一種結合孔隙結構分層和電熱再生的活性炭過濾改良方法與流程

2023-12-05 23:40:36

本發明屬於活性炭吸附和電熱再生的技術領域，特別是涉及一種分布式深度學習模型來規範活性炭過濾和電熱再生的技術手段。

背景技術：

隨著利用活性炭吸附特質過濾水中有機物的技術不斷革新，但是目前面臨著活性炭失效和吸附效果的問題。

針對以上問題，目前採用化學、物理和數學三方面學科交叉的研究正在引起廣泛關注。但是，如何平衡跨學科技術應用來滿足活性炭實際吸附任務需求的研究工作還尚在攻堅階段。

現階段，活性炭吸附能力主要取決於自身的孔隙結構，從外觀上區分主要為顆粒活性炭和粉末活性炭，其中顆粒活性炭廣泛應用於水處理工藝。同時，活性炭再生方法有生物再生、熱再生、化學溶液再生、溼式氧化再生、電化學再生、超聲波再生、微波輻照再生和超臨界萃取再生方法。

技術實現要素：

為了解決上述問題，本發明的目的在於提供一種結合孔隙結構分層和電熱再生的活性炭過濾改良方法。

為了達到上述目的，本發明提供的結合孔隙結構分層和電熱再生的活性炭過濾改良方法包括按順序執行的下列步驟：

步驟1.建立活性炭不同孔隙大小的層次結構；

步驟2.開展電熱再生實驗流程，建立活性炭吸附能力再生機制；

步驟3.確立分布式深度學習的活性炭吸附數學模型，實現動態 調節的活性炭過濾響應過程。

在步驟1中，根據活性炭自身結構將其分為四層活性炭孔隙結構，頂層和底層採用粗孔隙結構，實現過濾水的快速進出；中間兩層採用細孔隙結構，實現過濾水充分解除和吸附。

在步驟2中，通過反覆觀察和實驗記錄四層活性炭孔隙結構的活性炭吸附工作，掌握活性炭吸附性能全周期過程，將活性炭注入電流，藉助焦耳熱，在活性炭吸附表面積上進行活化反應。

在步驟3中，將活性炭的四層結構作為研究對象，將活性炭吸附過程作為研究命題，藉助最小二乘算法實現研究對象的權重分配，藉助實驗數據分析學習和分析，構建層次結構的分布式深度學習吸附過程知識庫，進而指導活性炭吸附和再生雙重工作。

本發明提供的結合孔隙結構分層和電熱再生的活性炭過濾改良方法的效果：

本方法通過首先組合活性炭結構來達到吸附最佳效果的目的，其次利用電熱再生的活化反應將活性炭達到循環利用的目的，最後藉助最小二乘分配權重和層次式深度學習庫的理念完成活性炭有效吸附的動態平衡過程。

附圖說明

圖1為本發明提供的結合孔隙結構分層和電熱再生的活性炭過濾改良方法流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明提供的結合孔隙結構分層和電熱再生的活性炭過濾改良方法進行詳細說明。

如圖1所示，本發明具體實施如下：

1.建立活性炭不同孔隙大小的層次結構

將活性炭進行四層層次式結構拼接，其中將頂層和底層採用粗孔隙結構，中間兩層採用細孔隙結構。

2.建立活性炭吸附能力再生機制

活性炭吸附能力再生機制按照實施步驟分為電熱再生流程設計和依據電熱再生流程掛接不用層次結構的活性炭。

3.動態調節活性炭過濾響應過程

動態調節活性炭過濾響應過程由以下幾個部分組成：建立基於四層層次結構的最小二乘權重模型；進行活性炭過濾實驗數據，記錄活性炭飽和實驗數據；激發活性炭電熱再生過程；建立活性炭飽和和再生關聯映射關係；構建活性炭四層結構的分布式深度學習過濾知識庫；平衡活性炭過濾和再生實施過程。