ICP-OES研究活性炭无纺布对镉的吸附

重金属污染是一个相当严重的环境问题。镉具有很强的生物毒性和不可降解性,对生态环境和人体健康有极大威胁,被列为优先控制污染物。环境中镉的主要污染源是电镀、采矿和化学工业等部门的废水,如何简单高效去除水中的镉,有重要的社会意义和经济意义。目前,水中重金属的去除方法有化学沉淀、膜分离、离子交换、吸附、电解等,其中吸附法因简单高效而广泛应用。活性炭纤维是一种新型活性炭,孔径小且均匀,表面官能团发达,吸附性能好,逐步应用于水处理领域。以电感耦合等离子体光谱为检测手段,佐以比表面积分析,X射线衍射,元素分析和傅里叶变换红外光谱,研究比较了三种活性炭纤维(纤维炭网、活性炭无纺布、活性炭纤维毡)的结构特点及其对水中镉的吸附性能。三种活性炭纤维结构基本类似,具有较发达的孔隙结构。活性炭无纺布极性较强,表面有丰富的羟基、羧基、醛基等含氧官能团,对水中镉的吸附作用最大。因此,选择活性炭无纺布为吸附剂进行后续实验。研究了活性炭无纺布吸附镉的影响因素,如溶液pH,吸附时间等。溶液pH影响吸附剂表面电荷及水中镉的存在状态。水中镉的去除效率随溶液初始pH的增大而增大,在较低pH时,吸附剂与Cd2+间存在静电斥力,同时H+和Cd2+存在竞争吸附,pH>9时,镉的去除是吸附与沉淀协同作用的结果,选择pH为6～7。在吸附的初始阶段,活性炭无纺布对Cd2+的吸附量迅速增加,10 min时,吸附率达到72%。随着吸附位点逐渐被Cd2+所填充,吸附速率逐渐变慢,300 min时,吸附容量基本无变化,吸附趋于平衡。优化了镉的吸附条件后,进行等温吸附实验和动力学实验。结果表明,25 ℃时,吸附时间为300 min,pH 6.0条件下,当镉的平衡浓度在20.00 mg·L-1时,活性炭无纺布对镉的单位质量吸附量和单位比表面积吸附量分别是3.04 mg·g-1和0.035 mg·m-2。用Langmuir方程(R2=0.997, K_L =1.796 L·mg-1)和Freundich方程(R2=0.895, K_F=0.918 L·mg-1, n=2.12)拟合活性炭无纺布对镉的等温吸附数据,Langmuir方程计算的理论吸附量为3.07 mg·g-1,与实验值相当,并且线性系数更高,说明该体系的吸附符合Langmuir方程,主要为单分子层吸附。Langmuir分离因子介于0和1之间,表明活性炭无纺布对镉的吸附容易进行。用准一级动力学方程、准二级动力学方程、颗粒内扩散方程和Elovich方程四种动力学模型拟合吸附过程。在吸附的前5 min,镉在活性炭无纺布上的吸附符合颗粒内扩散方程(R2=0.985),吸附主要受颗粒内扩散控制。在吸附的5～300 min,颗粒内扩散方程拟合较差。整个吸附过程符合准二级动力学方程(R2=0.999,k₂=0.367 g·mg-1·min-1),Elovich方程(R2=0.981,a=0.271 mg·g-1, b=0.083 mg·g-1·(lg min)-1)和准一级动力学方程(R2=0.927,k₁=0.008 8 min-1)次之,颗粒内扩散方程(R2=0.785)最差。活性炭无纺布对镉的吸附过程是一种化学作用为主的吸附过程。对5.00 mg·L-1含镉水样,活性炭无纺布投放量为10 g·L-1时,吸附后水中镉的浓度小于0.10 mg·L-1,符合《污水综合排放标准》(GB 8978-1996)。活性炭无纺布可同时吸附镉,铜,铅,铬等重金属离子,选择性较差。但在电镀、采矿等实际废水中重金属种类复杂,适当提高吸附剂投放量,可同时去除多种重金属。利用活性炭无纺布吸附处理含镉水样,处理效果好、操作简单,可以作为去除水中镉的吸附剂,为含镉废水的处理提供了技术支持和理论基础。     

