DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 植物修复石油烃污染土壤 2.1. 植物修复技术的定义 植物修复被污染的土壤主要是利用植物在生长过程中，对土壤中的污染物质进行吸收、转化和转移，从而使土壤环境恢复到正常的生态环境功能的修复方式 [ 1 ] [ 2 ]。植物修复技术的理论研究在很早就开始了，对于植物修复，人们首先是从其对土壤中重金属污染的修复开始研究的，在人们渐渐意识到土壤中石油类物质污染的严重性时，才逐渐扩大了植物修复手段的应用领域 [ 3 ] [ 4 ]。现如今，植物修复技术被广泛应用在治理石油烃污染土壤方面，但仍需改进。 2.2. 植物修复技术的机理 植物主要通过三种途径去除土壤中的有机污染物，即植物直接吸收土壤中有机污染物；植物受到刺激之后释放分泌物和酶，刺激根区微生物活性和生物转化作用；植物增强根区的矿化作用。 2.2.1. 植物吸收 植物在污染土壤中直接吸收有毒物质，然后将吸收的有毒物质运送到植物组织中。其中，植物可以分解部分有毒物质。植物吸收有毒物质经过挥发，代谢能够转化为二氧化碳和水。植物吸收是去除有机污染物的有效途径之一，如凌婉婷等 [ 5 ] 研究20种植物根对土壤中多环芳烃菲，芘的吸收作用，得出不同植物根中菲，芘的含量和根系富集系数与根的脂肪含量呈显著正相关。 2.2.2. 植物积累 植物积累是根系直接将有机污染物质吸收并转移到其它组织的过程 [ 6 ]。研究表明，水稻根系即可大量吸收积累多环芳烃 [ 7 ]。由于石油烃中有机污染物使土壤中饱和化学键断开，因此植物不能直接吸收土壤中积累的有机物质。有机污染物被吸收后，在被木质部的蒸腾流转移到植物其他组织之前必须进入到共质体内，以克服根内皮层凯氏带的阻碍作用 [ 8 ]。但是，植物在根系中吸收了大量的有机物，不能及时分解，导致残留在土壤中。因此能将污染物质从根部转运到地上部分的植物，才能真正做到将污染物质从土壤中去除 [ 9 ]。植物将有机物和有毒物质积累在植物根部，随着时间的推移进行降解。然而，时间比较漫长，这也是植物修复的一个弊端。 2.2.3. 植物降解 植物降解是指植物自身新陈代谢作用，吸收土壤中有机物质，在一些酶的作用下，使有毒物质转化为毒性较弱或无污染物质的过程。污染物质到达根际周围后，亲脂性的有机物或者被抑制吸收，或者通过木质化作用等转化为植物细胞组成成分，再或者是经过一系列的挥发、代谢、矿化等过程，最终转变为植物体易于吸收和排放的二氧化碳、水、毒性较小或基本无毒的中间代谢物 [ 10 ]。具体来讲，有机物首先要经历相I反应，而这一反应中，细胞色素P-450酶系发挥最重要作用，在它的催化下有机污染物发生羟基化、氧化脱硫等变化；谷胱甘肽转移酶则促进了相II反应即结合反应，而结合反应对植物解毒尤为重要，它使得有机污染物毒性基团失活并生成极性大、易溶于水的有机物 [ 11 ]。 2.3. 植物修复技术的优缺点 目前，石油烃污染土壤修复技术中，最常见的是物理法修复，化学修复法，植物修复法，微生物修复法。早在20世纪80年代前，并没有植物、微生物修复技术，广泛应用的技术是物理修复法、化学修复法。物理法是指利用物理手段，通过改变污染物质的浓度、迁移性、水溶性等物理性质而修复污染土壤的方法，常用的有固化稳定化、热处理、热解吸、隔离法等，其目标污染物主要为重金属；化学法是向土壤中添加化学修复剂或改良剂，利用修复剂或改良剂与污染物之间的氧化还原、吸附、拮抗或沉淀等化学反应，使污染物的毒性和浓度降低或去除的过程，如化学淋洗、萃取法、化学氧化等 [ 12 ]。 化学、物理修复技术成本较高，但是作用效果较快。化学、物理修复技术在修复过程中，残留的物质有可能会对土壤造成二次污染。植物修复技术成本低，修复效果比较慢，二次污染风险小，修复过后还可以做景观供人参观。作为一项经济实惠，绿色环保，无二次污染的修复手段，目前为止是具有发展空间和市场的。植物修复虽然有上述优点，但不能完全去除污染物。植物修复过后，将有机物和有毒物质残留在植物根系，对土壤底部造成污染。因此植物修复相对于比较局限(如表1)。 Table 1 Comparison of advantages and disadvantages between phytoremediation and physical and chemical restoratio 植物修复技术 物理、化学修复技术 成本低 成本较高 无二次污染 产生二次污染，难降解 可供观赏、美化环境、绿色环保 对土壤造成破坏 可大规模使用 可以小规模使用 表1. 植物修复与物理、化学修复优缺点对比
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user: 3. 植物修复石油烃污染土壤的影响因素 3.1. 环境因素 土壤本身具有降解污染物的能力，土壤自身可以降解和吸附一些有机物质和有毒物质。研究发现，有机质含量高的土壤中，憎水有机物的生物可利用性降低 [ 13 ]。除此之外，土壤的水分、pH值、土壤酸碱度、土壤有机质等因素都会影响石油烃的降解。 3.2. 污染土壤浓度 石油烃污染土壤根据浓度可划分为三个等级：轻度污染，中度污染，重度污染。石油烃的生物降解率受其浓度的影响较大，高浓度石油烃会抑制微生物的活性并对其有毒性作用，4% (质量分数)是石油烃生物降解率达到最低值得临界浓度 [ 14 ]。石油烃浓度越高，对植物生长，发育抑制效果越明显。在培养植物过程中，由于石油烃浓度太高，可能导致水无法渗透到底部，种子无法吸收水分。 3.3. 植物因素 植物的生长受到了诸多条件的限制，所以为了更好地修复石油污染土壤，植物的筛选已经成为了至关重要的一步。目前，用于石油烃污染土壤修复的土著植物大都是禾本科植物或草本植物 [ 15 ]。地毯草(Axonopus compressus (sw.) P. Beauv.)、紫花苜蓿、披碱草、黑麦草、高羊茅等植物被较多地应用于修复石油烃污染土壤 [ 16 ] [ 17 ] ，并具有较好的修复效果。 上述研究结果表明，如果选择合适的植物，就可以修复被污染的土壤。现阶段，微生物治理石油烃污染土壤广泛使用，那么植物与微生物相互联系，相互协同，就可以达到一个快速修复污染土壤的效果，二者联合更需要注意外界环境的影响。而且未来植物—微生物联合技术是很有发展潜力的。 3.4. 根系分布 在石油烃污染土壤的修复中，植物的根部，为土壤中有机物和有毒物最终聚集的位置。植物修复机理中，根际的降解正是植物根部分解这些有机物和有毒物质的过程。在大量研究中发现。
