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随着工业化、现代化的快速发展,诸如酚类、酸性染料、有机农药等大量有机污染物涌入水体环境,这些污染物可生化性差,在水体中长期积累,越来越严重的威胁着水环境的健康,因此,开展水体中难降解有机污染物的降解研究具有重要的实际意义。但是,由于这些难降解有机污染物的结构稳定、成分复杂,普通的降解手段难以达到预期目标。电催化技术具有环境相容性好、适应性强、能量效率高、安全可靠、适于自动化控制等优点,目前在难降解污染物处理领域得到广泛应用。本文以曙红和苯酚作为模拟污染物,在通过单因素实验确定其最佳电催化条件的基础上,开展了无机非金属材料海泡石、新型碳材料石墨烯在电催化领域中的应用,研究这些非金属材料对电催化的影响及其对降解率的贡献,为进一步研究电催化降解机理,利用GA-BP人工神经网络技术建立了苯酚及其降解产物的测定方法。所得结论如下：(1)模拟污染物在低压脉冲电催化条件下的降解率,明显优于模拟污染物在稳压直流电催化条件下的降解率,并且在最佳条件下,低压脉冲电催化下模拟污染物的降解率最高可比稳压直流电催化下模拟污染物的降解率高60%。(2)无机非金属矿物材料海泡石可以作为电催化载体应用于电催化领域,并且其性质稳定,重复使用5次后其催化活性仍可保持原有降解率的90%以上,但是,其对电催化的提高作用并不明显,二氧化锡的修饰可以明显提高复合型催化剂的催化活性,在最佳制备条件下制备的复合型电催化剂,二氧化锡修饰催化剂比未经修饰的催化剂的降解率可以提高达93.0%。(3)石墨烯的修饰可以明显提高电催化剂的催化活性,是一种性能优异的可以应用于电催化剂修饰领域的无机非金属材料,石墨烯的修饰可以明显提高极板、二氧化锡电催化剂、r-A1203粒子电极的电催化活性,在确定的最佳电催化制备条件下,应用制备的电催化剂对模拟废水进行电催化降解,污染物去除率可达99%以上。(4) GA-BP人工神经网络技术可以在不经分离的情况下用于预测混合溶液中苯酚、对苯二酚、邻苯二酚和间苯二酚含量,在建立的最佳网络模型下,其预测误差仅为11%。利用建立的GA-BP人工神经网络模型对苯酚及电催化降解产物含量进行预测,并进一步通过数据拟合后得出苯酚的电催化降解过程符合一级动力学过程。