逐步沉淀法在处理核电站一次系统产生的复杂净化废液中的优化

《Desalination and Water Treatment》：Optimization of Stepwise Precipitation Method for Treating a Complex Decontamination Waste Solution from Nuclear Power Plant Primary System

　　黄在雄（Jaewoong Hwang）|古在成（Jaseung Koo）|林承周（Seungjoo Lim）|李根英（Keunyoung Lee）
韩国忠南国立大学（Chungnam National University, CNU）有机材料工程系，大田市儒城区大鹤路99号，邮编34134

**摘要**
使用草酸对核电站一次系统进行去污过程中产生的废弃物中含有复杂的放射性核素和重金属混合物，需要高效且具有选择性的处理策略。本研究开发了一种结合无机沉淀、共沉淀和吸附的多步处理工艺，以增强污染物去除效果的同时尽量减少二次放射性废物的产生。在控制的pH条件下，通过金属-草酸沉淀作用有效地去除了有机化合物（去除率超过98%）。随后利用水合氧化铁和水合氧化铝进行共沉淀，系统评估了残留重金属和放射性核素模拟物的去除效果，在pH为10时钴（Co）和铜（Cu）的去除率超过99%。在后续的中和步骤中，只有在前一步共沉淀过程中加入铝时，通过BaSO4沉淀实现了超过99%的钡（Ba）去除率。对于共沉淀过程中去除效率较低的铯（Cs），进行了使用普鲁士蓝（Prussian Blue）的额外吸附实验，并根据吸附剂用量和接触时间评估了去除效率。研究结果表明，所提出的多步工艺能够有效处理复杂的放射性废弃物溶液，同时减少最终放射性固体废物的体积，为核废水管理提供了一种实用的方法。

**1. 引言**
在水冷反应堆中，一次系统通过不锈钢管道中的冷却剂循环来实现反应堆的冷却。这类管道材料包括耐腐蚀的锆（Zr）和镍（Ni）基合金。然而，在高温高压条件下，冷却剂会氧化管道表面的铁（Fe）、镍（Ni）、铬（Cr）和钴（Co）等金属成分，产生腐蚀残留的超细颗粒（CRUD）[1]。尽管CRUD的组成因反应堆减速剂类型而异，但其浓度的增加会通过降低冷却剂的传热性能和加速金属管道的腐蚀来降低设施的安全性[2, 3]。因此，对一次系统中的CRUD进行去污处理至关重要，常用的化学去污方法包括使用草酸、盐酸、硝酸、硫酸、磷酸、氨基磺酸或其混合溶液等强氧化剂[4]。这种由有机酸处理产生的放射性废弃物含有复杂的有机和无机污染物，而使用离子交换膜或树脂进行处理会产生难以管理的二次放射性废物。根据韩国严格的放射性废物管理法规，这些二次废物被归类为难以处理的类型，使其处理和处置面临挑战。此外，考虑到韩国废物处置设施的容量有限以及废物处置成本高昂，有必要努力减少放射性废物的产生。在去污过程中产生的污泥在干燥后成为不稳定的固体废物，需要进行稳定化处理以便于其在处置设施中的运输和储存。随着固化废物中有机含量的增加，其物理、热稳定性和化学稳定性会降低。因此，需要采取措施减少有机含量。典型的有机降解方法包括高级氧化过程（AOPs），例如使用过氧化氢（H?O?）或过硫酸盐（S?O?2?）生成羟基自由基（·OH）或硫酸根自由基（SO?•?），并利用紫外线照射加速自由基的生成[5, 6]。为了提高这些自由基的生成效率，还研究了催化过程[3, 4]；此外，也有研究报道了使用锰（Mn）、铜（Cu）、镍（Ni）和钴（Co）等过渡金属离子作为催化剂进行有机降解[7, 8, 9]。还有一些研究展示了仅使用过渡金属和过硫酸根自由基而无需紫外线照射即可实现特定有机化合物的降解和去除[10]。

**2. 实验工作**
**2.1. 模拟废弃物的合成**
首先，制备了用于模拟核电站一次系统去污过程中产生的废弃物的溶液。配制了20 mM的草酸（OXA，Sigma Aldrich）溶液，并加入Co（CoCl?，Sigma Aldrich）和Cs（CsCl，Sigma Aldrich），使其浓度分别达到约2×10?? mM。为了模拟草酸的降解过程，分别加入2 mM的CuSO?（JUNSEI）和Na?S?O?（Sigma Aldrich）作为过渡金属催化剂和氧化剂。为了去除氧化后剩余的草酸根离子（SO?2?），向模拟废弃物溶液中加入100 mM的Ba(OH)?（JUNSEI）溶液，最终废弃物的组成为表1所示。

