三峡水库地处我国中西部的长江咽喉地带,水库水环境安全问题受到国内外的广泛关注。有机染料废水的处理问题,是科学研究现面临的巨大挑战。在众多研究人员提出的治理策略中,半导体光催化技术是有效净化环境的途径之一,由于单组分的光催化剂很难同时满足高效太阳光利用率、高效光生载流子分离效率及可回收等要求,而n-n型磁分离光催化剂可克服单组分光催化剂的固有缺陷,引起了科研人员的广泛关注。本文研究了表面工程调控技术合成碳量子点修饰的n-n型PbFe12O19/CeO2磁分离光催化剂,通过表面修饰增强光催化剂的电荷转移和分离效率,进而提高其光催化活性。通过建立人工神经网络模型预测样品的相关参数和催化活性,简化表征和性能测试过程,并选出最佳实验条件。研究工作如下:1.采用聚丙烯酰胺凝胶法,在不同Fe/Pb摩尔比和不同烧结温度的条件下制备高比活性的新型PbFe12O19磁分离催化剂。在Fe/Pb摩尔比为12,烧结温度为500℃时,能够得到规则片层状形貌的PbFe12O19。设计实验研究了不同催化剂形貌、不同催化剂初始含量、不同染料浓度下,PbFe12O19磁分离催化剂在超声波振动下降解罗丹明B染料的催化活性。催化剂初始含量为2 g/L、染料浓度为50 mg/L、超声振动时间为180 min时,PbFe12O19磁分离催化剂对废水中罗丹明B染料的降解率高达89.16%,比活性为0.015493 mmol/g/h。为了研究不同参数对催化剂催化活性的影响,建立了三种不同的人工神经网络模型对相关参数进行预测。2.采用聚丙烯酰胺凝胶法结合低温烧结技术,合成不同CeO2含量的CeO2/PbFe12O19异质结光催化剂。使用多种材料表征技术证实了CeO2/PbFe12O19异质结光催化剂中只包含Ce、Pb、Fe和O元素,在CeO2和PbFe12O19之间形成了特殊的界面接触,同时CeO2/PbFe12O19异质结光催化剂中存在大量的氧空位和界面缺陷。CeO2和PbFe12O19的耦合增强了CeO2和PbFe12O19的光吸收系数,并略微减小了主晶格(PbFe12O19)的光学带隙。以罗丹明B、苯酚、双酚A和盐酸土霉素作为目标降解污染物,研究了CeO2/PbFe12O19异质结光催化剂的降解偏好。结果表明,羟基自由基在CeO2/PbFe12O19异质结光催化剂对污染物的降解中起主导作用,对-C=O和-CONH2能产生高效的降解效果。使用粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。3.采用水热合成技术并遵循晶体生长规律构建CQDs/PbFe12O19/CeO2双异质结磁分离光催化剂,使用相关材料表征技术对其中的CQDs成分进行了鉴定。并研究不同含量的碳量子点表面修饰对表面形貌、主晶格相纯度、晶体结构类型以及光催化活性的影响。以盐酸土霉素作为目标降解污染物,CQDs/PbFe12O19/CeO2双异质结光催化剂相比CeO2/PbFe12O19异质结光催化剂,光催化活性得到显著提升。捕获实验表明,空穴和羟基自由基在药品溶液降解过程中起主导作用。使用遗传算法对BP神经网络进行优化后,使智能预测模型拥有更高的精度。