氢氧化铝对重金属离子的吸附性能研究

氢氧化铝对重金属的吸附速率大小顺序为锌铬铅铜镉。5种元素的吸附速率在反应的前几小时内变化很快,之后逐渐趋于平衡。在这些金属中,铜元素在吸附反应初期存在一个峰值变化。氢氧化铝对镉、锌、铜、铅、铬的吸附,在实验浓度范围内,都很好地符合Freundlich型等温式,吸附指数(1/n)在0.1—0.5之间,吸附反应容易进行。氢氧化铝对锌的吸附能力要更强一些。镉、锌、铜、铅、铬的吸附等温线方程分别为qe=14.13Ce1/1.45(20.0±0.5℃)、qe=20.36Ce1/1.70(21.0±0.5℃)、qe=5.10Ce1/1.16(23±1℃)、qe=16.21Ce1/1.01(24.0±0.5℃)、qe=7.76Ce1/1.22(24.0±0.5℃)。在金属离子的初始浓度较低时,吸附量随着金属离子初始浓度的增大而增大;在初始浓度达到一定值时,吸附量出现吸附平衡。     

FAAS测定垃圾渗滤液中的铜、铅、锌、铬、镉和镍

建立了火焰原子吸收光谱法测定垃圾渗滤液中铜、铅、锌、铬、镉和镍含量的方法.铜、镉、铬在0.01-0.05μg/mL呈现良好的线性关系,锌、镍、铅的线性范围为0.10-0.50μg/mL,相关系数分别为0.9987、0.9968、0.9993、0.9999、0.9995、0.9974.铜、铅、锌、铬、镉、镍的加标回收率范...     

油菜秸秆对水溶液中Pb(Ⅱ)吸附条件优化与机理的研究

探究油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚对水溶液中Pb(Ⅱ)的吸附能力及其吸附机理。以水溶液中Pb(Ⅱ)最大去除率为评价指标,采用响应面法Box-Behnken Design实验来分析溶液pH、Pb(Ⅱ)初始浓度、粒径大小、油菜秸秆各部位投加量和时间因素对油菜秸秆吸附Pb(Ⅱ)的影响程度并建立多元回归模型,优化出最佳吸附条件参数组合;应用吸附动力学、等温吸附线模型来拟合油菜秸秆各部位对Pb(Ⅱ)吸附过程,评价其吸附行为;用红外光谱对吸附水溶液中Pb(Ⅱ)前后的油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚进行表征,探讨其基团变化情况。结果表明： 水溶液pH与油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚的投加量两个因素是影响油菜秸秆对水溶液中Pb(Ⅱ)去除的关键因素。模型回归决定系数分别是R2_髓芯=0.9664,R2_外壳=0.970 1,R2_籽荚=0.964 9,方程拟合较好,模型可用。油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚对Pb(Ⅱ)的吸附行为符合二阶动力学方程与Langmuir等温线模型,对水溶液中Pb(Ⅱ)最大吸附量分别为135.14,78.74和90.09 mg·g-1。通过比较油菜秸秆髓芯、外壳、籽荚吸附水溶液中Pb(Ⅱ)前后红外光谱图发现,油菜秸秆各部位基团(羟基、羧基、酰胺等基团)发生了峰波数位移、强度降低的变化,提示这些基团在吸附水溶液Pb(Ⅱ)过程中发挥重要作用。     

