工业水处理, 2021, 41(7): 112-116 doi: 10.19965/j.cnki.iwt.2020-0937

试验研究

NaHSO3强化Fe2+/过硫酸盐体系处理铬黑T废水的优化

安帅,, 李海松,

Optimization of NaHSO3 enhanced Fe2+/persulfate system for treatment of eriochrome black T wastewater by response surface methods

An Shuai,, Li Haisong,

通讯作者: 李海松,博士,副教授。E-mail:lhs@zzu.edu.cn

收稿日期: 2021-05-12  

Received: 2021-05-12  

作者简介 About authors

安帅(1995-),硕士E-mail:245209953@qq.com , E-mail:245209953@qq.com

Abstract

Eriochrome black T(EBT) was degraded by strengthening Fe2+/persulfate(PS) system with sodium bisulfite(NaHSO3). Based on single factor experimental results, Fe2+ concentration, NaHSO3 dosage and PS concentration were selected as the investigation factors, and EBT removal rate was taken as response value, a quadratic mathematical model was established by Box-Behnken response surface method to analyze the influence of various factors and their interactions on EBT degradation. The optimal condition were Fe2+ 0.08 mmol/L, NaHSO3 dosage 0.90 mmol/L and PS 1.00 mmol/L respectively, and the predicted EBT removal rate was 93.7%. The average result of verification test was 92.76%, which had a deviation of 0.94% compared with the predicted value.

Keywords: sodium bisulfite ; persulfate ; eriochrome black T ; response surface methodology

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本文引用格式

安帅, 李海松. NaHSO3强化Fe2+/过硫酸盐体系处理铬黑T废水的优化. 工业水处理[J], 2021, 41(7): 112-116 doi:10.19965/j.cnki.iwt.2020-0937

An Shuai. Optimization of NaHSO3 enhanced Fe2+/persulfate system for treatment of eriochrome black T wastewater by response surface methods. Industrial Water Treatment[J], 2021, 41(7): 112-116 doi:10.19965/j.cnki.iwt.2020-0937

染料广泛应用于纺织、造纸和皮革行业。据统计,全国每年排放印染废水达2.37×109 t,约占总工业废水排放量的三分之一1。染料废水具有较大的生物毒性,会对人类健康、植物和水生动物造成严重危害2。此外由于染料分子结构复杂,在水体中较稳定,传统生物法对其去除效果不佳3。因此,有必要寻求一种简便、高效的印染废水处理技术。

基于过硫酸盐(PS)高级氧化技术因其产生的硫酸根自由基(SO4·-)氧化性强,且具有比羟基自由基(·OH)更长的半衰期,相较于传统Fenton,其更能有效地净化废水4。PS可通过不同的过渡金属进行活化,例如钴、铜和铁等,而铁因其廉价易得、对环境无毒无害等优点被广泛使用5。然而在传统Fe/PS体系中存在Fe2+持续活化能力不足,pH适用范围窄,易生成大量铁泥等缺点,极大限制了该体系的实际应用6。虽然有研究证明使用柠檬酸、草酸等可防止Fe3+沉淀,提高Fe2+催化效率7,但这些方法会向废水中引入有机物,甚至造成二次污染。NaHSO3是一种常见的无机还原剂,已广泛地应用于污水处理中,利用其还原性可加速Fe3+与Fe2+循环转化,并且其还可与Fe3+反应形成FeSO3+复合物,通过缓慢释放Fe2+提高PS利用率。本研究利用NaHSO3强化Fe2+/PS体系降解水中铬黑T(EBT)染料,并用响应面法对实验条件进行优化。

1 材料与方法

1.1 实验试剂与仪器

试剂:铬黑T(C20H12N3NaO7S)、七水合硫酸亚铁(FeSO4·7H2O)、亚硫酸氢钠(NaHSO3)、过硫酸钾(K2S2O8,PS)、硫酸(H2SO4)、氢氧化钠(NaOH)、甲醇(CH3OH)等,所用试剂均为分析纯,实验过程全部使用蒸馏水配水。仪器:SHA-C型恒温水浴摇床,金坛市杰瑞尔电器有限公司;FA2004型电子天平,上海良平仪器仪表有限公司;752-N型紫外可见分光光度计,上海仪电分析仪器有限公司;PHB-4型便携式pH计,上海仪电科学仪器股份有限公司。

