通过溶胶-凝胶化学工艺，利用高炉炼铁渣制备的纳米复合水凝胶的碳酸化过程

《Cleaner Waste Systems》：Carbonation of nanocomposite hydrogel derived from blast furnace ironmaking slag via sol-gel chemical process

　　伊图梅伦格·科希特莱茨（Itumeleng Kohitlhetse）|希拉里·鲁托（Hilary Rutto）|肯茨·莫特塞茨（Kentse Motsetse）|马利邦韦·马诺诺（Malibongwe Manono）|埃文斯·苏特（Evans Suter）|摩西·梅洛（Moshe Mello）
清洁技术与应用材料研究小组，化学与冶金工程系，瓦尔科技大学（Vaal University of Technology），邮政信箱X021，范德比普尔 park 1911，南非

**摘要**
高炉矿渣是一种丰富的工业副产品，作为碳捕获材料的前体具有未发掘的潜力。在本研究中，通过改进的溶胶-凝胶法从高炉炼铁矿渣中制备了一种纳米复合水凝胶，并评估了其通过碳酸化过程捕获二氧化碳的能力。利用中心复合设计（Central Composite Design）的响应面方法（Response Surface Methodology）优化了碳酸化压力、温度、反应时间和纳米凝胶剂用量等因素的影响。选择二氧化碳吸附量和比表面积作为主要性能指标，同时通过扫描电子显微镜（Scanning Electron Microscopy）、傅里叶变换红外光谱（Fourier Transform Infrared Spectroscopy）、X射线荧光（X-ray Fluorescence）和氮吸附分析（Nitrogen Adsorption Analysis）研究了碳酸化前后材料的结构和纹理变化。在最佳条件下，该材料在2巴压力、50°C温度和12小时反应时间下的最大二氧化碳吸附能力为0.58克/克吸附剂，同时测得的比表面积达到258.8平方米/克。模型验证显示预测值与实验结果高度一致，决定系数为0.981，均方误差为5.64。基于收缩核模型（Shrinking-Core Model）的动力学分析表明，碳酸化过程主要受产物层中扩散作用的控制。氮吸附结果表明，碳酸化后的水凝胶仍保持微孔结构，说明碳酸化过程没有导致严重的孔隙塌陷。这些发现表明，高炉矿渣可有效转化为功能性碳捕获剂，并突显了溶胶-凝胶法制备的水凝胶在基于矿化的二氧化碳捕获应用中的潜力。

**1. 引言**
人为产生的二氧化碳排放仍然是工业脱碳面临的主要挑战，人们对能够在实际运行条件下高效捕获二氧化碳的材料和工艺产生了极大兴趣（Didenko等，2017年）。特别是在水泥和钢铁等矿产密集型行业，仅依靠能源替代难以消除大量相关排放（Shivaprasad等，2024年）。2022年，水泥行业的二氧化碳排放量约为16亿吨，而每吨水泥的直接排放强度仅为0.6吨左右，这突显了开发互补的碳捕获途径和低碳材料策略的紧迫性（Shivaprasad等，2024年）。

为应对这一紧迫挑战，富含碱性和硅酸盐相的工业副产品作为低成本碳捕获材料前体的研究日益受到重视（Ahmad等，2022年；Gasós和Mazzotti，2025年）。其中，高炉矿渣特别具有吸引力，因为钢铁工业产生的矿渣量巨大，且已被公认为具有技术价值的二次资源（Zhou等，2025年）。全球高炉矿渣的产量约为5.3亿吨，但目前仅有约65%被建筑行业利用（Ahmad等，2022年；Václavík等，2024年）。这种未充分利用的情况为高炉矿渣开辟了其他高价值应用的可能性，包括将其用作二氧化碳捕获材料的前体。

高炉矿渣已在水泥系统中得到广泛而有效的应用，尤其是作为辅助胶凝材料和碱激活胶凝剂的前体（Marvila等，2023年）。在这些应用中可以实现高程度的替代，据报道，50%的矿渣替代量可每吨混凝土减少约0.5吨二氧化碳排放，证实了矿渣在建筑领域的环境价值（Ahmad等，2022年；Nicula等，2023年）。除了其在建筑领域的广泛应用，高炉矿渣的化学性质——尤其是其中的钙、硅和铝氧化物相——也使其成为基于碳酸化原理的二氧化碳捕获的有希望的前体（Nicula等，2023年）。

