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氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理

杜楠楠, 兰星, 杜晴, 张静, 牛慧斌, 黄应平, 方艳芬. 氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理[J]. 环境化学, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302
引用本文: 杜楠楠, 兰星, 杜晴, 张静, 牛慧斌, 黄应平, 方艳芬. 氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理[J]. 环境化学, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302
DU Nannan, LAN Xing, DU Qing, ZHANG Jing, NIU Huibin, HUANG Yingping, FANG Yanfen. Study on the adsorption mechanism of tetracycline in water by nitrogen-doped biochar[J]. Environmental Chemistry, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302
Citation: DU Nannan, LAN Xing, DU Qing, ZHANG Jing, NIU Huibin, HUANG Yingping, FANG Yanfen. Study on the adsorption mechanism of tetracycline in water by nitrogen-doped biochar[J]. Environmental Chemistry, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302

氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理

    通讯作者: E-mail:fangyf@ctgu.edu.cn
  • 基金项目:
    国家自然科学基金(22376118, 22076098, 21577078),地方高校能源和环境材料化学学科创新引智基地(D20015)和湖北省自然科学基金杰出青年项目(2023AFA054)资助.
  • 中图分类号: X-1;O6

  • CSTR: 32061.14.hjhx.2023102302

Study on the adsorption mechanism of tetracycline in water by nitrogen-doped biochar

    Corresponding author: FANG Yanfen, fangyf@ctgu.edu.cn
  • Fund Project: the National Natural Science Foundation of China (22376118, 22076098, 21577078), the Innovation and Introduction Base for Energy and Environmental Materials Chemistry in Local Universities (D20015), and the Outstanding Youth Program of the Hubei Provincial Natural Science Foundation (2023AFA054).
  • 摘要: 如何通过增加表面活性位点数目来提高生物炭对有机污染物的吸附性能,是目前污染控制技术的研究热点. 通过一步热解法制备的氮掺杂分层多孔生物炭(BC-N)材料,可用于高效吸附去除水中四环素(Tetracycline,TC). 结果表明,与原始生物炭(BC)相比,含N官能团的引入使BC-N的比表面积和孔体积增加了约1倍,对TC的吸附量增加了15倍(293.1 mg·g−1). BC-N具有宽pH适应性(pH 4—11)和抗干扰能力. 由吸附动力学和热力学实验得到,BC-N对TC的吸附过程符合拟二级动力学和Freundlich吸附等温线模型,表明该吸附过程以自发吸热的化学吸附为主. X射线光电子能谱(XPS)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)结果表明,BC-N与TC的化学吸附可能主要是由石墨N介导的π-π相互作用产生.
  • 随着城镇污水厂氮、磷排放标准日趋严格,对于低碳氮比的城镇污水,脱氮工艺中碳源不足[1]成为其深度脱氮的瓶颈,而通过厌氧氨氧化自养脱氮则无需碳源[2]。单级自养脱氮工艺(single-stage nitrogen removal using anammox and partial nitritation, SNAP)集短程硝化与厌氧氨氧化过程于一体,工艺流程短、占地面积小、投资成本低,应用前景良好。目前,SNAP工艺主要用于处理污泥消化液和老龄化垃圾渗滤液[3]等低碳氮比的高氨氮废水[4],而对于如城镇污水(NH+4-N 30~60 mg·L−1 )等低氨氮废水,SNAP系统的构建及其稳定运行成为难点[5]

    低氨氮废水SNAP系统的构建,通常通过接种厌氧氨氧化特种污泥来实现[6-7]。HENDRICKX等[8]通过在UASB反应器中接种厌氧氨氧化颗粒污泥,在进水NH+4-N质量浓度为69 mg·L−1时,运行50 d后成功构建了SNAP系统;WANG等[9]在加载蜂窝状填料的固定床反应器中,通过接种厌氧氨氧化和短程硝化污泥,亦成功构建了SNAP系统,在进水NH4-N质量浓度为50 mg·L−1时,NH+4-N、TN去除率分别为96.35%和 88.39%;顾书军等[10]在膨胀颗粒污泥床反应器中接种了单级自养脱氮生物膜污泥,运行83 d后成功构建了低氨氮(60~100 mg·L−1)废水SNAP系统,NH+4-N、TN去除率分别为99.4%和80.7%。在上述研究中,SNAP系统的构建均以厌氧氨氧化污泥或短程硝化污泥为种源,故其工程应用时通常面临接种污泥获取困难、成本高的问题[11]。因此,研发简易、低成本的低氨氮废水SNAP系统的构建方法,十分迫切。

    一方面,进水中有机碳源对厌氧氨氧菌有抑制作用;另一方面,由于SNAP工艺TN去除率存在上限(硝氮残留11%)[12],故在进水中适当引入碳源,对副产物硝氮进行反硝化脱氮或短程反硝化[13],可提高系统的脱氮效能。WANG等[14]采用SNAP系统处理垃圾渗滤液(NH+4-N质量浓度为(2 004 ± 14.7) mg·L−1),当COD/TN比为0.42~0.55时,TN和COD去除率分别为94.9%和67.7%;JENNI等[15]采用SNAP系统处理污泥消化液(NH+4-N质量浓度为740 mg·L−1),随着进水COD/TN逐级升高(0.27~1.4),厌氧氨氧化菌活性降低,而反硝化菌活性增强;GÜVEN等[16]认为,当COD/TN大于1时,厌氧氨氧化菌会失去与异养反硝化菌竞争的优势。目前,有关COD/TN对SNAP系统的影响的研究,主要针对高氨氮废水,而有关C/N对低氨氮废水(50 mg·L−1)SNAP系统脱氮效能及脱氮路径的影响研究鲜有报道。

    本研究针对低氨氮废水(模拟城镇污水)SNAP系统构建难度大、接种厌氧氨氧化污泥成本高、工程应用复杂以及进水中有机碳源对系统脱氮效能有影响等问题,利用天然椰丝纤维比表面积大、多孔、容积密度小、能为微生物提供更多的附着繁殖空间[17]、生物相容性好、对底物传质性能及耐久性能良好等优点,将天然椰丝纤维作为SNAP系统的填料,开展低氨氮废水SNAP系统自然挂膜构建研究。在进水氨氮质量浓度递减(由(100±3) mg·L−1降至(50±2) mg·L−1)的条件下,重点探究了采用自然挂膜构建SNAP系统的方法;在成功构建SNAP系统的基础上,考察了进水COD/TN对低氨氮废水SNAP系统脱氮效能及脱氮路径的影响。此外,利用16SrRNA高通量测序技术,探究了各系统中的功能菌属及微生物作用机制,以期为低氨氮废水单级自养脱氮的工程应用提供参考。

