常温常压条件下高含硫、含酚废碱液的催化氧化处理研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
第一章 绪论 | 第8-17页 |
·研究目的和意义 | 第8-10页 |
·国内外废碱液处理技术进展 | 第10-16页 |
·沉淀法 | 第10-11页 |
·气提法 | 第11页 |
·中和法 | 第11-12页 |
·氧化法 | 第12-14页 |
·苛化再生氢氧化钠 | 第14-15页 |
·结晶回收硫化钠 | 第15页 |
·废碱液用于制浆造纸 | 第15-16页 |
·清洁生产技术 | 第16页 |
·本文研究的主要内容 | 第16-17页 |
第二章 试验部分 | 第17-20页 |
·试验目的 | 第17页 |
·试验原理 | 第17页 |
·试验方法 | 第17-18页 |
·高含硫、含酚废碱液的模拟及检测方法 | 第18-20页 |
第三章 正交试验结果及讨论 | 第20-29页 |
·正交试验设计 | 第20-21页 |
·正交试验结果分析 | 第21-28页 |
·直观分析 | 第21-24页 |
·方差分析 | 第24-28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
第四章 单因素试验结果及讨论 | 第29-33页 |
·PH 对去除率的影响 | 第29-30页 |
·反应时间对去除率的影响 | 第30页 |
·反应温度对去除率的影响 | 第30-31页 |
·催化剂投加量对去除率的影响 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第五章 验证试验结果及分析 | 第33-38页 |
·催化剂回用验证试验 | 第33-34页 |
·酚的挥发性验证试验 | 第34-36页 |
·水样验证 | 第36-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第六章 基于BP 神经网络的废碱液处理模拟预测 | 第38-54页 |
·人工神经网络概述 | 第38-44页 |
·神经元模型 | 第38-42页 |
·BP 神经网络 | 第42-44页 |
·废碱液处理模拟预测BP 网络的构建 | 第44-45页 |
·隐含层数的选择 | 第44页 |
·隐含层内节点数的选择 | 第44-45页 |
·预测模型的应用与验证 | 第45-53页 |
·模型数据与训练 | 第45-46页 |
·模拟结果及分析 | 第46-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
结论与建议 | 第54-56页 |
结论 | 第54-55页 |
建议 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-59页 |
攻读学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
致谢 | 第60页 |