基于型体匹配的多吸附点位Langmuir模型模拟重金属在典型矿物上(竞争)吸附行为的基础研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21277095
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0604.水污染与控制化学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Modeling adsorption of heavy metals on solid-water interface is important for understanding adsorption mechanisms of heavy metals and predicting their adsorption behavior. The surface complexation model offers important scientific foundation for explaining adsorption behavior and mechanisms. Compared to traditional surface complexation models, the speciation-based multi-site Langmuir model (SML model) does not contain empirical parameters. Moreover, it can simulate and predict the adsorption data with much less adjustable parameters. However, the SML model has some limitations with regard to its assumption and theoretical foundation. This project will determine the adsorption mechanisms of Cu2+, Cr3+, Pb2+, Zn2+, Cd2+, Ni2+, Co2+ on typical minerals including goethite, gibbsite and red soil with EXAFS. The SML model will be set up based on the distribution of various surface site species and hydrolysis products of heavy metals as well as the complexation modes of heavy metal with the mineral. The adsorption and competitive adsorption behavior of heavy metals on typical minerals will be simulated with the SML model and the corresponding adsorption constants can be determined. Moreover, the adsorption constants will be employed to predict the adsorption isotherms and (competitive) adsorption edge of heavy metals on these typical minerals. This project is of great significance in improving the theoretical foundation of SML model and improve metal adsorption modeling under field conditions.
重金属在固液界面吸附过程的数学模拟是研究重金属吸附机理和预测重金属吸附行为的重要工具。表面络合模型的出现为解释吸附行为与机制提供了重要的科学基础。与传统表面络合模型相比,基于型体匹配的多吸附点位Langmuir模型(SML模型)不含经验参数,可调参数更少,模拟和预测效果好,且可应用于重金属离子在复杂介质上的吸附行为模拟,但SML模型的假设缺少理论验证且应用有待拓展。本项目将选取针铁矿、水铝矿和红壤作为典型矿物,利用扩展X射线吸收精细结构谱解析重金属与典型矿物表面的界面反应模式,基于典型矿物吸附点位和重金属离子水解产物的型体分布及重金属吸附机制构建相应的SML模型,模拟重金属离子在典型矿物上的吸附及竞争吸附行为,明确不同型体重金属离子的吸附常数,并对重金属离子在典型矿物上的(竞争)吸附行为和吸附等温线进行预测。课题的开展对完善SML模型的理论基础、拓展其应用范围具有重要意义。

结项摘要

本课题主要完成了两部分研究。.第一,根据表面络合机理,假设吸附剂表面存在离解态酸基SO^-吸附阳离子,构建了嵌入了pH影响因子的酸碱滴定模型、吸附边模型(MMP模型)、吸附等温线模型(MLI模型)和吸附动力学模型(MLK模型)。成功地改进了Langmuir等温线模型,得到的等温线模型(MLI模型)包含pH因子,使其应用pH范围更广。在Langmuir动力学模型基础上,根据表面络合理论,嵌入了pH因子后推导了的吸附动力学模型(MLK模型)。模拟得到的速率常数计算出平衡常数(K_S2-Kinetic)与MMP模型模拟得到的吸附常数(KS-Langmuir)具有很好的线性关系,相关系数(R2)为0.94。MMP模型通过一组试验模拟得到了吸附常数(KS-Langmuir),成功预测了不同吸附剂/吸附质浓度情况下的试验数据。另外, 还通过MMP模型用平衡常数(K_S2-Kinetic)预测了吸附边,模拟效果很好。MLI模型用平衡常数(K_S2-Kinetic)成功预测了不同pH条件下的吸附等温线。可以通过MLK模型模拟一组动力学试验得到KS,然后利用MMP和MLI模型预测不同条件下吸附边和等温线。这为考察新吸附剂吸附特性提供了一种简单可行的方法。.第二,率先提出利用弱磁场(1-3 mT)对Fe0的反应活性进行调控,并深入研究了WMF影响Fe0反应活性的机理及WMF对Fe0除污染机制的影响。外加WMF可提高Fe0对As(III)、As(V)、Se(IV)、Cu(II)等有毒金属离子的吸附/沉淀/还原速率几倍到几十倍,改善Fe0的抗钝化能力,把Fe0应用的有效pH范围从<6.0拓展到7.2。外加WMF对Fe0/Na2S2O8和Fe0/H2O2氧化有机微污染物的速率分别可提高10-30倍及1.6-7.9倍。利用同步辐射技术,探明WMF加快了Fe0对有毒金属离子的吸附/还原过程,但是对有毒金属离子的吸附/还原机制并无根本性的改变。有限元磁学软件计算和电化学实验结果表明,WMF提升Fe0的反应活性主要原因在于Fe0被磁化后产生非均匀感应磁场,感应磁场强度高于外加WMF且产生巨大的磁场梯度,离子切割磁力线受到洛伦兹力导致扩散边界层变薄、传质加速,而顺磁性Fe2+会富集在Fe0表面高场强处,Fe2+在Fe0表面不均匀分布导致Fe0表面各处的氧化还原电位不一致,进一步提升Fe0的非均匀腐蚀。

