天津表层土壤PAHs分子标志物参数的空间特征

以天津地区为例,在选取分子标志物的基础上,应用地统计学方法探讨了多种多环芳烃(PAHs)分子标志物的空间特征,并在此基础上探讨污染源空间分布状况.结果表明,分子标志物的计算和空间分布的模拟,可以帮助识别复杂情况下污染来源的分布情况.通过对天津地区表层土壤PAHs 6种分子标志物参数空间分布的研究,发现天津地区主要的PAHs污染源是煤燃烧源,在天津绝大部分地区都有分布.而石油源和交通污染源主要分布在中部和滨海地区,2 种污染源有一定的重叠.在远郊县的边界地区,有一定的木柴污染源分布.     

分子连接性指数法预测多氯联苯醚(PCDEs)的理化性质

通过计算多氯联苯醚(PCDEs)所有209种可能分子结构的分子连接性指数,以106种PCDEs理化性质的实验值为建模样本,建立并优选了PCDEs的饱和蒸气压(PO_L)、水溶解度(S_w)和正辛醇/水分配系数(K_ow)的定量结构--性质相关(QSPR)方程,检验结果表明方程相关性显著.在此基础上对其余103种文献中尚未报道实验值的PCDEs的上述参数进行了预测.利用得到的预测值,进一步给出了另外3种理化性质--亨利常数(H)、空气/水分配系数(K_gw)、空气/正辛醇分配系数(K_go)的计算结果.      

分子印迹硅纳米改性氧化石墨烯复合材料的制备及其对双酚A的吸附研究

制备了分子印迹硅纳米-氧化石墨烯复合吸附材料,并研究了复合材料对双酚A(Bisphenol A,BPA)的吸附性能.实验结果表明:复合吸附材料对BPA的吸附在35min内达到吸附平衡,Langmuir等温线模型得出最大吸附容量约为338.3mg/g;相对于BPA的结构类似物,对BPA具有良好的选择吸附性能;在溶液pH接...     

分子印迹技术在环境科学领域中的应用

分子印迹技术（MIT）是一门新兴的边缘科学技术,它的产生与发展为环境科学打开了又一视角。介绍了MIT的产生与发展及基本原理,综述了MIT在环境科学领域中的应用,主要包括MIT在固相萃取、膜分离、色谱分析、传感器及分子印迹聚合物作为催化剂在环境修复中的应用。     

莴笋根际土壤中铅的有效性

采用温室栽培试验比较莴笋根际与非根际土壤pH、TOC、Pb化学形态和有效Pb含量的变化,研究根际土壤pH、TOC和Pb化学形态变化对土壤Pb有效性的影响,并为低分子有机酸作为提取剂研究土壤Pb植物有效性进行尝试.研究表明,与非根际土壤相比,莴笋根际土壤的pH降低,TOC含量增加.随着土壤Pb处理浓度的增加,根际土壤的酸化作用增强,TOC含量进一步增加.与非根际相比,根际交换态Pb含量较高.随着Pb(NO₃)₂添加量的增加,Pb的形态发生了由残渣态向碳酸盐态和交换态的转化.在土壤风干过程中,Pb的交换态、碳酸盐态和铁锰态增加.由于受到根际酸化作用和TOC结合的影响,根际土壤有效Pb含量高于非根际,并且随着Pb处理浓度的增加,有效铅含量增加.风干土壤有效Pb含量高于新鲜湿润土壤.根际土壤交换态和碳酸盐态Pb含量的变化影响根际土壤Pb有效性.与莴笋体内Pb含量的相关分析的结果表明,用低分子有机酸提取的莴笋根际新鲜湿润土壤中的Pb可以表征土壤Pb对莴笋的有效性.     

