中心复合设计优化火龙珠生物炭制备条件用于处理重金属废水

doi:10.19965/j.cnki.iwt.2024-0641

摘要/Abstract

摘要：

火龙珠根茎作为一种农业废弃物，利用其制备生物炭并吸附重金属废水能够有效降低碳排放。通过响应面设计法的中心复合设计方案，以火龙珠根茎生物炭的热解温度、加热速率、热解时间为考察因素，Cr吸附率为响应指标，优化结果显示在热解温度为730.20 ℃，加热速率为17.56 ℃/min，热解时间为125.94 min的条件下制备的生物炭的Cr吸附率最高为86.07%。

关键词: 火龙珠, 生物炭, 响应面法, 铬废水, 吸附

Abstract:

As an agricultural waste,the preparation of hypericum rhizome as biochar and adsorption of heavy metal wastewater can effectively reduce carbon emissions. Through the central composite design of RSM method,the pyrolysis temperature,heating rate,and pyrolysis time were used as the influencing factors,and the Cr adsorption rate was used as the response index. The optimization results showed that the Cr adsorption rate of the biochar prepared under the conditions of pyrolysis temperatureof 730.20 ℃,heating rate of 17.56 ℃/min,and pyrolysis time of 125.94 min was the highest as 86.07%.

Key words: hypericum, biochar, response surface method, chromium wastewater, adsorption

中图分类号:

X703.1

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https://www.iwt.cn/CN/Y2025/V45/I8/59

图/表 10

图 1 不同热解温度下生物炭对Cr的吸附率和BET表征结果

Fig.1 Adsorption rates and BET characterization of Cr on biochar at different pyrolysis temperatures

图2 不同加热速率下生物炭对Cr的吸附率和BET表征结果

Fig.2 Adsorption rates and BET characterization of Cr on biochar at different heating rates

图 3 不同热解时间下生物炭对Cr的吸附率和BET表征结果

Fig.3 Adsorption rates and BET characterization of Cr on biochar at different pyrolysis times

表 1 试验因素水平

Table 1 The factors and levels of experimentation

因素	编码与取值
因素	-2	-1	0	1	2
A/℃	500	600	700	800	900
B/（℃·min^-1）	5	10	15	20	25
C/min	60	90	120	150	180

表 2 响应面设计实验结果

Table 2 Experimental results of response surface design

实验序号	影响因素			Y/%
实验序号	A	B	C	Y/%
1	-1	-1	-1	53.55
2	2	0	0	56.45
3	0	-2	0	55.10
4	0	0	0	81.29
5	1	-1	1	73.46
6	0	0	0	81.29
7	0	2	0	64.04
8	0	0	0	81.29
9	0	0	-2	59.02
10	0	0	2	56.09
11	-1	1	1	68.07
12	-1	1	-1	69.79
13	1	-1	-1	74.97
14	1	1	1	68.01
15	1	1	-1	71.70
16	0	0	0	81.29
17	-2	0	0	53.03
18	-1	-1	1	54.56
19	0	0	0	81.29

表3 二次模型的方差分析

Table 3 Analysis of variance（ANOVA） of the model

来源	平方和	自由度	均方差	F值	P值	显著性
模型	1 995.91	9	221.77	15.25	0.000 2	**
A	150.12	1	150.12	10.32	0.010 6	*
B	94.62	1	94.62	6.51	0.031 2	*
C	8.66	1	8.66	0.595 3	0.460 1
AB	184.99	1	184.99	12.72	0.006 1	*
AC	2.52	1	2.52	0.173 3	0.687
BC	3.01	1	3.01	0.207 2	0.659 7
A²	956.56	1	956.56	65.77	<0.000 1	**
B²	627.62	1	627.62	43.16	0.000 1	**
C²	756.46	1	756.46	52.01	<0.000 1	**
残差	130.89	9	14.54
失拟项	130.89	5	26.18
纯误差	0	4	0
总误差项	2 126.8	18

表4 回归方程的拟合统计信息

Table 4 Statistical information on the fit of regression equations

项目	数值
均值	67.59
方差	0.938 5
标准差	3.81
变异系数（C.V.）/%	5.64
校正相关系数	0.876 9
预测相关系数	0.496 0
信噪比	11.403 4

图 4 因素A×B的等高线图与响应面图

Fig. 4 Contour map and response surface for factor A×B

图 5 因素A×C的等高线图与响应面图

Fig.5 Contour map and response surface for factor A×C

图 6 因素B×C的等高线图与响应面图

Fig.6 Contour map and response surface for factor B×C

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