    图1所示,实验装置采用好氧序批式生物膜反应器,反应器高40 cm,内径20 cm,有效容积为10 L,内设天然椰丝纤维作为填料,体积填充率为50%。采用曝气机通过砂头充氧,供气量由气体流量计计量;采用恒温箱控制反应器温度。

    图 1  实验装置
    Figure 1.  Schematic diagram

    用于实验的模拟废水采用NH4HCO3、KH2PO4、CaCl2、Fe2(SO4)3、MgSO4配制而成。模拟废水水质如下:实验阶段Ⅰ不加碳源,NH+4-N质量浓度为(100±3) mg·L−1;实验阶段Ⅱ不加碳源,NH+4-N质量浓度为(50±2) mg·L−1;实验阶段Ⅲ的NH+4-N质量浓度为(50±2) mg·L−1,当COD/TN为0.2、0.5、1、2时,对应的COD值分别为(10±1)、(25±1)、(50±2)、(100±2) mg·L−1。考虑到微生物生长代谢需要,向配水中加入了适量的微量元素。

    1)基于自然挂膜的低氨氮废水SNAP系统构建。在水温为(30±1) ℃的条件下,进水NH4-N质量浓度采用由高至低的方式运行。实验第Ⅰ阶段:氮负荷为0.1 kg·(m3·d)−1,进水NH+4-N质量浓度为(100±3) mg·L−1,排水比为50%,反应器运行周期为12 h,运行工况为:进水10 min→曝气反应11.75 h→出水5 min。当TN去除率稳定在70%以上时,实验进入第Ⅱ阶段,此时,进水NH+4-N质量浓度降至(50±2) mg·L−1,排水比为100%,氮负荷和运行周期不变。

    2) COD/TN对系统脱氮效能的影响。第Ⅲ阶段,采用平行实验,考察COD/TN对低氨氮废水SNAP系统效能及微生物种群的影响。在水温为(30±1) ℃、氮负荷为0.1 kg·(m3·d)−1、DO质量浓度为0.5~2.3 mg·L−1的条件下,控制进水COD/TN分别为0、0.2、0.5、1、2。

    实验期间在各反应器周期运行结束时采集水样,测试NH+4-N、NO2-N、NO3-N、COD等水质指标,并采集系统构建成功后以及不同C/N下的生物样品进行16SrRNA高通量测序。参照SOBOTKA等[18]报道的方法,定性分析厌氧氨氧化活性(以NH+4-N计)。

    1)系统构建。基于自然挂膜的低氨氮废水SNAP系统构建过程中氮质量浓度逐日变化曲线如图2所示。在实验第Ⅰ阶段,在进水NH4-N质量浓度为100 mg·L−1时,反应器运行了80 d。反应器运行第1~7天,为了富集微生物,DO控制在3.51~5.17 mg·L−1,系统出水NH+4-N质量浓度由94.47 mg·L−1逐渐下降至75.67 mg·L−1,该时段反应器在DO充足的条件下运行,天然椰丝纤维上自然依附的微生物菌群中的硝化菌逐渐表现出代谢活性。

    图 2  系统构建过程中氮质量浓度逐日变化曲线
    Figure 2.  Daily variation curve of nitrogen in the construction process of the system

    反应器运行至第8~13天时,为了抑制硝化菌,强化亚硝化菌富集,DO控制在0.75~1.20 mg·L−1。系统硝化作用减弱,出水NO3-N质量浓度逐渐降低,NO2逐渐积累,亚硝化菌得到富集。在运行至第8天时,系统出水NH+4-N和NO2-N质量浓度分别为70.42 mg·L−1和4.69 mg·L−1;而运行至第13天时,系统出水NH+4-N质量浓度降至53.37 mg·L−1NO2-N质量浓度升高至27.20 mg·L−1,系统亚硝化稳定。

    反应器运行至第14~36天时,系统DO控制为1.38~1.62 mg·L−1,使得系统出水亚氮/氨氮值在1.3左右,为厌氧氨氧化菌的富集提供有利条件;运行至第36天时,出水NH+4-N和NO2-N质量浓度分别降低至45.15 mg·L−1和1.85 mg·L−1。系统TN去除率由8.57%逐渐提升至34.15%。可以认为,随着反应器中微生物的增殖,生物膜逐渐变厚,膜内部形成厌氧微环境,适宜于厌氧氨氧化菌生长;同时,由于前一阶段系统已实现稳定的亚硝化,可为厌氧氨氧化菌提供适宜的生长基质,厌氧氨氧化菌AnAOB逐渐增殖富集。

    反应器运行至第37~70天时,该阶段反应器DO控制在1.03~1.32 mg·L−1,期间出水NH+4-N质量浓度进一步下降,开始出现明显的TN去除现象。在该阶段开始和结束时,系统出水NH+4-N、NO2-N、NO3-N、TN质量浓度分别由40.89、1.47、12.64、55.00 mg·L−1降低至3.78、0.08、21.16、25.02 mg·L−1,系统TN去除率由41.20%逐渐提升至73.18%。以上结果表明厌氧氨氧化菌得到进一步优势富集。

    反应器运行至第71~80天时,该阶段系统DO控制为1.23~1.46 mg·L−1,系统出水NH+4-N和TN平均质量浓度分别为3.86 mg·L−1和23.26 mg·L−1,平均去除率分别为95.94%和75.74%。上述结果表明,反应器经过80 d的运行,亚硝化菌和厌氧氨氧化菌已成为优势菌属。第80天时系统厌氧氨氧化活性为(9.8±0.2) mg·(L·h)−1,构建的SNAP系统脱氮效能有所提高。在较高氨氮质量浓度条件下完成单级自养脱氮功能菌优势富集后,实验进入第Ⅱ阶段,降低进水NH+4-N质量浓度至50 mg·L−1,且氮负荷保持0.1 kg·(m3·d)−1不变。

    反应器运行至第81~84天时,系统DO控制为1.42~1.57 mg·L−1,由于实验时DO偏高导致系统出现NO3-N累积,且系统微生物未适应低质量浓度进水,故平均NH+4-N、TN去除率分别为80.46%、61.09%。反应器运行第85~140天时,降低系统DO为0.90~1.25 mg·L−1,系统出水水质逐步稳定,出水NH+4-N和TN平均质量浓度分别为2.69 mg·L−1和14.84 mg·L−1,去除率分别为94.58%、70.07%。反应器运行至第100和140天时,系统厌氧氨氧化活性分别为(10.3±0.3) mg·(L·h)−1和(11.1±0.2) mg·(L·h)−1。反应器运行至第85天时,系统已初步构建,并稳定运行至第140天。