1.2 实验过程

将适量EBT储备液稀释至30 mg/L,取150 mL稀释液加入250 mL锥形瓶中。将锥形瓶放入恒温水浴装置中,设定温度25 ℃,转速150 r/min,依次加入一定量的FeSO4·7H2O、NaHSO3和PS。使用稀释后的H2SO4和NaOH调节溶液初始pH。反应过程中每间隔一定时间取样2 mL,立即加入0.1 mL甲醇终止反应,经稀释后通过0.45 μm滤膜过滤,取滤液使用紫外可见分光光度计在540 nm波长处检测EBT浓度。

2 结果与讨论

2.1 单因素对EBT降解的影响

2.1.1 初始pH

在Fe2+浓度0.10 mmol/L,NaHSO3投加量1.0 mmol/L,PS浓度1.0 mmol/L的条件下,考察体系pH对EBT去除率的影响,结果如图 1所示。

图1

图1   体系初始pH对EBT去除率的影响

Fig.1   Effect of the initial pH in system on the EBT removal efficiency


图 1可知,当体系pH为3、5、7时,EBT去除率分别为91.5%、91.1%、90.7%,三者无明显差异;当pH为2和9时,EBT去除率明显降低,分别为54.16%和65.5%。这可能与HSO3-在不同pH条件下的存在形态有关:在pH<3时,体系中存在大量H+易与HSO3-反应生成H2SO3,不利于Fe3+与HSO3-之间发生络合作用;而当体系pH为9时,HSO3-全部以SO32-形态存在8,且Fe3+在此pH下易转化为Fe(OH)3沉淀,造成EBT去除效果降低。综合考虑去除效率及成本因素,将后续实验pH设定为7。

2.1.2 Fe2+浓度

在体系pH为7,NaHSO3投加量1.0 mmol/L,PS浓度1.0 mmol/L的条件下,考察Fe2+浓度对EBT去除率的影响,结果如图 2所示。

图2

图2   Fe2+浓度对EBT去除率的影响

Fig.2   Effect of Fe2+ concentration on the EBT removal efficiency


图 2可知,随着Fe2+浓度从0.01 mmol/L增至0.10 mmol/L,EBT去除率从47.52%提升至90.7%,当Fe2+浓度超过0.10 mmol/L时,EBT去除率有所下降。由此表明在HSO3-离子存在的情况下,较低浓度的Fe2+可得到充分的循环转化,促进PS的活化。当Fe2+浓度大于0.10 mmol/L时,过量的Fe2+会与体系中的SO4·-和·OH发生反应,且其反应速率极快,从而抑制EBT的去除效果9

2.1.3 NaHSO3投加量

在体系pH为7,Fe2+浓度0.10 mmol/L,PS投加量1.0 mmol/L的条件下,考察不同HSO3-投加量对EBT去除率的影响,结果如图 3所示。

图3

图3   NaHSO3投加量对EBT去除率的影响

Fig.3   Effect of NaHSO3 dosage on the EBT removal efficiency


图 3可知,当HSO3-投加量由0增加到1.0 mmol/L时,EBT去除率由41.6%逐渐增大至90.7%,而当HSO3-投加量继续增加时,EBT去除率有所下降。究其原因,在一定浓度范围内增加NaHSO3投加量可提高Fe3+向Fe2+的转化速率和转化总量,从而提高PS的活化效果。但当NaHSO3投加量过量时,HSO3-本身作为一种还原剂可竞争体系中生成的SO4·-和·OH,生成氧化性极弱的SO3·-和无氧化性的SO42-〔10,故在该体系中要选择合适的NaHSO3投加量,避免因其投加量过高而降低处理效果。

2.1.4 PS浓度

在体系pH为7,Fe2+浓度0.10 mmol/L,NaHSO3投加量1.0 mmol/L的条件下,考察不同PS浓度对EBT去除率的影响,结果如图 4所示。

图4

图4   PS浓度对EBT去除率的影响

Fig.4   Effect of PS concentration on the EBT removal efficiency


图 4可知,当溶液中PS浓度在较低范围0.2~1.0 mmol/L时,随PS浓度增加,EBT去除率从36.74%增至90.7%。但当PS浓度继续增加时,EBT去除率趋于稳定。这是因为随PS浓度增加导致较多的SO4·-生成,EBT去除率增加;然而当PS浓度过大时,过量的PS会与·OH、SO4·-反应猝灭体系中自由基,造成体系氧化效能的降低11。因此选取最佳PS投加量为1.0 mmol/L。

