В настоящее время большая часть тяжелых металлов попадает в окружающую среду через сточные воды промышленных предприятий: в результате процессов выщелачивания разного рода твердых отходов, а так же технологических процессов электрохимической, металлургической промышленности, горнодобывающей промышленности. Оценки количества тяжелых металлов, сбрасываемых со сточными водами и извлечение ионов металлов из сточных вод, представляет в настоящее время одну из актуальных проблем.
Реальный процесс очистки стоков осуществляется не в статических, а в динамических условиях путем фильтрования через плотный слой адсорбента. Целью настоящего исследования стало выявление возможности применения разработанного нами неорганического сорбента на основе гидроксидов алюминия и магния для извлечения ионов меди (II), кадмия (II), цинка и свинца (II) при их совместном присутствии в стоках путем моделирования процесса очистки. Схема опытной фильтровальной установки подробно была описана ранее [1].
Для исследований применяли метод, основанный на фильтровании через короткие слои сорбента, алгоритм и программа расчета динамики сорбции подробно описана в источнике [2]
В результате фильтрования через слой сорбента получили экспериментальные точки зависимости
uэ = f(tэ),
где uэ – экспериментально определенная относительная концентрация ионов в фильтрате; tэ – время, отсчитываемое с начала фильтрования.
Экспериментальные точки этой зависимости наносили на билогарифмическую сетку, полностью аналогичную сетке теоретических кривых, но выполненную на кальке,. и затем накладывали их друг на друга, добиваясь при этом путем перемещения графиков вдоль осей времени наилучшего совпадения экспериментальных точек с одной из теоретических кривых U = F(X,T) при Н = const до соблюдения равенства иэ = U.
Проведенные исследования позволили расчетным путем получить количественную оценку относительной способности ионов Cu2+, Zn2+, Cd2+, Pb2+ адсорбироваться сорбентом на основе совместно осажденных гидроксидов алюминия и магния и на основе сопоставления расчетных и экспериментальных данных определить эффективность теоретических прогнозов.