酰胺基两性分子对二硫化钨吸附铀容量的影响机制

含铀废水中铀的回收主要是基于材料与[UO₂(H₂O)5]²⁺中UO₂⁽²⁺)之间的络合,但H₂O的电偶极矩对络合有显著弱化作用。采用酰胺基两性分子N,N-二甲基-9-癸烯酰胺(NADA)氢键作用与[UO₂(H₂O)5]²⁺形成UO₂[(H₂O)x C₁₂H₂₃NO]_n*(x<5,UO₂-Coordination Compound,简称UO₂-CC),选取惰性物质WS2为吸附材料,通过静态吸附试验(不同pH、接触时间、浓度和温度)分别研究其对UO₂²⁺和UO₂-CC的吸附量。动力学拟合结果表明,二者的吸附反应是化学吸附过程,UO_<     

分子识别作用下光催化降解偶氮染料酸性红GR

合成了β-环糊精(β-CD)与偶氮染料酸性红GR(ARGR)的包结物,并采用红外光谱仪对ARGR、β-CD及β-CD与ARGR的包结物进行了表征,表征结果显示,β-CD与ARGR的包结物的特征峰的峰形和强度与β-CD相似,但峰位有明显的偏移,说明ARGR进入了β-CD空腔与β-CD发生了分子识别作用。采用TiO2作为催化剂,研究了β-CD分子识别后ARGR的光催化降解行为,实验结果表明,在ARGR质量浓度为20.0 mg/L、β-CD浓度为1.8×10-5 mol/L、体系pH为4.0、TiO2加入量为1.0 g/L、光催化反应时间为60 min的条件下,经β-CD分子识别后ARGR的光催化降解率可达100%。     

基于SI-ATRP技术制备磁性甲基对硫磷分子印迹聚合物及其吸附性能

基于DFT计算,优选出甲基对硫磷(MP)和功能单体甲基丙烯酸(MAA),4-乙烯基吡啶(4-VP)的配比为1∶2∶1,采用表面引发原子转移自由基聚合(SI-ATRP)技术,制备了核壳式磁性甲基对硫磷分子印迹聚合物(Fe_3O_4@MPIPs).通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)、傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)、X-射线衍射仪(XRD)和振动样品磁强计(VSM)对该磁性印迹聚合物进行了表征,并结合磁固相萃取(M-SPE)技术和气相色谱(GC)研究了其对MP的吸附行为,结果表明,Fe_3O_4@MPIPs对模板分子MP具有良好的特异性识别作用,在30 min内快速达到吸附平衡,最大吸附量为11.5 mg·g~(-1);与乐果和马拉硫磷相比,Fe_3O_4@MPIPs对MP的选择性系数分别为4.57和5.10,相对选择性系数分别为4.11和4.18.气相色谱检测结果表明,该磁性印迹聚合物可用于土豆样品中MP的快速分离富集,其加标回收率为87.4%—99.4%,RSD为3.6%—4.5%;重复使用5次后,Fe_3O_4@MPIPs回收率仍在90.3%以上,吸附量仍保持在第1次吸附量的82%以上.     

筛查全/多氟烷基化合物(PFASs)生物活性的卷积神经网络模型

全/多氟烷基化合物(PFASs)是一类备受关注的化学品,已在多种环境介质中检出。然而,目前PFASs的生物活性数据缺乏,限制了其危害性评价和管理,有必要构建PFASs生物活性的高通量筛查模型。本研究基于卷积神经网络(CNN)算法,采用分子灰度图像作为输入,构建了PFASs的23种活性终点的筛查模型(简称Image-CNN模型)。与使用分子指纹和分子描述符作为输入,采用随机森林和支持向量分类器算法构建的基准测试模型相比,Image-CNN模型预测效果更好,平均的受试者工作特征曲线下面积达0.96。与此前模型相比,模型性能更优。基于分子指纹相似性,表征了模型的应用域。筛查了已知最大的PFASs名录,其中3种PFASs在所有建模的活性终点中都被预测为有活性。     

硫化氢

硫化氢虽是一种致命毒气,但是它在人体内却成为一种不可或缺的生物分子。硫化氢能舒张血管,调节新陈代谢。研究证明,合理利用硫化氢的生理功能,将能治疗高血压、心脏病和中风等,甚至在生命攸关时刻,还可以维系创伤患者的生命,以免病患者在接受输血或手术前死去。