作者：杨岳; 张敏; 关成立活性碳纤维bp神经网络吸附预测
摘要：本文以活性碳纤维(ACF)为吸附剂,以其对重金属污染物Cr(VI)的吸附率为评价指标进行了正交实验及BP神经网络仿真预测研究。采用比表面积、扫描电子显微镜(SEM)及傅里叶变换红外光谱(FTIR)对ACF的结构进行了表征。结果表明,当ACF添加量为0.15g、Cr(VI)初始浓度为10mg/L、吸附体系pH值为2、吸附温度为25℃时,ACF对Cr(VI)的吸附率最高可达95.12%。构建的BP神经网络具有较好的训练精度及泛化能力,网络预测值与实验目标值相关系数达到0.9746,可用于ACF吸附含Cr(VI)废水的智能处理研究。
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