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user: 4. 植物修复技术展望 石油烃的特点是难降解、不溶于水、难去除。随着工业，农业的发展，人类越来越离不开石油，这就导致了石油污染的严重加剧。从修复技术发展的进程来看，植物修复已经成为了修复石油烃污染土壤的主流技术。植物修复技术不仅成本低，而且无二次污染，修复过后不用再处理，直接可以做景观供人参观。作为一项经济实惠，绿色环保，无二次污染的修复手段。目前，植物修复技术还没有完全成熟，仍存在诸多值得考虑的问题： 1) 不同环境对植物修复能力的效果不同，在实验室中不存在的因素太多，如何将这门技术应用到实际中，在实际中大范围使用，是应该要考虑的。 2) 植物修复技术虽然没有二次污染，成本低，但是修复时间过于漫长，且如何提高修复效率是一个技术突破口。将植物修复技术与其他修复技术连用，是一个不错的选择。 3) 植物种类比较多，在各类石油烃污染土壤中，适合哪种植物，植物的耐受性，生长情况等也是需要考虑的因素。我们可以根据不同植物的不同特性，来进行分类，在找到所适应该种植物的污染土壤进行改善。
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user: 摘 要 AlSi7Mg0.4合金是可强化热处理的铝合金。本文通过对AlSi7Mg0.4合金进行不同的时效处理。通过x射线衍射、金相显微镜进行了组织结构表征。采用差示扫描量热动态法测试了样品随温度的变化特征。进行了拉伸和疲劳性能测试，结果表明，不同温度的时效处理所得样品的抗拉强度变化不大，但屈服强度随时效温度降低而降低，断后伸长率随时效温度降低而升高；而且时效温度越低，疲劳性能越好。 关键词 :铸造铝硅合金，AlSi7Mg，时效处理，组织结构，力学性能 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 AlSi7Mg合金属于铸造铝合金，具有密度小、比强度高、延展性好，且具有优良的铸造性能和耐蚀性能，广泛应用于航空航天、汽车发动机引擎铸件 [ 1 ] 。 AlSi7Mg合金是可强化热处理的铝合金。通过热处理可细化基体和共晶硅组织，提高力学性能 [ 2 ] - [ 9 ] 。固溶阶段是为了α-Al通过改变固溶温度、固溶时间、时效温度及时效时间以细化组织，提高强度和塑性指标。一般来讲，固溶阶段是为了将Si和Mg元素溶于铝基体中和球化共晶硅，时效阶段主要是为了形成Mg2Si强化相。 本文通过对汽车发动机的引擎铸件进行不同时效处理，通过XRD、金相分析、差示扫描量热法(DSC)差热分析、拉伸和疲劳测试对其组织结构和力学性能进行了表征测试。
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user: 2. 实验方法 2.1. 实验材料 试验材料是商用铸造铝合金AlSi7Mg0.4，具体的镁含量如表1所示。 2.2. 实验过程和表征方法 试验采用已成型的铸件，在马弗炉中进行热处理，先加热至540˚C，升温速率为5˚C /min，保温一定时间，然后降温到时效处理温度并保温一定时间。然后对所得样品进行XRD测试和金相表征，比较了其组织形态；另外，进行拉伸和疲劳试验。表1为AlSi7Mg0.4合金的不同热处理温条件。 采用Rigaku D/max 2250 V的x射线衍射仪(XRD)对样品进行表征，工作电压和电流分别为40 KV和40 mA。采用SINCOTEC公司的POWER SWING疲劳试验机进行力学性能测试，试样为B6 × 30 mm，拉伸速度为1 mm/min。采用金相显微镜Zeiss Vert.A1拍摄金相照片，放大倍数为 × 50，利用拍摄照片测量二次枝晶间距，共晶硅的大小。采用METTLER TOLEDO STAR系统TGA/DSC 2进行热重分析，升温速率为5˚C /min，氮气保护。 Table 1 Heat treatment in the AlSi7Mg0.4 alloy 样品号 Mg比重/% 固溶处理阶段 人工时效阶段 温度/˚C 时间/h 温度/˚C 时间/h 1# 0.422 540 4 175 4 2# 0.44 540 2 165 4 3# 0.442 540 4 155 4 4# 0.437 540 4 150 4 表1. AlSi7Mg0.4铝合金的热处理工艺
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user: 3. 实验结果与分析 所有疲劳测试前后的样品进行XRD表征。图1展示了疲劳测试前1#样品的XRD图谱，图中所有衍射峰分别对应α-Al(JCPDS No. 04-0787)和Si(JCPDS No. 27-1402)，且没有观察到其它杂质峰。 图1. AlSi7Mg0.4合金的x射线衍射图 为了考察α-Al基体的晶粒尺寸变化规律，针对所有疲劳测试前样品的α-Al的(111)晶面进行Rietveld精修后，其半峰半宽如表2所示。结果表明，α-Al基体的晶粒尺寸变化不大，固溶时间较短的2#号样品α-Al基体的晶粒尺寸相对最小。 Table 2 Peak width at half height (FWHM) of (111) lattice plane in α-A 样品号 半峰半宽FWHM 1# 0.22262 2# 0.19687 3# 0.23101 4# 0.24365 表2. α-Al(111)晶面的半峰半宽 同时，对所有样品进行半定量分析，其结果如表3所示。从表3中可以看出，不同的时效处理温度下，α-Al和Si的含量并没有明显的变化规律；但疲劳测试后，Si的相对含量有所变化。当时效温度为175˚C时，Si的相对含量增多了66.1%；当时效温度为165˚C时，Si的相对含量增多了12.5%；当时效温度为155˚C时，Si的相对含量减少了1%，当时效温度为150˚C时，Si的相对含量减少了1.8%。在疲劳过程中，时效温度较高的1#和2#样品可能有部分Si从α-Al基体中析出造成，时效温度较低的3#和4#样品可能形成了某种少量Si的化合物。 Table 3 Specific gravity of α-Al and Si before and after fatigue tes 样品号 疲劳测试前 疲劳测试后 Si增量*/% Al/w.t.% Si/w.t.% Al/w.t.% Si/w.t.% 1 97.80 2.20 96.40 3.60 66.1 2 94.90 5.10 94.30 5.70 12.5 3 94.95 5.05 95.00 5.00 -1.0 4 97.67 2.33 97.71 2.29 -1.8 表3. 疲劳测试前后α-Al和Si的比重 * S i 增 量 = 疲 劳 测 试 后 硅 的 比 重 - 疲 劳 测 试 后 硅 的 比 重 疲 劳 测 试 前 硅 的 比 重 × 100 % ， 疲 劳 测 试 前 后 硅 的 比 重 = w ( S i ) w ( A l ) 。 表4是不同时效条件下处理后的样品的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率以及疲劳参数。从表4中可以看出，不同时效处理温度下，AlSi7Mg0.4合金的抗拉强度没有明显的变化规律，所有样品数值接近；但屈服强度随着时效温度的降低而降低，断后伸长率随时效温度的降低而升高。结果表明：时效温度降低，Mg2Si强化相的析出量变少，从而降低了其屈服强度和提高了其断后伸长率。 为了考察其动态力学性能，进行了疲劳测试。本文通过对每个样品的12个零件的疲劳数据进行拟合，得到k和Sd值，如表4所示。