    采用自然挂膜成功构建低氨氮废水SNAP系统,采用天然椰丝纤维作为填料是重要原因。经BET测试,该填料孔隙率为6.007%,孔隙面积为514.5 m2·g−1,中孔直径为54.212 9 nm,堆积密度为0.802 9 g−1,较人工组合填料生物亲和性好(本研究同时还设置了一组以组合填料为对照组进行比对)。如表1所示:一方面,天然椰丝纤维自然富集了更多的微生物菌群,有利于微生物增殖,且天然椰丝纤维较组合填料对功能菌群富集能力更强;另一方面,进水氨氮质量浓度采用由高至低的梯度运行方式,在较高氨氮质量浓度条件下,强化了SNAP系统中功能菌群的优势富集。在本研究中,同时设置了进水NH+4-N质量浓度为50 mg·L−1的对照组进行了平行实验,在该系统在运行第90~120天时,出水NH+4-N和TN平均质量浓度分别为3.45 mg·L−1和23.30 mg·L−1,去除率分别为93.47%和55.97 %,系统出现NO3-N累积,导致构建的SNAP系统脱氮效能较低。

    表 1  填料微生物多样性对比
    Table 1.  Comparison microbial diversity in filler
    填料种类多样性指数均匀度指数丰富度指数
    组合填料2.9720.94823
    天然椰丝纤维填料3.0480.94725
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    在低氨氮废水SNAP系统稳定运行后,监测了系统运行第110个周期内氮素、DO、pH的变化规律,结果如图3所示。系统周期运行过程中,NH+4-N和TN平均降解速率分别为3.75 mg·(L·h)−1和2.92 mg·(L·h)−1NO2-N和NO3-N平均增长速率分别为0.08 mg·(L·h)−1和0.75 mg·(L·h)−1。周期运行第0~10 h为系统生物脱氮反应期,系统DO为1.26~0.89 mg·L−1;第10~12 h,耗氧基质NH+4-N已降解完,系统DO逐渐升高至1.32 mg·L−1

    图 3  系统运行第110个周期内氮素、DO、pH变化曲线
    Figure 3.  Variation curve of nitrogen, DO and pH in the 110th cycle of the system

    2)构建系统的微生物种群。为探究构建过程系统生物种群的演替规律,分别取反应器构建过程中第30天(S1)和第140天(S2)的生物膜样品,进行了微生物种群结构分析。S1、S2样品测序覆盖率、OUT、多样性指数等结果见表2图4。如表2所示,S1和S2的测试覆盖率分别为0.998 493、0.997 345。这说明测序结果能反映样本的真实情况。S1和S2的OTU值分别为425和428,数目差异很小,表明微生物菌群结构无明显变化。SI和S2的Ace指数、Chao指数逐渐增大,说明系统在第30~140天物种丰富度增加。Shannon和Simpson 指数降低,表明系统在第30~140天样本的生物多样性有所增加。

    表 2  样品多样性指数
    Table 2.  Alpha-diversity of the sample
    样品OTUAceChaoShannonSimpson
    S14254494494.720.018 6
    S24284975073.610.106 6
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    图 4  S1、S2门水平下微生物群落组成
    Figure 4.  Taxonomic composition of microbes at phylum level of S1 and S2

    S1、S2在门、属水平上微生物种群结构及相对丰度如图4图5所示。系统构建过程中S1、S2系统中优势菌门类主要有Proteobacteria (47.8%、24.3%)、Planctomycetes (5.7%、36.5%)、Chlorobi (7.0%、8.7%)、Chloroflexi (1.9%、12.4%)、Nitrospirae (1.9%、3.8%)。有研究表明:系统脱氮功能菌亚硝化菌属于Proteobacteria门;厌氧氨氧化菌属于Planctomycetes门,随着运行时间的增加成为优势菌门;亚硝酸盐氧化菌属于Nitrospirae门。在本研究中,同时还设置了一组以组合填料为对照组的SNAP系统构建的平行实验,与天然椰丝纤维填料构建的生物系统进行对比。结果表明:组合填料中优势菌门类主要有Proteobacteria (34.9%)、Planctomycetes (23.7%)、Chlorobi (16%)、Chloroflexi (7.1%)、Nitrospirae (4.3%);ProteobacteriaPlanctomycetes菌门丰度低于椰丝纤维填料系统中的相对丰度较高,表明天然椰丝纤维填料富集功能菌能力更强。

    图 5  S1、S2属水平下微生物群落组成
    Figure 5.  Taxonomic composition of microbes at genus level of S1 and S2

    图5可知,在属水平上,S1、S2系统中脱氮优势功能菌属主要有Candidatu sBrocadia (2.1%、32.4%)、Nitrosomonas (8.8%、5.1%)、Nitrospira (5.6%、3.8%)。其中,Candidatus Brocadia为厌氧氨氧化菌[19],反应器运行至第30天时出现厌氧氨氧化菌,运行至第140天时相对丰度显著增加,成为优势菌属;Nitrosomonas为亚硝化单胞菌属[20],相对丰度由第30天的降为第140天时的5.1%;Nitrospira为硝化菌属,第140天时相对丰度降至3.8%,表明系统中硝化菌被抑制。此外,采用组合填料的对照组中,优势功能菌属主要有Candidatus Brocadia (18.2%)、Nitrosomonas (3.3%)、Nitrospira (2.9%),其相对丰度均低于椰丝纤维填料系统。上述实验结果表明,低氨氮废水SNAP系统构建过程中,系统的主要脱氮功能菌为亚硝化菌Nitrosomonas和厌氧氨氧化菌Candidatus Brocadia,通过天然椰丝纤维填料自然挂膜可以强化功能菌群的富集,构建出SNAP系统。

    1)COD/TN对系统脱氮效能的影响。由图6可看出,随着进水C/N增加,系统中厌氧氨氧化菌活性逐渐下降,TN去除率先增加后降低。当COD/TN为0、0.2、0.5、1、2时,系统NH+4-N平均去除率分别为94.58%、96.18%、96.33%、98.62%、70.37%,TN平均去除率分别为70.07%、72.09%、75.18%、82.19%、62.19%;当COD/TN为1时,系统NH+4-N、TN去除率最高。在反应器稳定运行第50天时,COD/TN为0、0.2、0.5、1、2系统的厌氧氨氧化活性分别为(11.1±0.2)、(8.3±0.1)、(5.3±0.3)、(4.1±0.2)、(4.0±0.2) mg·(L·h)−1

    图 6  COD/TN对系统NH4+-N、TN、COD去除和厌氧氨氧化活性的影响
    Figure 6.  Effects of COD/TN on nitrogen, COD removal and anammox activity

