废弃印刷线路板中铜的两步浸出工艺优化

王莉莉; 孙秀云; 李桥; 孙晓蕾; 李毅; 王连军

doi:10.12030/j.cjee.201705115

废弃印刷线路板中铜的两步浸出工艺优化

1.
南京理工大学环境与生物工程学院,南京 210094
2.
江苏省化工污染控制与资源化重点实验室,南京 210094
基金项目:
江苏省自然科学基金资助项目(BK20161497)

中央高校基本科研业务费专项(30917011308)

Optimization of two-step leaching of copper from waste printed circuit board

1.
School of Environmental and Biological Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China
2.
Jiangsu Key Laboratory of Chemical Pollution Control and Resources Reuse, Nanjing 210094, China
Fund Project:

摘要: 以化学-生物两步浸出工艺回收废弃印刷线路板(WPCBs)中的金属,利用钢铁酸洗废水作为化学浸出的浸出剂,后续生物浸出则采用嗜酸性氧化亚铁硫杆菌作为浸出微生物,探究了WPCBs中铜浸出率和酸洗废水中铁去除率的影响因素。利用响应面分析法对铜浸出的条件进行优化,得出转速553.43 r·min-1、温度42.57 ℃、投加量20.23 g·L-1、颗粒尺寸1.80 mm为最佳浸出条件,此条件下铜浸出率预测值为100.08%。铜化学浸出动力学模型符合湿法冶金中液固相反应的“收缩核动力学模型”,相关系数可以达到0.98以上,过程主要受残留固体膜层的控制。生物浸出实验表明,WPCBs投加量对嗜酸性氧化亚铁硫杆菌毒性影响较大,抑制作用较强,对铜浸出和铁去除均有不利影响,实验表明最适的投加量为 60 g·L-1。
- 废弃印刷线路板 /
- 钢铁酸洗废水 /
- 金属浸出 /
- 铁去除 /
- 响应面分析法
Abstract: Metals were recovered from waste printed circuit boards (WPCBs) by chemical-biological two-step leaching process. Steel pickling wastewater was used as a leaching agent for chemical leaching and subsequent bioleaching was performed using the Acidithiobacillus ferrooxidans as leaching microorganisms. The influencing factors of copper leaching rate in WPCBs and iron removal rate in steel pickling wastewater were investigated. The response surface methodology was employed to optimize the leaching parameters. The optimum leaching conditions were determined as rotating speed of 553.43 r·min-1, temperature of 42.57 ℃, dosage of 20.23 g·L-1, particle size of 1.80 mm, and the leaching rate of copper was found to be 100.08%. The kinetic model of copper leaching conformed to the “shrinkage kinetics model” of liquid-solid reaction in hydrometallurgy, and the correlation coefficient can reach above 0.98. Bioleaching experiments showed that the dosage of WPCBs had a great effect on the toxicity of Acidithiobacillus ferrooxidans and had a strong inhibitory effect on copper leaching and iron removal. The experiment showed that the optimum dosage was 60 g·L-1.
- waste printed circuit boards /
- steel pickling wastewater /
- metal leaching /
- iron removal /
- response surface methodology

近年来，随着电子行业的快速发展, 产生了大量的电子产品^[1]。印刷线路板(printed circuit boards, PCBs)作为电子元器件基础的组成部件也随之大量产生。寻求科学的、环境友好型的方法回收废弃印刷线路板(waste printed circuit boards, WPCBs)中的金属，具有重要的环保意义和能源价值^[2]。目前，已有的废印刷线路板资源化利用方法包括火法冶金法、湿法冶金法以及机械物理法等^[3]。传统的火法冶金法和机械物理法，其金属回收率低、成本高，且极易造成环境污染。传统的湿法冶金技术工艺灵活, 但试剂耗量大，成本高，容易造成二次污染^[4]。生物湿法冶金技术因其具有能耗少、无污染、操作简单等优点得到越来越广泛的应用^[5]，但其生产周期长，可利用的菌种有限，使这种方法很难实现工业化发展^[6]。利用联合浸出工艺则可以最大程度上减少单一方法存在的问题。FLÁVIA等^[7]采用物理-化学结合工艺浸出WPCBs中的Zn、Al、Sn和Cu，结果表明，Cu在二步氧化浸出时可被完全回收，但Zn、Al和Sn只得到部分浸出；BIRLOAGA等^[8]采用多步湿法冶金过程浸出WPCBs中的Au和Ag，并对浸出优化条件进行了研究，结果表明，浸出Au和Ag的效率相比一般浸出方法分别提高了2倍和3倍；张婧等^[9]提出了化学-生物联合浸出次生硫化铜精矿中的Cu，结果表明，浸出8 d时，铜浸出率为98.26%，比单独生物法高41.92%，比单独化学氧化法高27.31%。以上研究结果表明，联合浸出工艺在金属浸出方面具有独特的优势。