基于矿渣的材料在二氧化碳捕获方面具有潜力，因为其中的活性钙相能支持二氧化碳的固定，而其富硅酸盐的基体可以增强孔隙发育和表面的可及性（Kaddah等，2025年）。Uliasz-Bocheńczyk和Mokrzycki（2025年）的最新研究表明，尽管高炉矿渣的平均理论二氧化碳吸附量为41.3克/千克，但未经处理的矿渣在实验中的碳酸化效率仅为21.1–24.5克/千克，说明大量理论封存潜力尚未得到利用。虽然这些吸附值低于钢渣等更碱性渣体的通常水平，但它们证实了高炉矿渣具有可测量的固有碳酸化潜力，通过有针对性的结构和化学修饰可以进一步提升这一潜力（Ho和Iizuka，2025年；Uliasz-Bocheńczyk和Mokrzycki，2025年）。

提高性能的一种方法是将高炉矿渣转化为纳米复合水凝胶。这种材料形态对二氧化碳捕获具有重要意义，因其多孔网络、可调的表面化学性质和可控的纹理特性可以改善碳酸化过程中的反应位点可及性、气体扩散和气体-固体接触（Nicula等，2023年）。当从工业副产品中制备时，纳米复合水凝胶为废弃物利用提供了增值途径，超越了传统的批量应用方式。对于高炉矿渣而言，这种方法尤为重要，因为它使材料从传统的胶凝应用转向了专门设计的二氧化碳捕获介质（Elyasi Gomari等，2024年）。

溶胶-凝胶法是一种将高炉矿渣转化为更具反应性的二氧化碳捕获材料的实际方法，因为可控的水解和缩合过程可以改变颗粒形态、增加比表面积，并引入与碳酸化相关的表面功能（Dave和Lockwood，2012年）。这些改良措施很重要，因为碳酸化效率很大程度上取决于活性相的暴露程度以及二氧化碳传输的孔道可用性（Kaddah等，2025年；Nicula等，2023年）。化学处理过的炼钢渣的实验结果证实了这种结构的改进效果（Wu等，2024年）：碱性氧气炉矿渣的BET比表面积从未经处理的3平方米/克增加到盐酸处理后的23平方米/克，再到醋酸处理后的52平方米/克。这些结果表明，通过化学处理可以有目的地重构矿渣基原料，从而获得具有显著改善表面性能的材料。这种通过溶胶-凝胶工艺将高炉矿渣转化为纳米复合水凝胶的策略，是提高碳酸化反应性和二氧化碳吸附能力的合理途径。

尽管高炉矿渣已在水泥系统和碱激活胶凝剂中得到广泛应用，但将其转化为用于二氧化碳捕获的纳米复合水凝胶的研究仍不够充分（Ahmad等，2022年）。具体而言，不同合成条件下的产物表面特性与不同操作条件下的碳酸化性能之间的关联尚未明确建立，这阻碍了专为高效二氧化碳封存设计的矿渣基材料的合理开发。因此，本研究通过溶胶-凝胶法制备了高炉矿渣纳米复合水凝胶，并系统评估了其在不同操作条件下的二氧化碳捕获性能，包括二氧化碳吸附量、碳酸化行为和表面特性的变化。

**2. 材料与方法**
**2.1 材料**
本研究的主要原料是空气冷却的高炉炼铁矿渣（Kohitlhetz等，2026年）。将矿渣粉碎并研磨至平均粒径75微米，通过X射线荧光光谱（XRF）分析，其主要成分包括CaO（43.2%摩尔百分比）、SiO2（37.8%摩尔百分比）、Al2O3（13.5%摩尔百分比）和MgO（5.5%摩尔百分比）。为了增强水凝胶的机械性能和二氧化碳吸附能力，加入了纯度高于95%的多壁碳纳米管（MWCNTs，外径20–30纳米，长度10–30微米，Sigma-Aldrich）。凝胶化过程使用氨水溶液（28–30% NH3）作为催化剂（Labchem）。碳酸化实验使用纯度为99.99%的二氧化碳（Afrox），氮气（99.999%）用于吹扫和作为惰性参考气体。所有化学品均按原样使用，未经进一步纯化。