    当COD/TN≤0.2时,系统以厌氧氨氧化自养脱氮路径为主,异养反硝化菌脱氮为辅;当COD/TN为0.5~1.5时,厌氧氨氧化菌属丰度和活性逐渐下降,反硝化菌属相对丰度增加,此时,系统脱氮路径以短程硝化反硝化为主,以厌氧氨氧化自养脱氮为辅。当COD/TN>2 时,系统中亚硝化菌、厌氧氨氧化功能菌群丰度进一步降低,系统通过短程硝化反硝化、厌氧氨氧化路径的脱氮能力进一步降低。上述结果表明,为了保证低质量浓度氨氮废水SNAP系统稳定高效运行,需要在SNAP系统前需要设置废水有机物去除工艺单元。

    2) COD/TN对系统微生物种群的影响。分别取COD/TN为0、0.2、0.5、1、2时反应器运行稳定后的生物膜样品,进行16S rRNA高通量测序,门、属水平上微生物种群结构及相对丰度如图7图8所示。当COD/TN为0、0.2、0.5、1、2时,系统优势功能菌门类主要有Proteobacteria (27.3%、40.3%、39.2%、42.7%、61.5%)、Planctomycetes (38.6%、35.6%、15.7%、8.7%、6.3%)、Nitrospirae (1.3%、0.5%、1.8%、6.7%、1.8%)。其中,厌氧氨氧化菌属于Planctomycetes门,随着COD/TN增加,该菌门丰度显著降低;大部分异养反硝化菌属于Proteobacteria菌门,随着COD/TN增加,Proteobacteria门相对丰度增加。

    图 7  不同COD/TN系统门水平下微生物群落组成
    Figure 7.  Taxonomic composition of microbes in different COD/TN system at phylum level

    在COD/TN为0、0.2、0.5、1、2的系统中,优势脱氮功能菌属主要有亚硝化菌Nitrosomonas (3.4%、3.7%、5.3%、8.7%、1.3%); 厌氧氨氧化菌Candidatus Brocadia (37.6%、32.2%、8.4%、3.7%、1.0%);在COD/TN为0.2、0.5、1、2的系统中,异养反硝化菌属主要有Thauera (1.8%、3.0%、9.8%、3.4%)、Denitratisoma (0.5%、1.0%、2.2%、9.4%)、Pseudomonas (0.4%、0.8%、2.5%、9.0%),Bdellovibrio (0.2%、0.5%、0.5%、1.1%),反硝化菌属总丰度分别为2.9%、5.3%、15.0%、22.9%。当COD/TN为0.2、0.5、1时,系统内亚硝化菌属相对丰度增加,进水中COD消耗部分溶解氧,使反应器中DO维持在较低水平,因而有利于亚硝化菌富集;但当COD/TN为2时,由于有机物质量浓度增加导致溶解氧质量浓度降低,对亚硝化菌属形成抑制,系统脱氮效能显著降低;随着COD/TN增加,厌氧氨氧化菌属的相对丰度显著下降。上述结果表明:对于低氨氮废水,当COD/TN≤0.2时,系统主要脱氮路径为厌氧氨氧化;当COD/TN为0.5~1.5时,系统脱氮路径以短程硝化反硝化为主,厌氧氨氧化为辅;当COD/TN≥2 时,系统中亚硝化菌、厌氧氨氧化功能菌群丰度进一步降低,系统通过短程硝化反硝化、厌氧氨氧化路径脱氮能力进一步降低。

    图 8  不同COD/TN系统属水平下微生物群落组成
    Figure 8.  Taxonomic composition of microbes in different COD/TN system at genus level

    1)在温度为(30±1) ℃、氮负荷为0.1 kg·(m3·d)−1、进水NH4+-N质量浓度梯度降低的条件下,以天然椰丝纤维为填料的低氨氮废水SNAP系统采用自然挂膜方式,反应器运行85 d时系统初步构建成功,并稳定运行至第140天,NH4+-N、TN去除率分别为94.58%、70.07%;所构建的SNAP系统中,脱氮功能菌属主要有Nitrosomonas(5.1%)、Candidatus Brocadia(32.4%)。

    2)进水COD/TN对低氨氮废水SNAP系统的脱氮效能影响显著。当COD/TN为0、0.2、0.5、1、2时,TN平均去除率分别为70.07%、72.09%、75.18%、82.19%、62.19%。随着进水COD/TN增加,厌氧氨氧化活性逐渐下降。

    3)进水COD/TN对低氨氮废水SNAP系统脱氮路径影响显著。当COD/TN≤0.2时,系统以厌氧氨氧化自养脱氮路径为主;当COD/TN为0.5~1.5时,系统脱氮路径以短程硝化反硝化为主,厌氧氨氧化自养脱氮为辅;当COD/TN≥2 时,系统通过短程硝化反硝化、厌氧氨氧化路径脱氮能力进一步降低。系统中优势脱氮功能菌属主要有NitrosomonasCandidatus BrocadiaThaueraDenitratisomaPseudomonasBdellovibrio

  • 图 1  BC-N的制备流程图

    Figure 1.  Preparation process diagram of BC-N

    图 2  BC(a)和BC-N(b)的SEM图, BC-N 的TEM图(c)和EDS 元素映射图(d),(e)BC-N的HRTEM图像和选定区域晶体衍射(SAED)图(插图)

    Figure 2.  SEM images of BC (a) and BC-N (b), TEM images(c)and (d)EDS element mapping of BC-N, (e) HRTEM images and selected area crystal diffraction (SAED) images (inset)of BC-N

    图 3  BC和BC-N的N2吸附-脱附等温线(a)和孔径分布图(b)

    Figure 3.  N2 adsorption desorption isotherms (a), and pore size distribution (b) of BC and BC-N

    图 4  (a)BC、BC-C和BC-N对TC的吸附性能,(b)pH对吸附性能和Zeta电位的影响,(c)离子强度和腐殖酸对吸附的影响,(d)不同水质对吸附的影响

    Figure 4.  (a)The adsorption performance of BC, BC-C, and BC-N on TC, (b) the influence of pH on adsorption performance and Zeta potential, (c) the influence of ion strength and humic acid on adsorption, and (d) the influence of different water quality on adsorption

    图 5  (a) BC-N对TC的吸附动力学, (b)粒子内扩散模型

    Figure 5.  (a) Adsorption kinetics of TC by BC-N, (b) Intraparticle diffusion model

    图 6  (a)不同温度下BC-N吸附TC的吸附等温线,(b)lnkc对1/T的函数关系图

    Figure 6.  (a) Adsorption isotherms of BC-N for TC at different temperatures, (b) Functional relationship diagram of lnkc to 1/T

    图 7  BC和BC-N的(a) XRD和(b)Raman光谱

    Figure 7.  (a) XRD and (b) Raman spectra of BC and BC-N

    图 8  BC和吸附TC前后BC-N的FTIR光谱

    Figure 8.  FTIR spectra of BC and BC-N before and after adsorption of TC

    图 9  吸附TC前后BC-N的XPS (a)N 1s 谱, (b)C1s谱

    Figure 9.  XPS (a) N 1s and (b) C1s spectra of BC-N before and after TC adsorption