2.2 方案设计与结果分析

利用Box-Behnken Design模型设计为3因素3水平实验。设计影响因子编码及水平见表 1,响应面实验设计方案与结果见表 2

表1   Box-Behnken实验因子编码及水平

Table 1  Box-Behnken experimental factor coding and level

影响因素编码及水平
-101
A(Fe2+)/(mmol·L-10.010.060.10
B(NaHSO3)/(mmol·L-10.100.500.90
C(PS)/(mmol·L-10.200.601.00

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表2   响应面实验设计方案与结果

Table 2  Response surface experimental design scheme and results

序号Fe2+/(mmol·L-1NaHSO3/(mmol·L-1PS/(mmol·L-1EBT去除率/%
10.100.501.0085.68
20.060.500.6066.11
30.010.100.6030.56
40.060.101.0070.45
50.060.500.6067.87
60.060.500.6065.79
70.060.900.2042.64
80.060.100.2046.32
90.100.100.6051.56
100.010.900.6040.68
110.060.500.6065.89
120.010.501.0046.88
130.060.500.6069.12
140.100.900.6066.22
150.060.901.0086.24
160.010.500.2029.81
170.100.500.2041.34

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使用Design-Expert 8.0.5软件对表 2实验数据进行回归拟合,建立以Fe2+浓度、NaHSO3投加量和PS浓度为变量,以EBT去除率为响应值(Y)的二次多项式模型,拟合得到二次回归方程Y=66.96+12.11A+4.61B+16.14C+1.14AB+6.82AC+4.87BC-15.09A2-4.61B2-0.94C2,对二次多项式模型进行方差分析,分析结果如表 3所示。

表3   二次多项式模型的方差分析

Table 3  Analysis of variance of quadratic polynomial model

方差来源方差和自由度均方差FP显著性
模型4 813.409534.82105.21<0.000 1高度显著
A1 172.9711 172.97230.74<0.000 1
B170.111170.1133.460.000 7
C2 084.6412 084.64410.08<0.000 1
AB5.1515.151.010.347 6
AC185.911185.9136.570.000 5
BC94.77194.7718.640.003 5
A2959.151959.15188.68<0.000 1
B289.40189.4017.590.004 1
C23.6813.680.720.422 7
残差35.5875.08
失拟项26.8538.954.100.103 1
纯误差8.7342.18
总和4 848.9816

注:P<0.000 1,高度显著;0.000 1<P<0.05,显著;P>0.05,不显著。

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表 3分析可知,二次多项式模型的P<0.000 1,为高度显著,表明回归模型的选择合理。模型决定系数R2=0.992 7,校正决定系数Radj2=0.983 2,表明模型可信度和准确度较高,能较好地预测实验结果和优化工艺参数12。变异系数CV为3.94%(<10%),表明模型稳定性良好。以上分析数据均表明二次多项式模型合理、可信。

2.3 响应面分析

为了更好地考察Fe2+浓度、NaHSO3投加量和PS浓度这3个因素及其交互作用对EBT去除率的影响,建立回归模型的等高线图和响应曲面图,结果见图 5~图 7所示。

图5

图5   Fe2+浓度和NaHSO3投加量对EBT去除率影响的等高线及响应面

Fig.5   Concontour and response surface of the effect of Fe2+ concentration and NaHSO3 dosage on the EBT removal efficiency


图6

图6   Fe2+浓度和PS浓度对EBT去除率影响的等高线及响应面

Fig.6   Concontour and response surface of the effect of Fe2+ concentration and PS concentration on the EBT removal efficiency


图7

图7   NaHSO3投加量和PS浓度对EBT去除率影响的等高线及响应面

Fig.7   Concontour and response surface of the effect of NaHSO3 dosage and PS concentration on the EBT removal efficiency