**2.2 方法**
**2.2.1 溶胶-凝胶合成过程**
首先，将50克矿渣与0.5升浓度范围在5%至20%之间的醋酸混合。在50转/分钟的转速下搅拌1小时，比较不同酸浓度下的溶解效率。搅拌在室温（25°C）下进行，以保持反应条件的一致性。搅拌后，通过重力过滤分离溶液，将滤液收集在量筒中，固体残渣留在预标记的滤纸上。然后将残渣转移至烘箱中干燥和老化，置于100°C下24小时以去除残留水分并稳定材料。随后进行第二次4小时搅拌以进一步精炼溶液并确保均匀性。溶液再次在100°C下干燥24小时，促使溶解的硅酸盐结晶成结构网络，并将剩余的Fe(II)氧化为Fe(III)，铝融入硅酸盐基体。整个过程中监测pH值的变化。第二次老化结束后，用注射器小心地转移生成的水凝胶，保留约210毫升在原实验瓶中。剩余的水凝胶用250毫升热水在轻微搅拌下洗涤以去除杂质。最后在相同条件下进行第三次老化，确保完全稳定。处理后的水凝胶用Multisizer仪器分析纳米粒径分布。

**2.3 水凝胶和残渣的表征**
使用原子吸收光谱仪（Shimadzu AA-7000）测定矿渣溶解过程中释放的钙（Ca）和镁（Mg）含量。取用不同浓度（5%、10%、15%、20%）的醋酸处理的矿渣样品进行实验。将每份滤液稀释至100毫升去离子水中并混合2–3分钟，然后通过0.45微米注射滤膜过滤以去除悬浮颗粒，提高分析准确性。使用标准浓度（1000毫克/升）的Ca2?和Mg2?溶液进行系列稀释，制备0.5、1.0、2.0、5.0和10.0毫克/升的校准标准。样品分析前使用这些标准进行仪器校准。在422.7纳米处测量Ca的吸光度，在285.2纳米处测量Mg的吸光度，根据校准曲线确定相应的离子浓度。该分析用于评估不同酸处理条件下的钙和镁提取程度。

**2.4.2 原始高炉矿渣及其残渣的氧化物组成**
通过X射线荧光光谱（XRF）测定原始高炉矿渣和选定固体残渣的氧化物组成。分析前将样品烘干、细磨并均匀处理以确保测量结果的代表性。主要氧化物成分（CaO、SiO2、Al2O3和MgO）的含量以摩尔百分比报告。XRF分析用于确定前体矿渣的基线化学组成，并为溶胶-凝胶处理过程中的溶解行为提供解释。

**2.4.3 白光红外光谱（FTIR）分析**
使用Nicolet iS50 FTIR光谱仪在4000–500厘米?1范围内记录样品的光谱，每份样品扫描8次。样品直接放置在金刚石ATR晶体上以确保与检测器的充分接触。每次测量前收集背景光谱，并在测量之间用乙醇清洁晶体表面以防交叉污染。光谱采集和处理使用OMNIC 9软件完成。

**2.4.4 实验设计**
利用中心复合设计（Central Composite Design，CCD）的响应面方法（RSM）优化了纳米复合水凝胶的碳酸化条件。该方法适用于多变量过程优化，适用于拟合能够描述过程因素对选定响应的一阶、二阶多项式模型（Khalid等，2024年；Mohseni等，2024年）。研究了四个独立变量：二氧化碳压力（A）、碳酸化温度（B）、碳酸化时间（C）和纳米凝胶用量（D）。这些变量是基于初步筛选实验和文献综述（Khalid等人，2024年；Mohseni等人，2024年；Zhu等人，2025年）选出的，因为预计它们会显著影响碳酸化行为、孔隙发育和吸附剂的性能。变量范围的设定旨在确保充分覆盖实验领域，同时保持实际可行的操作条件。优化研究是在Design-Expert?软件（版本13.0.5.0）中使用四因素CCD方法生成的。总共进行了30次实验运行，包括因子点、轴向/内部点和重复的中心点运行。中心点的加入是为了估计纯误差、评估模型适用性以及检测响应曲面的曲率。在本研究中，表1展示了用于定义实验区域的实际低值、中心值和高值。

表1. 用于定义纳米复合水凝胶碳酸化实验区域的实际因素范围和编码水平。

这些实际因素范围和编码水平是从初步试验中选定的。二氧化碳（CO?）压力在1.00至4.00巴之间变化，碳酸化温度在25.00至75.00摄氏度之间变化，碳酸化时间在1.00至24.00小时之间变化，纳米凝胶（nanogel）的量在0.50至4.00克之间变化。中心点分别设置在2.43巴、48.67摄氏度、14.00小时和2.33克，并进行重复实验以提供可靠的实验变异性估计。