ICP-MS研究太湖过滤水和表层沉积物中重金属的含量水平及污染评价

采用电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)对太湖22个采样点过滤水和18个采样点表层沉积物中镉(Cd)、铬(Cr)、铜(Cu)、镍(Ni)、铅(Pb)和锌(Zn)六种重金属元素含量进行测定。同时,采用单因子指数法(I_i)、内梅罗综合指数法(I)、地质累积指数法(I_geo)、潜在生态风险指数法(RI)和平均可能影响浓度商法(mPEC-Q)分别对过滤水和表层沉积物进行了污染评价。结果表明, 除S₃,S₄,S₂₀,S₂₂采样点外过滤水中Cu,Ni和Zn元素含量最高。其重金属平均含量水平大小排序为：Zn>Ni>Cu>Cr>Cd>Pb。研究区域的I_i和I值均小于1, 表明所有采样点五种重金属元素(Ni无标准限值)均处于清洁状态。而在表层沉积物中六种元素含量均超过当地背景值, 其平均含量大小排序为：Zn>Cr>Pb>Ni>Cu>Cd, 其中S₁₂采样点(渔民生态园)六种元素含量最高,且它们具有最大的I_geo,RI(327)和mPEC-Q(0.605),表明沉积物存在不同程度的污染。源分析的结果表明, 六种重金属具有较大的相关性,且Cd,Cu,Pb和Zn受电镀、冶炼工业生产及农业活动中化肥使用的影响较大。研究结果对追溯太湖重金属来源、迁移规律、生物效应和综合治理提供可信的实验依据。     

微波消解ICP-OES法测定PM2.5中金属元素

重金属具有不可降解性,细颗粒物（PM2.5）中重金属可随呼吸进入体内,对人体构成潜在的威胁。因此,有必要针对颗粒物中重金属元素的测定方法进行研究。用玻璃纤维滤膜采样、密闭微波消解进行前处理,建立了电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测定PM2.5中铅、锌、铜、镉、铬的分析方法。考察了微波消解体系,通过信噪比选取了铅、锌、铜、镉、铬的最佳分析谱线和最优仪器测试条件,其结果为：（1）HNO₃-H₂O₂消解体系比HNO₃-HCl和HNO₃-H₂SO₄消解体系更稳定、更彻底;（2）铅、锌、铜、镉、铬的最佳分析线分别为220.353,213.857,327.393,228.802,267.716 nm;（3）仪器最优测试条件为射频功率1 300 W,蠕动泵流速1.5 mL·min-1,冷却气流量15 L·min-1,载气流速0.8 L·min-1。本方法元素的检出限为2.02×10-3～8.20×10-3μg·mL-1,滤膜样品测定的相对标准偏差（RSD,n=6）为1.86%～2.82%,加标回收率为91.6%～103.7%。对重庆市中科院万州监测点细颗粒物中铅、锌、铜、镉、铬的含量进行了分析,结果表明：万州城区细颗粒物没有受到镉和铬的污染,细颗粒物中铅处于潜在污染水平,锌和铜处于轻度污染水平。     

近红外光谱Elastic Net建模方法与应用

当近红外光谱信息远大于样本量时，对光谱信息进行自动变量选择进而建立光谱与样品含量的稀疏线性模型重要且具有挑战性。利用近红外光谱，将变量选择方法Elastic Net用于聚苯醚生产过程中微量成分邻甲酚的测量，建立近红外光谱与邻甲酚含量之间的定量校正模型，并将其模型预测效果与Lasso方法进行对比。在变量数目远远大于样本量的情形下，Lasso方法虽可实现变量选择，但由于对系数的过度压缩，使得模型的预测精度受到影响，而Elastic Net通过增加L2惩罚项避免了过多删失数据，可以提高模型预测精度。为了验证Elastic Net方法的模型性能指标，用复相关系数R2和调整的复相关系数R2_a来评价模型的可解释性，利用平均相对预测误差MRPE(mean relative prediction error)和预测相关系数Rp来评价模型的预测精度。Lasso方法建立的模型性能指标为：R2=0.94，R2_a=0.93，MRPE=4.51％，R_p=0.96；Elastic Net方法的性能指标为：R2=0.97，R2_a=1，MRPE=3.25％，R_p=0.98。结果表明，Elastic Net所建立模型的性能指标优于Lasso方法，可以得到可解释性较强和预测精度较高的稀疏线性模型。     

