CdS/AgBr-rGO三元催化剂对RhB降解及Cr(VI)还原的光催化研究

来源 :西安建筑科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:LOVEmayicomein
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
有机染料废水污染以及铬(Cr)离子污染是21世纪环境领域面临的重大挑战。罗丹明B(RhB)在纺织工业中广泛用为有机染料,会造成富营养化以及对水生生物的扰动。铬(Cr)被广泛用于工业生产且是自然界中普遍存在的金属元素,其中六价铬(Cr(VI))的毒性是三价铬(Cr(Ⅲ)的数百倍。同时,六价铬易于在人体内富集,引发人类相关疾病,威胁到公众健康。现处理废水中的罗丹明B(RhB)、铬(Cr)的方法主要包括吸附,高级氧化,光降解和微生物降解。其中,半导体光催化技术效果最优异,且有利于污染物完全降解,因此它已被开发为在环境修复领域中的最有利技术。
  近些年,将多种半导体材料构造形成Z型结构引起了广泛的关注,该结构能够加快半导体的电子与空穴的传递速率,抑制电子与空穴的结合,从而能够强化半导体材料的氧化还原能力。本文利用水热法成功制备CdS/AgBr-rGO三元复合光催化剂材料,实现了快速降解罗丹明B以及还原Cr(VI)的展望。主要研究成果如下:
  (1)CdS/AgBr-rGO三元复合材料的合成及其表征
  通过水热法合成CdS/AgBr-rGO三元复合催化剂。利用XRD、SEM、TEM、XPS、UV-DRS、PL、BET、ESR、电化学等技术对所制备的CdS/AgBr-rGO三元复合光催化剂材料进行表征,结果表明:片状的rGO与球状的AgBr成功地结合,并生长在棒状的CdS上。
  (2)CdS/AgBr-rGO三元复合材料光催化降解罗丹明B
  进行RhB降解光催化氧化实验。在RhB光催化氧化降解实验中,探究CdS、AgBr、rGO之间的最佳质量配比,光催化剂在反应体系中的最佳投加量,以及光催化反应氧化机理;实验结果表明:CdS/AgBr-rGO(质量比为10:1:0.01)展现出最优的光催化活性,其降解RhB的一阶动力学降解系数分别是单纯的CdS、AgBr的1.96、5.67倍;通过电化学,PL进行表征,结果表明:CdS/AgBr-rGO(质量比为10:1:0.01)展现出的光电流最强,PL峰值最低,即电子传递效率高,电子与空穴分离迅速,这一结果与光催氧化反应实验结果一致。同时从ESR与淬灭实验结果显示出,CdS/AgBr-rGO三元催化剂在降解罗丹明B过程中会产生.O2-、.OH自由基。
  (3)CdS/AgBr-rGO三元复合材料光催化还原Cr(VI)
  在Cr(VI)光催化还原实验中,探究光催化剂在反应体系中的最佳投加量,光催化还原反应机理。实验结果表明,CdS/AgBr-rGO(质量比为10:1:0.01)还原能力最强,在40分钟内还原降解效率达到100%。
  上述的研究结果显示,本文利用水热法构造的三元Z型光催化剂CdS/AgBr-rGO,在光催化降解罗丹明B与还原Cr(VI)的过程中,展现出了优异的光化学能力,从而对水环境的改善引入了新的方法。
其他文献
图表示学习是指在处理关联性数据时,基于关联性数据中目标间的相互联系与目标自带的特征信息对目标进行特征表示。图表示学习常用来对目标进行端到端的多分类,或下游机器学习任务的展开,如预测、量化目标之间的关联性,目标的类别分类或可视化,以及在目标间进行推理。基于深度学习的图表示学习可以分为两类:半监督图学习主要通过参数化矩阵完成标注信息的传播,而该方法面临的问题之一是参数的过度平滑;无监督图学习基于标签平
学位
实验心理学是通过实验方法对人类的心理和行为规律进行研究的一门心理学科。传统的实验心理学研究大多采用统计学方法进行数据分析,且数据处理基本使用手工或半手工的方式,效率较低。随着计算机的发明与计算机技术的发展,许多交叉研究应运而生,计算机与其他学科的交叉融合改进了传统的研究方法,大大促进了各门学科的发展。  本论文利用计算机技术辅助心理学研究,通过分析被试的眼动数据,探究聋成人和健听成人在视听语音感知