研究的响应变量是二氧化碳吸收效率（%）和纳米级吸附剂表面积（m2/g）。响应变量与编码自变量之间的关系使用方程（1）所示的二次多项式模型来描述。

(1) Y = b? + b_AA + b_BB + b_CC + b_DD + b_AAB + b_AAC + b_AAD + b_BBC + b_BDBD + b_CCD + b_A2A2 + b_B2B2 + b_C2C2 + b_D2D2 + ε
其中：Y可以表示预测的比表面积（m2/g）和预测的二氧化碳吸收效率（%），b?是截距，b_A、b_B、b_C、b_D分别是二氧化碳压力（A）、碳酸化温度（B）、碳酸化时间（C）和纳米凝胶量（D）的线性系数，b_A2、b_B2、b_C2、b_D2是各变量之间的交互作用系数，A、B、C、D是编码的过程变量，而AB、AC、AD、BC、BD、CD是相应编码变量的乘积。

Design Expert生成的CCD矩阵以及相应的二氧化碳吸收效率和纳米级吸附剂表面积的实验值和预测值总结在表2中。

表2. 纳米复合水凝胶碳酸化的中心复合设计矩阵及相应的实验值和预测响应值。

通过运行实验，研究了二氧化碳吸收效率和纳米级吸附剂表面积。实验变量和响应变量分别记录在表2的相应单元中。

3. 结果与讨论
3.1. 高炉炼铁矿渣的溶解行为
图1(a-d)显示了矿渣的溶解行为。从图中可以看出，几乎所有矿渣都容易溶解在乙酸中，这一点通过过滤后剩余的固体残渣量极少得到证实，表明矿渣成分溶解效率高。当溶液温度升高到100摄氏度时，发生了显著的变化，开始形成白色溶胶，标志着溶胶-凝胶转变的开始。如图1所示，溶胶迅速发展成类似凝胶的结构，表明溶胶-凝胶过程成功启动。

然后让凝胶在相同的温度条件下老化。这一阶段促进了几个关键的物理化学事件，包括颗粒成核、基于铁的纳米颗粒的生长以及溶解的亚铁离子（Fe2?）氧化为铁离子（Fe3?），这导致了局部区域颜色向红色变化（Gao等人，2015年）。经过两个24小时的 Aging 循环后，通过后续的洗涤步骤去除未反应的前体和副产物，材料进一步结晶。最终产品是一种由微米到纳米级晶体组成的白色水凝胶，如图1d所示，表明纳米复合水凝胶结构得到了很好的发展。

3.2. 溶胶-凝胶改性过程中滤液的AAS分析
3.2.1. 不同酸浓度下Ca2?和Mg2?的浸出行为
图2a展示了溶胶-凝胶过程中Ca2?浸出的AAS结果，提供了关于酸浓度对随后从高炉矿渣合成纳米复合水凝胶过程中钙可用性的影响的见解。在5%的酸浓度下，Ca2?的释放量较低，这可能归因于在酸性条件（pH 3.6）下溶解受限（Riley和Mayes，2015年）。文献中也有类似报告，即高酸性环境可能通过质子竞争和改变溶解路径抑制金属释放（Khare等人，2024年）。将酸浓度增加到10%和15%并未导致Ca2?浓度成比例增加；相反，观察到非线性趋势，15%时的释放量低于10%时的释放量。这表明溶解可能受到再沉淀、络合或固液界面变化等竞争过程的影响（Nguyen等人，2024年）。随着酸浓度的增加，pH的逐渐升高进一步表明了碱性矿渣成分的缓冲作用。

图2b显示了Mg2?的相应浸出行为。在5%的酸浓度下，Mg2?的释放量也较低，表明含镁相的溶解受到限制。与Ca2?类似，将酸浓度增加到10%和15%并未导致Mg2?浓度成比例增加，15%时较低的释放量表明Mg2?的释放不仅受酸度影响。相反，溶解可能还受到矿渣矿物学和界面反应的影响（Li等人，2025年）。伴随的pH升高再次支持了矿渣在酸处理过程中的缓冲作用。

在20%的酸浓度下，Mg2?的浸出量达到最高值3.67 ppm，证实了更高的酸度促进了矿渣中镁的溶解（Li等人，2024年）。这对于后续的碳酸化过程是有利的，因为Ca2?和Mg2?都参与碳酸盐的形成（Zhang等人，2020年）。然而，酸浓度较高时pH的显著变化表明溶解环境变得更加复杂，这也适用于其他暴露在强酸性介质中的矿渣系统（Mei等人，2023年）。尽管更高的酸度改善了二价阳离子的提取，但较大的pH波动可能会影响水凝胶的稳定性和过程控制。因此，选择酸浓度时不仅应考虑增强Ca2?和Mg2?的释放，还应确保适合稳定水凝胶形成和一致碳酸化性能的条件（Bílek等人，2023年）。

