近几十年来，石油和相关工业以及交通运输排放的含油废水已成为水污染的一个重要问题。这些废水组成复杂，pH 值和温度波动较大，生化降解过程也有很大的变化，使处理具有挑战性，并对生态平衡和人类健康构成威胁。传统方法如离心分离、浮选技术、吸附技术等都存在效率低、成本高、不可回收等问题。
油水分离技术的不断进步使具有特殊润湿特性的材料，特别是超疏水材料，作为解决油水分离相关挑战的前沿策略。而目前的材料具有机械强度低，磨损后接触角大幅下降，通量不足，无法满足大规模处理需求。
为突破上述瓶颈，重庆化工职业学院水处理技术项目组通过在304不锈钢网基体上成功制备了ZnO纳米粒子增强Zn/Ni合金分层微纳复合涂层，同时开发了基于深度学习YOLOv8+Pyqt5的油类污染检测识别系统，以AI手段辅助油污识别。
展开剩余34%这一创新方案有望解决当前油水分离难题，为油水分离技术的应用提供了新路径。
该方案的的应用场景也十分广泛，既能适配小面积、大面积的作业需求，也能应对复杂酸碱环境，以及漂浮油、底层油等多种复杂状态下的油水分离现场；同时，还可灵活应用于过滤分离、下沉打捞、吸附回收等多种作业方式，实用性极强。（重庆化工职业学院水处理项目组）
转发自：中国网
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