CN114314674B - 一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，包括：A、称取0.1‑2mmol的氯化铁和0.5‑5mmol的碳酸氢钠，将称取的氯化铁和碳酸氢钠溶于10‑80ml的一级水中，搅拌混合均匀，获得第一混合溶液；B、将Fe Foam清洗干净，晾干以备用；C、将第一混合溶液和备用的Fe Foam加入到反应釜中，100‑160℃下加热4‑10h，获得前驱体，并清洗干净，晾干以备用；D、将备用的前驱体放入管式炉，Ar气氛下进行200‑500℃退火0.5‑3h，获得Fe氧化物纳米材料。本发明制备的Fe氧化物纳米材料作为阴极组装成生物电化学系统并将已驯化的微生物接种到此电极上用于废水中脱氯，效率优于单纯的生物法和化学法，制备方法成本低，也不会产生二次污染，可以提升改善污染的作用。
Description
技术领域
本发明涉及污水处理技术领域，特别涉及一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法。
背景技术
废水中氯代有机物的降解主要有物理法、化学法和生物法等。物理法是将污染物进行转移并没有彻底的消除，对改善污染的作用小，化学法主要有焚烧法和氧化还原等方法，容易引起二次污染且成本比较高。
近年来，为了进一步加快降解速率，生物电化学系统(以微生物为催化剂在电极上进行氧化还原的一种电化学系统)作为一种新型的废水处理方法广受关注。生物电化学系统主要依靠附着在电极上的产电微生物起作用，所以电极材料对于生物电化学系统的成本、产电能力、污染物去除效果影响很大，电极材料的研究对于推广生物电化学系统的工程放大应用至关重要，污染物去除效果好的电极材料主要为Pt基等贵金属，由于其成本高限制了其大范围的应用。过渡金属化合物具有成本低，导电性好等优势受到研究者们的青睐。在过渡金属化合物中，Fe的氧化物纳米材料具有相当好的催化活性及稳定性，Liu et al.报道了一种可反应离子液体原位诱导合成Fe3O4纳米粒子修饰的N掺杂三维中空多孔碳微管多功能催化剂，由于特殊的三维多孔结构以及Fe3O4和掺杂N的协同效应，催化剂具有高效且稳定的电催化性能。Adamson et al.成功地制备出了一种二元金属氧化物复合材料，该复合材料由CoO和Fe3O4相组成，具有特殊的CoO(111)/Fe3O4(311)界面，催化活性和稳定性优异。Xie et al.报道了一种单片电化学电池(MEC)，由铂纳米颗粒和FeNi3/Fe3O4杂化纳米颗粒组成，固定在聚酰亚胺薄膜两侧的激光诱导石墨烯电极上。当用作单个电极时，催化活性优异，将其组装成MEC，性能优异，与传统的方法相比省去了制造全电池的多个组装步骤，从而为通过原位合成嵌入LIG电极中的各种电催化剂制备MEC提供了一条通用途径。
但是，文献中已报道的Fe氧化物纳米材料并没有应用于废水中氯代有机物的脱除，只是被广泛的用于基底材料。
因此，本申请提出一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，并采用生物电化学法将的Fe氧化物纳米材料进行废水中脱氯研究，解决现有技术在该领域的空白问题。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，制备了Fe氧化物纳米材料有助于废水中氯代有机物的脱除，Fe氧化物纳米材料的制备原料价格低，用于脱氯成本低，也不会产生二次污染，具有较好的应用前景，具有改善污染的作用；同时，将Fe氧化物纳米材料为阴极，组装成生物电化学系统，将其应用到废水中氯代有机物的脱除，其脱氯效率优于单独的微生物脱除法和化学脱除法；另外，将不同浓度的碳酸氢钠加入到反应液中可能会得到不同比表面积的Fe氧化物纳米材料，从而提升Fe氧化物纳米材料与微生物的相容性。
本发明实施例提供的一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，包括：
A、称取0.1-2mmol的氯化铁和0.5-5mmol的碳酸氢钠，将称取的氯化铁和碳酸氢钠溶于10-80ml的一级水中，搅拌混合均匀，获得第一混合溶液；
B、将1x1cm Fe Foam基底材料清洗干净，晾干以备用；