3.3. 特性分析
3.3.1. X射线荧光（XRF）分析
表3展示了通过X射线荧光（XRF）测定的高炉炼铁矿渣的初始元素组成（以重量百分比表示），以及相应的碱性比率。如表3所示，矿渣主要由SiO?（38.46 wt%）、CaO（32.84 wt%）、Al?O?（13.85 wt%）和MgO（8.63 wt%）组成，少量的Fe?O?（1.77 wt%）。计算出的碱性比率CaO/SiO? = 0.85和(CaO + MgO)/SiO? = 1.08，表明该材料具有化学碱性，并含有足够的碱性氧化物以支持后续的化学处理和反应性评估。

氧化物的组成表明CaO和MgO的含量较低，因为这些氧化物主要以游离形式存在，而不是以2CaO·SiO?或3CaO·SiO?相的形式存在（G.-H. Zhang等人，2012年）。尽管SiO?在矿渣中占很大比例（38.46 wt%），但钙是主要反应性金属。使用白云石基助熔剂通常会导致矿渣中可回收的CaO和MgO，这一点通过初始XRF分析得到证实。高铝矿渣通常表明在炼铁过程中添加了废料以维持高温并加速反应动力学（Bosyakova等人，2013年）。其他微量氧化物如氧化钾（K?O）、五氧化二钒（V?O?）、氧化钠（Na?O）、二氧化钛（TiO?）、三氧化铬（Cr?O?）、氧化锰（MnO）和氧化锆（ZrO?）对总矿渣组成的贡献可以忽略不计。

3.3.2. 溶胶-凝胶过程产生的水凝胶和残留物的FTIR光谱分析
图3展示了通过溶胶-凝胶过程合成的纳米复合水凝胶的FTIR光谱，突出了材料中存在的官能团。所有水凝胶样品（H5%、H10%、H15%、H20%）显示出相似的光谱特征，表明在不同乙酸浓度下化学组成一致。在1021 cm?1处的强吸收峰对应于非对称的Si–O–Si伸缩模式，这表明在水解和聚合过程中形成了致密的硅酸盐骨架（Kuwahara等人，2012年）。最后，898 cm?1处的峰被归因于Si–O–Si或Si–O–H弯曲振动，反映了硅醇基团和部分聚合的硅酸盐环（Tully，2025年）。观察到的官能团证实了溶胶-凝胶过程有效地生成了一个含有羟基的硅酸盐网络，并伴有少量的有机残留物。表面的羟基和硅醇功能团增强了亲水性，为进一步的反应提供了活性位点，例如碳酸化或吸附。残留的醋酸离子可能会影响表面化学性质，可能稳定水凝胶网络或与目标分子相互作用。这些光谱特征表明，该水凝胶既具有结构良好的硅酸盐骨架，也具有化学活性位点，这对于其在CO?捕获和其他表面介导过程中的应用至关重要。这些特征振动模式证实了纳米复合水凝胶的有机-无机杂化性质，揭示了在溶胶-凝胶过程中醋酸处理所引入的结构和化学变化。

图4显示了炼铁渣残渣（R5%、R10%、R15%和R20%）的FTIR光谱。随着溶胶-凝胶过程中醋酸浓度的增加，光谱中的官能团逐渐变化。在所有样品中，最显著的特征出现在3770至3730 cm?1的高波数区域，这些特征归因于孤立的（自由的）硅醇基团（Si–OH）或脱水硅酸盐表面的末端–OH基团，这通常发生在溶胶-凝胶系统中二氧化硅网络的聚合和重构过程中（Smith，2018年）。这些孤立的硅醇基团非常重要，因为它们对渣衍生凝胶的表面反应性有显著影响，特别是在碳酸化和矿物-CO?相互作用中（Huang和Wang，2024年）。

在最低浸出剂浓度（R5%）下，光谱显示有机成分的掺入有限，主要由无机硅酸盐振动占据。974 cm?1处的峰对应于钙铝硅酸盐网络中的Si–O伸缩振动。相比之下，912 cm?1处的峰被归因于碳碳（CC）的平面外弯曲振动，表明存在少量的不饱和烃类残留物（del Valle Pacciaroni和Sosa，2009年）。851、844和790 cm?1处的额外峰反映了芳香族C–H的平面外弯曲和Si–O–Si晶格振动，表明材料保留了无机硅酸盐结构以及可能来自母渣的芳香族残留物（Chiplunkar和Pratap，2016年）。

