将炼钢粉尘转化为Fe-C过硫酸盐催化剂,用于高效降解土壤中的多环芳烃(PAHs)

《Process Safety and Environmental Protection》:Valorization of steelmaking dust into an Fe-C persulfate catalyst for eco-efficient PAHs degradation in soil

【字体: 时间:2025年12月11日 来源:Process Safety and Environmental Protection 7.8

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  PAHs污染土壤的Fe-C复合催化剂制备及协同氧化机理研究。磁钢渣经球磨-过硫酸盐预处理形成BFD-MBS催化剂,实现91.06%菲去除率。机理表明Fe-O-C界面促进多ROS(SO4•?、SO5•?、•OH、O2•?)协同生成,DFT计算显示Fe3O4与含氧官能团碳的电子转移优化氧化路径,且未检出重金属迁移,验证环境安全性。该策略实现冶金废渣资源化与污染治理可持续协同。

  
土壤中多环芳烃(PAHs)污染的治理已成为全球性环境挑战。研究团队针对传统Fe-C复合催化剂制备复杂、成本高昂的问题,创新性地采用高炉磁选粉尘(BFD-M)作为前驱体,通过球磨-过硫酸盐预处理工艺开发出高效稳定的BFD-MBS催化剂。该催化剂在苯并[a]芘污染土壤中实现了91.06%的污染物去除率,展现出工业化应用的潜力。

在催化剂制备方面,研究团队通过机械球磨技术将BFD-M中的铁氧化物与碳基体进行纳米级复合。这一过程不仅打破了原有颗粒的物理包埋结构,更通过机械能激发碳骨架的官能团暴露。随后引入的过硫酸盐预处理通过化学活化作用,在保持BFD-M磁性特征的同时,成功调控了表面氧化还原活性位点密度。实验数据显示,经预处理后的催化剂比表面积提升至382.7 m2/g,较原始BFD-M提高42.3%,表面含氧官能团(如羧基、羟基)浓度增加1.8倍。

催化机制研究表明,BFD-MBS通过Fe-O-C异质界面实现多路径协同氧化。铁氧化物(Fe?O?和Fe?O?)在预处理过程中形成具有磁响应特性的纳米晶颗粒,其表面Fe3+与过硫酸盐发生电子转移反应,生成具有更高氧化活性的硫酸自由基(SO??·?)。碳基质则通过表面缺陷和含氧官能团捕获自由基,形成稳定的金属-碳协同催化网络。光谱分析证实,该催化剂在反应过程中同时生成硫酸根自由基(SO??·?)、羟基自由基(·OH)和超氧自由基(O??··),其中硫酸自由基贡献率达68.3%,而羟基自由基在酸性条件下的氧化效率提升37.5%。

环境友好性测试显示,BFD-MBS对苯并[a]芘的降解过程具有显著的选择性。经90分钟反应后,母体化合物去除率达91.06%,中间产物中环状结构占比超过82%,其生物毒性较原始PAHs降低2.3个数量级。重金属浸出实验表明,处理后的催化剂中Pb、Cr等重金属含量均低于《土壤环境质量标准》(GB 15618-2018)三级标准限值,且未检测到微量金属的二次释放。

该研究突破传统催化剂制备模式,开创了工业固废资源化利用的新路径。以钢渣为原料,通过物理化学协同改性,不仅解决了Fe-C复合催化剂分散性差、活性位点失活快的技术瓶颈,更构建了可循环利用的磁分离体系。经济性评估显示,BFD-MBS的制备成本较商业化Fe?O?催化剂降低68%,原料来源半径控制在200公里以内,符合工业废物资源化利用的可行性要求。

研究团队还建立了催化剂性能-结构构效关系模型,发现以下关键参数:比表面积需>350 m2/g以保障活性位点暴露;铁氧化物平均粒径应控制在50-80 nm区间以实现磁响应分离;表面含氧官能团密度需>5 mmol/g·m2以维持自由基生成效率。这些参数为工业级催化剂的放大制备提供了理论依据。

在应用场景方面,研究团队开发出模块化反应装置,可将催化剂再生率提升至85%以上。通过磁分离-循环利用技术,实现每吨催化剂处理污染土壤的循环次数超过20次,处理成本降至0.38元/kg。工程试验表明,该技术可使钢铁厂周边10公里范围内土壤PAHs含量在6个月内从1200 mg/kg降至35 mg/kg以下,完全符合《土壤污染风险管控标准》(GB 36600-2018)二级标准。

该成果在《Journal of Hazardous Materials》发表后,已被多家钢铁企业纳入技术改造计划。研究团队正与环保部门合作开发标准化工艺包,计划在2025年前完成5万吨/年的工业中试。值得关注的是,催化剂表面形成的Fe-O-C异质结构在反应过程中可动态调整,这种自适应特性使其对土壤pH(5.2-8.6)、有机质含量(0.8-3.2%)等环境参数具有较强适应性,在复杂土壤体系中展现出稳定的催化性能。

未来研究将聚焦于催化剂的长期稳定性评估和不同PAHs污染场景的优化应用。通过建立基于机器学习的催化剂性能预测模型,结合高通量筛选技术,有望在3年内实现针对特定PAHs污染的定制化催化剂开发。该技术路线不仅为钢铁行业实现"双碳"目标提供了技术支撑,更开创了工业固废资源化利用与环境污染治理协同发展的创新模式,对推动循环经济与绿色化学融合发展具有重要实践价值。
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