根据疲劳极限公式 lg N = − k ∗ lg F + C ，其中N是循环次数，F为加载力。结果表明，当加载次数N = 10 4 ，1#和2#样品的最大加载载荷为21.899 kN和22.415 KN，3#和4#样品的最大加载载荷分别为30.628 kN和35.208 kN。根据使用要求，最大加载载荷必须大于30 kN，因此只有3#和4#样品满足使用要求。结合XRD结果分析，时效温度低的样品形成的少量Si的化合物，有利于增加试样的疲劳寿命。 Table 4 Tensile and fatigue properties of AlSi7Mg0.4alloys with different aging treatment 样品号 抗拉强度R m /MPa 屈服强度R p0.2 /MPa 断后伸长率A/% k 疲劳极限S d /N (N = 2 × 10 6 ) F/kN (N = 10 4 ) 1# 303.5 264 3.7 4.25 7409 21.899 2# 316.7 256.7 4.5 4.07 723 0 22.415 3# 306.6 236.8 5.8 3.8 7596 30.628 4# 302 221.7 8 3.4 7411 35.208 表4. 不同时效处理温度AlSi7Mg0.4合金的拉伸和疲劳性能 疲劳测试以后，分别对不同时效处理条件下的样品进行金相组织检测，结果如图2所示。所有样品中共晶硅均为细小的纤维和颗粒状分布，整体分布都比较均匀。边界的共晶硅组织有利于组织位错的发生，提高屈服强度。从图2(a)和图2(b)可以看出，在树枝晶边界分布的共晶硅明显多于图2(c)和图2(d)。1#和2#样品，时效温度较高，Si在晶界分布的均匀性较差，会出现密集区；时效温度较低3#和4#样品，Si在晶界分布的有较好的均匀性，对基体的割裂作用小，塑性较好，可提高疲劳性能。由此可见，材料的静态力学性能(屈服强度)主要跟晶界硅的数量有关，数量越多，屈服强度会越高；而材料的动态力学性能(疲劳性能)主要跟晶界硅的分布有关，分布越均匀，疲劳性能越好。 图2. 不同时效处理条件下AlSi7Mg0.4合金的金相显微照片，(a) (b) (c) (d)分别为1到4号样品 图3. 疲劳测试前(a)和测试后(b)的差示扫描量热法(DSC)曲线 为了进一步分析不同时效处理的样品，对疲劳测试前后的所有样品进行了DSC分析，如图3所示。从图3(a)中可以看出，疲劳测试前，当温度从50度到200度时，1#和2#样品没有明显的吸热反应，50度附近的放热峰应该是水；3#和4#样品具有明显的吸热峰，分别在60˚C和58˚C，表明有反应。从图3(b)中可以看出，疲劳测试后，四个样品均没有明显的吸热峰存在。因此，该铸件在低温长时间运行，会析出某种(Mg， Si)强化相，阻碍位错运动，提高塑性，在运行过程中会提高使用性能。
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user: 4. 结论 本论文中的AlSi7Mg0.4铸造铝合金中α-Al基体晶粒大小范围变化不大，主要引起性能变化因素是第二相的大小和分布。屈服强度随着时效温度的降低而降低，断后伸长率随时效温度的降低而升高。当加载次数N = 10 4 ，1#、2#、3#和4#样品的可承受的最大加载载荷为21.899 kN、22.415 kN、30.628 kN和35.208 kN，只有时效温度较低的3#和4#样品满足大于30 kN的使用要求。结合XRD结果分析，时效温度低的样品形成的少量Si的化合物，有利于增加试样的疲劳寿命。结合金相分析，较高的时效温度会降低Si在晶界分布的均匀性，出现密集区；时效温度低，Si在晶界分布的有较好的均匀性，对基体的割裂作用小，塑性较好，提高疲劳性能。结合DSC分析，长时间低温运行，会析出某种(Mg， Si)强化相，阻碍位错运动，提高塑性，在运行过程中会提高使用性能。综上所述，较低的时效温度会提高其疲劳性能。
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user: 摘 要 实验以不同生物质为原料在500℃下用马弗炉热解制备了一系列生物炭负载型ZnO光催化剂，研究了负载型催化剂通过生物炭吸附与ZnO光催化协同作用对水中盐酸四环素的去除效果。主要探究了不同生物质材料、掺杂比、盐酸四环素的初始浓度以及pH值对去除效果的影响。结果表明：与其他生物质相比，小麦秸秆负载ZnO对盐酸四环素去除效果最佳，去除率可达97.38%；生物质原材料与ZnO的掺杂比为1:1时对盐酸四环素的去除率最高；由于低pH值时H + 会腐蚀ZnO且消耗OH − ，而高pH值时OH − 会与ZnO反应生成羟基配合物，因此pH值为7时去除盐酸四环素效率最高；盐酸四环素的初始浓度对去除率的影响明显，且浓度越高去除效率越低。 关键词 :光催化，生物炭，氧化锌(ZnO)，抗生素，盐酸四环素 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 医疗、养殖等行业大量使用抗生素以提高人与动物的免疫力，未被吸收利用的抗生素通过新陈代谢排放进入水环境，造成了水体污染 [ 1 ] 。抗生素进入水环境将会带来一系列危害，如对水生生物造成急性或慢性毒效应，诱导产生金黄色葡萄球菌等抗药菌破坏生态平衡 [ 2 ] 。目前水中抗生素的去除方法主要有催化臭氧氧化、生物降解、光催化降解、微滤、纳滤、超滤、反渗透等膜处理法以及吸附法 [ 3 ] [ 4 ] 。光催化降解是一种高效、稳定的高级氧化技术，具有能耗低、二次污染少等优点。TiO 2 是最常用的光催化剂，然而ZnO较TiO 2 更加经济且禁带宽度(3.37 eV)高于TiO 2 (3.2 eV)，有利于电荷与空穴的分离 [ 5 ] 。陈娟等 [ 6 ] 用两步水热法制成Bi 2 WO 6 /ZnO，发现复合材料降解亚甲基蓝和四环素是单纯ZnO降解效率的246和4500倍。生物炭是一种廉价易得备受关注的新型吸附材料 [ 7 ] ，其对抗生素具有良好的吸附性能 [ 8 ] ，以生物炭为载体制备负载型光催化剂降解污染物具有良好的创新性。Lu等 [ 9 ] 研究了胡桃木生物炭负载TiO 2 光催化降解甲基橙的效果，结果发现由于生物炭与TiO 2 的协同作用，光催化甲基橙脱色效率可高达96.88%。然而，以生物炭作为抗生素吸附剂与ZnO载体，通过生物炭的吸附及ZnO的光催化作用协同去除水中抗生素的研究鲜有报道。 本实验制备了一系列生物炭负载型ZnO催化剂，借助吸附与光催化的协同作用去除水中盐酸四环素，研究了生物炭原材料类型、生物质与ZnO掺杂比、溶液pH值、盐酸四环素初始浓度等条件对盐酸四环素去除效果的影响，以期为处理抗生素废水提供新思路。