图 5可以看出,在本研究范围内,当Fe2+浓度小于0.075 mmol/L时,随着Fe2+浓度增加,EBT去除率也逐渐增加;但当Fe2+浓度大于0.075 mmol/L时,随着Fe2+浓度增加,EBT去除率呈下降趋势。在NaHSO3投加量0.55~0.80 mmol/L、Fe2+浓度0.07~0.085 mmol/L的不规则区域,EBT去除率均在70.0%以上,EBT去除率随Fe2+浓度变化比随NaHSO3投加量变化更敏感,但两者交互作用并不显著,这与二次多项式模型方差分析结果一致。

图 6可以看出,当PS浓度较低时,EBT去除率随Fe2+浓度增加先缓慢增大后略微减小;当PS浓度较高时,EBT去除率随Fe2+浓度增加迅速增加后逐渐趋于稳定。同时,固定Fe2+浓度情况下,EBT去除率随PS浓度增加而增加。这是因为,较低PS浓度极大地限制了对EBT的去除,虽然增加Fe2+浓度有利于PS的活化,但由于PS浓度限制,Fe2+不能被充分利用,导致EBT去除率有限,同时也会造成Fe2+浪费;当PS浓度足够时,PS已不再是EBT去除的限制因素,随着Fe2+浓度增加,EBT去除率会迅速增加,故PS在该体系中具有非常重要的作用〔19〕。由此可得EBT去除率随两者的变化均敏感,且两者交互作用较显著。

图 7可以看出,当PS浓度较低时,EBT去除率随NaHSO3投加量增加基本无变化;当PS浓度高时,可明显看到EBT去除率随NaHSO3投加量增加而迅速增加;随着PS浓度增加,EBT去除率也在逐渐增加。这是因为当PS浓度低时,一方面SO4·-和·OH生成量过低;另一方面随着NaHSO3投加量增加,虽然可以促进Fe3+还原生成Fe2+活化PS,但NaHSO3本身也会与自由基反应,造成自由基的猝灭14。因此在较低PS浓度条件下,NaHSO3投加量增加不能有效促进EBT的去除。当PS浓度高时,随着NaHSO3投加量增加产生更多的Fe2+,可充分活化PS产生大量的自由基,此时PS已不再是限制因素。因此可得两者的交互作用显著,EBT去除率随PS浓度变化比随NaHSO3投加量变化更为敏感,这与方差分析结果一致。

2.4 优化结果分析及模型验证

经以上分析可得,EBT去除率与Fe2+浓度、NaHSO3投加量和PS浓度3个因素之间不只是简单的单调函数关系,3个因素彼此之间存在最优的配比,从而使EBT去除率达到最大值。为了验证二次多项式模型的实用性和准确性,利用Design-Expert 8.0.5软件分析得到EBT去除率最大时的反应条件为Fe2+浓度0.08 mmol/L,NaHSO3投加量0.90 mmol/L,PS浓度1.00 mmol/L。在该条件下,模型预测EBT去除率为93.7%。为了验证预测结果,在最优条件下进行3组平行实验,实验结果分别为91.24%、94.18%、92.87%,平均去除率为92.76%,与预测值偏差为0.94%,证明拟合的二次多项式模型对EBT去除率的分析较为准确可靠。

3 结论

(1)通过单因素实验分别考察初始pH、Fe2+浓度、NaHSO3投加量和PS浓度对Fe2+/NaHSO3/PS协同体系处理EBT废水的影响,最终筛选出Fe2+浓度、NaHSO3投加量和PS浓度3个相对重要的影响因素。

(2)采用Design-Expert 8.0.5软件进行响应曲面的实验设计结果表明,最优反应条件为Fe2+浓度0.08 mmol/L、NaHSO3投加量0.90 mmol/L、PS浓度1.00 mmol/L,此条件下模型预测EBT去除率为93.7%。

(3)基于Box-Behnken Design响应曲面法建立的模型具有良好的回归性和显著性,可用于对实验条件分析预测。模型预测与验证实验结果偏差为0.94%,P值<0.000 1,模型显著。该模型决定系数R2=0.992 7,校正决定系数Radj2=0.983 2,使用该模型可以解释98.32%的响应值变化,模型拟合度高,实验误差小。

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