项目名称: 利用中间产物加速偶氮染料的生物降解

项目编号: No.51508330

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 其他

项目作者: 孙伟华

作者单位: 上海师范大学

项目金额: 20万元

中文摘要: 偶氮染料属于典型的难降解有毒污染物,由于其广泛地应用于纺织行业而导致自然水环境严重污染。传统的单一生物处理方法往往不能有效地对其进行降解。因此开发一种新颖且高效的水处理技术,并阐明其相关机理就显得十分紧迫。本项目将采用电离辐射工艺对偶氮染料进行降解研究,试图通过电离辐射破坏偶氮染料的结构,进而得到携带较多有效电子的有机中间产物,并利用这部分中间产物实现对偶氮染料高效的生物降解。研究内容包括:(1)偶氮染料电离辐射降解途径的定量构建;(2)有机中间产物的可生化性分级;(3)中间产物加速单一体系中偶氮染料生物降解的机理;(4)中间产物加速复合体系中偶氮染料生物降解的规律。创新之处包括:(1)偶氮染料的中间产物加速其生物降解途径的揭示;(2)电子加速偶氮染料生物降解的定量描述。通过本项目的研究可为含偶氮染料废水的高效处理奠定扎实的基础。

中文关键词: 偶氮染料;电离辐射;中间产物;生物降解;加速机理

英文摘要: Azo dyes are a class of recalcitrant toxic pollutants, which lead serious pollution to natural water environment because they are widely used in textile industries. Traditional biological technologies alone are usually ineffective for removing azo dyes. So it is urgent to develop a novel and effective technology of water treatment, and elaborate the mechanisms. This project will employ a strategy that ionizing radiation is coupled with biodegradation for azo dyes degradation. To enhance effective biodegradation, partial structure of azo dyes is destroyed to organic intermediate products with more effective electrons at first by means of ionizing radiation. The research strategies will be: (1) Intermediates from radiolysis of azo dyes will be analyzed quantitatively, and their radiolysis pathway will be proposed based on the analysis; (2) Biodegradability classification of organic intermediate products; (3) Mechanism of accelerating azo dyes biodegradation in single system, and (4) law of accelerating azo dyes biodegradation in composite system by using organic intermediate products, respectively. Innovations in this project are (1) Reveal the path of azo dyes biodegradation acceleration by using intermediate products, and (2) Quantitative description of relationship between available electron and azo dye biodegradation ratio. Solid theoretical foundation will be established for effective treatment of wastewater containing azo dyes.

英文关键词: Azo dye;Ionizing radiation;Intermediate product;Biodegradation;Acceleration mechanism

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【ICML2022】药物结合结构预测的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月24日
FPGA加速深度学习综述
专知会员服务
68+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年10月11日
【Nature-MI】可解释人工智能的药物发现
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月1日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月20日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
67+阅读 · 2020年3月5日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
人工智能预测RNA和DNA结合位点,以加速药物发现
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
35+阅读 · 2022年3月14日
Arxiv
39+阅读 · 2021年11月11日
Arxiv
13+阅读 · 2021年6月14日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【ICML2022】药物结合结构预测的几何深度学习
专知会员服务
25+阅读 · 2022年5月24日
FPGA加速深度学习综述
专知会员服务
68+阅读 · 2021年11月13日
专知会员服务
85+阅读 · 2021年10月11日
【Nature-MI】可解释人工智能的药物发现
专知会员服务
44+阅读 · 2020年11月1日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年6月20日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
67+阅读 · 2020年3月5日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员