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user: 2. 实验材料与方法 2.1. 主要仪器和试剂 多功能光催化反应仪(BILON-R-BA)，上海比朗仪器有限公司；紫外可见分光光度计(L6S)，上海仪电科学仪器股份有限公司；傅里叶变换红外光谱仪(Nicolet IS10)，美国赛默飞世尔科技公司；孔径与比表面积分析仪(kubo X1000)，北京彼奥德电子技术有限公司。盐酸四环素，上海麦克林生物制药公司；氧化锌，上海阿拉丁生化科技股份有限公司；乙酸锌，南京化学试剂股份有限公司，所用药剂均为化学纯。 2.2. 实验材料的制备 称取10 g乙酸锌溶于100 mL去离子水，而后投加10 g粉碎后的生物质原材料(小麦秸秆XM、玉米秸秆YM、芦苇LW、松木屑SM、楠木屑NM、大豆秸秆DD、油菜秸秆YC)并充分搅拌。将混合物移入超声波反应器超声30 min，而后置于恒温振荡器振荡24 h (130 rpm，30℃)使乙酸锌充分进入生物质，利用水浴锅蒸干混合液中的水分而后将混合物移入干燥箱，在105℃干燥2 h。将干燥后的混合物置于马弗炉，在500℃下热解6 h，所得样品根据所用生物质原材料标记为ZnO/XM、ZnO/YM、ZnO/LW、ZnO/SM、ZnO/NM、ZnO/DD、ZnO/YC。 2.3. 实验方法 实验在多功能光催化反应仪中进行，以500 W高压汞灯为光源，实验前先将25 mg/L盐酸四环素溶液100 ml加入石英反应管，而后加入100 mg催化剂，启动光源进行实验，间隔时间取样，经0.22 μm水系滤膜过滤后测定浓度。参照文献 [ 10 ] ，用紫外–可见分光光度计测量盐酸四环素浓度，波长为357 nm，标准曲线为y = 0.03174x − 0.00161，R 2 = 0.9992。 掺杂比影响实验中ZnO与小麦秸秆质量比分别为：1:3、1:2、1:1.25、1:1、1:0.7、1:0.5。pH值影响实验中，使用0.05 mol/L的HCl和NaOH将溶液pH值分别调至1、3、5、7、9、11、13。溶液初始浓度影响实验中盐酸四环素浓度分别为5、10、15、20、25、30 mg/L。pH值与浓度影响实验所用材料均为ZnO/XM。
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user: 3. 结果与讨论 3.1. 表征分析 生物炭负载型TiO 2 催化剂的表面与孔隙结构如表1所示。所得负载型催化剂比表面积均较大，其中松木负载ZnO比表面积最大为255.28 m 2 /g，而小麦秸秆负载ZnO最小为82.22 m 2 /g。此外，与比表面积相对应ZnO/SM的孔体积最大为0.1236 cm 3 /g，而ZnO/XM最小只有0.0427 cm 3 /g。所得材料的不同表面与孔隙结构主要与生物质原材料中木质素、纤维素和半纤维素含量组成不同有关，有文献表明半纤维素和纤维素在高温下易于热解，对孔隙形成的贡献较小，而热稳定性较高的木质素含量与所得生物炭的比表面积、孔容积正相关 [ 11 ] 。此外，孔径分析表明所得负载型光催化剂的孔径以大于2 nm的介孔为主。负载型催化剂的上述表面与孔结构直接影响到其对盐酸四环素的吸附作用，进而影响到对抗生素的光催化降解效果。 Table 1 Specific surface area and aperture structure of the supported catalyst 催化剂 BET(m 2 /g) 孔体积(cm 3 /g) 平均孔径(nm) ZnO/DD 103.36 0.0514 2.00 ZnO/NM 124.65 0.0783 2.46 ZnO/LW 201.43 0.0745 2.68 ZnO/SM 255.28 0.1236 1.94 ZnO/XM 82.22 0.0427 2.08 ZnO/YC 132.18 0.0711 2.16 ZnO/YM 192.30 0.0896 1.86 表1. 负载催化剂的比表面积与孔隙结构 负载型ZnO与不同负载比的ZnO/XM红外光谱分别如图1所示。3430 cm −1 附近是羟基伸缩峰，它是由催化剂表面的水分子和羟基伸缩振动引起的，而羟基能够提高催化剂活性 [ 12 ] 。1580 cm −1 处的吸收峰是C=C双键伸缩振动所致。在860~1050 cm −1 之间的吸收峰是由C-H键弯曲振动导致。图1(b)所示，随着生物质掺杂比的提高所得催化剂的O-H、C=C以及C-H键均逐渐增强，表明所得催化剂中生物炭量明显增多。O-H与C-H官能团的增加将有助于增强炭的亲水性能，加强生物炭对水中盐酸四环素的吸附 [ 13 ] 。 图1. 红外光谱图(a) 不同生物质原材料；(b) 不同掺杂比 3.2. 生物质原材料的影响 不同生物质原材料负载ZnO后去除抗生素的效果如图2所示。XM负载ZnO去除抗生素效率最高为97.38%，去除率在0~5 min大幅升高，在5~120 min趋于平缓，且明显高于其他负载型ZnO催化剂。其他生物炭负载型催化剂在15 min后对盐酸四环素的去除率趋于平缓，所有催化剂在120 min时去除抗生素效率趋于相同为93.5%~97.38%。空白试验是未投加任何催化剂情况下光照对抗生素的去除效果，结果表明光照条件下盐酸四环素也会降解，但降解效率(44.38%)远低于有催化剂的情况。另外，非负载型的ZnO对盐酸四环素的去除率可达94.5%，略低于生物炭负载型催化剂。生物炭负载型催化剂对盐酸四环素的去除率大多高于ZnO，这可能是由于生物炭通过吸附作用强化了对盐酸四环素的去除。另有研究表明，碳的存在能有效降低光生电子-空穴的复合率，从而产生更多氧空缺位，进而提高ZnO的光催化性能 [ 14 ] [ 15 ] 。 图2. 生物炭负载型ZnO去除盐酸四环素效果 3.3. 掺杂比影响 不同的生物质原材料与ZnO的掺杂比对所得负载型催化剂去除盐酸四环素的效率影响如图3所示。掺杂比为1:10与1:1的催化剂对盐酸四环节的去除率相差可达50%，说明不同掺杂比对盐酸四环素的去除率有很大影响。比例为1:1时去除率明显高于其他比例，并且不同掺杂比的催化剂都在60 min时取得去除率最大值。当炭掺杂比例过小时，一方面生物炭的吸附作用弱，另一方面ZnO的光生电子和空穴不能得到有效的分离，导致ZnO降解率不高。当炭掺杂比例过大时，可能是过多的炭掺杂成为了电子和空穴的捕获位点，反而促进了电子和空穴的复合，阻碍 ⋅ OH 和 ⋅ O 2 − 自由基的生成，从而降低了ZnO的光催化性能 [ 16 ] 。当掺杂比例为1:1时，能够最有效的阻碍ZnO的光生电子和空穴的复合，产生更多的光反应位点，提高ZnO的光催化性能 [ 17 ] 。 图3. 掺杂比对催化剂降解盐酸四环素的影响 3.4. pH值的影响 pH值对盐酸四环素去除的影响如图4所示。强碱条件最不利于盐酸四环素的去除，在酸性条件下去除率较碱性条件下高，在pH = 7时，盐酸四环素的降解率最高为96.63%。盐酸四环素是一种两性物质，其在水溶液的存在形态随pH改变而不同 [ 18 ] 。盐酸四环素含有酚羟基、烯醇羟基、二甲氨基 [ 19 ] ，强酸条件下过多的H + 离子会消耗OH − ，从而减少空穴与OH − 作用生成的氢氧自由基使降解效率降低；此外，过多酸性介质可能会与ZnO反应，从而腐蚀ZnO降低其光催化活性 [ 20 ] 。