项目名称: 还原环境下DOM与铁氧化物相互作用对重金属再迁移及Fe同位素分馏影响机制的实验研究

项目编号: No.41473086

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 地质学

项目作者: 宋柳霆

作者单位: 北京师范大学

项目金额: 92万元

中文摘要: 表生水体环境中DOM与铁氧化物可以发生广泛相互作用,该过程不仅能够影响水环境中铁的迁移形式,而且能对相关重金属的归趋产生重要影响。以往研究多注重于铁氧化物对重金属的吸附共沉淀作用,而对还原环境下不同分子量分级组分DOM与铁氧化物相互作用对重金属再迁移影响的研究却很少;并且我们的预研究表明该作用可以对铁同位素分馏产生重要影响,但分馏机理还不清楚。本项目拟以不同分子量DOM与铁氧化物混合絮体为研究对象,借助于XAFS精细结构和铁同位素分析技术,辅以元素分析、红外光谱、荧光光谱、核磁共振等研究手段,开展还原环境下不同分子量DOM与铁氧化物相互作用对重金属(砷、铅和镉)再迁移及铁同位素分馏影响的实验研究,力求从分子结构水平上揭示还原溶解过程中二者的相互作用对重金属再迁移及铁同位素分馏的制约机制。本研究的开展有助于深化认识水环境中重金属二次污染风险,并进一步丰富表生环境过程中铁同位素分馏理论。

中文关键词: 铁氧化物;溶解有机质;相互作用;重金属再迁移;铁同位素分馏

英文摘要: The coprecipitation and interaction of dissolved organic matter (DOM) and Fe oxdies is common in surface and subsurface environments, which are considered to affect the speciation and transformation of iron, and concurrently the remobilization of associated toxic heavy metals. The scavenging of toxic heavy metals by iron oxides via adsorption and coprecititation were widely studied while the effect of interactions between DOM and iron oxides on the remobilization of heavy metals require a further better understanding, and this interaction may have significant influences on the iron isotope fractionation.However, its mechanisms remain unclear. Accordingly, X-ray absorption fine structure spectroscopy (XAFS) and iron isotope studies are coupled with trace metal geochemistry, IR, Fluorescence spectroscopy, NMR and so on, to better understand the interactions between DOM with different molecular weight and iron oxides, and a further study of the mechnisms of the remibilization of toxic heavy metals, including As, Pb and Cd, under anoxic environments in this project, and the induced influences on Fe isotope fractionation. This study will give a better understanding of the remobilization of heavy metals and the induced risk of contamination, and it will also provide important information for iron isotope studies in surface environments.

英文关键词: iron oxide;dissolved organic matter (DOM);interaction;remobilization of heavy metal;Fe isotope fractionation

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

芬兰国防大学《军事情报分析:制度影响》,86页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2022年3月28日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
深度学习模型终端环境自适应方法研究
专知会员服务
33+阅读 · 2020年11月13日
【NeurIPS2020】可靠图神经网络鲁棒聚合
专知会员服务
19+阅读 · 2020年11月6日
基于旅游知识图谱的可解释景点推荐
专知会员服务
90+阅读 · 2020年9月4日
【ACMMM2020】零样本语义分割的上下文感知特征生成
专知会员服务
15+阅读 · 2020年8月21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
微软办公环境大揭秘!
微软招聘
0+阅读 · 2021年12月24日
如何利用深度学习优化大气污染物排放量估算?
微软研究院AI头条
0+阅读 · 2021年8月31日
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 · 2013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 · 2013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 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
An Attentive Survey of Attention Models
Arxiv
44+阅读 · 2020年12月15日
Deep Reinforcement Learning: An Overview
Arxiv
17+阅读 · 2018年11月26日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
芬兰国防大学《军事情报分析:制度影响》,86页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2022年3月28日
【NeurIPS2021】InfoGCL:信息感知图对比学习
专知会员服务
36+阅读 · 2021年11月1日
专知会员服务
86+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
深度学习模型终端环境自适应方法研究
专知会员服务
33+阅读 · 2020年11月13日
【NeurIPS2020】可靠图神经网络鲁棒聚合
专知会员服务
19+阅读 · 2020年11月6日
基于旅游知识图谱的可解释景点推荐
专知会员服务
90+阅读 · 2020年9月4日
【ACMMM2020】零样本语义分割的上下文感知特征生成
专知会员服务
15+阅读 · 2020年8月21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 · 2013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 · 2013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 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员