R10%样品的光谱显示有机和含氮官能团的显著增加。3282 cm?1处的宽吸收峰表示氢键结合的O–H伸缩振动，表明保留了结构水或表面羟基。1544和1421 cm?1处的强吸收峰分别对应于非对称和对称的硝基（R–NO?）伸缩振动（Williams等人，2024年）。这些硝基的出现表明酸衍生物种与渣中存在的含氮杂质发生了反应。1014、906和898 cm?1处的峰对应于混合的C–O和Si–O伸缩或弯曲模式，表明氧化有机官能团被引入到残渣中（Lee等人，2019年）。这些观察结果表明，适度的醋酸浓度促进了有机-无机复合体的形成。

在较高酸浓度下，样品（R15%和R20%）显示出更强的有机特征发展。两个样品均显示出2983和2901 cm?1处的峰，对应于CH?和CH?基团的脂肪族C–H伸缩振动，证实了在凝胶形成过程中保留了基于碳氢化合物的片段或有机部分的酯化（Byczyński等人，2025年）。1550和1415–1418 cm?1处的硝基峰在这些样品中更为明显，表明在较高酸浓度下氮含物种的一致形成（Williams等人，2024年）。在R20%样品中，1048 cm?1处定义明确的C–O伸缩峰进一步支持了在凝胶化过程中捕获的有机残留物中存在酯或醇（Lee等人，2019年）。898和851 cm?1之间的峰仍与芳香族C–H弯曲和Si–O晶格振动相关，表明残余的芳香结构与持续的硅酸盐结构共存。

从FTIR数据可以看出，从低酸浓度下的无机主导残留物（R5%）到高浓度下的更复杂的有机-无机杂化基质（R10–R20%）发生了明显的化学变化。孤立的硅醇基团、硝基、脂肪族C–H峰和氧化有机官能团的结合反映了溶胶-凝胶过程中醋酸对渣表面的逐渐修饰，促进了部分有机成分的掺入，并重构了硅酸盐网络。这些转变在化学上具有重要意义，因为它们影响着水凝胶的反应性、表面极性以及材料对CO?的吸附和矿化能力（Huang和Wang，2024年）。

3.3.3 XRD分析

图5显示了经过研磨至平均粒径75 μm的炼铁渣的XRD分析结果，衍射图主要由阿克曼石型钙镁铝硅酸盐相主导，在大约31° 2θ处有强烈的反射。还存在少量的娃石峰，表明渣中钙硅酸盐的比例较小。这种相组成与已发表的研究结果一致，即高炉渣通常含有富阿克曼石的Ca-Mg铝硅酸盐相，而娃石的存在可能取决于渣的化学成分和冷却历史。在本研究中，这些相的存在很重要，因为它们含有影响酸溶解、溶胶-凝胶转化以及渣作为CO?捕获材料前体的适用性的钙和镁矿物成分（Chen等人，2022年；Wei等人，2023年）。

3.3.4 纳米水凝胶和渣残渣的SEM分析

图6(a-d)展示了不同醋酸浓度下从炼铁渣合成的纳米复合水凝胶的代表性SEM图像。在5%（v/v）醋酸浓度下，材料由大而不规则的聚集体组成，表面粗糙，表明前体溶解有限，水凝胶形成较弱。在10%（v/v）醋酸浓度下，颗粒更小且分布更均匀，显示出改善的水凝胶形成。15%（v/v）醋酸浓度下的样品具有最均匀的形态，颗粒边界更清晰，聚集较少，表面更光滑。在20%（v/v）醋酸浓度下，聚集再次增加，表面变得不那么规则。这种行为与Estrada-Flores等人（2026年）的最新溶胶-凝胶研究结果相似，他们表明改变醋酸含量可以改变通过溶胶-凝胶法制备的TiO?的颗粒发育和质地。这也与Mohammadzadeh等人（2025年）的研究结果一致，他们报告说更受控制的合成路线产生了更均匀的颗粒分布和减少的聚集。在本研究中，这些观察结果表明醋酸浓度强烈影响水凝胶的形态，其中10–15%（v/v）醋酸浓度产生了最均匀的结构。这种形态更适合当前的研究，因为它预计在碳酸化过程中提供更好的表面可及性。