本课题拟采用化学-生物两步浸出工艺提取废弃印刷线路板中的金属。初步化学浸出的浸出剂为酸洗废水，主要浸出WPCBs中的活泼金属Zn、Pb、Al和Sn。两步生物浸出的菌种为嗜酸性氧化亚铁硫杆菌，主要浸出WPCBs中未完全浸出的金属铜，工艺主要是利用酸洗废水酸性强和铁含量高的特点，将酸洗废水中的铁用作生物浸出微生物的能源，同时酸洗废水中的铁很大一部分以微生物代谢产物铁沉淀的形式除去。采用化学-生物两步浸出工艺^[7]，将WPCBs中的金属进行初步浸出后减轻了后续生物浸出的压力，一方面避免了化学浸出成本高的劣势，另一方面也将生物浸出周期大大缩短。通过两步浸出工艺，WPCBs中含量较高的金属Zn、Pb、Al、Sn和Cu被完全浸出，经过后续的湿法冶金过程被回收利用，同时两步浸出后酸洗废水的酸性和含铁量都大大降低，酸洗废水得到了很大程度的处理。

1 材料与方法

1.1 材料

废弃印刷线路板：实验采用的线路板均为废旧台式电脑主板，购自南京某电脑维修店。首先人工去除元器件，接着用钢剪将其剪成小块，进FW-400A高速万能粉碎机粉碎^[10]，过16目筛后烘干备用。将干燥后的WPCBs粉末进行消解^[11]，使用ICP-OES测定金属含量，其结果见表 1。

表1 废弃印刷线路板中金属含量
Table 1 Metal percentage in waste printed circuit boards

%
参数	Cu	Zn	Pb	Al	Fe	Sn	Ni	Mg	Mn	Ag	Sb
含量	24.97	3.52	2.60	2.32	1.89	1.03	0.26	0.13	0.016	0.007	0.002

酸洗废水：实验所用酸洗废水来自江苏省某钢铁厂，用0.22 μm滤膜过滤灭菌后备用，以灭菌后的酸洗废水为浸出液，浸出WPCBs中的金属。酸洗废水的主要组成如表 2所示。

表2 酸洗废水的组成
Table 2 Composition of pickling wastewater

g·L^-1
参数	铁	锌	铝	铅	铜	氯
含量	189.50	3.79	0.30	0.10	0.04	252.59
注：表中未列出的成分含量太低，未检测到。

菌种：实验所用菌种是由江苏省化工污染控制与资源化重点实验室提供的Acidithiobacillus ferrooxidans ATCC 23270(简称A.f)。所用培养基为9K培养基, 其成分如下：(NH₄)₂SO₄ 3.00 g·L^-1；KCl 0.10 g·L^-1；K₂HPO₄ 0.50 g·L^-1；MgSO₄·7H₂O 0.50 g·L^-1；Ca(NO₃)₂ 0.01 g·L^-1；FeSO₄·7H₂O 44.6 g·L^-1。

将菌株按照连续转接驯化的方法依次进行耐Cl^-、耐酸洗废水、耐WPCBs的驯化^[12]，得到高效耐性菌，再进行细菌的稳定培养，用于后续的生物浸出实验。

1.2 方法

1.2.1 嗜酸性氧化亚铁硫杆菌的驯化实验

A.f菌株依次进行耐Cl^-、耐酸洗废水、耐WPCBs的驯化。将菌株按体积分数10%接种量接种到含不同Cl^-浓度(0～9 g·L^-1，变化梯度为2 g·L^-1)的培养基中，定期检测氧化还原电位，确定其能耐受的最高Cl^-浓度。

将菌株按体积分数10%接种量接种到含Cl^-的培养基中驯化，待驯化完毕，按2 g·L^-1浓度梯度递增培养基中Cl^-浓度进行下一轮驯化。按照同样的步骤进行耐酸洗废水、耐WPCBs的驯化。

