即便如此,这也不轻松。

她得不断摸索,不断调整三种材料的混合比例,随后又得继续探索最优化的投放比例,即为最佳反应浓度。

一升含酚废水加多少克的光触媒粉末最合适呢?

这又是个庞大无比的命题,催化降解的效果并非光触媒加得越多越好,除此之外,如果成本高到无法工业应用,那这科研项目也就成了空中楼阁,无从下口了。

另外,还得琢磨光催化反应时最适合的光波长,不断微调吸收光波长来确定催化效果。

简而言之,400nm的紫外光与395nm的紫外光催化效果,也可能存在差异,再涉及到可见光与红外光,这工作量大得叫人发指。

另外,就是污水中的酚类污染物浓度也得刻意不断摸索变化,从0.001mg/L到100mg/L。

光化学的奇妙之处就在于此,当你没能找到最合适的点位时,不断微调参数可能都感受不出明显的变化。

可一旦琢磨到了那临界点,便很有可能让整个反应的效果瞬间突变。

以部分有机溶剂的沸点为例,温度一直达不到沸点,哪怕加热器一直在升温,烧瓶中的溶剂却始终不曾见着半点变化,看起来就像冻住了一般。

可一旦达到临界点,溶剂迅速的便沸腾开来。

研究光触媒的催化效果比这原理复杂得多,但道理却是异曲同工。

卓静思的整个研究项目,便由无数个随机的参数变化组合而成,不同的光触媒材料配比不断调整,从33:33:33,再到98:1:1;触媒材料投加质量不断变化,从每一升污水投加一毫克直到数克;含酚废水的污染浓度从低浓到中浓再到高浓;吸收光波长从红外线换到紫外线,波长一纳米一纳米的变化。

其中难度,并不输给当年的爱迪生为了发明灯泡尝试的六千余种材料。

现代科研,尤其是这种接近基础学科的科研,一向便是如此的枯燥无聊,只有在不断累积大量数据的前提下,才能一步步接近科学的本质。

哪怕明知道自己面对的是数万万种可能,也只能像盗火的普罗米修斯一样一步步往前攀爬。

舒教授如今带了近十个博士生,其中除了卓静思之外,一共有五个博士生分别带着另外四个团队,各自攻关不同的触媒材料催化效果。

卓静思从开始读博一直到现在,全都陷在了这项目里,期间更是经过几次大的挫折。

比如她最开始选择的纳米二氧化铁、二氧化锌与二氧化硅作为切入点,选择用铂来进行配位螯合,可在苦熬了一年,积累了大量数据之后,她突发奇想将二氧化硅换成了钛酸锶,这下可好,效果完爆了之前三种材料的所有配比,又得全部推翻重来。

其实她也根本不指望自己真能将所有参数都确定下来,找到最完美的那个点,这不切实际。

但这无所谓,哪怕她整个项目都完全失败了,只要能将自己的大量数据整理出来,做出数据曲线投放到国际上的科学刊物里去,也能获得不小的SCI影响因子。

哪怕是失败的研究,也等若帮别人排除了失败的可能,一样是科研成果,也能完成博士论文。