**表1. 模拟废弃物的化学组成**
| 化合物 | 最终废弃物溶液中的浓度（mM） | 角色 |
|-----------------|-----------------|-------------|
| OXA（C2H2O4） | 15.15 | 去污剂 |
| CoCl? | 1.54×10?? | 污染物 |
| CsCl | 1.54×10?? | 污染物 |
| CuSO? | 1.52 | 催化剂 |
| Na?S?O? | 1.52 | 氧化剂 |
| Ba(OH)? | 24.24 | 沉淀剂 |

**2.2. 混合、固液分离和样品分析的实验条件**
所有混合过程均在D-6JT Daeheung science Co. Ltd.（韩国）的实验装置中进行。快速混合的速度为150 rpm，絮凝速度为50 rpm，普鲁士蓝注入混合的速度为300 rpm。沉淀形成后，让混合物静置30分钟，然后使用带有0.45 μm膜过滤器的真空泵将沉淀物完全从溶液中分离出来。所有分析样品均静置1小时后，仅取上清液通过0.45 μm膜过滤以制备分析样品。有机去除效率通过总有机碳分析（TOC，Shimadzu Corporation TOC-L）进行评估，剩余离子浓度通过ICP-OES（Optima 8300 DV，Perkin Elmer）和ICP-MS（Nexion 350D，Perkin Elmer）进行测量。

**2.3. 铜（Co）、铜（Cu）和钡（Ba）离子的共沉淀实验**
使用基于硫酸根的沉淀剂对于从碱性废弃物中去除钡离子至关重要。因此，选择了H?SO?（SHOWA）、Fe?(SO?)?（Sigma Aldrich）和Al?(SO?)?（Sigma Aldrich），并评估了它们的去除效率。实验分为两种条件进行：
- **第一步工艺**：将沉淀剂加入搅拌后的废弃物溶液中，直到pH达到8以引发沉淀。
- **第二步工艺**：将沉淀剂加入搅拌后的废弃物溶液中，直到pH达到10以形成含有有机和无机成分的沉淀物；然后分离沉淀物，仅对上清液进行中和。两种条件下均让样品静置1小时后，仅取上清液通过0.45 μm膜过滤以制备分析样品。重金属浓度通过ICP-OES和ICP-MS分析量化，去除效率根据以下公式计算：
$$
\text{去除率}(\%) = \frac{C_0 - C_p}{C_0} \times 100 $$
其中 \(C_0\) 是废弃物溶液中初始的污染物浓度，\(C_p\) 是沉淀后上清液中的污染物浓度。

**2.4. 铯（Cs）的吸附实验**
本实验使用PB（Fe?(Fe(CN)?)?，Sigma Aldrich）作为吸附剂去除低浓度Cs，并评估了吸附剂用量。
- **第一步工艺**：使用Al?(SO?)?作为絮凝剂–沉淀剂，将废弃物溶液的最终pH调整至8。在未进行固液分离的情况下加入PB（20 mM），沉淀1小时后收集上清液进行分析。
- **第二步工艺**：分别向废弃物溶液中加入中和剂和絮凝剂–沉淀剂，将pH调整至10以进行比较。沉淀1小时后，仅分离上清液。为了中和分离出的上清液，加入H?SO?将pH调整至8，然后以0至20 mM的浓度添加PB，同时监测上清液中的Cs浓度变化。所有分析样品均通过0.45 μm膜过滤，通过ICP-MS量化Cs浓度，据此评估Cs的去除效率。

**2.5. 颗粒的絮凝实验**
研究了絮凝剂添加引起的沉淀物形成及其沉淀行为，以评估有机物的去除和低浓度Cu的共沉淀效果。为了评估三种无机化学物质（H?SO?、Fe?(SO?)?、Al?(SO?)?）在一步和两步工艺下的絮凝效率，让样品静置2小时，并使用浊度计（Hi 98703-02，HANNA instruments）监测上清液的浊度变化。此外，还评估了经过Cs吸附处理的溶液中含有PB的沉淀物的絮凝和沉降特性。基于先前的研究结果，Al?(SO?)?被确认为去除重金属和残留离子最有效的沉淀剂，因此选择它进行本次实验。向中和后的上清液中添加PB，浓度范围为0至20 mM，并监测1小时内的浊度变化。

