综述:基于钴的纳米材料在废水处理领域的进展:机制洞察与未来发展方向

《Sustainable Chemistry One World》:Advances in cobalt-based nanomaterials for wastewater treatment: Mechanistic insights and future directions

【字体: 时间:2026年02月20日 来源:Sustainable Chemistry One World CS2.1

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  纳米材料在废水处理中的应用及机制研究,重点探讨钴基纳米颗粒(CoNPs)对染料、重金属及抗生素耐药菌的高效去除机制,分析其合成方法(上/下法)、催化特性及与传统工艺的成本、能耗、二次污染对比,提出需解决长期稳定性、规模化应用及集成系统研究等挑战。

  
V Divya|K Anbarasu|A Saravanan|V C Deivayanai
生物技术系,Saveetha工程学院,SIMATS,金奈,印度 602105

摘要

本文综述了钴纳米颗粒(CoNPs)在去除染料、重金属以及对抗生素具有抗性的细菌等污染物方面的有效性,并探讨了CoNPs的合成技术及其在废水处理中的应用。由于快速工业化,有毒污染物被释放到水生生态系统中,水质受到了严重影响。传统的处理方法(如化学反应和膜过滤)通常成本高昂、能耗大且会产生二次废物。凭借其较大的表面积、反应性和吸附能力,CoNPs提供了一种可持续的替代方案,能够有效结合并分解这些污染物。本文强调了CoNPs在制革废水处理、混合过滤系统和高级氧化工艺中的应用。此外,人们对CoNPs针对对抗生素具有抗性的细菌的潜力进行了越来越多的研究。本文指出了传统技术的局限性,并将CoNPs视为解决水处理环境问题的有效方法,为该领域的进一步发展打开了大门。

引言

快速的工业化和城市化增加了对水资源的需求,带来了本世纪前所未有的挑战。来自造纸、电池、制药、皮革鞣制、印刷、纺织、食品加工和橡胶生产等行业的未经处理的工业废水向水生环境释放了大量污染物[63]。这些污染物包括有机化合物(如染料、药物和酚类)以及无机污染物(如重金属离子(铅、镉和汞)和营养污染物(如氮和磷化合物)。这些污染物逐渐降低了水质,预示着未来几十年的水资源将无法满足需求。此外,某些有害污染物不易生物降解,会在环境中长期存在并经过多次循环。因此,必须从废水中去除有害的无机和有机污染物(Peer等人,2024年)。
在所有污染物中,重金属和染料是最普遍的水污染源。重金属是一类原子密度大于4000 kg·m?3、比重在5.0到63.5之间的元素,而染料的比重为200.6 [164, 185]。这些金属包括钴、钒、锶、铜、锰、锌、铁和钼等微量元素,它们在微量情况下对生物过程是必需的。然而,当这些金属的浓度超过特定标准时,会对生物造成严重危害。重金属的毒性会损害肺部、肝脏、肾脏、血液成分以及其他重要器官,并影响或降低大脑和中枢神经系统的功能。长期接触有害重金属可能导致多发性硬化症、阿尔茨海默病和肌肉萎缩症[176]。
水对地球上的生命至关重要,覆盖了地球表面的71%以上,占其质量的约70%。不幸的是,不受控制的人口增长和工业活动给有限的水资源带来了巨大压力,并向水生系统中释放了大量污染物,导致水质严重恶化[26]。全球最大的问题之一是水污染,其主要来源包括含有重金属、农药和药物等有害物质的工业废水。这种污染对人类健康构成严重威胁,与发展中国家的70-80%的疾病有关[83]。
在全球范围内,纺织业是染料废水的最大来源(54%),其次是染色工艺(21.5%)和造纸及纸浆行业(10.85%)。特别是纺织业,是全球受污染废水的主要贡献者,在水污染中起着重要作用[84, 99]。各行业产生的废水对环境有显著影响,其中纺织业由于高用水量和化学排放物而成为主要污染源。大约有10,000种不同的纺织染料,根据颜色指数分类,这些染料在全球范围内造成了约70万吨的污染(Dhruv和Bhatt,2022年)。根据世界银行的数据,全球20%的工业水污染来自纺织业。据美国环境保护署报告,每加工一公斤织物需要100到200升水[142]。
纺织废水含有高盐度和复杂的化学物质混合物,包括有毒染料。全球纺织业每年使用超过10,000吨染料,每年向水体中排放约3,600吨含染料的废物[129]。这种污染会破坏生态系统,并对人类和水生生物构成健康风险。染料和重金属可能导致基因突变、免疫功能受损,以及癌症和发育问题。活性染料尤其令人担忧,因为它们与工人和附近居民的皮肤问题和各种过敏反应有关。传统的工业技术用于从水中去除染料和重金属的方法包括膜分离、电化学处理、沉淀、絮凝、离子交换和反渗透。尽管这些方法有效,但往往需要大量能源和化学品,成本高昂,并会产生大量污泥和废物[135]。
有效的废水处理技术对于防止纺织废水对环境的破坏至关重要。最近关于有机染料去除的研究主要采用了吸附、过滤和沉淀等方法。其中,吸附方法因其简单性、经济性和高效性而受到青睐,因为它能使目标物质附着在具有大表面积的多孔吸附材料表面[131]。纳米材料可以通过两种主要方法合成:自上而下(Top-Down)和自下而上(Bottom-Up)方法。自上而下的方法从固体材料开始,通过减法手段将大块材料分解成纳米级颗粒;而自下而上的方法则使用气态或液态前体,逐原子或逐分子构建纳米结构。自上而下的方法主要用于获得高产量的纳米颗粒,但自下而上的方法能产生更可控且更小的纳米颗粒[178]。
CoNPs由于其较大的表面积和反应性,是去除废水中污染物的有效材料。它们通过提高有害物质的结合效率优于传统方法,适用于各种废水处理场景,特别是在含有特定污染物的行业中[192]。另一种处理有机染料的方法是光催化降解,该方法利用紫外线或可见光激活的金属氧化物半导体。这一过程的有效性取决于有机化合物在催化剂表面的吸附程度[6]。此外,随着废水中的抗生素抗性问题日益严重,CoNPs因能够针对和消除抗抗生素细菌和基因而受到关注,成为控制水传播病原体的有前景的解决方案[181]。
本文的独特之处在于它提供了基于数据的严格评估,强调了CoNPs在废水处理中的卓越催化和吸附性能,特别是针对多种污染物。与传统物理化学过程相比,CoNPs的使用可以减少污泥产生,提高系统的可回收性,并降低成本。文章还指出了研究中的关键空白:缺乏关于Co离子长期稳定性的知识、基于CoNP的催化反应器的可扩展性不足,以及关于集成设备(包括光芬顿反应器、基于CoNP的膜耦合模块和基于CoNP的电化学传感器)的研究不足。本文的主要目的是通过深入研究CoNPs的制备机制、物理化学特性和去除污染物的效果,证明其作为废水处理的有效材料。重点讨论了染料、重金属和抗抗生素细菌的定量去除效率,以及它们在高级氧化和混合过滤中的应用。文章还比较了CoNP基工艺与传统处理方法在效率、成本和二次废物产生方面的优势、劣势和研究空白。
多任务水净化方法。