C、将所述第一混合溶液和备用的Fe Foam加入到反应釜中，100-160℃下加热4-10h，获得前驱体，并清洗干净，晾干以备用；
D、将备用的前驱体放入管式炉，Ar气氛下进行200-500℃退火0.5-3h，获得Fe氧化物纳米材料。
优选的，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为0.7-4.5mmol。
优选的，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为0.9-4mmol。
优选的，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为1.2-3.5mmol。
优选的，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为1.5-3mmol。
优选的，所述管式炉包括：
炉体；
炉管，所述炉管设置于所述炉体内；
加热模块，所述加热模块设置于所述炉管外且在所述炉体内；
温控模块，所述温控模块设置于所述炉体内。
优选的，步骤D中，还包括退火控制步骤，具体包括：
D101、获取所述管式炉的加热模块中的多个加热点位对应的多个初始加热温度分布图和使用记录信息；
D102、获取预设的加热衰减预测模型，将所述初始加热温度分布图和使用记录输入信息至所述加热衰减预测模型，获得当前加热温度分布图；
D103、当备用的前驱体放入管式炉的炉管内时，采集备用的前驱体的放置位置信息和放置姿态信息；
D104、获取所述加热点位当前的点位位置信息；
D105、获取预设的管式炉三维模型模板，将所述点位位置信息、放置位置信息和放置姿态信息映射于管式炉三维模型模板中，获得管式炉三维模型；
D106、确定所述管式炉三维模型中对应于所述备用的前驱体的前驱体模型；
D107、在所述前驱体模型内设置多个受热监测点位；
D108、获取实验人员输入的退火条件信息；
D109、获取预设的加热模拟模型，将所述当前加热温度分布图和所述退火条件信息输入至所述加热模拟模型，进行模拟加热配置，配置完成后，获取所述加热模拟模型即将模拟的多个第一加热模拟方案；
D110、基于所述加热模拟模型，在所述管式炉三维模型内依次模拟执行所述第一加热模拟方案；
D111、获取预设的受热打分模板生成模型，将所述退火条件信息输入至所述的受热打分模板生成模型，获得的受热打分模板；
D112、获取所述第一加热模拟方案模拟执行的过程中所述受热监测点位的第一监测信息；
D113、基于所述受热打分模板，对所述第一监测信息进行受热打分，获得第一评分；
D114、选取最大所述第一评分，并作为第二评分；
D115、若所述第二评分小于等于预设的评分阈值和/或任意两个所述第一评分的差值小于等于预设的差值阈值，将所述第一评分从大到小进行排序，获得评分序列；
D116、选取所述评分序列中前n个所述第一评分，并作为第三评分；
D117、选取所述第三评分对应的所述第一监测信息，并作为第二监测信息，同时，获取预设的加热模块姿态调整模型，将所述第二监测信息和所述点位位置信息输入至所述加热模块姿态调整模型，所述加热模块姿态调整模型对所述管式炉三维模型中对应于所述加热模块的所述加热模块模型进行多次姿态调整；
D118、所述加热模块姿态调整模型对所述加热模块每次进行姿态调整时，重复执行步骤D104至步骤D117，直至新产生的所述第二评分大于所述评分阈值；
D119、选取新产生的大于所述评分阈值所述第二评分对应的所述第一加热模拟方案，并作为第二加热模拟方案；
D120、基于所述第二加热模拟方案对所述加热模块和所述加热点位进行相应控制。
本发明实施例提供的获得的Fe氧化物纳米材料作为脱氯反应电极的应用。
本发明实施例提供的获得的Fe氧化物纳米材料作为生物电化学装置中阴极的应用。
本发明实施例提供的获得的Fe氧化物纳米材料在生物电化学系统中脱氯的应用。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法的示意图；
图3为本发明实施例中Fe氧化物纳米材料作为阴极组装成生物电化学体系进行废水中脱氯装置示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