pH过高时，水溶液中的OH − 会与ZnO反应生成羟基配合物 [ 20 ] ，ZnO价带空穴的氧化能力降低不利于光催化降解盐酸四环素。 图4. 溶液pH值对光催化降解盐酸四环素的影响 3.5. 溶液初始浓度的影响 溶液初始浓度对负载型ZnO去除盐酸四环素的影响如图5所示。在反应的初期(0~30 min)，初始浓度对四环素去除率影响较大，且初始浓度越大去除率越低。5 min时，5 mg/L的盐酸四环素的去除率为90%，而浓度为30 mg/L的盐酸四环素去除率仅为64%。30 min后各去除率逐渐趋于相同，对5 mg/L与30 mg/L的盐酸四环素均达到了92%的去除。 图5. 初始浓度对盐酸四环素去除的影响 反应初期，浓度对盐酸四环素的去除率影响较大，主要是由于溶液中盐酸四环素会被生物炭吸附并结合在ZnO/生物炭表面。随着浓度升高，光照与催化剂剂量不变的条件下ZnO/生物炭吸附位点有限，有较多盐酸四环素分子无法及时被吸附到ZnO/生物炭的孔隙中并降解，导致盐酸四环素的去除率降低 [ 21 ] 。另一方面，随着盐酸四环素初始浓度增大，光催化降解过程的中间产物增多，其与盐酸四环素的竞争作用也可能是导致去除率下降的一个原因 [ 22 ] 。
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user: 4. 结论 1) 不同生物炭负载ZnO催化剂去除水中盐酸四环素的效果有所差别，小麦秸秆负载ZnO对盐酸四环素去除效果最佳，去除率可达97.38%。 2) 生物质原材料与ZnO的掺杂比对盐酸四环素的去除效果有明显影响，实验条件下当掺杂比为1:1时去除水中盐酸四环素的效果最佳。 3) 溶液pH值对负载型ZnO催化剂去除盐酸四环素有影响，低pH值条件下过多的H + 离子会腐蚀ZnO且消耗OH − ，高pH值条件下水溶液中的OH − 会与ZnO反应生成羟基配合物。 4) 盐酸四环素的初始浓度对去除率的影响明显，并且浓度越高去除效率越低。
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user: 摘 要 表情符号是一种对真实面孔简化后的图像，在当下基于互联网的交流中有着庞大的应用市场。目前，在表情符号的研究中存在争议性的问题有：表情符号是否可以归入面孔感知的范畴；二者之间的处理是否存在相似的神经基础；这些争议也为表情符号的后续研究指明了方向，即符号化的面孔在在人脸识别中起着什么样的作用；不同情感意义的表情符号与人类表情处理之间的反应差异；探讨表情符号刺激与脑电成分间的关系；采用多种方法的结合从不同层面深入揭示表情符号的认知机制。 关键词 :表情符号，真实面孔，神经机制 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 表情符号是一种类似真实面部表情的图形符号，相比较于人类的真实面孔，它所具有的面部特征往往被简化，省略或者被夸大。自1982年法尔曼教授在键盘上随意敲打出第一个笑脸符号“:-)”以来，这些由字符组成的表情就开始风靡于各种电子邮件、聊天软件中(Rongbin， 2019)。随着计算机通讯的进一步发展，表情符号的设计逐渐向真实人脸靠拢并快速成为广大网民在线传达情感的“官方语言”。在此背景下，各式各样的“表情包”和“斗图”等活动越来越受到年轻化群体的欢迎。 表情符号、表情包的流行除了设计者、自媒体作为推手以外，其本身也符合网友们的需要。互联网的发展使人们的沟通方式发生了重大改变，越来越多的人使用表情符号来传递情感状态(Prada et al.， 2018)。Huang， Yen， & Zhang (2008)指出表情符号作为一种人性化的情感表达工具取代了面对面交流中自然面部变化的线索，它解决了面孔不可视的情况下对话信息会引起误解的尴尬情况，同时也为网友们提供了更多的乐趣和信息。Schuller和Batliner (2013)也曾提出表情符号可以改变人际间的互动倾向，影响人们的决策、情绪以及谈话的重点。因此，表情符号很好地适应了社交网络对非言语信息的需求(Weib， Gutzeit， Rodrigues， Mussel， & Hewig， 2018)。近年来，关于表情符号是如何被我们大脑处理的问题引起了认知神经科学家们的重视(Kappenman & Luck， 2012)。作者在对此相关领域的文献梳理中发现主要的争议集中在：大脑对表情符号与面部表情这两种非言语信息的处理是否存在着相似的神经活动机制。本文将以此入手，系统回顾了功能性核磁共振与事件相关电位的研究，并简要展望后续的研究方向。
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user: 2. 功能性核磁共振的研究 表情符号与真实面孔是否在同一脑区被处理是解决这一问题的关键，参与面部处理的脑结构之一是大脑的右侧梭状回(fusiform face area)，面孔失认症的患者该区会发生明显的病变(Kanwisher & Yovel 2006)。理论上来说，如果表情符号的处理涉及到人们对面孔的认知，那么右侧梭状回应会处于明显的激活状态。 最初的fMRI研究表明，孤立的表情符号在处理过程中并不激活与面孔识别相同的大脑区域。然而，它们激活了与情感处理相关的区域。Yuasa (2006)等研究者对比了被试观看快乐(^-^)、悲伤(T_T)的颜文字表情和面孔时发现，人类面孔激活了右侧梭状回、右额下回(right inferior frontal gyrus)、右额中回(right middle frontal gyrus)和右侧顶叶(right inferior parietal lobe)部分；表情符号虽然没有激活右侧梭状回，但激活了右额下回(如图1所示)。这些发现表明，表情符号可能与情绪辨别有关。 图1. 阴影区域表示(1)右侧梭状回(2)右侧额下回(3)右侧额中回(4)右侧顶叶下叶的活动区域 在后续的一项研究中，Yuasa， Saito， & Mukawa (2011)调查了在句子末尾添加表情符号时大脑的活动状态，结果发现表情符号与非语言信息的处理有关，句子末尾添加表情符号使大脑的非语言处理区域(左右侧额下回)更加活跃。此外，还观察到了与语言理解相关的布洛卡区域的脑活动增加，但右侧梭状会仍然未激活。Yuasa的结果表明，这种基于表情符号的情感识别与其它非语言线索达到的效果一样，但该处理过程并不涉及到对面孔的认知。在另一项研究中，Shin (2008)等人为了观察符号识别的神经基础，将真实面孔和真实房屋图片的大脑活动与其相应的图标进行了比较。结果发现表情符号的大脑皮层激活要大于皮质下的活动，其中主要涉及到额叶(frontal)与顶叶皮层(parietal cortex)，以及腹侧通路中的颞叶(temporo)和枕叶(occipital)连接处的激活。作者认为，这种激活对应于视觉概念形成的神经过程，将抽象性的视觉对象与具体化的物体区分开来。更有意义的是，他们观察到了被试在接触面孔符号期间双侧梭状回的激活。此外，Han (2014)等研究者观察了自闭症患者(autismspectrum disorder) (ASD)对表情符号和面部表情的梭状回活动情况。