耐Cl^-驯化时用1:1的H₂SO₄调节pH为2.0。全部驯化过程在恒温摇床中进行，转速设定为180 r·min^-1，温度设定为30 ℃^[13]。

1.2.2 化学浸出条件的响应面优化

选取转速、温度、投加量和颗粒尺寸4个影响因素^[14]，采用Box-Behnken响应面模型设计29组实验^[15]，对WPCBs中铜化学浸出条件进行优化，旨在提高WPCBs中的铜浸出率。具体实验因素与水平设计见表 3和表 4。

表3 响应面的设计因素、水平及编码
Table 3 Factors, levels and codes chosen for RSM

因素	水平
因素	-1	0	+1
(A)转速/(r·min^-1)	200	400	600
(B)温度/℃	25	35	45
(C)投加量/(g·L^-1)	20	60	100
(D)颗粒尺寸/mm	0.45	1.23	2.00

表4 响应面分析实验结果
Table 4 Experimental results of RSM

编号	A	B	C	D	铜浸出率/%
1	0	-1	0	1	13.07
2	0	0	-1	1	83.75
3	0	0	0	0	2.37
4	0	0	1	-1	15.12
5	0	0	1	1	3.98
6	0	-1	-1	0	100
7	0	0	-1	-1	100
8	0	-1	0	-1	39.92
9	0	0	0	0	2.37
10	1	-1	0	0	10.21
11	1	0	0	-1	38.63
12	-1	1	0	0	3.57
13	1	1	0	0	37.74
14	0	0	0	0	2.37
15	0	1	1	0	2.48
16	0	-1	1	0	1.98
17	-1	0	0	-1	43.74
18	0	0	0	0	2.37
19	1	0	-1	0	100
20	1	0	1	0	1.54
21	1	0	0	1	9.68
22	-1	-1	0	0	1.95
23	0	1	0	1	2.61
24	0	0	0	0	3.53
25	-1	0	-1	0	97.33
26	-1	0	1	0	2.74
27	0	1	-1	0	100
28	0	1	0	-1	41.84
29	-1	0	0	1	1.85

1.2.3 化学浸出动力学实验

准确称取12.00 g废弃印刷线路板粉末投加到250 mL锥形瓶中，向其中加入200 mL酸洗废水，并用保鲜膜封住瓶口，置于磁力搅拌器上加热搅拌，控制温度为30 ℃，转速为600 r·min^-1。分别在1、2、3、6、12、24、48、72、96和120 h取样，过0.22 μm滤头后用电感耦合等离子体发射光谱仪测定浸出Cu²⁺浓度，根据式(1)计算浸出率。

$X = \frac{{0.2{C_t}}}{{12 \times 1000w}} \times 100\%$

(1)

式中：X为铜浸出率，%；C_t为t时刻废水中Cu²⁺浓度，mg·L^-1；w为WPCBs中Cu的含量, %。

1.2.4 生物浸出实验

化学浸出5 d后进行生物浸出实验，5 mol·L^-1的NaOH调节pH为1.5，以体积分数10%接种量向其中投加驯化后的细菌，置于恒温摇床中生物浸出，转速180 r·min^-1，温度30 ℃。生物浸出10 d和15 d后取样测定Cu²⁺和总Fe浓度。

2 结果与讨论

2.1 菌种的耐Cl^-驯化特性

A.f菌株进行了耐Cl^-、耐酸洗废水、耐WPCBs的驯化，以耐Cl^-驯化为例说明菌株驯化特性。Cl^-会对细菌的生长活性产生显著的影响。图 1为Cl^-对氧化还原电位的影响。NICHOLAS等^[16]的研究表明，氧化还原电位和亚铁氧化率有直接的关系，所以可以通过氧化还原电位来判断亚铁氧化率的大小。由图 1可知，随着Cl^-浓度的增加，细菌的停滞期延长，细菌生长速率减慢，达到稳定时的氧化还原电位减低，对Fe²⁺的氧化活性减弱。当初始驯化浓度达到9 g·L^-1时，Fe²⁺的氧化速率非常缓慢，严重抑制细菌生长。因此，ATCC 23270菌株耐受Cl^-最大的浓度是7 g·L^-1。郭勤等^[17]从江西某铀矿堆浸场矿石中分离得到的氧化亚铁硫杆菌对Cl^-的耐受性仅为3 g·L^-1。由此可见，本研究所选取的菌株对Cl^-有较高耐受性。