A、称取0.2mmol的氯化铁和0.8mmol的碳酸氢钠，将称取的氯化铁和碳酸氢钠溶于20ml的一级水中，搅拌混合均匀，获得第一混合溶液；
B、将1x1cm Fe Foam基底材料清洗干净，晾干以备用；
C、将所述第一混合溶液和备用的Fe Foam加入到反应釜中，100℃下加热4h，获得前驱体，并清洗干净，晾干以备用；
D、将备用的前驱体放入管式炉，Ar气氛下进行200℃退火0.5h，获得Fe氧化物纳米材料。
实施例2
A、称取0.3mmol的氯化铁和1.2mmol的碳酸氢钠，将称取的氯化铁和碳酸氢钠溶于30ml的一级水中，搅拌混合均匀，获得第一混合溶液；
B、将1x1cm Fe Foam基底材料清洗干净，晾干以备用；
C、将所述第一混合溶液和备用的Fe Foam加入到反应釜中，140℃下加热7h，获得前驱体，并清洗干净，晾干以备用；
D、将备用的前驱体放入管式炉，Ar气氛下进行300℃退火1.5h，获得Fe氧化物纳米材料。
实施例3
A、称取1mmol的氯化铁和4mmol的碳酸氢钠，将称取的氯化铁和碳酸氢钠溶于60ml的一级水中，搅拌混合均匀，获得第一混合溶液；
B、将1x1cm Fe Foam基底材料清洗干净，晾干以备用；
C、将所述第一混合溶液和备用的Fe Foam加入到反应釜中，150℃下加热9h，获得前驱体，并清洗干净，晾干以备用；
D、将备用的前驱体放入管式炉，Ar气氛下进行400℃退火2h，获得Fe氧化物纳米材料。
实施例4
将实施例1-3制备的Fe氧化物纳米材料作为电极进行废水中脱氯实验。
厌氧活性污泥从污水处理厂获得，对其进行驯化。将制备好的Fe氧化物纳米材料作为电极，测试脱氯效率。实验采用传统的双室生物电化学反应器，工作电极为Fe氧化物纳米材料，对电极为石墨毡，参比电极为饱和甘汞电极，中间由阳离子交换膜将两极室分隔，阴极电位为-0.36V。阴极液为5mmol的磷酸盐缓冲液，1mL/L的维生素原液，1mL/L SL-10微量元素溶液，100mmol的2,4,6-三氯酚(2,4,6-TCP)和2mmol的乙酸钠。阳极室里面加入100mmol的亚铁氰化钾。在制备的过程中，阴极液和阳极液均用氮气鼓泡15分钟以去除氧气。溶液更换过程中，阳极液和阴极液均被排出，同时将氮气重新注入容器。接着将阳极液和阴极液立即注入阳极和阴极腔中。将已驯化2,4,6-TCP脱氯菌体(5mL，接种率10％)接种到阴极中，使阴极生物膜发育。观察阴极2,4,6-TCP脱氯活性后，更换阴极液有利于反复接种。重复接种4次后，每次开始进行2,4,6-TCP脱氯时，终止微生物的接种。驯化后可以观察到稳定的脱氯性能(速率、效率和代谢物生成)。在此以后，继续驯化20天以确定稳定的脱氯活性。在三种不同的操作条件下，分别启动不同的反应器，包括(a)生物阴极(b)开路和(c)非生物阴极。所有实验都在室温(20±3℃)下进行废水中脱氯的测试。在测试的过程中，主要测试微生物的附着度，与电化学脱氯和微生物脱氯效率的比较。
经试验，上述各实例制造的Fe氧化物纳米材料作为电极进行废水中脱氯实验的脱氯途径列举于表1：
表1
| 脱氯途径 | 实施例1 | 实施例2 | 实施例3 |
| 中间产物1 | 2,4-DCP | 2,4-DCP | 2,4-DCP |
| 中间产物2 | 4-CP | 4-CP | 4-CP |
| 最终产物 | 苯酚 | 苯酚 | 苯酚 |
由表1可以看出，本发明制造的Fe氧化物纳米材料作为电极进行废水中脱氯实验，具有较高的降解效率，最终都可以将2,4,6-TCP降解为苯酚，则证明Fe氧化物纳米材料可以作为电极实现废水中脱氯。
实施例5
所述管式炉包括：
炉体；
炉管，所述炉管设置于所述炉体内；
加热模块，所述加热模块设置于所述炉管外且在所述炉体内；
温控模块，所述温控模块设置于所述炉体内。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
管式炉包含炉管、加热模块和温控模块，备用的前驱体放入炉管内，加热模块用于对炉管进行加热，温控模块可以根据实验人员的需求进行相应温度控制。
实施例6
步骤D中，还包括退火控制步骤，具体包括：
D101、获取所述管式炉的加热模块中的多个加热点位对应的多个初始加热温度分布图和使用记录信息；
D102、获取预设的加热衰减预测模型，将所述初始加热温度分布图和使用记录输入信息至所述加热衰减预测模型，获得当前加热温度分布图；