    表 1  3种水质的基本性质

    Table 1.  The basic properties of three types of water quality

    二级出水WWTP secondary effects溪水Creek water自来水 Tap water
    DOC/(mg·L−112.8318.281.68
    UV254/cm−10.0620.0520.016
    SUVA2544.83×10−32.84×10−39.52×10−3
    TP/(mg·L−10.1480.0470.012
    TN/(mg·L−14.933.151.79
    pH7.998.157.99
    二级出水WWTP secondary effects溪水Creek water自来水 Tap water
    DOC/(mg·L−112.8318.281.68
    UV254/cm−10.0620.0520.016
    SUVA2544.83×10−32.84×10−39.52×10−3
    TP/(mg·L−10.1480.0470.012
    TN/(mg·L−14.933.151.79
    pH7.998.157.99
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    表 2  生物炭比表面积、平均孔径与孔容参数

    Table 2.  Specific surface area, average pore size and pore volume parameters of biochar

    生物炭Biochar比表面积/ (m2·g−1)Specific surface area平均孔径/nmAverage Pore diameter孔容/ (cm3·g−1)Pore volume
    BC310.71.970.165
    BC-N665.82.590.448
    生物炭Biochar比表面积/ (m2·g−1)Specific surface area平均孔径/nmAverage Pore diameter孔容/ (cm3·g−1)Pore volume
    BC310.71.970.165
    BC-N665.82.590.448
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    表 3  BC-N吸附TC的动力学拟合参数

    Table 3.  Kinetic fitting parameters of TC adsorption by BC-N

    C0/(mg·L−1拟一级动力学模型Pseudo first order kinetic model拟二级动力学模型Pseudo second order kinetic model
    k1/(min−1qe,1/(mg·g−1R2k2/(g·mg−1·min−1qe,2/(mg·g−1R2
    400.2406190.070.91123.3×10−4191.510.951
    600.1136212.900.50911.1×10−4219.800.810
    800.0381257.840.6952.02×10−4279.330.862
    C0/(mg·L−1拟一级动力学模型Pseudo first order kinetic model拟二级动力学模型Pseudo second order kinetic model
    k1/(min−1qe,1/(mg·g−1R2k2/(g·mg−1·min−1qe,2/(mg·g−1R2
    400.2406190.070.91123.3×10−4191.510.951
    600.1136212.900.50911.1×10−4219.800.810
    800.0381257.840.6952.02×10−4279.330.862
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    表 4  BC-N粒子内扩散模型拟合参数

    Table 4.  Fitting parameters of BC-N intra-particle diffusion model

    C0/(mg·L−1第一阶段The first stage第二阶段The second stage
    Kd1/(mg·g−1·min1/2C/(mg·g−1R2Kd2/(mg·g−1·min1/2C/(mg·g−1R2
    405.28121.660.9921.34157.190.965
    605.77146.960.9992.38173.170.998
    807.86132.600.9735.26152.910.996
    C0/(mg·L−1第一阶段The first stage第二阶段The second stage
    Kd1/(mg·g−1·min1/2C/(mg·g−1R2Kd2/(mg·g−1·min1/2C/(mg·g−1R2
    405.28121.660.9921.34157.190.965
    605.77146.960.9992.38173.170.998
    807.86132.600.9735.26152.910.996
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    表 5  吸附等温线的拟合参数

    Table 5.  Fitting parameters of adsorption isotherms

    T/K Langmuir 等温吸附模型Langmuir adsorption isotherm model Freundlich等温吸附模型Freundlich adsorption isotherm model
    qm /(mg·g−1 KL/(L·mg−1 R2 RL KF/(g·mg−1·min) 1/n R2
    288 283.81 0.698 0.698 0.0168 150.27 0.164 0.972
    298 317.28 1.213 0.980 0.0097 186.87 0.129 0.999
    308 345.56 1.021 0.952 0.0115 190.82 0.145 0.999
    T/K Langmuir 等温吸附模型Langmuir adsorption isotherm model Freundlich等温吸附模型Freundlich adsorption isotherm model
    qm /(mg·g−1 KL/(L·mg−1 R2 RL KF/(g·mg−1·min) 1/n R2
    288 283.81 0.698 0.698 0.0168 150.27 0.164 0.972
    298 317.28 1.213 0.980 0.0097 186.87 0.129 0.999
    308 345.56 1.021 0.952 0.0115 190.82 0.145 0.999
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    表 6  BC-N 吸附TC的热力学参数

    Table 6.  Thermodynamic parameter for TC adsorption by BC-N

    T/ K Kc ΔG/(kJ·mol−1 ΔH/(kJ·mol−1 ΔS/(J·mol−1·K−1
    288 7.53 −4.84 44.16 184.40
    298 9.68 −23.97
    308 12.23 −31.30
    T/ K Kc ΔG/(kJ·mol−1 ΔH/(kJ·mol−1 ΔS/(J·mol−1·K−1
    288 7.53 −4.84 44.16 184.40
    298 9.68 −23.97
    308 12.23 −31.30
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图( 9) 表( 6)
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-10-23
  • 录用日期:  2024-01-02
  • 刊出日期:  2025-03-27
杜楠楠, 兰星, 杜晴, 张静, 牛慧斌, 黄应平, 方艳芬. 氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理[J]. 环境化学, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302
引用本文: 杜楠楠, 兰星, 杜晴, 张静, 牛慧斌, 黄应平, 方艳芬. 氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理[J]. 环境化学, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302
DU Nannan, LAN Xing, DU Qing, ZHANG Jing, NIU Huibin, HUANG Yingping, FANG Yanfen. Study on the adsorption mechanism of tetracycline in water by nitrogen-doped biochar[J]. Environmental Chemistry, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302
Citation: DU Nannan, LAN Xing, DU Qing, ZHANG Jing, NIU Huibin, HUANG Yingping, FANG Yanfen. Study on the adsorption mechanism of tetracycline in water by nitrogen-doped biochar[J]. Environmental Chemistry, 2025, 44(3): 820-830. doi: 10.7524/j.issn.0254-6108.2023102302

氮掺杂生物炭对水中四环素的吸附机理

    通讯作者: E-mail:fangyf@ctgu.edu.cn
  • 1. 三峡大学材料与化工学院,宜昌,443002
  • 2. 三峡大学水利与环境学院,宜昌,443002
基金项目:
国家自然科学基金(22376118, 22076098, 21577078),地方高校能源和环境材料化学学科创新引智基地(D20015)和湖北省自然科学基金杰出青年项目(2023AFA054)资助.

