直链淀粉与支链淀粉在铁矿泥选择性絮凝中的作用机制及分子模拟研究

【编辑推荐】随着高品位铁矿资源枯竭，淀粉基选择性絮凝技术成为处理超细铁矿颗粒的有效手段。研究团队通过密度泛函理论(DFT)模拟，首次阐明淀粉组分(直链淀粉amylose与支链淀粉amylopectin)在赤铁矿(α-Fe2O3)、针铁矿(FeOOH)与脉石矿物(石英/高岭石)表面的吸附机制，揭示Fe—O化学键是选择性吸附的关键作用力，修正了传统认知中仅amylose主导选择性的观点，为铁矿泥高效分选提供理论依据。

　　

随着全球高品位铁矿资源日益枯竭，铁矿开采过程中产生的泥化颗粒（粒径<45 μm）已成为制约行业发展的瓶颈。这些被称为"铁矿泥"的细微颗粒，虽含铁量高达40-60%，却因难以有效分选而大量堆积，不仅造成资源浪费，更引发严重的环境问题。传统观点认为淀粉作为天然高分子絮凝剂时，其选择性主要来源于直链淀粉（amylose）组分，而支链淀粉（amylopectin）仅起辅助作用。这一认知局限严重制约了高效絮凝剂的开发。

为破解这一科学难题，研究人员采用密度泛函理论（Density Functional Theory, DFT）这一量子力学计算方法，首次系统比较了淀粉两大组分——直链淀粉（含数千个α(1→4)糖苷键的线性分子）与高度分支化的支链淀粉（含4-6% α(1→6)分支结构）在赤铁矿（α-Fe₂O₃）、针铁矿（FeOOH）及脉石矿物（石英SiO₂、高岭石Al-OH端）表面的吸附行为。研究通过Material Studio 2017软件中的Dmol³模块，优化聚合物-矿物相互作用模型，计算得出突破性结论：两种淀粉组分均对选择性絮凝有贡献，其中直链淀粉在赤铁矿表面的吸附能高达-174 kcal/mol，显著高于支链淀粉的-149 kcal/mol；而在针铁矿表面，两者吸附能分别为-140 kcal/mol和-150 kcal/mol，表现出相当的选择性。

关键技术方法包括：1）基于DFT的分子结构优化，建立淀粉组分与矿物表面的相互作用模型；2）计算吸附能E_adsorption=E_{mineral+polymer}-(E_mineral+E_polymer)；3）分析Fe—O化学键与氢键在吸附过程中的作用强度差异。

【研究结果精要】
• 背景：铁矿泥处理面临选择性差、效率低的技术挑战，传统淀粉絮凝机制认知存在局限。
• 方法：采用DFT计算揭示淀粉组分与矿物表面的几何构型及能量关系。
• 聚合物结构优化：明确支链淀粉α(1→6)分支占比4-6%，建立精确分子模型。
• 结论：首次证实支链淀粉与直链淀粉协同作用，Fe—O键是选择性吸附的主要驱动力。

这项发表于《Computational and Theoretical Chemistry》的研究，通过量子化学计算颠覆了传统认知，证明淀粉的选择性絮凝性能是两种组分协同作用的结果。特别值得注意的是，赤铁矿表面形成的Fe—O化学键吸附能比高岭石表面的氢键强15倍以上，这为开发新型铁矿泥分选剂提供了明确的设计方向。研究不仅解决了矿物加工领域长期存在的理论争议，其建立的DFT模拟方法更为复杂多组分高分子-矿物相互作用研究开辟了新途径。作者Maryam Khosravi和Sima Mohammadnejad在文中强调，该发现对实现铁矿资源的高效回收和矿山环境保护具有双重意义，未来可基于此设计具有特定分支结构的改性淀粉絮凝剂。