D103、当备用的前驱体放入管式炉的炉管内时，采集备用的前驱体的放置位置信息和放置姿态信息；
D104、获取所述加热点位当前的点位位置信息；
D105、获取预设的管式炉三维模型模板，将所述点位位置信息、放置位置信息和放置姿态信息映射于管式炉三维模型模板中，获得管式炉三维模型；
D106、确定所述管式炉三维模型中对应于所述备用的前驱体的前驱体模型；
D107、在所述前驱体模型内设置多个受热监测点位；
D108、获取实验人员输入的退火条件信息；
D109、获取预设的加热模拟模型，将所述当前加热温度分布图和所述退火条件信息输入至所述加热模拟模型，进行模拟加热配置，配置完成后，获取所述加热模拟模型即将模拟的多个第一加热模拟方案；
D110、基于所述加热模拟模型，在所述管式炉三维模型内依次模拟执行所述第一加热模拟方案；
D111、获取预设的受热打分模板生成模型，将所述退火条件信息输入至所述的受热打分模板生成模型，获得的受热打分模板；
D112、获取所述第一加热模拟方案模拟执行的过程中所述受热监测点位的第一监测信息；
D113、基于所述受热打分模板，对所述第一监测信息进行受热打分，获得第一评分；
D114、选取最大所述第一评分，并作为第二评分；
D115、若所述第二评分小于等于预设的评分阈值和/或任意两个所述第一评分的差值小于等于预设的差值阈值，将所述第一评分从大到小进行排序，获得评分序列；
D116、选取所述评分序列中前n个所述第一评分，并作为第三评分；
D117、选取所述第三评分对应的所述第一监测信息，并作为第二监测信息，同时，获取预设的加热模块姿态调整模型，将所述第二监测信息和所述点位位置信息输入至所述加热模块姿态调整模型，所述加热模块姿态调整模型对所述管式炉三维模型中对应于所述加热模块的所述加热模块模型进行多次姿态调整；
D118、所述加热模块姿态调整模型对所述加热模块每次进行姿态调整时，重复执行步骤D104至步骤D117，直至新产生的所述第二评分大于所述评分阈值；
D119、选取新产生的大于所述评分阈值所述第二评分对应的所述第一加热模拟方案，并作为第二加热模拟方案；
D120、基于所述第二加热模拟方案对所述加热模块和所述加热点位进行相应控制。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
进行退火控制时，获取加热模块中的多个加热点位(为确保加热均匀性，加热模块一般环绕炉管设置，加热模板包含多个电阻丝单元即加热点位)的初始加热温度分布图(电阻丝单元接收不同温度加热指令进行加热时，周边的温度分布制成的分布图，初始即为出厂时)和使用记录信息(例如：使用时长、功率等)；将初始加热温度分布图和使用记录输入预设的加热衰减预测模型(利用机器学习算法对大量电阻丝单元不同使用工况下使用后加热温度分布的变化的数据进行学习后生成的模型)，预测当前加热温度分布图；当备用的前驱体放入炉管内时，采集前驱体的放置位置信息和放置姿态信息(可在炉管内设置毫米波雷达传感器，配套耐高温保护，对放置区域进行扫描获得)；获取加热点位当前的点位位置信息；基于加热点位的位置、前驱体的放置位置和姿态，构建管式炉三维模型，预设的管式炉三维模型模板中包含炉管模型和加热模块模型等；确定管式炉三维模型中的前驱体模型；接下来，就要进行模拟加热实验，测试前驱体的受热情况；在前驱体模型内设置多个受热监测点位；获取退火条件信息(例如：退火温度和时长)；将当前加热温度分布图退火条件信息输入预设的加热模拟模型(利用机器学习算法对大量人工基于加热点位的加热温度分布和退火条件制定加热模拟方案的记录进行学习后生成的模型)，获得适宜的第一加热模拟方案；模拟执行第一加热模拟方案，获取受热监测点位的第一监测信息(受热温度变化)；将退火条件信息输入至预设的受热打分模板生成模型(利用机器学习算法对大量人工基于退火条件制定评价标准的记录进行学习后生成的模型，例如：评判是否达到想要的退火温度，受热是否均匀)，获得受热打分模板；基于受热打分模板，对第一监测信息进行打分，获得第一评分；选取出最大的第二评分；若第二评分较小和/或第一评分间相差不大，说明第一加热模拟方案之间差距不大，可以尝试调整加热模块的姿态，选取最优第一加热模拟方案；选取前n(正整数)大的第三评分对应的第二监测信息输入加热模块姿态调整模型(利用机器学习算法对大量人工基于受热缺陷等情况对加热模块的姿态进行调整的记录进行学习后生成的模型，例如：某受热监测点受热温度一直较低，尝试调整加热模块的姿态，使得其有更多的受热)，对加热模块模型进行多次姿态调整；每次调整时，选取出新的第二评分；当第二评分足够大时，说明选取出最优第一加热模拟方案，作为第二加热模拟方案，对加热模块和加热点位进行相应控制(通过姿态调整机构控制加热模块调整至相应姿态，同时，控制哪些加热点位如何加热等)；
