设计，实验顺序不随机。
默认模型为二次模型。
为了将观察到的响应表示为实验因子的函数，使用了二阶多项式模型，并将其写为方程（5）。
哪里β0是常数，β我和β第二是输入变量的线性和二次系数X我 分别和βij是输入变量的交互系数X我和Xj。
此外，实验设计、模型回归系数、方差分析和图形都是使用软件设计专家（版本 13）确定的。
此外，实验设计的结果代表了一式三份的分析方法。
所使用的过程总结在图 4 中。
结果和讨论吸附剂的不同理化性质见表1。
得到的这些值一方面表明，用硫酸处理的钛砂非常致密，略带酸性，比表面相对较低，而硅酸钙是非常碱性的，比具有非常高比表的钛砂密度中等。
图4.实验流程图。
对用硫酸处理的钛砂的分析（图5）表明，钛、铁和铝是主要元素，浓度分别为300，000 ppm、63423.27 ppm和18676.65 ppm（表2）。
这证实了二氧化钛、氧化铁和氧化铝等氧化物的存在，它们是吸附难熔有机和无机化合物的基本元素。
然而，对于硅酸钙（图6），主要元素是钙和硅，浓度分别为349186.13 ppm和136833.75 ppm（表3）。
文献揭示了在有机化合物[22]和重金属[23]的表面吸附背景下对这些元素的高度重视。
表 1.吸附剂的理化特性。
图5.钛砂的X射线光谱。
图6.X射线硅酸钙。
红外光谱法还对钛砂和硅酸钙等不同吸附剂进行了表征，得到的不同波段如图7和图8所示。
对于硅酸盐化合物的硅酸钙，主要吸收范围为（SipOq)n部首约为 950 - 900 cm−1对于分离的硅酸盐，这解释了在950厘米左右可见的强吸收带−1。
然而，在1100厘米处检测到其他相关的硅酸盐或片状物−1.硅酸盐的这种特性吸收向更高的频率转移。
Maglione等人也发现了类似的结果。
然而，对于钛砂，没有检测到吸收带，但曲线的模式表明其结构中的成分通过离子键（晶体结构）连接在一起。
为了研究这三个因素的综合效应，使用Box-Behnken设计进行了实验。
选取二次多项式模型建立去除效率与自变量之间的数学关系。
表4和表5分别列出了因子的水平和操作变量之间不同组合的实验结果。
将除铜效率与不同实验变量相关联的数学模型由公式6给出。
模型的重要性和与之相关的不同项通过对表 6 中相应概率的分析给出。
因此，方差分析表明，模型的概率（p < 0.0001）、初始浓度的影响（p = 0.0033）、吸附剂剂量的影响（p = 0.0155）和pH值（<0.0001）低于阈值（α = 5%），因此最后这些值被证明是显着的。
然而，观察到的显著相互作用是吸附剂的初始浓度和剂量（AB相互作用）与初始浓度和pH值（AC相互作用）之间的相互作用。
图9（a）-（c）显示了不同操作参数之间的相互作用，对后者的分析表明，当初始浓度达到最大值且吸附剂质量等于0.5g时，产率达到最大值。
在其他情况下，在初始浓度在规定范围内且pH等于约9.8或吸附剂质量在规定范围内且pH等于约9.8的条件下观察到最大产率。
L. YOUCEF， S. ACHOUR 在通过化学沉淀和吸附过程去除铜的研究中也报告了类似的结果。
Junaid Khan等人在改性赤铁矿（α-Fe2O3）氧化铁涂层砂认为初始铜浓度、吸附剂剂量和pH值显著影响脱铜效率。
图7.硅酸钙的红外光谱。
图8.钛叶砂的红外光谱。
表 4.实验变量及其水平。
表 5.经验矩阵。
表 6.分析除铜效率的差异图9.吸附剂剂量与浓度（a）、pH与浓度（b）、吸附剂剂量与pH（c）对产率相互作用的三维图。
图 10.铜吸附操作参数优化图。
合意函数（图10）允许同时确定输入变量的最佳参数，这些参数可以确定一个或多个响应的最佳性能水平。
它包括转换每个响应 （y我） 转换为合意函数 （d我） 在 0 ≤ 之间变化d我≤ 1.当因子导致不可接受的响应时，将分配值 0。
当响应表示因子所需的最大性能时，将分配值 27。
在以下最佳条件下，合意函数预测的最佳产率为98.92%：剂量吸附剂为0.55 g，浓度为197.25 mg/L，pH为9.85。
验证试验表明，在相同条件下去除效率为98.64%。
结论与展望本研究的目的是通过Box-Behnken模型使用响应面方法来评估吸附剂混合物在水溶液中脱铜过程中的性能。
研究了初始铜浓度、吸附剂剂量和pH等不同操作参数的影响和相互作用，结果证实Box-Behnken模型足以模拟和优化吸附剂混合物在溶液中铜离子保留的过程。
方差分析（ANOVA）表明，除铜效率受浓度（p=0.0033）、吸附剂剂量（p=0.0155）和pH（p<0.0001）的影响很大，它们的增加会强烈影响感兴趣的量级。
因此，这种吸附剂混合物可用作处理重金属污染水体的稳定、环保和有效的吸附剂。
然而，为了能够一方面连续处理被难熔有机分子和重金属污染的废水，另一方面进行固定床吸附过程的模拟，必须对固定床柱进行尺寸研究。