土壤中铅、砷、铬、铜和锌含量的连续快速测定

建立了土壤中铅、砷、铬、铜和锌含量的连续快速测定方法。土壤样品经微波消解,用同一份消解液,分别连续测定土壤中的铅、砷、铬、铜和锌含量,铬、铜和锌采用火焰原子吸收光谱法,铅和砷采用氢化物发生-原子荧光光谱法。采用本方法,对环境土壤标准样品ESS-1黑钙土(GSBZ50011)和ESS-3红壤(GSBZ50013)进行多次测定,检测结果与标样的推荐值吻合。经统计计算,回收率为95.2%—103.6%,精密度RSD均小于7%。本法操作简单快速,光谱测定结果已成功地用于无公害水果和蔬菜生产基地的土壤环境质量评价。     

抗艾滋病药物司他夫定与血液蛋白相互作用的研究

研究药物和血液中载体蛋白的相互作用对阐明药物在体内的转运、分布、代谢和药效等具有重要意义。运用稳态荧光、紫外-可见吸收光谱、动力学瞬态发射光谱和循环伏安法研究了抗艾滋病(HIV)药物司他夫定(stavudine,D4T)对人血清白蛋白(HSA)、牛血清白蛋白(BSA)和血红蛋白(Hb)三种血液蛋白的荧光猝灭机制,均为静态猝灭;得出不同温度(300 K,310 K,320 K)下D4T和载体的结合常数K_a(K_a的大小顺序为Hb＞HSA＞BSA)和结合位点数n(n均为1);分析二者结合过程的热力参数ΔH,ΔS和ΔG,三种血液蛋白均为ΔG＞0,ΔH＞0,说明D4T和载体的结合是一种自发的放热过程,同时由ΔH＜0,ΔS＜0,推测出D4T与HSA,BSA和Hb之间的结合力都为氢键和范德华力;根据Frster非辐射能量转移理论(FRET)分析了供体(蛋白)和受体(D4T)之间发生能量转移的可能性并计算了结合距离R₀和r,其中r＜7 nm且0.5R₀＜r＜1.5R₀,表明从HSA,BSA和Hb到D4T之间发生能量转移的可能性很大。同时利用同步荧光,三维荧光和圆二色谱法得出,D4T与载体结合时对载体(HSA,BSA和Hb)的二级结构无影响,且三级构象变化不大。通过本文实验可知,HSA,BSA和Hb三种血液蛋白均可作为运输D4T到靶位置的良好载体蛋白,这些结果为更深入研究D4T药物分子设计和抗HIV作用的应用提供有利的实验依据。     