图1 Cl^-对ATCC 23270氧化还原电位的影响
Fig. 1 Effect of Cl^- on oxidation reduction potentialby ATCC 23270

由图 2可知，在进行A.f耐Cl^-驯化时，将在相对较低的Cl^-浓度下驯化得到的菌株转接到较高Cl^-离子浓度的培养基中进行驯化，可较快获得氧化活性较高的菌株。以7 g·L^-1 Cl^-为例，空白组不加菌条件下氧化还原电位在397 mV，此时亚铁的氧化主要依靠空气中氧气的作用。加菌组亚铁的氧化有空气中氧气的作用也有细菌的氧化作用，除去氧气的作用外，驯化后菌种氧化活性与驯化前相比提高了5.21倍，所用时间为72 h。

图2 ATCC 23270耐Cl^-驯化前后氧化还原电位的比较(培养72 h)
Fig. 2 Comparison of oxidation reduction potential of ATCC 23270 before and after chlorine-tolerant domestication(72 h)

以同样的方法进行耐酸洗废水、耐WPCBs的驯化，结果表明，菌能耐受的最高酸洗废水浓度为稀释5倍，最高耐受WPCBs为60 g·L^-1，这远高于ARSHADI等^[10]报道的最高耐受WPCBs为20 g·L^-1。由此可见，连续转接驯化方法在进行A.f驯化时有明显的优势。

2.2 浸出条件的响应面优化

2.2.1 回归模型

采用Design-Expert8.05软件对表 4的实验数据进行二次多项式回归拟合^[18]，得到以铜浸出率为响应值的方程：

$\begin{array}{l} {\rm{浸出率 = 2}}{\rm{.60 + 3}}{\rm{.8A + 1}}{\rm{.76B-46}}{\rm{.10C-13}}{\rm{.69D + 6}}{\rm{.48AB-0}}{\rm{.97AC + 3}}{\rm{.23AD + }}\\ \;\;{\rm{0}}{\rm{.13BC - 3}}{\rm{.10BD + 1}}{\rm{.28CD + 6}}{\rm{.75}}{{\rm{A}}^{\rm{2}}}{\rm{ + 7}}{\rm{.55}}{{\rm{B}}^{\rm{2}}}{\rm{ + 39}}{\rm{.24}}{{\rm{C}}^{\rm{2}}}{\rm{ + 12}}{\rm{.40}}{{\rm{D}}^{\rm{2}}} \end{array}$

模型方程的回归系数R²=0.974，表明此模型与实验结果拟合较好。方差分析(见表 5)结果表明，投加量、颗粒尺寸对铜的浸出有显著影响，转速、温度则影响较小，根据影响的程度可以排序为投加量>颗粒尺寸>转速>温度。

表5 Box-Behnken模型的方差分析
Table 5 ANOVA for fitted Box-Behnken model

方差来源	自由度	平方和	均方	F	P
模型	14	38 404.3	2 743.17	36.68	< 0.000 1
A	1	181.12	181.12	2.42	0.142 0
B	1	37.14	37.14	0.50	0.492 6
C	1	25 506.2	25 506.2	341.07	< 0.000 1
D	1	2 249.81	2 249.81	30.08	< 0.000 1
AB	1	167.83	167.83	2.24	0.156 3
AC	1	3.74	3.74	0.050	0.826 2
AD	1	41.86	41.86	0.56	0.466 7
BC	1	0.063	0.063	0.001	0.977 3
BD	1	38.32	38.32	0.51	0.485 9
CD	1	6.53	6.53	0.087	0.772 0
A²	1	295.49	295.49	3.95	0.066 8
B²	1	369.57	369.57	4.94	0.043 2
C²	1	9 988.72	9 988.72	133.57	< 0.000 1
D²	1	997.47	997.47	13.34	0.002 6
残差	14	1 046.95	74.78
总和	28	39 451.3
注：P < 0.01, 差异极显著；P < 0.05，差异显著。