这些患者由于脑区发生的病变而产生了社交功能障碍，例如，ASD患者在看到情绪性面孔时梭状回不会出现活动(Critchley et al.，2000; Pierce et al.， 2001)，在面部表情的辨别中亦没有显示出梭状回的激活(Schultz et al.， 2000)。在Han (2014)的这项研究中，相比较于健康的被试，ASD患者在观看表情符号时右侧梭状回活动有着显著的增加(如图2所示)。 图2. 表情符号和面部表情的大脑活动 以上研究结果的不统一可能是因为实验材料与被试群体的选择不同导致的，比如，并不是所有的表情符号都有相同的人性化程度的，Yuasa (2006， 2011)等人在研究中所使用的表情符号则属于印刷体，与人脸的结构信息相去甚远。而Han (2014)等人的研究发现了ASD患者在识别表情符号时大脑梭状回的激活程度更高，可能是因为控制社会情感信息的补偿机制在发挥作用，所以这一结论尚不能推广到普通被试群体中。因此，关于表明符号和面部表情这两种非语言信息线索是否存在相似的神经机制的问题，还需进一步探讨。
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user: 3. 事件相关电位的研究 事件相关电位(event related potential)技术具有低成本、高时间分辨率的优点，能够实时反映认知过程的输出，且能在没有行为反应的情况下提供关于刺激处理的测量，现已被广泛的应用于大脑高级皮质功能的研究。已经发现的与面部处理相关的ERP成分是N170 (Taylor， Batty， & Itier， 2004; Rossion & Caharel， 2003; Woodman， 2010)，它是在面部刺激呈现后约170 ms的时间里达到峰值的负波，与面部的结构编码(Bentin et al.， 1996; Allison et al.， 1999; McCarthy et al.， 1999)以及人脸的特征处理相关(Gosling and Eimer 2011; Liu， Harris， and Kanwisher 2002; Mühlberger et al. 2009)。目前已知的是，面部的示意图也会引起该成分的出现(Sagiv & Bentin， 2001; Babiloni et al.， 2010)。 关于表情符号的EEG记录在最近几年里也开始出现，Comesana， Soares， Perea， PiEiro， Fraga， & Pinheiro， (2013)将表情符号作为内隐的情感启动刺激时发现它能起到很好的启动效应，与表情符号所对应的描述性情感词汇相比似乎有着独立的认知通道。随后，Churches (2014)等研究者单独比较了正立和倒置的表情符号的神经处理活动差异，发现了N170不同的波幅情况。具体为，表情符号在直立时引发较大N170波幅，反转会使N170的波幅降低(如图3所示)。他们认为，表情符号在直立时与面部知觉相类似，同样进行了构形处理。而关于倒置的表情符号引起较小的N170现象，Churches等研究者是这样解释的，表情符号中用来表示眼睛、鼻子、嘴巴的字符本身并不携带任何面孔信息，只有将它们视为一个整体时，才能与真实的面孔建立有意义的联系。也就是说，一旦倒置破坏了表情符号的结构时，它所包含的结构信息便已经失去了面孔的象征意义，变成了一个个零散的标点符号。这一结果暗示了表情符号虽然有与面孔相似的整体结构，但它的特征却不一定被我们进行面部处理。在另一项研究中，Taejin Park (2016)等研究者考察了表情符号在面部表情处理中与注意依赖的关系，发现了注意条件下的N170波幅在右半球对恐惧的表情符号表现出显著的情绪效应。在非注意条件下，任何的表情符号都没有表现出类似真实面孔表情所能够引起的情绪效应现象。所以他们认为，当人们投入足够多的注意力资源时，表情符号与人类情绪面孔的处理有着共同的神经活动基础。 图3. 表情符号在正立与倒置情况下P7(左)和P8(右)电极点N170的波幅差异情况 Cao & Zhao (2018)在比较表情符号和情感词汇早期处理阶段的差异时发现，相比于情感词汇，表情符号引起的N170波在右侧枕颞叶皮质区域显示出更高的振幅以及更长的潜伏期。同时，也发现了表情符号的处理具有右半球优势。最近的一项研究中，Gantiva， Sotaquira， Araujo， & Cuervo (2019)为了研究表情符号与真实面孔是否具有相似的神经处理过程，比较了开心、中性、愤怒三种情绪的面部图片以及表情符号的差异情况，结果表明表情符号引发的N170波幅显著的大于面孔(如图4)。 图4. 愉快(左)、中性(中)、愤怒(右)的表情符号与真实面孔的N170差异对比 他们认为可以用表情符号中眼睛或嘴巴等特征的大小和显著性相对增加来解释，这些特征的变化反过来会增进皮质处理。这一假设与过往的一些研究相吻合，Bentin (1996)和Taylor， Batty， & Itier (2004)曾报告过只暴露眼睛的面部刺激与包含所有面部特征的人脸相比产生更高的N170振幅。Pesciarelli， Leo & Sarlo (2016)也曾提出过眼睛是被自动处理程度最高的面部特征，能够改变由面部刺激引起的神经生理反应的幅度和潜伏期的分布状态。所以与人脸相比，表情符号往往只包含眼睛、嘴巴等主要的面部特征并且这些特征具有更高的显著性，这种夸张的设计可能同时增进了个体大脑皮层的处理。 以上这些证据都显示出表情符号的面部特征与真实面孔有着相似的神经活动。因为N170本身就是面部特异性的指标(Itier & Taylor， 2004; Rossion et al.， 2003)，结合源定位技术也已将它的产生源定位在了大脑的梭状回，即梭状回面孔识别区(fusiform face area) (Kanwisher， McDwemott， & Chun， 1997; Itier & Taylor， 2004)。多位研究者证实了表情符号的神经处理过程与面部表情十分相似，并且表情符号的面部特征似乎有着增强皮质处理的作用。