图7(a–d)展示了使用不同醋酸浓度（5–20% v/v）进行溶胶-凝胶处理的炼铁渣残渣的SEM显微图像。在5%（图7a）的较低浓度下，表面形态粗糙且发育不良，表明在凝胶形成过程中的结构变化有限。随着浓度增加到10%和15%（图7b和c），微观结构转变为更均匀且分布更均匀的结构，表明凝胶衍生材料的发育得到改善。这一趋势与Ilu?iu-Varvara和Aciu（2022年）的研究结果一致，他们报告说适度的酸浓度有利于均匀网络的形成并改善了凝胶的质地。

3.3.5 纳米水凝胶和渣残渣的EDS分析

EDS分析（图8a–d）确认了关键渣衍生成分（如Ca、Si和Fe）的有效掺入水凝胶基质中，进一步支持了其作为可持续功能性材料的潜力（Rahman和Padavettan，2012年）。在5% v/v醋酸浓度下（图8a），EDS光谱显示存在钙（Ca）、硅（Si）、铝（Al）和铁（Fe）等基本元素。然而，峰的总体强度和清晰度相对较低，表明在该浓度下渣成分的溶解不完全，掺入凝胶基质的程度有限（Pietranik等人，2018年；Ragipani等人，2020年）。

随着酸浓度增加到10%和15%（图8a和b），EDS信号变得更加明显，特别是对于渣的主要成分Si和Ca。这种增强表明这些元素的提取和溶解更加高效，可能是由于渣的酸性水解效果更好（Claudio-Rizo等人，2023年；Pietranik等人，2018年；Ragipani等人，2020年）。15%浓度下的光谱显示出非常平衡的组成，反映了稳定的溶胶-凝胶反应，成功地将渣的无机成分整合到了水凝胶网络中。在20%醋酸浓度下（图8d），虽然Fe和Si的元素峰仍然明显，但有一些元素不一致或过饱和的迹象，可能是由于过度浸出或未受控制的聚合反应。这种行为可能会影响最终水凝胶的均匀性（Abdelbasir等人，2020年；Ilu?iu-Varvara和Aciu，2022年）。因此，在所有酸浓度下，Si、Ca和Fe的一致检测证实了水凝胶保留了关键的渣衍生元素，确认了纳米复合水凝胶保留了对后续碳酸化行为和表面发展至关重要的渣衍生元素（Dong等人，2024年）。