基于分数阶微分算法的大豆冠层氮素含量估测研究

氮素与作物的生长发育、产量和品质密切相关。作物冠层氮素含量的快速、准确、无损检测对于作物营养诊断和长势评估具有重要意义。传统的氮素检测方法检测周期长、操作复杂,同时具有破坏性,无法实现作物氮素含量在时间和空间上的连续动态监测。基于光谱遥感技术快速、无损地获取作物氮素含量是近年来作物组分快速检测研究的热点。当前的研究大多基于原始光谱或整数阶微分(一阶、二阶)预处理后的光谱进行氮素含量预测,原始光谱或整数阶微分预处理后的光谱会忽略光谱曲线间的渐变信息,影响氮素含量的预测准确度。与原始光谱和整数阶微分方法相比,分数阶微分算法在背景噪声去除、有效信息提取等方面较有优势。为研究分数阶微分预处理算法在作物氮素检测中的应用,本文以不同施肥处理下的盆栽大豆作物为研究对象,获取大豆苗期、花期、结荚期和鼓粒期四个生育期共256组冠层高光谱及对应的大豆冠层氮素含量(CNC)数据,运用分数阶微分算法对光谱数据进行0～2阶微分预处理,微分间隔为0.1,分别采用归一化光谱植被指数NDSI、比值光谱指数RSI对预处理后的光谱数据和大豆冠层氮素含量数据进行相关性分析,得到各阶微分预处理下NDSIα(α代表分数阶微分阶数)与大豆CNC,RSIα与大豆CNC相关系数绝对值的最大值及其对应的波段组合--最优波段组合NDSIα(opt)和RSIα(opt),采用线性回归方法,建立各阶微分下NDSIα(opt)与CNC,RSIα(opt)与CNC的预测模型,并与常用植被指数(VOGII, MTCI, DCNI, NDRE)建立的氮素含量预测模型进行比较,研究分数阶微分算法对大豆作物冠层氮素含量预测模型的效果。结果表明：(1)在0～2阶微分范围内,最优波段组合NDSIα(opt),RSIα(opt)与大豆CNC的相关系数随阶数增加呈现先升高后下降趋势。其中,0.8阶微分下NDSI_0.8(R₇₂₅, R₇₆₉)与大豆CNC的相关系数最大,为0.875 9;0.7阶微分下RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)与大豆CNC的相关系数最大,为0.865 1;(2)分数阶微分预处理能够细化光谱数据中的有效信息,增强光谱数据对冠层氮素含量的敏感性,尤其是增强红边平台波段与氮素含量的正相关性及绿波段与氮含量的负相关性;(3)与整数阶微分、常用植被指数相比,分数阶微分能够提高大豆CNC预测模型的准确性。其中,基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与0阶微分RSI₀(R₇₂₅, R₇₆₉)相比建模集决定系数(R2_C)和预测集决定系数(R2_P)分别提高了0.061 9和0.016 6,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)分别降低了0.552 5和0.180 9,预测相对偏差(RPD)提高了0.110 4。基于0.7阶微分RSI_0.7(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆CNC预测模型与VOG II相比R2_C和R2_P分别提高了0.086 6和0.025 5,RMSEC和RMSEP分别降低了0.757 5和0.248 3,RPD提高了0.146 88;(4)基于0.7阶微分比值光谱指数RSI(R₅₄₈, R₇₆₇)建立的大豆LNC预测模型较优,其R2_C为0.748 4,R2_P为0.800 3,RMSEC为4.752 9,RMSEP为3.511 1,RPD为2.253 7,能够较好的估测大豆冠层氮素含量。研究表明分数阶微分算法在大豆冠层氮素含量的定量预测中具有一定的优势,为光谱遥感技术在作物氮营养检测中的应用开拓了新的思路。     

稻谷有害霉菌侵染的近红外光谱快速检测

稻谷是我国主要储粮品种。为快速、准确鉴定稻谷霉变状态,建立了一种基于近红外光谱的稻谷霉菌污染定性、定量分析方法。首先,将四种谷物中常见有害霉菌(黄曲霉3.17、黄曲霉3.3950、寄生曲霉3.3950、灰绿曲霉3.0100)分别接种在灭菌稻谷样品上。其次,将接种霉菌样品进行人工模拟储藏(28 ℃、RH 80%),并采集不同储藏时间(0,2,4,7和10 d)稻谷的近红外漫反射光谱信号。最后,利用主成分分析(PCA)、判别分析(DA)和偏最小二乘回归(PLSR)方法建立稻谷霉菌污染的快速分析模型。结果显示,近红外光谱可有效区分感染不同霉菌的稻谷样品,平均判别正确率达87.5%。稻谷霉变随储藏时间逐渐加深,近红外光谱对感染单一霉菌稻谷样品霉变状态的判别正确率达92.5%,多种霉菌的判别正确率达87.5%。稻谷中的菌落总数的PLSR模型定量结果为：有效决定系数(R2_P)为0.882 3、验证均方根误差(RMSEP)为0.339 Lg CFU·g-1,相对标准偏差(RPD)为2.93。结果表明,近红外光谱法可以作为一种快速、无损的分析方法来判定稻谷霉菌侵染状况,确保稻谷储运安全。     

铜离子存在下凹凸棒对锌离子的吸附特性

研究了铜离子存在的竞争体系下凹凸棒对锌离子的吸附特性,分析了吸附时间、吸附质浓度对吸附的影响.吸附动力学研究表明,与单一体系相比,凹凸棒对锌离子的吸附速率受铜离子竞争吸附能影响而大大减慢.准二级动力学方程和Langniuir吸附模型可以很好地描述竞争体系下锌离子在凹凸棒上的吸附过程.与单一体系相比,在竞争体系下凹凸棒对...     