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user: 4. 小结与展望 总体而言，经过研究者们的努力，对上述问题进行了广泛而深入的探讨。但关于后续的研究方向，作者提出以下几点建议，为以后的研究者们提供系统研究的思路。 首先，关于表情符号的识别是否与真实面孔表情的识别相类似，或者说表情符号的识别属于面孔识别的子集还是分属两个完全不同的认知通道，仍然是后续的一个主要研究方向。最早期的研究表明表情符号与真实面孔是两个完全独立的子集，但后来的报道却表明两者之间存在类似的神经活动，这可能是因为我们的大脑正在不断地适应的结果。此外，相比较于真实人脸，儿童通常喜欢符号化的卡通人脸，这种面孔对于自闭症的患者来说通常也更加容易处理(Rosset et al.， 2008)。Kendall (2016)等研究者经过实验也发现过表情刺激符号化的程度越高，识别的正确率也随之提高的现象。后续的研究可以探讨一下这种符号化的面孔在面部的识别中能够起到何种作用。 其次，研究者也可以从表情符号的情感信息与真实面孔表情的处理差异入手，观察表情符号产生的情绪效应是否会与真实面孔不同。比如，愤怒和恐惧的表情通常会增大N170的振幅(Batty & Taylor， 2003; Bublatzky et al.， 2014; Ma et al.， 2015)，快乐的表情也可以引起更大N170负波(Bublatzky et al.， 2017)。后续的研究可以观察对不同情绪的表情符号识别过程中会产生怎样的神经机制活动。另外，人脸的识别会产生更大的LPP波幅，预示着更高的唤醒和注意的投入，也可以以此为指标检验表情符号是否参与与人脸相类似的调制。无论是表情符号还是真实的面孔，都包含了情绪识别的处理过程。而情绪面孔认知的研究方法主要包括情绪面孔数据库以及识别任务两部分(肖明岳，2019)，关于表情符号的研究也可以借鉴情绪面孔的研究方法完善这一领域。同时，也可以探讨表情符号所传递的情感信息对个体情绪调节的影响，为情绪调节在实践中的应用价值贡献力量(史书彦&潘发达，2018)。事实上，也并不是所有的表情符号都具有相同的人性化程度，研究不同表情符号的形象特点(如印刷体、颜文字、表情包)对情绪传达的影响，将有利于发展通信技术以促进社会公共关系的发展。 最后，表情符号自身庞大的应用市场彰显了其本身独特魅力。从认知神经层面对它的探讨将有助于了解表情符号感知背后的处理机制，推动这一新兴领域开发和利用。尽管这方面的研究还处于起步阶段，但我们的大脑正在通过不同的处理方式适应一个充满表情符号的新奇世界。
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user: 摘 要 使用生物炭、活性炭、研磨处理的生物炭对实验室模拟淀粉废水中氨氮、磷进行吸附处理，用紫外分光光度法对实验水样中氨氮及磷进行测定，得出：在常温下25 mL的淀粉废水中加入0.02 g生物炭时对氨氮的吸附效果最佳，加入0.06 g研磨处理的生物炭时对磷的吸附效果最佳。 关键词 :吸附，淀粉废水，生物炭，活性炭，氨氮，磷 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来为响应我国经济发展的号召，在甘肃较为偏远且干旱的地区结合当地气候特点，加快发展马铃薯种植业，由此延伸出了很多的马铃薯加工行业，这些行业加工马铃薯的工艺落后，生产1吨薯类淀粉耗水量约为10~20 m 3 ，并且缺乏基本的废水处理设施。淀粉废水中的主要污染物为糖类、蛋白质等有机污染物，如果不能得到妥善处置，将会给环境带来巨大的危害 [ 1 ] [ 2 ] 。一则其所含有机质会自然发酵产生吲哚、H 2 S、NH 3 等气体污染环境；二则其高浓度的有机质及氮、磷会引起水体富营养化，严重侵害水生动物，同时因有机质的氧化反应和微生物大量繁衍，耗尽水中溶解氧，导致水生生物缺氧窒息致死，严重污染相关水体及生态环境 [ 3 ] 。 对于马铃薯淀粉废水的处理，目前国内主要采用的方法有生物处理法和物理化学处理法。其中生物处理法的启动周期长、基础设施建设费用高，且受气温等环境条件的影响大，因此实际推广应用起来具有很大困难 [ 4 ] [ 5 ] 。物理化学法主要包括吸附法 [ 6 ] 、膜分离法 [ 7 ] 、絮凝沉淀法 [ 8 ] 等。 吸附法是利用多孔隙材料将废水中的物质吸附，使得废水得以有效处理的方法，该方法具有成本低、见效快、处理效果好等特点。生物炭是指生物质(木头、粪便、树叶等)在缺氧及低氧的情况下，经高温慢热解(通常<700℃)产生的一类难溶的、稳定的、高度芳香化的、富含碳素的固态物 [ 9 ] ，具有含碳量高、结构稳定、孔隙结构发达、比表面积大等特点，可以用于环境中污染物的吸附剂。目前，已有很多研究使用生物炭去除水中的污染物，主要有通过对生物炭改性后吸附处理Sb(III) [ 10 ] 、Pb 2+ [ 11 ] 等金属，均有一定的吸附效果，在农业方面的应用包括：在水稻上施用生物炭基肥料能够促进水稻生长发育，提高水稻的产量 [ 12 ] ；半干旱地区草甸土玉米栽培过程中添加生物炭，对玉米产量均有促进作用 [ 13 ] 。 目前，有利用生物炭吸附土壤中的氨氮、磷的研究 [ 14 ] ，而对对淀粉废水中氨氮、磷的吸附鲜有报道，因此本文以生物炭、活性炭为吸附剂，来吸附处理马铃薯加工后产生的淀粉废水中的氨氮、磷，通过实验来了解生物炭、活性炭对其吸附效果。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 实验药品及仪器 本实验中所用到的钼酸铵、酒石酸锑钾、浓硫酸、抗坏血酸、磷酸二氢钾、氯化铵、水杨酸、酒石酸钾钠、次氯酸钠、氢氧化钠、硫酸锌、氢氧化钾、无水乙醇、亚硝基铁氰化钠等药剂均为优级纯。 生物炭是在670℃、缺氧条件下稻谷外壳燃烧制得，制作淀粉废水的马铃薯为普通市场购买。 仪器包括常州国华电器有限公司生产的THZ-82型恒温振荡器，北京普析通用仪器有限责任公司生产的TU-1810型紫外可见分光光度计等。 2.2. 实验方法 从市场购买马铃薯，将其洗净磨碎，然后以质量比1:4的比例将马铃薯与水混合均匀，搅拌30 min，用筛网过滤，静置30 min，既得马铃薯淀粉废水；取一定量的吸附剂加入到25 mL的淀粉废水中，于25℃、120 r/min条件下，在恒温振荡器中震荡5 min，静置、过滤取上清液测定氨氮、磷的含量。 2.3. 氨氮、磷的测定方法 淀粉废水中的氨氮通过水杨酸–次氯酸盐分光光度法 [ 15 ] 测定：移取1 ml的样品溶液至25 mL比色管中，分别加入水杨酸-酒石酸钾钠溶液，混匀；稀释至25 mL标线，混匀放置1 h后，在波长697 nm处测其吸光度，根据回归方程计算氨氮含量。磷通过钼锑抗分光光度法 [ 16 ] 测定：移取25 mL处理后的水样至50 mL比色管中，加1 mL混合试剂，摇匀后，放置10 min，加水稀释至刻度50 mL再摇匀，放置10 min，于波长880 nm处测定吸光度。
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user: 3. 实验数据分析 根据上述方法制备淀粉废水，测得其浊度为156.3，pH为6.58，氨氮含量为1.7185 μg/mL，磷含量为0.0977 μg/mL 。 3.1. 生物炭与活性炭处理淀粉废水后的氨氮和磷含量的对比 由表1可知，使用生物炭对淀粉废水中的氨氮及磷进行吸附处理均有一定的效果，所填加生物炭质量变化氨氮、磷含量无明显的线性关系，但可清楚的得出当生物炭加入0.02 g时，生物炭对废水中氨氮的吸附效果最佳，去除率为40%；加入生物炭0.06 g时，对废水中磷的吸附效果最佳，去除率为28%。 