摘要: 如何通过增加表面活性位点数目来提高生物炭对有机污染物的吸附性能,是目前污染控制技术的研究热点. 通过一步热解法制备的氮掺杂分层多孔生物炭(BC-N)材料,可用于高效吸附去除水中四环素(Tetracycline,TC). 结果表明,与原始生物炭(BC)相比,含N官能团的引入使BC-N的比表面积和孔体积增加了约1倍,对TC的吸附量增加了15倍(293.1 mg·g−1). BC-N具有宽pH适应性(pH 4—11)和抗干扰能力. 由吸附动力学和热力学实验得到,BC-N对TC的吸附过程符合拟二级动力学和Freundlich吸附等温线模型,表明该吸附过程以自发吸热的化学吸附为主. X射线光电子能谱(XPS)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)结果表明,BC-N与TC的化学吸附可能主要是由石墨N介导的π-π相互作用产生.

English Abstract

  • 四环素(tetracycline,TC)是全球使用最广泛的一种抗生素,主要用于医疗、畜牧业和水产养殖[1]. 由于四环素难以被人类和动物代谢吸收,可进入水循环,严重污染水质及生态环境[23]. 在世界各地的河流、地下水和饮用水中均已检测到四环素,尤其在医院和制药废水中检测到的TC浓度高达100—500 mg∙L−1,威胁到人类生命安全和身体健康[46]. 目前,去除TC主要采取吸附法、高级氧化法、膜法和电化学法等[78]. 其中,吸附法因具有投资小、高效环保及能耗低等优点,被广泛应用于水污染处理[9]. 以农业废弃物为原料制备得到的生物炭,因其表面丰富的芳香结构和含氧官能团,可用于吸附水中多种有机污染物. 然而,由于生物炭比表面积小、孔隙不发达而导致对有机污染物的吸附能力有限,需要增加其表面活性位点来提升其吸附效能[10].

    近年来,杂原子掺杂法在改善碳基材料吸附性能方面备受关注. 例如,Lu等[11]以纤维素、草酸铵和KHCO3/NaHCO3合成的氮掺杂生物炭具有层次化的多孔结构,其比表面积与孔体积约为原来的2倍,显著增强了对挥发性有机物甲苯的吸附. Li等[12]以玉米芯、尿素和K2CO3制备了氮掺杂生物炭(CPU-T)用于CO2的吸附,N的引入有助于超微孔的产生,进而增强生物炭表面CO2的分散. 因此生物炭上N的引入可有效提升有机污染物的吸附能力. 这是由于N具有孤对电子和较高的电负性(3.04),通过共轭作用增强sp2C中π电子的流动,产生更丰富的官能团及表面缺陷[1314]. 对同样具有富电子特性的TC而言,主要可通过孔隙填充、氢键作用、π-π相互作用和范德华力等作用方式被碳基材料吸附去除[1517]. 然而,含N官能团的引入能否促进生物炭对TC吸附以及吸附机制还有待研究.

    本文以草酸铵((NH4)2C2O4)为氮源,碳酸氢钠(NaHCO3)为活化剂,制备了氮掺杂生物炭(BC-N),将其用于吸附水中的TC. 采用扫描电子显微镜(SEM)、N2吸附-脱附曲线和拉曼光谱仪等表征其理化性质. 通过吸附动力学、吸附热力学、傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)和X射线光电子能谱仪(XPS)进一步研究了吸附机理. 本研究为高吸附性能生物炭材料的制备方法提供了一种新思路.

    • 四环素(TC)、碳酸氢钠(NaHCO3)、草酸铵((NH42C2O4)、氯化钠(NaCl)、腐殖酸(HA)、磷酸钠(Na3PO4)、碳酸钠(Na2CO3),氢氧化钠(NaOH)和盐酸(HCl)均购自国药集团化学试剂有限公司. 实验用水为去离子水,所有试剂均为分析纯. 玉米芯产自湖北省宜昌市.

    • BC-N的制备过程如图1所示. 将玉米芯、(NH42C2O4和NaHCO3以1:3:3的质量比研磨混合移至坩埚内,再将其置于管式炉中,以N2为保护气,加热速率为10 ℃·min−1,保温1 h,在700 ℃下进行热解. 将制备好的样品自然冷却后,用去离子水洗涤至中性,在70 ℃烘箱内干燥8 h. 最后,将所制备得到的样品研磨至100目过筛,将其命名为BC-N. 只添加NaHCO3(1:3,W/W)的生物炭命名为BC-C. 不添加(NH42C2O4和NaHCO3的生物炭命名为BC.

    • 采用JW-BK112型比表面积及孔径分析仪(BET,精微高博公司)测定样品的比表面积. 采用Ultima Ⅳ型X射线衍射仪(XRD,德国Bruker公司)分析材料的晶体结构性质. 生物炭样品的外观和形态采用XL30型扫描电子显微镜(SEM,荷兰Philips公司)进行分析. 采用JEMF200型场发射高分辨透射电子显微镜(TEM,JEOL公司)表征样品的形貌和结构. 采用Nexsa型X射线光电子能谱(XPS,赛默飞公司)确定样品表层元素组成及价态. 采用IS5型傅里叶变换红外光谱仪(FTIR,美国Nicolet公司)对生物炭表面基团进行分析. 采用DXR型激光共聚焦拉曼光谱仪(Raman,Thermo Scientific 公司)测定样品的缺陷和无序程度. 采用U-3010型紫外-可见分光光度计(UV-Vis,日本Hitachi公司)检测TC残留浓度. 生物炭的Zeta电位使用Zeta电位仪(Zetasizer Nano ZS-90英国Malvern公司)测定.

    • 在50 mL浓度为80 mg·L−1的TC溶液中加入10 mg吸附剂,采用NaOH和HCl控制溶液初始pH=7. 每隔一定时间取样2.5 mL,在10000 r·min−1离心5 min. 通过紫外-可见分光光度计在357 nm处检测TC残留浓度,进一步计算不同间隔时间(t, min)下的吸附量(qt, mg·g−1). 在pH值的影响实验中,使用NaOH和HCl将溶液pH分别调为4—11. 在离子强度和腐殖酸的影响实验中,使用NaCl、Na3PO4、Na2CO3和HA将溶液离子浓度和HA浓度分别调至0.1、1、10、100 mg·L−1. 以纯水、城市污水二级出水(简称二级出水)、自来水和溪水为背景溶液,研究了水质对吸附量的影响. 二级出水取自湖北省宜昌市某城镇污水处理厂二级出水,自来水为实验室水龙头的水,溪水取自校园内小溪(水质参数见表1). 在吸附动力学实验中,将含有80 mg·L−1的TC溶液在298 K条件下连续搅拌720 min. 在吸附等温线和热力学实验中,TC溶液浓度梯度为40—120 mg·L−1,温度选择288、298、308 K.