**3. 结果与讨论**
**3.1. 草酸（OXA）的去除效率**
模拟废弃物溶液的初始TOC浓度为455.3 mg/L，在加入过渡金属和过硫酸盐后未观察到明显的pH变化。72小时后，TOC浓度降至312 mg/L；而在仅加入Cu（未加过硫酸盐）的实验中也得到了类似的数值（图1(A)）。这些结果表明，与最初预期的通过Cu催化氧化和硫酸根自由基激活去除有机物的机制不同，TOC浓度的降低可归因于形成难溶的Cu-草酸复合物（见公式（6））。在后续步骤中，加入Ba(OH)?有效去除了残留的有机物和SO?2?。通过公式（7）反应形成的沉淀物被迅速分离后，溶液的TOC浓度降至5.3 mg/L，相比初始废弃物溶液减少了98%以上（图1(B)）。无论是否过滤，观察到的差异均很小，这表明可以通过化学络合快速去除溶解的有机碳。这一步预处理对于后续过程中更清楚地观察金属离子的絮凝和沉淀行为非常重要。

**3.2. 不同沉淀剂和pH条件下铜（Co）、铜（Cu）和钡（Ba）离子的去除效率**
在使用CuSO?和Na?S?O?的催化氧化阶段，未观察到明显的pH变化或大量沉淀物的形成。随后加入Ba(OH)?进行沉淀时，pH升高至约12，导致硫酸钡、草酸钡和金属氢氧化物颗粒迅速形成和沉淀（图2）。
在以往的研究中，当废弃物溶液中初始Co浓度为数十mg/L时，所有沉淀条件下Co的浓度均降至1 mg/L以下；然而仍残留微量（10?3 mg/L级别）。因此，在评估像Co-60这样的放射性核素的去除性能时，使用微量Co浓度的实验是必要的。尽管实际去污废液中的放射性核素浓度通常低于本研究中使用的浓度，但先前使用实际放射性废液的研究报告称，在碱性沉淀条件下，去除效率相当。由于像Co-60和Cs-137这样的放射性核素在水系统中表现出与其稳定同位素相同的化学行为，因此预计本研究中观察到的去除机制在真实的放射性废液条件下仍然适用[13]、[14]、[15]、[16]。在pH 12时加入Ba(OH)?后，Co的去除效率超过了99%；在约pH 10时，当所有混凝和沉淀条件都得到满足时，也保持了同样高的去除效率（>99%）。然而，当进一步加入沉淀剂使pH降低到8时，Co的去除效率显著下降至38.9–89.5%，并且这一变化取决于所使用的沉淀剂类型（图3）。
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**图2. Co污染物和残留重金属的去除过程。**
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**图3. 在一步过程中，使用不同沉淀剂去除Co离子的浓度和效率。**

这些结果可以归因于Co的pH依赖性溶解度以及涉及HFO/HAO的共沉淀反应。正如先前的研究报道的，并且通过MINEQL[17]、[18]等平衡模型的化学形态和溶解度预测得到证实，Co在pH 10–12范围内的溶解度最低，在此范围内它会以Co(OH)?的形式沉淀；而在pH 7–8范围内，其溶解度约为10^-3 mg/L。在高pH条件下，Co主要以不溶性的Co(OH)?(s)形式存在，从而有效地从溶液中去除。随着pH值的降低，平衡向更易溶的物种（如Co2?和Co(OH)?）偏移，导致Co重新溶解到水相中。这一趋势与描述金属水解和氢氧化物溶解度的公认地球化学原理一致，其中主要物种会随pH值变化[19]、[20]。因此，在加入Ba(OH)?后，Co首先在pH 12时沉淀，并留在液相中；然而，在pH值降至8的过程中，由于中和作用，Co重新溶解，这从溶液中Co浓度的增加得到了证明。

在pH 8时，当加入Fe2(SO4)3或Al2(SO4)3时，HFO/HAO发生了共沉淀作用，导致溶解的Co浓度低于加入H2SO4的情况。然而，即使在Al2(SO4)3的情况下，尽管其去除效率最高，溶液中仍残留有约2×10^-3 mg/L的Co，表明去除不完全。尽管HFO/HAO共沉淀被广泛认为是去除微量重金属和放射性核素的有效方法，但当前的结果表明，在本研究的强碱性废液条件下，其有效性有限。因为在pH 10左右会形成大量的HFO/HAO沉淀物，从而减少了在pH 7–8范围内进行进一步共沉淀所需的可用氢氧化物表面的数量，而在这个范围内Co(OH)2倾向于重新溶解。因此，为了有效去除低浓度的Co，首先分离在pH 10时形成的含Co沉淀物，然后仅对上清液进行进一步处理是有利的。