2.2.2 响应面分析

图 3～图 8为各因素交互影响的等高线图和响应面图。曲线越陡表明该因素对铜浸出影响越大，曲线颜色越深表明铜浸出率越高。从图 3可以看出，在等高线图的右侧上部区域，即转速>520 r·min^-1、温度在40.0～45.0 ℃时图形颜色较深，铜浸出率较大。由图 4可知，当投加量 < 20 g·L^-1时，在较低的转速下也会有很高的铜浸出率。由图 5可知，在等高线图的右侧下部区域，即转速>440 r·min^-1、颗粒尺寸在0.45～0.84 mm时图形颜色较深，铜浸出率较大。图 6表明，当投加量 < 20 g·L^-1时，在较低的温度下也可以获得很高的铜浸出率。从图 7可以看出，颗粒尺寸在0.45～0.84 mm时图形颜色都较深，此时温度对铜浸出率影响较小。由图 8可以看出，投加量 < 20 g·L^-1、颗粒尺寸在0.45～0.84 mm时图形颜色较深，铜浸出率较大。综上所述，提高转速、增加浸出温度、减少WPCBs投加量、降低颗粒尺寸都会提高铜浸出率。这是因为转速的提高使投加的WPCBs粉末更加完全地分散在酸洗水中，使之接触面积更大，从而提高了铜浸出率。同理，若是增大WPCBs投加量，其中会有部分的WPCBs粉末成团而不能与酸洗废水完全接触，减小相对的接触面积，从而使铜浸出率降低。颗粒尺寸在很大程度上也影响了酸洗废水与WPCBs粉末的接触。温度越高，铜浸出率越高，表明此浸出过程涉及化学反应，可能的反应^[19]如式(2)所示，铜在浸出过程中发生氧化还原反应，WPCBs中的单质铜被置换出来，此反应为吸热反应，增加温度有利于铜的浸出。

${\rm{F}}{{\rm{e}}^{{\rm{3 + }}}}{\rm{ + Cu }} \to {\rm{F}}{{\rm{e}}^{{\rm{2 + }}}}{\rm{ + C}}{{\rm{u}}^{{\rm{2 + }}}}$

(2)

图3 转速-温度的等高线与响应面图
Fig. 3 Contour and surface plots for effect of rotating speed and temperature

图4 转速-投加量的等高线与响应面图
Fig. 4 Contour and surface plots for effect of rotating speed and dosage

图5 转速-颗粒尺寸的等高线与响应面图
Fig. 5 Contour and surface plots for effect of rotating speed and particle size

图6 温度-投加量的等高线与响应面图
Fig. 6 Contour and surface plots for effect of temperature and dosage

图7 温度-颗粒尺寸的等高线与响应面图
Fig. 7 Contour and surface plots for effect of temperature and particle size

图8 投加量-颗粒尺寸的等高线与响应面图
Fig. 8 Contour and surface plots for effect of dosage and particle size

2.2.3 验证实验

根据Box-Behnken(BBD)模型分析结果得出利用酸洗废水浸出WPCBs中的铜的最佳条件为：转速=553.43 r·min^-1、温度=42.57 ℃、投加量=20.23 g·L^-1、颗粒尺寸=1.80 mm，如表 6所示，此条件下铜浸出率预测值可以达到100.08%。在上述条件下开展验证实验，最终实测铜浸出率为100%，在95%置信区间内，再次说明该模型的可信性^[10]。

表6 最优化条件下的模型预测和验证
Table 6 Point prediction and verification of models at optimum conditions

参数	目标	预测值/%	实验值/%	95%置信区间
参数	目标	预测值/%	实验值/%	低值	高值
铜浸出率	最大值	100.08	100.00	83.13	117.03

2.3 化学浸出动力学

Zn、Pb、Al和Sn在化学浸出72 h后都可达到完全浸出，但铜作为WPCBs中含量最高的金属只得到部分浸出。为了探究铜在两步浸出工艺中化学浸出的快慢，采用湿法冶金中液固相反应的“收缩核动力学模型”^[20]来描述，式(3)～式(5)是这种模型的3种表征^[21]：

$1-2/3x-{\left( {1-x} \right)^{2/3}} = {k_{\rm{d}}}t$

(3)

$1-{\left( {1-x} \right)^{1/3}} = {k_{\rm{r}}}t$

(4)

$1-3{\left( {1-x} \right)^{2/3}} + 2\left( {1-x} \right) = kt$

(5)

式中：x为铜浸出率; k_d、k_r、k为反应速率常数。式(3)浸出过程受残留固体膜层的扩散所控制。式(4)表示过程受化学反应控制。式(5)表示浸出过程由收缩未反应核周围的残留固体膜层的扩散所控制。