部分摘录

自下而上(Bottom-up)方法

化学还原方法包括三个关键阶段:用还原剂还原金属盐、稳定离子复合物以及通过封端剂控制颗粒大小。这种简单且环保的方法无需分离技术即可产生大量粉末[171]。这是一种高度适应性和可扩展的方法,常用于合成多种类型的纳米颗粒,适用于各种工业用途。它对于制造精细颗粒非常重要

废水污染的来源

点源污染来自单一来源,例如污水系统、油井和制造设施,每年向水系统中释放约300至400公吨的有害物质。由于CoNPs能够吸附重金属并降解废水中的有毒化学物质,因此越来越多地被用于水处理,有效解决了多种来源的污染物问题。相比之下,非点源污染来自多个来源

废水处理机制

已采用多种传统技术来去除有毒染料,包括吸附、光催化降解和抗菌性能以去除病原体

废水处理中的应用

重金属独特的物理和化学性质使其在废水管理中具有多种应用。它们的显著催化性能有助于通过有效的化学反应将有机污染物(如抗生素)降解为毒性较低的衍生物。此外,CoNPs还能有效去除重金属,利用其强结合能力

限制和毒性特征

基于钴的纳米材料在废水处理中也表现出非常有效的催化性能,这归功于其强大的氧化还原潜力、结构稳定性以及生成过氧化单硫酸盐和过氧化二硫酸盐等高级氧化剂的高灵活性。然而,尽管它们具有高催化效率,但关于使用钴的环境和毒理学影响的研究越来越多。一个关键问题是钴离子的渗漏

未来展望和新兴工具

CoNPs在废水处理中的前景充满希望,趋势是提高其效率、可持续性和多功能性。研究人员正在探索使用植物提取物、细菌和真菌进行生物介导的合成方法,减少对有害化学品的依赖,并实现可扩展的生产。此外,还在研究将CoNPs与石墨烯和金属氧化物结合的混合材料,以提高吸附能力和催化效果

结论

由于出色的物理化学特性,CoNPs作为废水处理的高效材料受到了广泛关注。它们的纳米级尺寸使得活性位点密度高,且Co2+/Co3+氧化还原对可逆,从而促进电子转移,有效吸附和催化降解染料、重金属和持久性有机污染物。钴纳米颗粒使用的能源和化学物质较少

伦理批准

本研究未包含任何作者进行的人体或动物实验。

未引用的参考文献

<([23], [28], [3], [50], [8], [58], [69], [70], [112], [123], [128], [141], [159], [168], [180], [182], [189], [200])

资助

作者未从任何组织获得本研究工作的支持或资助。

CRediT作者贡献声明

V Divya:验证、资源、方法论、正式分析。Anbalagan Saravanan:写作——审稿与编辑、监督、方法论、概念化。K Anbarasu:可视化、验证、资源、调查。V C Deivayanai:可视化、验证、资源。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢Saveetha工程学院提供了进行这项工作所需的基础设施和研究设施。
利益冲突/竞争利益
作者声明他们没有与本文内容相关的利益冲突。

参与同意

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出版同意 < />
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