目标废液中存在的重金属包括用于促进草酸盐催化分解的残余Cu，以及用于草酸盐和硫酸盐沉淀的Ba。与Co类似，Cu在pH 10时的残留浓度最低（图4(A)），这表明由于它们在水系统中的类似化学行为，氢氧化物沉淀是可行的。这一观察结果与先前的研究一致，这些研究表明Cu和Co在这个pH范围内都具有最低的溶解度，从而有利于高效沉淀[21]、[22]。

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**图4. 不同pH条件下，共混凝/沉淀过程后Cu（A）和Ba（B）的残留浓度和去除效率。**

Co的去除效率顺序为HAO > H2SO4 > HFO；而Cu的去除效率顺序为HAO > HFO > H2SO4。然而，考虑到Cu的排放标准为1 mg/L（韩国的清洁区域排放标准），这一标准在几乎所有实验条件下都得到了满足。相比之下，由于Co是本研究的目标放射性核素，因此最大化Co的去除效率更为重要。因此，确定HAO是该废液处理系统最合适的沉淀剂；为了高效去除废液中的残余Cu和Co离子，将沉淀物在pH 10时分离出来，然后仅对上清液进行后续处理是有利的。

Ba通过与废液中存在的硫酸盐和草酸盐反应，以BaSO4或BaC2O4的形式沉淀，而多余的Ba以初始浓度约5.54 mg/L的形式存在于溶液中。如前所述，使用基于硫酸盐的沉淀剂对于去除残余Ba是必不可少的。然而，在本研究中，为了在pH 10时中和上清液并去除低浓度的Co和Cu，使用了H2SO4；因此，在这些条件下需要重新评估Ba的去除效率。在所有混凝-沉淀条件下，pH 10时的Ba浓度范围为44.7至59.3 mg/L（图4(A)）。当使用H2SO4或Fe2(SO4)3时，pH 8时的浓度略有下降（图4(B)）；而仅使用Al2(SO4)3时，浓度降至1 mg/L以下。这些结果表明，未以BaSO4形式沉淀的低浓度Ba需要通过共沉淀去除。此外，在需要基于pH调整的两步处理过程的系统中，如本研究所示，通过HAO介导的共沉淀似乎是最有效的方法。

这些结果表明，在当前实验条件下，Al2(SO4)3对Co、Cu和Ba离子的去除效果优于Fe2(SO4)3。HAO相对于HFO的优越性能可以归因于它们的水解行为和絮凝结构的差异。铝物种倾向于形成稳定的聚合物氢氧化物复合物，这促进了大而多孔、无定形的絮凝体的形成，具有较高的可接触表面积。相比之下，铁物种更容易形成致密的氢氧化物/氧氢氧化物沉淀物，这可能限制了吸附位点的可用性。这种基于铝的系统的结构优势已在先前的研究中得到报道，其中铝化合物显示出比铁化合物更高的去除效率和亲和力[23]。此外，铝氢氧化物絮凝体生长更快，形成的聚集体更大、更开放，从而通过扫洗絮凝增强了污染物的捕获能力[24]。特别是，本研究中使用的初始废液呈强碱性（pH>12），并且混凝过程是在碱性到中性pH调整条件下进行的。在这种条件下，HAO的水解和絮凝体生长行为变得更加有利，从而提高了其混凝性能[12]、[25]、[26]。

然而，HAO并不总是比HFO表现更好。这些系统的吸附、混凝和沉淀行为在很大程度上取决于目标污染物的化学形态、有机物的存在以及废液基质的组成。因此，一些研究表明，在特定条件下，尤其是在共沉淀或强表面络合作用为主要去除机制时，HFO可以提供更优的去除性能[27]。因此，应根据目标废液系统的特性来确定HAO和HFO的相对有效性。

3.3. 用于去除Cs离子的吸附剂添加优化
Cs是一种难以使用大多数化学沉淀方法（包括共沉淀）去除的元素[28]、[29]、[30]。选择了最广泛使用的商用吸附剂之一PB来去除Cs，并在其共沉淀系统中评估了其去除效率。