经反应釜加热后，获得前驱体，前驱体放入管式炉的退火处理的温度把控对制备Fe制备氧化物纳米材料尤其重要，由于前驱体的形态一定是不规则的，因此，受热均匀等实现存在难度；但是，本发明实施例首先进行加热模拟，选取出最优第二加热模拟方案，并基于此对加热模块和加热点位进行相应控制，保证前驱体的受热均匀合理等，极大程度上提升了Fe制备氧化物纳米材料制备质量。
实施例7
步骤D113、基于所述受热打分模板，对所述第一监测信息进行受热打分，获得第一评分，包括：
提取所述受热打分模板中的多个指标类型和对应于所述指标类型的第一标准特征；
从所述第一监测信息中提取出对应于所述指标类型的目标信息；
对所述目标信息进行特征分析并提取，获得多个信息特征；
将所述信息特征与所述第一标准特征进行匹配，若匹配符合，将匹配度和的所述第一标准特征作为第二标准特征；
获取所述第二标准特征对应的第一得分；
将所述第二标准特征进行随机特征配对，获得多个配对特征；
将所述配对特征与所述第一标准特征进行匹配，若匹配符合，将匹配符合的所述第一标准特征作为第三标准特征；
获取所述第三标准特征对应的第二得分；
基于所述第一得分和所述第二得分计算所述第一评分，计算公式如下：
其中，γ为所述第一评分，αi为第i个所述第一得分，m为所述第一得分的总数目，βj为第j个所述第二得分，n为所述第二得分的总数目，σ1和σ2为预设的权重值。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
受热打分模板中包含不同进行评价的指标类型和指标类型对应的第一标准特征；将目标信息提取出的信息特征与第一标准特征进行匹配，若匹配符合，说明该评价指标类型，获取对应第二标准特征对应的第一得分；但是，由于数据特征之间存在关联，一些数据特征单独提取出来不进行配对不一定会满足评价标准，因此，将信息特征进行随机特征配对，获得配对特征；将配对特征与第一标准特征进行匹配，若匹配符合，获取对应第二得分；基于第一得分和第二得分计算第一评分(公式中，第一得分αi和第二得分βj应与第一评分呈正相关，赋予对应权重值进行计算，设置合理)。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，其特征在于，包括：
A、称取0.1-2mmol的氯化铁和0.5-5mmol的碳酸氢钠，将称取的氯化铁和碳酸氢钠溶于10-80ml的一级水中，搅拌混合均匀，获得第一混合溶液；
B、将1x1cm Fe Foam基底材料清洗干净，晾干以备用；
C、将所述第一混合溶液和备用的Fe Foam加入到反应釜中，100-160℃下加热4-10h，获得前驱体，并清洗干净，晾干以备用；
D、将备用的前驱体放入管式炉，Ar气氛下进行200-500℃退火0.5-3h，获得Fe氧化物纳米材料；
所述管式炉包括：
炉体；
炉管，所述炉管设置于所述炉体内；
加热模块，所述加热模块设置于所述炉管外且在所述炉体内；
温控模块，所述温控模块设置于所述炉体内；
步骤D中，还包括退火控制步骤，具体包括：
D101、获取所述管式炉的加热模块中的多个加热点位对应的多个初始加热温度分布图和使用记录信息；
D102、获取预设的加热衰减预测模型，将所述初始加热温度分布图和使用记录输入信息至所述加热衰减预测模型，获得当前加热温度分布图；
D103、当备用的前驱体放入管式炉的炉管内时，采集备用的前驱体的放置位置信息和放置姿态信息；
D104、获取所述加热点位当前的点位位置信息；
D105、获取预设的管式炉三维模型模板，将所述点位位置信息、放置位置信息和放置姿态信息映射于管式炉三维模型模板中，获得管式炉三维模型；
D106、确定所述管式炉三维模型中对应于所述备用的前驱体的前驱体模型；
D107、在所述前驱体模型内设置多个受热监测点位；
