基于gmdh type神经网络优化油页岩吸附铜离子 - 华南师范大学学报.pdf

华南师范大学学报 （自然科学版） ２０１３年７月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＣＨＩＮＡＮＯＲＭＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ 第４５卷第４期 　　　　　　　　　　　　 Ｊｕｌ．２０１３ 　　　　　　　　　　　 （ＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥＥＤＩＴＩＯＮ） 　Ｖｏｌ．４５　Ｎｏ．４ 文章编号：１０００－５４６３（２０１３）０４－００８６－０５ 基于ＧＭＤＨｔｙｐｅ神经网络优化油页岩吸附铜离子的研究 １，２ １ １ １ ２ 刘　洋 ，涂宁宇 ，谢文玉 ，金仁和 ，李友明 （１．广东石油化工学院化工与环境工程学院，广东茂名５２５０００；２．华南理工大学制浆造纸国家重点实验室，广东广州５１０６４０） 摘要：利用ＧＭＤＨ前馈型神经网络优化油页岩吸附金属铜离子实验，设定吸附质／吸附剂、ｐＨ、反应时间为自变量，吸 附率为因变量，建立吸附数学模型对吸附过程进行预测．根据ＧＭＤＨ神经网络模型分析，发现ｐＨ对于吸附率的影响 权重最大，同时诠释了３种自变量条件对于吸附作用的机理．此外，利用神经网络模型进行模拟实验，预测值拟合 Ｌａｎｇｍｕｉｒ吸附等温线，相关系数达到０９０７．证明了建立的神经网络数学模型与经典吸附理论吻合，且精度高． 关键词：油页岩；吸附；ＧＭＤＨ；铜离子 中图分类号：Ｘ１１　　　文献标志码：Ａ　　　ｄｏｉ：１０．６０５４／ｊ．ｊｓｃｎｕｎ．２０１３．０６．０２０ 　　随着冶金、电子、化工和制造加工等多领域的发 取１００ｍＬ一定质量浓度的ＣｕＳＯ 溶液于锥形 ４ 展，人类在物质生产过程中取得了显著的成绩，但与 瓶中，调节所需 ｐＨ后加入适量的吸附剂于恒温摇 此同时，生产过程中产生的污染物对环境也造成了 床振荡吸附，样品经５０００ｒ／ｍｉｎ离心 １０ｍｉｎ．取上 极大的污染，尤其是一些很难生物降解的有毒重金 ２＋ 清液用原子吸收分光光度计测定其中的Ｃｕ 质量 属元素．如果不加以收集和处理，势必会对人类自身 ２＋ ［７－８］ 浓度，按照下面公式计算Ｃｕ 的吸附率 ： 和生存环境造成损害［１－２］，吸附是处理重金属废水 Ｃ －Ｃ ０ ｅ Ｒ＝ ×１００％， 最有效的方法之一． Ｃ ０ 　　ＧＭＤＨ的全称是 ＧｒｏｕｐＭｅｔｈｏｄｏｆＨａｎｄｌｉｎｇ（数 式中，Ｒ为吸附率，Ｃ 为吸附前溶液中金属离子质 ０ ［３－４］ 据处理的群方法） ，ＧＭＤＨ网络也称为多项式 量浓度（ｍｇ／Ｌ），Ｃ为吸附后溶液中金属离子质量 ｅ 网络，它是前馈神经网络中常用的一种用于预测的 浓度（ｍｇ／Ｌ）． 神经网络．其特点在于网络结构不固定，