水中有毒有机物的深度降解是近年来环境治理的重点和难点。相对于常用的物理方法和生物方法,光催化技术以其广谱适用性和对低浓度有毒有机物的敏感性,成为最适于深度水处理的方法之一。目前,光催化技术已经逐步向工业应用发展,但是放大实验的操作参数现场调整仍面临较大困难。尽管现有光催化研究已提供了大量的特定反应条件下的数据资料,但是由于光催化深度水处理的范围较广,加之有机物的多样性和组分含量的波动,现有的光催化数据信息不足以满足实际水处理的需要。因此,需要建立催化剂条件、反应速率和光反应器效率的预测方法,拓展已有光催化研究成果的应用范围,为光催化的实际应用服务。另外,改性催化剂的成本问题也是制约光催化应用技术发展的原因。因此,以实际应用的角度,建立有机物光催化特性与催化剂条件、反应器参数之间的联系,是目前光催化技术发展的重要工作。本文分别从催化剂体系的选择、反应速率的预测、反应器效率预测、以及针对氯代有机物的催化剂改性四方面,探讨以光催化成套装置进行深度水处理的研究方法问题。本文首先从应用角度出发,对目前公认的难处理有毒有机物的光催化研究成果进行聚类分析,整理归纳各类有机物的适宜催化剂、辐射条件和添加剂等。在此基础上,以Langmuir-Hinshelwood(L-H)动力学方程对多种体系的有机物在特定催化剂条件下的光催化反应速率进行分析。分析结果说明,动力学参数能够清晰、准确、方便的描述反应物在不同催化体系中光催化反应的差异,进行催化剂选择的指导,并具有普适性。在反应速率预测方面,本文基于平推流光催化集成装置,对十四种水中有机污染物进行光催化降解速率比较。建立氯仿光催化降解的本征动力学方程,通过计算特定浓度下氯仿的降解速率,结合多种有机物的速率比较,可以对有机物的降解速率进行预测,从而解决了中试实验中操作参数选择的盲目性问题。水中溶氧量和光吸收分布是影响光催化反应效率的重要因素。由于它们在反应体系中量的不确定性,为不同光催化反应器进行速率比较带来困难。本文通过