学位
随着计算机图形学、数字图像处理、光学等技术的发展,人们对于显示效果的要求越来越高。真三维显示作为各国大力发展的三维立体显示技术,已经成为了一个重要的科研领域。而体三维显示技术是真三维显示技术中的重要研究方向。国内外已经做了许多有关体三维显示系统的研究,但是当所用于显示计算的三维点云数据中包含横向凹陷区域时,体三维显示系统往往会出现显示问题,无法正确显示出对应凹陷区域的颜色信息,影响显示真实度。  
学位
语言是现实生活中最主要的信息交流方式。语言模型是语言研究中的一项基础工作,能够提供有效的词表征以及词序列的概率化表示,可以应用于语音识别、机器翻译、手写体识别和句法分析等相关研究。目前,语言模型在英语、汉语和日语等语料相对充足语言领域已经取得了比较理想的效果。而针对藏语的相关研究仍处在初级阶段,由于藏语语料资源的匮乏和研究人员的稀少,严重制约了藏语语言模型的研究发展。在此背景下,本文从藏语自身的语
学位
隐式篇章关系识别作为篇章分析中的关键子任务,其旨在推理出篇章内相邻文本跨度(称为论元)之间潜在的语义关系,例如:时序关系、因果关系等。该任务有助于提高情感识别、问答系统、机器翻译和文本挖掘等任务的性能,促进自然语言处理领域中篇章级的基础研究和应用发展。目前,隐式篇章关系识别的方法通常关注于篇章的语义表征,忽略了文本中词汇之间、短语之间、句子之间,甚至与文本关联的深层知识之间的相互影响,不能有效地整
目标跟踪是智能视觉中的一项关键核心技术,也是一个重要而富于挑战性的前沿研究课题。视觉跟踪技术被广泛应用于智能化的交通系统、安防监控、多媒体、机器人等复杂工程项目中。本文研究开发的状态计算方法旨在对视频序列中的目标对象实现精准而稳定的自动跟踪,其主要内容可以概括如下:  (一)提出了基于划分损失计算的视觉目标跟踪方法。该方法使用了增量型离散余弦变换及结构化的信息损失表示,其可以自适应地将样本图像序列
量子对话是一种使用单个通道的双向安全通信的过程。量子对话可以看作是一种双向量子安全直接通信协议,它的实现建立在物理学相关基础之上。相对于传统的建立于大整数分解、离散对数等数学难题的密码学,量子密码有着更好的优越性和更高的安全性。这是目前量子密码学中一个非常重要的研究课题,在量子通信中有着极其重要的地位。  本论文通过对现有量子对话协议的分析,根据现有量子对话存在的不足提出以下几种创新性的量子对话协
随着生活水平的提高,人们对食品安全质量的要求越来越高,而近年来层出不穷的食品假冒伪劣问题,使得对食品溯源的需求日益迫切。传统的基于中心化的食品供应链溯源系统的解决方案较为成熟,但存在由于数据管理者可对数据库中数据任意篡改而导致的信任问题。基于区块链技术的食品供应链溯源系统利用区块链的去中心化和数据不可篡改特性,能够很好的解决中心化食品溯源系统存在的信任问题,提供可信的食品溯源信息。  当前基于区块
随着社会经济的发展,传统电网已经不能满足当下电网发展的需求,智能电网随之新起。在智能电网中,信息数据分布广泛且数据量逐年攀增,数据处理存储要求越来越高,在数据统计、分析、处理、存储等方面难以满足电网正常运转的需求。另外,由于电网内各环节信息不能交互,产生的数据量激增无法完全存储导致溢出丢失,现有的任务调度无法满足用户对服务质量的需求。  针对智能电网发展中的问题,本文主要做了以下三个方面的研究: 
学位
埋置于土层中的条形结构物在拉拔荷载或差异位移作用下,常经受不同程度的土体反力,其中以矩形截面的锚定板和圆形截面的管道最为典型。具体来说,锚定板常被应用于输电塔、挡土墙、海上钻井平台和船坞等陆地和海洋结构工程中用来提供反力抵抗来自风荷载、浮力作用、波浪作用和填土压力等作用在结构物上的外荷载。类似的,由于管道热膨胀、地下开挖、滑坡、地震诱发的断层滑移等引起的管-土差异位移将导致管道经受大量的附加土压力