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**图5. Co、Cs污染物和残留重金属的去除过程。**
首先，在一步过程中（图6），过量添加20 mM的PB使Cs的去除效率超过了99%。这一结果证实了即使废液中存在低浓度的Cs与其他沉淀物共存，使用高剂量的PB也能实现有效去除。然而，处理后Co的浓度仍保持在约1.5×10^-3 mg/L。正如先前在低浓度Co共沉淀实验中观察到的，这再次表明将HFO/HAO共沉淀应用于碱性废液时遇到的限制。综合这些发现，可以看出，在这种同时含有Co和Cs的废液系统中，使用混凝剂和PB完全去除Co是困难的。

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**图6. 使用20 mM PB的一步过程中Co和Cs离子的浓度和去除效率。**

为了解决这个问题，采用了两步过程，类似于低浓度Co共沉淀实验，并根据最终PB的剂量评估了低浓度Cs的去除效率。首先，在比较三种不同的沉淀剂时，使用了0.02 mM的PB，不同沉淀系统之间的趋势没有显著差异。在所有条件下，30分钟后以及2小时后，Cs的去除效果都不够理想；只有在反应1周后，才实现了98%的最大去除效率（图7）。由于废液已经经过中和，吸附干扰因素很小；尽管PB的剂量是Cs浓度的摩尔当量的1000多倍，但Cs的去除效率仍然很低。这一结果表明，PB对Cs的吸附动力学相对较慢，限制了去除效率。因此，为了在快速处理过程中使用PB，需要更高的剂量来快速去除Cs。

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**图7. (A)使用0.02 mM PB的两步过程；(B)使用高浓度PB的两步过程中Cs离子的浓度和去除效率。**

通过将PB的剂量从0.2 mM增加到20 mM来比较Cs的去除效率。选择Al2(SO4)3作为唯一的混凝剂-沉淀剂，因为它在通过共沉淀去除其他重金属方面表现出最高的效率。如前所述，单独的中和与沉淀仅实现了约37%的Cs去除；而使用≥2 mM PB的条件在30分钟内实现了超过99%的Cs去除（图7）。因此，这些结果表明，通过本研究中提出的分步沉淀过程也能有效去除低浓度的Cs。

本研究中使用的PB是不溶性的形式，可以通过各种回收和升级方法重新利用，正如先前的研究报道的[31]、[32]。此外，众所周知，PB的吸附能力取决于其合成方法和水溶液[33]、[34]。然而，在当前过程中，未能充分利用所有可用的吸附能力。这一限制可能归因于在中和步骤中形成了BaSO4沉淀物，部分阻塞或减少了PB上的可用吸附位点。为了更准确地评估PB对Cs的内在吸附位点和吸附能力，应完全去除沉淀物，并且吸附测试应在溶液中仅剩Cs的条件下进行。然而，如图7(B)所示，在中和步骤中通过与BaSO4的共沉淀，大约有40%的Cs被同时去除，这表明需要额外的分离过程来独立评估Cs的吸附能力。在这种情况下，含有吸附的Cs的PB和含有共沉淀的Cs的BaSO4沉淀物需要分别处理。这种最终放射性废固体的分离和单独处理不可避免地会增加总体废物管理成本。

尽管如此，图7(A)中的结果显示，在一周的接触时间观察期间，Cs浓度没有增加，反而持续降低。这一结果表明，PB可以在这种过程中连续使用，而不会显著解吸Cs，从而允许以较低的PB剂量长期使用。此外，该过程在pH 8–10的范围内进行，这一范围已被广泛报道为Cs在PB上吸附的最佳条件。因此，这些发现表明，在所提出的处理条件下，PB具有实际的再利用性和操作稳定性。