D108、获取实验人员输入的退火条件信息；
D109、获取预设的加热模拟模型，将所述当前加热温度分布图和所述退火条件信息输入至所述加热模拟模型，进行模拟加热配置，配置完成后，获取所述加热模拟模型即将模拟的多个第一加热模拟方案；
D110、基于所述加热模拟模型，在所述管式炉三维模型内依次模拟执行所述第一加热模拟方案；
D111、获取预设的受热打分模板生成模型，将所述退火条件信息输入至所述的受热打分模板生成模型，获得的受热打分模板；
D112、获取所述第一加热模拟方案模拟执行的过程中所述受热监测点位的第一监测信息；
D113、基于所述受热打分模板，对所述第一监测信息进行受热打分，获得第一评分；
D114、选取最大所述第一评分，并作为第二评分；
D115、若所述第二评分小于等于预设的评分阈值和/或任意两个所述第一评分的差值小于等于预设的差值阈值，将所述第一评分从大到小进行排序，获得评分序列；
D116、选取所述评分序列中前n个所述第一评分，并作为第三评分；
D117、选取所述第三评分对应的所述第一监测信息，并作为第二监测信息，同时，获取预设的加热模块姿态调整模型，将所述第二监测信息和所述点位位置信息输入至所述加热模块姿态调整模型，所述加热模块姿态调整模型对所述管式炉三维模型中对应于所述加热模块的所述加热模块模型进行多次姿态调整；
D118、所述加热模块姿态调整模型对所述加热模块每次进行姿态调整时，重复执行步骤D104至步骤D117，直至新产生的所述第二评分大于所述评分阈值；
D119、选取新产生的大于所述评分阈值所述第二评分对应的所述第一加热模拟方案，并作为第二加热模拟方案；
D120、基于所述第二加热模拟方案对所述加热模块和所述加热点位进行相应控制；
其中，步骤D113、基于所述受热打分模板，对所述第一监测信息进行受热打分，获得第一评分，包括：
提取所述受热打分模板中的多个指标类型和对应于所述指标类型的第一标准特征；
从所述第一监测信息中提取出对应于所述指标类型的目标信息；
对所述目标信息进行特征分析并提取，获得多个信息特征；
将所述信息特征与所述第一标准特征进行匹配，若匹配符合，将匹配度和的所述第一标准特征作为第二标准特征；
获取所述第二标准特征对应的第一得分；
将所述第二标准特征进行随机特征配对，获得多个配对特征；
将所述配对特征与所述第一标准特征进行匹配，若匹配符合，将匹配符合的所述第一标准特征作为第三标准特征；
获取所述第三标准特征对应的第二得分；
基于所述第一得分和所述第二得分计算所述第一评分，计算公式如下：
其中，γ为所述第一评分，αi为第i个所述第一得分，m为所述第一得分的总数目，βj为第j个所述第二得分，n为所述第二得分的总数目，σ1和σ2为预设的权重值。
2.如权利要求1所述的一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，其特征在于，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为0.7-4.5mmol。
3.如权利要求1所述的一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，其特征在于，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为0.9-4mmol。
4.如权利要求1所述的一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，其特征在于，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为1.2-3.5mmol。
5.如权利要求1所述的一种应用于废水脱氯的Fe氧化物纳米材料的制备方法，其特征在于，步骤A中的碳酸氢钠的量还可以为1.5-3mmol。
6.根据权利要求1-5任一项所述的制备方法获得的Fe氧化物纳米材料作为脱氯反应电极的应用。
7.根据权利要求1-5任一项所述的制备方法获得的Fe氧化物纳米材料作为生物电化学装置中阴极的应用。
8.根据权利要求1-5任一项所述的制备方法获得的Fe氧化物纳米材料在生物电化学系统中脱氯的应用。
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