图 9是铜浸出过程中3种动力学的拟合曲线，表 7是3种动力学拟合曲线的参数值。可知，模型1和模型3的相关系数均达到了0.98以上。故WPCBs中铜浸出过程主要受残留固体膜层的控制，这主要跟WPCBs的组成和结构有很大关系。WPCBs中金属嵌入基板中，当金属溶出时，部分不能反应的固体则形成屏障，阻碍金属的后续溶出，即使增加浸出时间，铜的浸出率也不会出现明显的增长。因此，在WPCBs中，金属浸出时要尽可能将其完全粉碎，减小其颗粒尺寸，这对浸出效率的提高影响较大。

图9 铜浸出过程中的动力学拟合曲线
Fig. 9 Kinetic fitting curve in copper leaching process

表7 化学反应动力学参数
Table 7 Chemical reaction kinetic parameters

模型1		模型2		模型3
1-2/3x-(1-x)^2/3		1-(1-x)^1/3		1-3(1-x)^2/3+2(1-x)
k₁	R²	k₂	R²	k₃	R²
< 0.001	0.982	0.002	0.970	0.001	0.982

2.4 生物浸出实验

本课题采用酸洗废水作为浸出液，在两步生物浸出时浸出系统中仍有很高的亚铁含量，可将其作为微生物生长的铁源(式(6))，同时酸洗废水中的铁也将作为铁沉淀而除去。图 10是生物浸出10 d和15 d后不同投加量下铜浸出率和酸洗废水中铁去除。

$\text{4F}{{\text{e}}^{\text{2+}}}\text{+}{{\text{O}}_{\text{2}}}\text{+4}{{\text{H}}^{\text{+}}}\xrightarrow{A.f}\text{4F}{{\text{e}}^{\text{3+}}}\text{+2}{{\text{H}}_{\text{2}}}\text{O}$

(6)

图 10(a)表明，20 g·L^-1投加量时，空白组不加菌条件下铜浸出率一直保持在化学浸出时的浸出率100%，但是生物浸出15 d后铜浸出率反而只有80.7%，这可能与铁沉淀吸附了浸出液中的Cu²⁺有关。在60和100 g·L^-1投加量时，生物浸出15 d后铜浸出率由原来的67.6%和58.5%分别上升到91.1%和59.4%，但空白组基本不变。结果表明生物浸出大大提高了60 g·L^-1的铜浸出率，但对100 g·L^-1投加量时铜浸出率提高较少，这可能是高WPCBs投加量对微生物的毒性作用引起的^[10]。

图10 不同投加量下铜的生物浸出率和铁的去除率
Fig. 10 Bioleaching rate of copper and removal rate of iron under different dosage

图 10(b)表明，铁去除率随着投加量的增加而逐渐降低，这跟上述所说的WPCBs对细菌的毒性作用有关。尤其是100 g·L^-1投加量时影响最大，此时铁去除率只有9.9%，20和60 g·L^-1投加量时则可达到21.1%和17.7%。

综上所述，最佳的WPCBs投加量是60 g·L^-1，此时可同时获得高的铜浸出率和铁去除率，另外，增加生物浸出时间会使铁去除率进一步提高，从而大大减轻酸洗废水后续处理的负担。

3 结论

1) Cl^-会对Acidithiobacillus ferrooxidans ATCC 23270的生长活性产生显著的影响。连续转接驯化方法在进行驯化时有明显的优势，菌能耐受的Cl^-最大浓度是7 g·L^-1，最高耐受酸洗废水浓度为稀释5倍，最高耐受WPCBs为60 g·L^-1。

2) 响应面分析结果表明，投加量、颗粒尺寸对铜的浸出有显著影响，转速、温度则影响较小，各因素之间的交互作用也不明显。总体来说，根据影响的程度可以排序为投加量>颗粒尺寸>转速>温度。

3) 化学浸出动力学结果表明，WPCBs中铜在酸洗废水中的浸出符合收缩核模型，过程主要受残留固体膜层的控制。

4) 生物浸出实验表明，WPCBs投加量增加会抑制微生物的生长，降低铜浸出率和铁去除率，最适的投加量为60 g·L^-1，浸出15 d的铜浸出率和铁去除率分别可达到91.1%和17.7%。

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