项目成果

期刊论文数量(25)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Kinetics of selenite reduction by zero-valent iron
零价铁还原亚硒酸盐的动力学
  • DOI:
    10.1080/19443994.2013.862868
  • 发表时间:
    2015-02
  • 期刊:
    Desalination and Water Treatment
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Yang, Wenjun;Huang, Yuying;Guan, Xiaohong;Li, Lina
  • 通讯作者:
    Li, Lina
Kinetics and mechanisms of pH-dependent selenite removal by zero valent iron
零价铁去除 pH 值依赖性亚硒酸盐的动力学和机制
  • DOI:
    10.1016/j.watres.2013.07.011
  • 发表时间:
    2013-10-01
  • 期刊:
    WATER RESEARCH
  • 影响因子:
    12.8
  • 作者:
    Liang, Liping;Yang, Wenjun;Zhang, Xiangzi
  • 通讯作者:
    Zhang, Xiangzi
Improving the Reactivity of Zerovalent Iron by Taking Advantage of Its Magnetic Memory: Implications for Arsenite Removal
利用零价铁的磁记忆提高其反应活性:对去除亚砷酸盐的影响
  • DOI:
    10.1021/acs.est.5b02699
  • 发表时间:
    2015-09-01
  • 期刊:
    ENVIRONMENTAL SCIENCE & TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    11.4
  • 作者:
    Li, Jinxiang;Shi, Zhong;Guan, Xiaohong
  • 通讯作者:
    Guan, Xiaohong
Weak magnetic field accelerates chromate removal by zero-valent iron
弱磁场加速零价铁去除铬酸盐
  • DOI:
    10.1016/j.jes.2014.10.017
  • 发表时间:
    2015-05-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF ENVIRONMENTAL SCIENCES
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Feng, Pian;Guan, Xiaohong;Li, Lina
  • 通讯作者:
    Li, Lina
Simultaneous removal of arsenate and fluoride from water by Al-Fe (hydr)oxides
Al-Fe(氢)氧化物同时去除水中的砷酸盐和氟化物
  • DOI:
    10.1007/s11783-013-0533-0
  • 发表时间:
    2014-04
  • 期刊:
    Frontiers of Environmental Science & Engineering
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Cui, Zimin;Sun, Yuankui;Hu, Qinghai;Guan, Xiaohong
  • 通讯作者:
    Guan, Xiaohong

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典型内分泌干扰物的检测技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    关小红;张静;梁丽萍;仇保华;杜鹃山;GUAN Xiao-hong1,2,ZHANG Jing1,LIANG Li-ping1,QIU B;2.College of Environmental Science;Engineering;3.Environmental Propag;a;Educational Informa
  • 通讯作者:
    Educational Informa
紫外激活过硫酸盐降解水中双氯芬酸钠
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭佑罗;高乃云;关小红;朱思瑞;鲁仙;安娜
  • 通讯作者:
    安娜
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    关小红
  • 通讯作者:
    关小红
吸附法去除水中锑的研究进展综述
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    2020
  • 期刊:
    土木与环境工程学报(中英文)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    徐清华;樊鹏;董红钰;关小红
  • 通讯作者:
    关小红

其他文献

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水污染控制铁化学
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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