基于机理-数据驱动的汞吸附剂设计及湿法洗脱优化方法

本发明公开了基于机理‑数据驱动的汞吸附剂设计及湿法洗脱优化方法，首先通过密度泛函理论计算和热力学计算，分析过渡金属氧化物上的汞和硫化氢的吸附特性以及汞物种在溶液中的基元反应动力学参数；接着提取影响吸附和洗脱性能的特征值进行数据预处理；利用机器学习方法筛选出主导汞和硫化氢吸附性能的关键特征值，预测出汞吸附性能最大和硫化氢解吸能量最低的过渡金属氧化物；同时筛选出汞物种在溶液中洗脱性能的特征值，预测汞物种洗脱效果最优的洗脱溶液；最后基于预测的结果，合成适用于合成气烟气中汞脱除的高性能过渡金属氧化物，并通过配套洗脱液实现汞物种的高效脱附和吸附剂的再生。本发明提高了汞吸附剂的研发效率和湿法洗脱效果。