    • BC-N对TC的吸附量由式(1)计算:

      式中,C0(mg·L−1)为初始时刻TC浓度;Ct(mg·L−1)为反应t时刻TC浓度;V(L)为含TC反应溶液体积;m(g)为生物炭质量.

      动力学实验数据采用拟一级动力学、拟二级动力学模型和粒子内扩散模型式(2)—(4).

      式中,qe(mg·g−1)和qt(mg·g−1)为平衡态和t时刻的TC吸附量;k1(min−1)为拟一级模型的速率常数;k2(g·mg−1·min−1)为拟二级模型的速率常数;kp(mg·g−1·min1/2)为粒子内模型的扩散速率常数;C是与边界层厚度相关的常数.

      吸附等温线采用Langmuir和Freundlich模型拟合式(5)—(7):

      式中,Ce(mg·L−1)为平衡时溶液中TC的浓度;qe(mg·L−1)为平衡时TC的吸附量;qm(mg·g−1)为最大吸附量;KL(L·g−1)为Langmuir方程的特征常数;KFn为Freundlich方程常数.

      吸附热力学公式如式(8)—(10):

      式中,ΔG(kJ·mol−1)为吉布斯自由能;R(J·mol−1·K−1)为气体常数,8.314;T(K)为开氏温度;Kc为平衡常数;ΔS(kJ·mol−1·K−1)为熵变;ΔH(kJ·mol−1)为焓变.

    • 通过SEM和TEM研究了BC 和 BC-N的形貌. 图2a2b分别为BC和BC-N的SEM图,可以观察到BC和BC-N都为多孔结构.

      相比于BC,BC-N更疏松多孔,可以观察到几十纳米到几微米范围内的许多中孔-大孔. 从图2c放大的TEM图像中可以观察到BC-N呈超薄碳纳米片层状结构. 丰富的中孔-大孔和超薄碳纳米片结构是BC-N在碳化过程中膨胀的气体(CO、CO2、NH3等)蚀刻了碳的内壁产生的[18]. 图2d元素分布分析表明,BC-N主要含有C、N、O且分布均匀. BC-N的HRTEM图像(图2e)显示出大量的石墨微晶,这些微晶主要构成无定形碳结构. 此外,在选区电子衍射(SAED)图案中可以清楚地检测到碳六方晶格衍射条纹(图2e插图),表明BC-N中的碳结构是高度石墨化的[19].

    • 生物炭大的比表面积和孔隙的材料可为污染物提供更多的有效附着位点,更有利于污染物的吸附[20]. 测定了BC和BC-N两种样品的N2吸附-脱附曲线(图3). BC表现出典型的I型等温线,表明BC具有丰富的微孔结构[21]. BC-N的吸附-脱附等温线为Ⅱ型,且在P/P0<0.02的压力范围内对N2显示出更高的吸附量,在中等相对压力范围内则显示出滞回线,这说明BC-N中存在丰富的中孔和大孔[22].

      与BC相比,BC-N的比表面积从310.7 m2·g−1增加到665.8 m2·g−1,孔体积从1.97 cm3·g−1提高到2.59 cm3·g−1表2),这可能是由于(NH42C2O4起到了发泡剂的作用[18,23]. 同时,NaHCO3在碳化过程中分解并释放CO2,通过CO2鼓泡产生丰富的孔结构[24]. 综上所述,通过NaHCO3和(NH42C2O4二者协同成孔,能制备大比表面积的多孔生物炭BC-N.

    • 图4a为BC、BC-C和BC-N对TC的吸附性能,可以看出BC对TC的吸附效果十分有限(5%),BC-C对TC的吸附率为20%,而BC-N对TC的吸附率高达70%,说明需同时掺杂NaHCO3和(NH42C2O4才能有效增强对TC的吸附能力. 其中,与BC相比,BC-N对TC吸附量增加了15倍(293.1 mg·g−1),要高于Fe/Zn改性污泥生物炭对TC的最大吸附量(230.8 mg·g−1[25]. 溶液pH是通过影响污染物的分子形态和吸附剂的表面电荷来调控生物炭吸附性能的重要因素[26]. 图4b显示BC-N在pH 4—11范围内对TC的吸附性能几乎不受溶液pH值影响,吸附量在228.11—295.3 mg·g−1. 由于在4—10的pH范围内,BC-N的Zeta电位均为负值(−37—−45),说明BC-N在此pH范围内表面带负电荷. TC是一种两性化合物,3.3<pH<7.7时,主要形态为H2TC0,7.7<pH<9.7之间时,TC主要形态为阴离子HTC−[2728]. 而实验证明BC-N在pH 4—11范围内对TC均具有良好的吸附,说明除了静电排斥力以外,BC-N和TC之间还存在着化学吸附作用. 宽pH适用范围也预示BC-N具有良好的应用前景.

      图4c知,当分别加入0—100 mg·L−1的NaCl、Na3PO4、Na2CO3后,BC-N对TC的吸附量没有明显变化,表明溶液离子强度对BC-N吸附影响不大. 当腐殖酸(HA)浓度较低时(0.1—10 mg·L−1),对BC-N吸附TC的影响较小. 而当外加HA浓度为100 mg·L−1时,BC-N对TC的吸附出现明显抑制,这可能是由于HA的羟基与TC的氨基之间发生了竞争吸附[2930]. 图4d为不同水质对BC-N吸附TC的影响. 可以观察到,相比于纯水,二级出水、自来水和溪水对TC的吸附有一定程度的抑制作用,吸附量分别为214.9、196.9、214.8 mg·g−1. 由于pH 4—11范围对BC-N吸附TC性能几乎不产生影响(图4b),而自来水、溪水和二级出水的pH在7.99—8.42范围,说明pH不是导致TC吸附量减少的主要原因. 此外,通过外加物质对吸附性能的影响实验(图4c),与外加离子(NaCl、Na3PO4、Na2CO3)相比,天然有机质(如HA)对TC吸附的影响更为强烈,高浓度HA的存在会明显抑制BC-N对TC的吸附. 不同水质的UV254即天然有机质含量大小为二级出水>溪水>自来水(表1),说明TC吸附量下降主要是由于天然有机质占据了BC-N表面吸附位点,降低了BC-N对TC的吸附,这与HA添加实验结果相符. 这意味着BC-N可能更适用于无有机质的制药工业废水中TC的去除.