不同核函数支持向量机和可见-近红外光谱的多种植被叶片生化组分估算

氮、磷、钾元素是植物有机质的重要生化组分,准确估算其含量对监测管理植被的新陈代谢和健康状况具有重要意义。可见-近红外光谱结合多种建模方法已被用于植被生化参数的监测,其中支持向量机回归方法被证明能够较好拟合反射光谱和植被生化参数之间的非线性关系,而选取适当的核函数是其成功的关键。以宜兴地区水稻、玉米、芝麻、大豆、茶叶、草地、乔木和灌木等八种植被叶片样本为研究对象,分析比较基于径向基核函数、多项式核函数和S形核函数的支持向量回归模型估算叶片氮、磷、钾元素含量的能力。利用一阶微分变换、标准正态变量变换和反对数变换对叶片可见-近红外光谱进行预处理,运用bootstrapping法生成1 000组校正集和验证集,分别建立基于三种核函数的支持向量回归估算模型,以决定系数（R2）和相对分析误差（RPD）的均值作为评价指标。结果显示,结合一阶微分和反对数变换光谱,采用径向基核函数模型对氮、钾元素估算精度最高（氮：平均R2=0.64,平均RPD=1.67;钾：平均R2=0.56,平均RPD=1.48）,结合一阶微分变换光谱,采用径向基核函数模型对磷元素估算精度最高（磷：平均R2=0.68,平均RPD=1.73）。研究表明,结合不同预处理的可见-近红外光谱,基于径向基核函数的支持向量回归模型具有较好的估算多种植被叶片生化组分含量的潜力。     

基于光谱识别技术的土壤铁锰结核对镉的吸附行为研究

铁锰结核是具有高反应活性的矿物复合体;与海洋铁锰结核不同,土壤铁锰结核常在干湿交替、水气干扰条件下存在,形成了独具特色的地球化学特征.作为土壤"新生体",不同地区铁锰结核常表现出较大差异.研究典型区域土壤铁锰结核与重金属的结合行为,有助于深入了解铁锰结核的微生态属性,对于后续土壤的开发利用、保育改良、污染修复等都具有战...     

ICP-AES同时测定固体废物浸出液中钡、铍、镉、铬、铜、镍、铅和锌

采用醋酸缓冲溶液对固体废物样品进行浸提,经硝酸-盐酸消解后,ICP-AES测定消解液中的钡,铍,镉,铬,铜,镍,铅和锌。本方法具有检出限低、再现性好、分析效率高等优点,适用于固体废物浸出毒性的测定。     

刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化

叶绿素是反映绿色植被健康状态的重要生理参数,虫害胁迫下叶绿素与叶光谱的变化机制较为复杂,深入剖析二者关系对于虫害检测有重要意义。以福建省南平市顺昌县为试验区,测定不同受害情景下毛竹叶叶绿素含量(SPAD)与叶光谱,采用Pearson相关法筛选叶光谱特征指标,建立叶SPAD的多元线性回归、岭回归、随机森林与XGBoost估测模型。通过比较光谱特征指标筛选结果及模型估测效果,分析刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶绿素与叶光谱特征的关系及其变化。结果表明：(1)随着虫害程度上升,毛竹叶SPAD呈下降趋势;(2)较之于未受害状态,刚竹毒蛾胁迫下毛竹叶光谱特征发生明显变化,“绿峰”和“红谷”趋于消失,“红边”斜率减小,近红外波长反射率降低;(3)基于全样本拟合叶SPAD的最优光谱特征指标为VOG₂,R₅₁₅/R₅₇₀, CI_red, PRI与NDVI₇₀₅,最佳估测模型为多元线性回归模型(R²=0.753 7, RMSE=3.015 0);(4)基于不同受害程度样本拟合毛竹叶SP...