土壤改进剂在重金属污染修复中的应用研究进展

自然和人为活动排放到环境中的重金属可能对人类健康、生态环境、经济和社会发展产生有害影响,因此重金属污染土壤的修复近年来备受关注。在重金属污染土壤的几种修复技术(物理修复、化学修复和生物修复)中,利用土壤改进剂的金属稳定技术受到了相当大的关注,是一种很有前景的土壤化学修复方法。文章综述了近年来国内外土壤改进剂在修复重金属污染土壤方面的研究进展,包括黏土矿物、含磷材料、金属和金属氧化物等无机材料,有机质、城市固体废物和生物炭等有机材料,以及一些有机、无机材料联合施用在重金属污染土壤修复中的应用。这些改进剂通过吸附、络合、沉淀和氧化还原等多种修复过程,有效地降低了土壤中重金属的生物有效性。最后,文章展望了今后的研究方向:应继续加强改进剂的基础理论研究,明确化学稳定过程和重金属修复机制,以促进该领域的发展,为重金属在污染土壤中的稳定修复研究和实践提供有价值的参考。

多孔有机聚合物/壳聚糖复合材料的制备及其对Hg(Ⅱ)吸附性能探究

特定多孔结构和杂原子掺杂的吸附剂对提高重金属离子的吸附性能具有重要意义。传统的多孔有机聚合物材料大多在溶剂中合成,且为粉末状的形式,但在合成方法优化和实际应用便捷性方面仍有一定的发展空间。本文针对水体中的汞污染,采用简单快速的机械研磨法以1,3,5-三醛基间苯三酚(Tp)和硫脲(TU)制备硫掺杂的多孔有机聚合物(TpTU)与壳聚糖(CS)复合材料TpTU@CS。采用X射线衍射光谱、N_(2)吸附-解吸和傅里叶变换红外光谱等技术对TpTU@CS复合材料进行表征。通过扫描电镜证实了TpTU@CS复合材料的多孔结构。由于在分子网络中引入了-C=S-基团,合成的TpTU@CS在水溶液中对Hg(Ⅱ)具有更高的吸附选择性和亲和力,吸附容量高(249.21mg/g),吸附动力学快(10min)。通过表征分析得出,TpTU@CS捕获Hg(Ⅱ)的主要机制是C=S中S与Hg的键合以及C-N与Hg(Ⅱ)的配位相互作用。与其他研究相比,TpTU@CS具有优异的吸附性能,且具有易于处理和可回收利用的优点。同时,该复合材料TpTU@CS对于Hg(Ⅱ)低浓度污染的实际水样和高浓度的加标水样,均具有较高的去除能力,去除率可达到77.0%~100.0%。

碱熔-原子荧光光谱法测定地质样品中锡的含量

取0.2500 g地质样品,加入约1.5 g过氧化钠,于700℃熔融20 min,冷却后加入微沸水30 mL浸取熔块,再滴加5滴无水乙醇,用水定容至50 mL。分取10.00 mL上清液,滴加3~4滴1 g·L^(-1)酚酞指示剂,用10%(体积分数,下同)盐酸溶液中和至无色后再加入10%盐酸溶液10 mL以及硫脲和抗坏血酸质量浓度均为50 g·L^(-1)的混合液5 mL,用水稀释至50 mL,在灯电流80 mA、原子化器高度8 mm、光电倍增管负高压300 V、载气流量400 mL·min^(-1)、屏蔽气流量1000 mL·min^(-1)、硼氢化钾质量浓度30.00 g·L^(-1)下采用原子荧光光谱仪测定溶液中Sn的含量。结果表明:Sn的质量浓度在150.00μg·L^(-1)以内与荧光强度呈线性关系,相关系数为0.9993,检出限(3s/k)为0.42μg·g^(-1);方法用于地质标准物质分析时,测定值的相对标准偏差(n=12)为3.7%,相对误差的绝对值小于10%,且测定值与认定值的对数差(△lg C)的绝对值小于0.10。方法用于土壤、水系沉积物和岩石样品的分析,测定值与电弧发射光谱法的基本一致。

一种基于近红外光谱与化学计量学的绿茶快速无损鉴别方法

绿茶是我国饮用范围最广、最受欢迎的一类茶叶。不同品种绿茶叶外观上差别较小,非专业人员难以直接用肉眼进行辨别。传统化学方法操作复杂、检测费用较高,对样品具有破坏性,无法实现快速无损分析。近红外光谱技术是一种简便、快速、无损、重现性好、可直接用于在线定性定量分析的新型分析技术。由于种植方式以及土壤、气候等生长环境的差异,不同品种绿茶叶中含氢基团有机物的种类和含量也不相同,因此可以通过扫描样品的近红外光谱,得到不同品种绿茶叶的特征信息,实现对不同品种绿茶叶的快速鉴别。研究提出了一种基于近红外光谱与化学计量学技术对不同品种绿茶的快速无损鉴别方法。使用近红外光谱仪得到了八个品种绿茶样品的光谱图,用主成分分析方法对不同品种绿茶样品数据进行了聚类分析。使用连续小波变换方法消除了光谱信号中的基线干扰,从而提升聚类效果。利用基于标准偏差与相对标准偏差的变量筛选方法进一步提高了聚类结果的准确性。结果表明:主成分分析后样品的第一主成分和第二主成分的方差贡献率之和在90%以上,可以选取前两个主成分进行聚类分析。直接采用原始数据进行聚类分析的准确率较低,难以满足应用需要;连续小波变换可以有效地消除光谱信号中的基线干扰。与直接使用原始光谱聚类结果相比,采用连续小波变换后聚类效果有显著提升,但依旧不能实现所有品种茶叶样品的准确鉴别。为了进一步提高方法的稳健性和分类结果的准确性,选取了标准偏差和相对标准偏差较大的波长数据进行聚类分析。在符合平均值大于1%的波长范围内,剔除标准偏差小于5‰的波长,进一步选择较大相对标准偏差值对应的波长点进行聚类分析。采用这种方式,可以仅使用几十个甚至是几个波长即可实现绿茶样品品种的准确聚类分析。波长筛选方法可以大大提高主成分分析结果的准确性,采用近红外光谱分析技术与化学计量学方法可以实现对不同品种绿茶的快速鉴别。经过对各个光谱吸收区域波长所对应官能团分析后,初步得出多酚、酰胺类以及氨基酸类物质的种类不同或含量差异是形成绿茶品种差异的重要原因。所提出的基于近红外光谱与化学计量学技术的方法具有较强的鉴别能力,为绿茶的快速无损分析提供了一种新手段。