3.4. 沉淀和吸附颗粒的混凝特性
在这个实验中，评估了通过混凝形成的沉淀颗粒的沉降速率，以建立用于去除低浓度Co和Cs的处理系统的固液分离概念。HFO/HAO沉淀不仅共沉淀溶解的重金属离子，还能降低细颗粒的胶体稳定性，从而促进其聚集[27]，[35]。利用这些特性，可以预期在该过程中生成的沉淀物和吸附颗粒会快速沉降。上清液的浊度单位（NTU）变化在添加Ba(OH)2和三种不同沉淀剂剂量条件下进行了超过1小时的比较。在所有情况下，沉淀开始时的NTU都超过了600，在一步法（pH 8）中，使用H2SO4和Fe2(SO4)3的沉降速率相对较快，优于Al2(SO4)3。相比之下，在两步法中，各种混凝剂之间的沉降速率没有显著差异，并且与仅添加Ba(OH)2的条件相比，沉降速率明显更快；NTU范围从1.12到7.11。这些结果表明，在pH 10时，用于去除低浓度Co的共沉淀过程中形成的絮体可以快速沉降，使得仅将上清液转移到下一步的过程得以顺利实施。图8显示了在中性条件下加入PB后两步法过程中的颗粒行为和沉降特性。当在加入PB后1小时测量上清液的NTU变化时，发现PB浓度≤0.02 mM时的NTU值在20.3到22.4 NTU之间，与未添加PB的对照组相比没有显著差异。这表明微量PB颗粒不会显著影响HAO的沉降效果，并且在这种条件下也未能充分去除低浓度的Co。因此，这样的条件不能被视为合适的治疗条件。当在较高PB浓度（0.2 - 20 mM）下评估沉降效率时，1小时后的NTU值明显低于之前的实验结果。特别是2 mM PB的NTU值为2.33，最低。在凝聚-沉淀系统中，颗粒的表面电荷分布至关重要，当具有不同表面电荷的颗粒比例最合适时，可以预期最有效的聚集效果。当前结果表明，2 mM PB的颗粒比例最为有利。

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图8. 在pH 8（A）和pH 10（B）下，随着吸附剂浓度的变化，NTU随时间的变化。

在比较含2 mM PB和不含2 mM PB的HAO混凝系统中的颗粒沉降速率时，尽管初始NTU较高，但存在PB时的NTU下降得更明显（图9）。结合ICP-MS分析显示低浓度Cs的去除效率超过99%，这些结果表明2 mM PB是最佳的吸附剂浓度，它既具有最高的聚集沉降速率，也具有最高的去除效率。这些结果表明，使用PB吸附低浓度Cs，随后进行1小时的沉降并仅将上清液转移到后续处理步骤（最终的MF和RO步骤），是一种合适的治疗策略。

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图9. 在HAO混凝系统中，不同吸附剂浓度（A）下的NTU测量结果，以及有无吸附剂（B）时的沉降差异。

4. 结论
本研究模拟了核电站一次系统去污后可能产生的有机废物溶液的组成，并评估了高浓度重金属和低浓度稳定放射性核素的去除效果，强调了逐步处理对去除个别污染物的重要性。在考虑处置和最小化最终放射性废物时，通过基于pH依赖性溶解度差异的顺序沉淀，实现了目标重金属离子的有效去除。此外，通过比较HFO和HAO的去除效率，能够评估基于共沉淀的过程对每种金属离子的效果。尽管进行了这些处理，Cs的去除效率仍然很低；然而，通过评估PB剂量和反应时间对Cs去除效果的影响，得出了最佳处理条件。此外，通过对过程中产生的颗粒物质的沉降行为的分析，提出了高效的固液分离策略和优化的工艺流程。

放射性废物溶液的处理必须同时考虑有效去除污染物和最小化最终产生的放射性固体废物。本研究的结果表明，与其依赖复杂和先进的水处理技术，不如根据个别污染物的特性通过逐步沉淀来回收放射性物质，使其以更稳定的形式存在。基于本工作中获得的有机酸和重金属去除的实验室规模数据，有必要进行进一步的工程规模研究。

然而，在实际的工程规模应用中，还需要几项改进和考虑。首先，在常规混合条件下直接将不溶性PB注入废物溶液中是困难的，这可能导致分布不均匀和絮体分离不均。为了解决这一限制，可以考虑替代方法，例如在废物溶液中直接合成含有氰基的可溶性PB前体，或在注入前将不溶性PB预先分散在水介质中。此外，改进叶轮设计以提供更强的机械混合和更佳的流体动力条件，可以增强PB的分散和絮体形成。

另一个重要的考虑因素是实际去污废物溶液的广泛pH范围，从强酸性到高碱性条件都有。特别是在高碱性条件下，大量沉淀物的形成可能会导致反应器污染并降低固液分离效率。这些问题应通过优化反应器和注射系统材料以及选择合适的固液分离设备（如压滤机）和适当的过滤介质来解决。

根据本研究评估的目标元素的化学行为和去除性能，未来的工作应重点验证所提出工艺在实际废物溶液（具有真实组成和浓度）中的适用性。这些研究对于估算实际废物产生量和确定处理工艺的工程规模可行性至关重要。

**CRediT作者贡献声明**
Jaewoong Hwang：撰写 – 审核与编辑，撰写 – 初始稿
Jaseung Koo：调查
Seungjoo Lim：项目管理，资金获取，概念化
Keunyoung Lee：撰写 – 审核与编辑，概念化