    • 图5a显示了BC-N在不同TC浓度梯度(40、60、80 mg·L−1)下的吸附动力学结果. 可以观察到BC-N对TC的吸附量在60 min内迅速增加,此时BC-N表面吸附位点充足且TC浓度较高,与溶液中TC浓度差较大,吸附速率最快. 随着BC-N表面吸附位点被逐渐占据,在TC浓度差减小的情况下,BC-N的吸附速率逐渐降低后趋于平衡. 为了探究其吸附机制,使用拟一级动力学模型和拟二级动力学模型研究了这一过程. 表3显示,与拟一级动力学相比(R2=0.509—0.911),BC-N对TC的吸附更符合拟二级动力学(R2=0.810—0.951),表明吸附过程中的速率控制步骤主要为化学吸附[31].

      作为推断反应类型和预测速率控制步骤的有效方法,颗粒内扩散模型被进一步应用于探索BC-N对TC的吸附控制步骤(图5b表4[32]. 由图5b可知,在3种TC浓度下均观察到双线性模式,表明BC-N对TC吸附过程分为两个阶段. 第一阶段为外扩散过程,陡峭的线表明吸附过程快速. TC被BC-N表面丰富的活性位点和较大的内部空间快速吸附,此时扩散速率最大. 第二阶段为内扩散阶段,TC进入BC-N孔道内部,随着孔道趋于狭窄,吸附位点减少,扩散阻力增大,吸附过程变得缓慢并逐渐达到平衡[33]. 此外,BC-N两个阶段的拟合方程的斜率大小均为Kd1>Kd2表4),且这些线均没有穿过原点,即截距不为0(C≠0),表明有其他过程共同控制反应速率,颗粒内扩散过程不是唯一的限速步骤.

    • TC的吸附等温线如图6a所示,随TC浓度的增加,其平衡吸附量先迅速增加,后逐渐趋于平稳. 由表5得到,BC-N吸附TC的Freundlich模型的R2(0.972—0.999)高于Langmuir模型(0.698—0.980),表明Freundlich模型可以更好地描述与BC-N相关的吸附过程,属于多分子层吸附[3435]. 通常使用因子(RL和1/n)来预测吸附难度[14]. Freundlich 模型中,1/n代表生物炭吸附作用的难易程度,0<1/n<1时,吸附容易发生. RL为分离常数,0<RL<1有利于吸附进行. 拟合结果显示,BC-N的RL0.00970.0168)和1/n(0.129—0.164)的值均大于0小于1,容易发生吸附行为. 说明BC-N对TC有较强的吸附力,可有效促进BC-N对TC的吸附,且吸附过程以化学吸附为主[35].

    • 探究了分别在288 K、298 K、308 K时BC-N对TC的吸附行为. 如图6b所示,分别以1/T和lnkc为横纵坐标作图,所得直线的斜率和截距分别代表TC在BC-N上发生吸附反应时的焓变值(ΔH)和熵变值(ΔS). 再根据式(9)计算得到不同温度下的吉布斯自由能(ΔG). 其中,ΔG<0时,表示吸附过程是自发进行的. ΔH<0时,表示吸附过程是放热的,升高温度会抑制生物炭材料的吸附能力. ΔS<0时,表示吸附过程是混乱度减少的过程. BC-N对TC的ΔG、ΔHΔS表6所示. 可以看出ΔG<0,说明BC-N对TC的吸附过程是自发进行的. |ΔG|随温度升高而增大,说明自发程度随温度升高而加剧,吸附驱动力也越大,更利于吸附进行[36]. ΔS>0,说明BC-N对TC的吸附是混乱度增加的过程,平衡向着吸附的方向移动,从而有利于吸附过程的进行[37]. ΔH>0,表明BC-N对TC的吸附为吸热过程,说明温度升高利于反应进行,这与吸附等温线的结论一致.

    • BC样品的X射线衍射(XRD)图显示在2θ≈23°存在一个石墨(002)平面的宽衍射峰(图7a[38]. 与BC相比,BC-N在2θ≈21°出现了尖锐的石墨化峰,说明BC-N具有更高石墨化程度[39]. 同时,两样品的拉曼光谱(图7b)均在1350 cm−11590 cm−1处出现无序碳(D)和石墨碳(G)的特征峰[40]. 与BC(0.96)相比,BC-N的ID/IG值增加到1.05,表明石墨化的BC-N上的N原子已整合到sp2碳网络中,并形成了更多缺陷位点[41]. 以上结果说明,与BC相比,具有石墨结构和缺陷位点的BC-N更易与富电子分子TC相互作用,产生更强的吸附能力[42].

    • 红外光谱图分析生物炭材料表面官能团的变化,有助于分析其吸附机制. 如图8所示,与BC相比,BC-N在908、130810621698 cm−1处分别归属于生物炭上的N—H、C—N、C—O—C和C=N伸缩振动,表明N原子成功地嵌入了生物炭骨架中[6,43]. 与BC-N相比,吸附TC后的BC-N在1630 cm−1处出现新峰,这归属于TC酰胺(I 带)的C=O伸缩振动,说明TC已吸附在BC-N上[44]. 吸附TC后,BC-N上的1308 cm−1(C—N)、1062 cm−1(C—O—C)峰均发生红移,分别移动到1292 cm−11035 cm−1,这说明BC-N上的C—N、C—O—C键是吸附TC的主要作用位点[43,45].

    • 通过XPS扫描光谱探索生物炭样品的组成和化学状态. BC-N上的N在400.4、398.4、401.8 eV分别对应于吡咯N、吡啶N和石墨N(图9a [46]. 在吸附TC后,吡啶N含量从35.3%明显下降到26%,吡咯N含量由47.8%下降至44.3%,这是由于吡咯N具有较强的亲电性,在TC亲核区域形成了较强的吸附. 石墨N含量由16.9%增加到29.7%,表明其仍具有高度石墨化结构,这与TEM结果一致[47]. C1s谱在284.8、285.8、287.0 eV分别对应于sp2C、sp3C和C=N(图9b),BC-N吸附TC后sp2C和C=N峰分别由70.7%和10.5%下降至58.9%和10.0%,而sp3C的峰由18.8%升高至31.2%,说明BC-N与TC发生了π-π相互作用[14,48]. 因此,结合FTIR结果,BC-N与TC之间的化学吸附主要是由石墨N介导的π-π相互作用.

    • 本研究通过一步热解法制备了BC-N样品. 与BC相比,BC-N具有更高的比表面积(665.8 m2·g−1)、宽pH适应性(pH=4—11)和强抗干扰能力(NaCl、Na3PO4、Na2CO3、HA),可高效吸附水中的TC(293.1 mg·g−1). BC-N对TC的吸附过程遵循拟二级动力学和Freundlich等温线模型,吸附过程是以自发吸热的化学吸附为主. 通过TEM、XPS和FTIR的分析表明,BC-N与TC的化学吸附可能主要是由石墨N介导的π-π相互作用产生的. 本研究为开发一种制药工业废水中TC的生物炭基吸附技术提供了理论依据.

    参考文献 (48)

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