多孔介質中氯代溶劑的遷移轉化及修復研究.pdf

1、研究氯代溶劑在含水層中的遷移轉化規(guī)律，對評價其對環(huán)境的影響、預測其行為規(guī)律及確定相應的修復策略有著重要意義。 通過對比三氯乙烯（TCE）在石英砂和細砂中的批量吸附試驗結果，建立了描述表面吸附與分配作用的Linear-Langmuir-Freundlich（LLF）等溫非線性吸附模型。該模型能最佳地描述TCE 單溶質在細砂中的非線性等溫吸附規(guī)律。但砂柱試驗結果表明，最佳的吸附模式為Langmuir 模型，即由批試驗與柱實驗得到的吸

2、附模式不同，這表明在運移模型中應用非平衡吸附理論需慎重。根據實驗結果和模型反演參數確定TCE 在多孔介質中運移的一維非線性吸附-對流-擴散模型。應用BP 神經網絡研究四氯乙烯（PCE）和TCE的競爭吸附關系，建立了在BP 神經網絡基礎上的多溶質系統下多組分競爭性吸附-對流-擴散模型。金屬降解PCE和TCE的實驗表明，零價鋅(Zn(0))降解有機物最有效。假設各化學反應符合準一級動力學，建立多級鏈式平行反應數學模型，用混合函數遺傳算法進行

3、動力學參數的反演。確定主要反應路徑為PCE→TCE→t-DCE→ C2H2→ C2H4和PCE→C2Cl2→t-DCE→C2H2→C2H4。最終有94.77％的PCE 轉化為C2H4，5.23％轉化成氯乙烯（VC）。Zn(0)降解TCE時，各物質主要反應類型和路徑與前述有所差別，表明PCE，TCE 及各產物之間相互影響。 根據反應柱試驗結果，建立了多組分反應性溶質的一維非線性吸附-對流-擴散-降解模型，應用遺傳算法進行模型參數反