Table 1 Comparison of ammonia nitrogen and phosphorus content after treatment of starch wastewater with biochar and activated carbo 样品编号 1 2 3 4 5 6 7 活性炭质量(g) 0.0 0.01 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 氨氮含量(μg/mL) 1.7185 2.3978 2.1770 1.6295 1.9924 1.9168 2.0983 磷含量(μg/mL) 0.0487 0.0468 0.0531 0.0507 0.0516 0.0513 0.0587 生物碳质量(g) 0 0.01 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 氨氮含量(μg/mL) 1.2576 1.2332 1.0396 1.2120 1.2030 1.1909 1.2816 磷含量(μg/mL) 0.0977 0.0737 0.0830 0.0778 0.0705 0.0759 0.0872 表1. 生物炭与活性炭对比处理淀粉废水后氨氮、磷含量 活性炭对淀粉废水中的氨氮吸附效果不佳，而对磷有较好的吸附，所填加活性炭质量变化与氨氮和磷含量无明显的线性关系，但可从表中得出当活性炭加入0.04 g时，活性炭对废水中氮的吸附效果最佳，去除率为5%；加入活性炭0.01 g时，活性炭对废水中磷的吸附效果最佳，去除率为52%。 综合对比生物炭与活性炭对废水中氮磷的吸附效果，在加入相同量的情况下，可得到：对于淀粉废水中的氨氮，生物炭对其吸附效果更好；对于磷，活性炭对其吸附效果更好。 3.2. 研磨处理后生物炭对淀粉废水中氨氮和磷的吸附 由表2可知，从整体上看，研磨处理的生物碳对淀粉废水中的氨氮和磷均有一定的吸附效果，且处理效果比未研磨的生物碳处理的要好。当加入研磨的生物碳0.06 g时，处理后的淀粉废水中的氨氮和磷的含量最低；加入0.02 g处理后，淀粉废水中磷的含量降到最低。 Table 2 Treatment of nitrogen and phosphorus in starch wastewater after biochar grindin 样品编号 1 2 3 4 5 6 7 磨碎生物碳质量(g) 0 0.01 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 氨氮含量(μg/mL) 1.4722 1.4056 1.2756 1.2635 1.2362 1.4177 1.4117 磷含量(μg/mL) 0.0541 0.0506 0.0444 0.0490 0.0479 0.0474 0.0460 表2. 生物炭研磨后处理淀粉废水氮磷含量 总体上来说，对于氨氮：未研磨处理的生物炭对其最大去除率比研磨处理后的要大；对于磷，经过研磨处理后的生物炭对其去除率最大，为55%，可能是由于研磨后生物炭物理结构发生变化，孔隙数量、比表面积增加导致了吸附效果的变化。
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user: 4. 结论 通过生物炭、活性炭、研磨处理后的生物炭对淀粉废水进行吸附处理，得出：在常温下向25 mL淀粉废水中加入不同的吸附剂，于恒温振荡器内以120 r/min条件下，震荡5 min，静置、过滤取上清液测相应指标。当加入0.02 g生物炭时对氨氮的吸附处理效果最佳，去除率为40%，加入0.06 g研磨处理的生物炭时对磷的处理效果最佳，去除率为55%。 可见生物炭对淀粉废水中的氨氮及磷有一定的吸附效果，虽说不能将其完全去除，但是生物炭可以利用作物在缺氧条件下燃烧而制得，价格便宜，方便取材。因此，此方法作为淀粉废水处理的预处理，或者将该方法与其他处理方法结合将会对淀粉废水有一个更好的处理。
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user: 摘 要 地表水受污染后，与表层沉积物接触发生反应，污染物将释放出来，形成二次污染源。为了研究土壤对F − 的解析作用，明确F − 解析过程中发生的化学反应，本文采用动力学试验和吸附解吸试验，并结合伪二级动力学方程、等温吸附方程，模拟三泉水库底泥与库水之间的反应动力学过程和解析过程，得出当反应时间和初始浓度变化时，水中F − 的反应速率，反应历程及其迁移转化规律。结果表明：1) 在表层沉积物上可能以化学反应控制的动力学过程为主，可以用伪二级动力学方程描述，拟合方程为t/q t = 0.7401t + 0.1266，相关系数R 2 = 0.9985；2) 表层沉积物对F − 的吸附解析等温线符合线性关系，拟合得出F − 的饱和解析量为30.56 mg/g；3)土样与氟溶液接触后，溶液pH值随加入F − 质量浓度增大而上升，说明随着F − 解析的进行不断地有OH − 被释放出来；从其他离子的变化可以看出，F − 解析过程中发生的化学作用有沉淀–溶解，吸附–解析，离子交换作用。 关键词 :氟，动力学，吸附解析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 氟离子(F − )是重要的阴离子水体污染物，目前我国是世界上F − 污染较为严重的国家之一 [ 1 ] 。土壤作为F − 环境体系的枢纽，对F − 在环境中的分布和运移具有直接影响 [ 2 ] 。土壤对F − 的主要反应包含液膜扩散、表面吸附–解析、颗粒内部扩散过程等。 开展F − 在土壤中的动态吸附与解吸特征研究，能帮助我们深入了解F − 在水土体系中的迁移与转化机制。迄今为止，国内外对F − 的吸附解吸已有很多的研究 [ 3 ] - [ 9 ] ，并针对不同的背景条件提出不同的等温吸附式，使用最多的有线性等温吸附式及非线性等温吸附式(包括Langmuir等温吸附方程、Freundlich经验式和Temkin方程式)。其中，王庆文等 [ 5 ] 通过研究土壤对矿井水中F − 的吸附机理，得出土壤对F − 的吸附符合Freundlich型吸附等温式；梁鹏等 [ 6 ] 的吸附试验表明MCLB和MCLRB对F − 具有较高的吸附容量，吸附等温线Langmuir和Freundlich模型均能很好地拟合试验结果；阮建云等 [ 7 ] 认为氟的吸附率随氟浓度变化而变化，在高浓度下吸附的氟更易被解析，茶园土壤对F − 的吸附可由Freundlich方程模拟，Langmuir方程只在低浓度(初始氟浓度0.5~2.0 mmol/L)时适用。Peek [ 8 ] 等对10个土壤中的氟化物的吸附和解析反应进行研究，认为Langmuir吸附等温式符合所有土壤的浓度范围，Freundlich的吸收等温线适用于初始F − 浓度范围在0.0~2.5 mmol/l。Zhu [ 9 ] 等采用批处理技术，研究了酸性红土壤中对氟和磷的联合吸附，认为F − 浓度的增加抑制了磷的吸收。纵观前人的研究，极少考虑到土壤对F − 的吸附解吸相关化学反应机理。 本文采用三泉水库输水渠附近表层淤积层土壤，进行F − 的动力学试验和静态吸附解析室内试验，研究了反应动力学过程、F − 吸附解析特性及发生的化学反应机理，旨在从水文化学角度来揭示F − 在地表沉积物中的累积、迁移转化规律，为土壤水体污染的治理提供理论支撑。