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1.
研究了用聚丙烯酸(PAA)改性磷石膏(PG)制备新型复合吸附剂PG/PAA,并用于吸附去除废水中的Pb(Ⅱ)。利用SEM、BET、FT-IR表征了PG/PAA的结构和性能。结果表明:改性后磷石膏基吸附剂表面形貌由光滑变得粗糙,比表面积和孔容减小,官能团也有所改变;在溶液pH=5.0、PG/PAA用量1 g/L、初始Pb(Ⅱ)质量浓度50 mg/L、吸附时间30 min条件下,PG/PAA对Pb(Ⅱ)的吸附量达49.34 mg/g;吸附过程符合准二级动力学模型和Langmuir等温吸附模型,吸附过程自发放热;PG/PAA吸附Pb(Ⅱ)的机制包括螯合、配位作用和离子交换。  相似文献   
2.
以电解锰渣和粉煤灰的混合物为原料,在水、氢氧化钠和水玻璃混合组成的碱性体系中制备地质聚合物.研究了电解锰渣的碱热预处理方式对试块材料抗压强度的影响,包括碱的种类及添加量、热处理的温度和时间.结果 显示,碱热处理过程中电解锰渣∶氢氧化钠=1∶0.3的质量比混合均匀后,于600℃马弗炉中热处理1.5h后的固体粉料,制备得到的地质聚合物材料的抗压强度效果最佳,达到38 MPa.X-射线衍射(XRD)结果表明,形成的地质聚合物中物质的物相组成发生变化,并且形成了水化硅酸钙.FT-IR结果显示,反应过程中形成了无定型的硅酸盐衍生物.场发射电镜(SEM)结果显示,制备的地质聚合物材料内部结构致密,物质之间相互胶结.  相似文献   
3.
以电解锰渣(EMR)和粉煤灰(FA)为硅铝原料,在"氢氧化钠+水玻璃"激发剂作用下制备EMR-FA基地质聚合物。研究了高温养护(40、60、80、100℃)、湿法养护(25℃、湿度 90%)和高温蒸汽养护(40、60、80、100℃)3种不同养护方式对材料抗压强度的影响。研究结果表明,随着养护温度和时间的增加,试块28 d养护龄期的抗压强度也随之增加。当温度和时间升高至一定水平后,材料28 d龄期的抗压强度并不会有明显的提高。在80℃高温环境下养护12 h,试块28 d龄期时的抗压强度达到最大,为15.0 MPa。对比3种养护方式,高温养护方式效果最佳,高温蒸汽养护方式次之,湿法养护的效果明显低于其余两种。  相似文献   
4.
研究了用氧化钙(CaO)改性磷石膏(PG)制备吸附剂m-CaO-PG,并用于从废水中吸附去除As(Ⅴ),采用Design-Expert软件以响应面法中的Box-Behnken程序优化m-CaO-PG制备工艺,考察了球磨转速、球磨时间和物料质量比对m-CaO-PG吸附As(Ⅴ)的影响。结果表明:制备m-CaO-PG的最佳条件为球磨转速200 r/min,物料质量比6/4,球磨时间4 h; m-CaO-PG对As(Ⅴ)的最大吸附量为37.75 mg/g;吸附过程中产生了Ca3(AsO4)2和CaHAsO4·2H2O新物相,新物相中增加了羟基自由基;m-CaO-PG有更大表面积和孔隙体积,吸附去除As(Ⅴ)效果较好。  相似文献   
5.
研究了用聚吡咯(PPY)改性电解锰渣(EM R)制备吸附材料EM R-PPY并用以从废水中吸附去除Cr(Ⅵ),考察了吸附时间、初始Cr(Ⅵ)质量浓度、吸附剂加入量、溶液pH对EMR-PPY吸附去除Cr(Ⅵ)的影响,探讨了吸附过程的动力学和热力学.结果表明:在废水pH=2.0、EMR-PPY加入量1 g/L、初始Cr(Ⅵ)质量浓度150 mg/L条件下,Cr(Ⅵ)去除率达99.6%;吸附过程符合准二级动力学模型和Langmuir等温吸附模型,平衡状态下,理论最大吸附量为269 mg/g;吸附机制主要包括Cr2 O2-7与N+之间的静电作用、对Cr(Ⅵ)的还原作用、Cr2 O2-7与Cl-之间的离子交换作用;3次循环再生后,EMR-PPY对Cr(Ⅵ)的吸附量仍保持在100 mg/g以上,仍可继续使用.  相似文献   
6.
内存数据被污染往往是程序漏洞被利用的本质所在,从功能角度把内存数据划分为控制相关和非控制相关,由此引出控制流劫持攻击和非控制数据攻击。两者危害程度相当,前者因利用成本较低而成为主流,但随着控制流劫持防御方法的不断完善,非控制数据攻击逐渐被重视。研究者先后在顶级会议上提出了数据导向攻击得自动化利用框架Data-oriented Exploits (DOE)以及图灵完备性地证明Data-oriented Programming (DOP),使得非控制数据攻击成为热点。本文基于这两种攻击形式,首先简化内存安全通用模型,并对经典内存数据污染攻击和防御的原理进行分析,其次分别论述新型控制流劫持和非控制数据攻击与防御的研究现状,最后探讨内存安全领域未来的研究方向,并给出两者协作攻击和防御的可能方案。  相似文献   
7.
代码重用攻击(Code Reuse Attack,CRA)目前已经成为主流的攻击方式,能够对抗多种防御机制,给计算机安全带来极大的威胁和挑战。本文提出一种基于配件加权标记(Gadget Weighted Tagging,GWT)的CRAs防御框架。首先,GWT找到代码空间中所有可能被CRAs利用的配件。其次,GWT为每个配件附加相应的权值标记,这些权值可以根据用户需求灵活地配置。最后,GWT在程序运行时监控配件的权值信息,从而检测和防御CRAs。另外,我们结合粗粒度CFI的思想,进一步提出GWT+CFI的设计框架,相比基础的GWT,GWT+CFI能够提高识别配件开端的精确性并减少可用配件的数量。我们基于软件和硬件模拟的方案实现GWT和GWT+CFI系统,结果表明其平均性能开销分别为2.31%和3.55%,且GWT理论上能够防御大多数CRAs,特别是使用自动化工具生成配件链的CRAs。  相似文献   
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