图9(a-d)展示了在不同醋酸浓度（5%、10%、15%和20% v/v）下通过溶胶-凝胶方法处理的炼铁渣残渣的EDS光谱。在所有样品中，始终观察到硅（Si）、钙（Ca）、铝（Al）、铁（Fe）和氧（O）等关键元素峰，证实了治疗后主要渣成分的持续存在。很明显，随着醋酸浓度从5%增加到15%，Si和O的峰强度变得更加明显，表明硅更有力地掺入了凝胶网络。这种行为与Sánchez-Puig等人（2021年）报道的在中等酸性环境中二氧化硅前体的水解和聚合行为改善一致。15%醋酸样品 exhibited 最高的相对Si和O含量，表明酸条件最适合网络形成和表面富集。然而，在20%醋酸浓度下，Si和O的强度略有下降，同时Ca和Al的信号增强，可能是由于在高酸浓度下硅酸盐框架的浸出或不稳定（Li和Ikeda，2023年）。这可能导致凝胶的部分重构或致密化，与相应SEM图像中观察到的微观结构变化一致。这些组成变化突显了酸浓度在控制溶胶-凝胶衍生渣基质中的元素分布和化学环境方面的重要性。对于经过溶胶-凝胶工艺后的炼铁渣残渣，采用EDS分析：(a) 5%（体积/体积）醋酸浓度；(b) 10%（体积/体积）醋酸浓度；(c) 15%（体积/体积）醋酸浓度；(d) 20%（体积/体积）醋酸浓度。3.4. 回归模型方程的开发3.4.1. 模型 significance 和 ANOVA 分析基于实验设计，使用响应面方法（RSM）开发了预测渣基纳米复合水凝胶表面积的回归模型。如表4所示，模型F值为124.16，表明该回归模型具有高度显著性。相关的p值（<0.0001）表明，由于随机噪声产生如此大的F值的概率非常小（Kim，2017）。p值小于0.0500的模型项被认为是统计上显著的，表明在研究的设计空间内对响应变量有显著影响。根据结果，A（CO?压力）、C（碳酸化时间）、D（纳米凝胶的质量）、AC、AD、BC、BD、CD、A2和C2被确定为显著的模型项。表4. 回归模型方程及其系数的ANOVA，确认了模型的显著性。来源平方和自由度均方F值p值空单元模型9798.9014699.92124.16<0.0001显著A-CO?压力28.33128.335.030.0405B-温度11.77111.772.09<0.1691C-碳酸化时间65.91165.9111.690.0038D-纳米凝胶的质量41.64141.647.390.0159AB13.76113.762.440.1390AC53.40153.409.470.0077AD49.27149.278.740.0098BC37.30137.306.620.0212BD59.53159.5310.560.0054CD48.60148.608.620.0102A234.18134.186.060.0264B20.154410.15440.02740.8708C273.88173.8813.110.0025D214.70114.702.610.1271残差84.56155.64总9883.4729p值大于0.1000的项被认为在统计上不显著，因为它们对响应的变化没有实质性贡献，因此在研究的实验范围内被认为影响可以忽略不计。这一标准通常用于响应面建模中，以清晰地区分有影响力的项和可能反映实验噪声或弱效应的项（Kim，2017）。尽管文献中有时将p值在0.05到0.10之间描述为边缘性的（Altman和Krzywinski，2024），但本研究保留了具有更强统计支持的项，并报告了接近阈值的项的精确p值。拟合不足的F值为2.33，p值为0.1949，表明与纯误差相比，拟合不足并不显著。这表明模型能够充分代表实验数据，剩余的未解释变异不足以表明模型存在系统性故障。因此，认为该回归模型适合描述选定的过程变量与表面积响应之间的关系。3.4.2. 模型验证通过重复每个实验条件三次并使用平均表面积值进行回归分析来评估模型的稳健性和可靠性，从而减少随机实验变异性。如图10a所示，模型在设计数据集内预测值和实验值之间表现出良好的一致性，均方误差（MSE）为5.64，R2为0.981。此外，图10b中的残差图显示围绕零的随机分布，表明在研究的领域内没有明显的系统性偏差。这些结果支持所拟合的二次模型在所研究的实验空间内的解释和优化是适当的。然而，本研究没有使用独立数据集进行外部验证。这种行为表明模型在整个研究的设计空间内提供了无偏预测（Box等人，2005）。下载：下载高分辨率图像（169KB）下载：下载全尺寸图像图10. 吸附剂表面积的预测值与实验值（a），以及残差与实验次数的关系（b）。评估了包括高阶多项式回归在内的其他模型；然而，选择了二次模型，因为其在预测准确性、可解释性和简洁性方面具有最佳平衡，这通过统计上显著的F值、较低的MSE（5.64）和R2（0.9914）得到了证明。实验表面积与预测表面积之间的强相关性突显了合成变量（包括CO?压力、碳酸化时间和纳米凝胶质量）对水凝胶表面积的显著影响，这是通过矿物碳酸化实现CO?吸附的关键决定因素。此外，该模型有效地捕捉了由pH值、渣组成、凝胶化温度和干燥条件引起的复杂相互依赖性，从而为过程优化和增强CO?封存提供了一个稳健且可重复的框架（Christopher Selvam等人，2025）。3.5. 纳米水凝胶工艺变量的影响3.5.1. 碳酸化温度和CO?压力对纳米水凝胶表面积的影响图11a和b使用3D表面图（a）和交互图（b）展示了碳酸化温度和CO?压力对纳米水凝胶表面积的协同影响。在交互图中，实线和虚线分别表示在第二交互因子的高低水平下的拟合响应曲线。下载：下载高分辨率图像（270KB）下载：下载全尺寸图像图11. 碳酸化温度和CO?压力的综合效应；3D表面图（a）和交互图（b）。3D表面图显示，表面积最初随温度和CO?压力的增加而增加，在较高值时达到最佳区域后开始下降。这种行为归因于在较高压力下CO?的溶解度和反应性的提高，这促进了水凝胶基质内更有效的矿物碳酸化和孔隙发育（Zhang等人，2024）。此外，温度的升高加速了碳酸化反应的动力学，促进了凝胶网络上碳酸盐相的成核和生长（Sanna等人，2014）。然而，超过某个阈值后，过高的温度可能导致孔隙坍塌或烧结效应，从而降低比表面积，这一现象也在相关的碳酸化过程中有所报道（Dong等人，2020）。交互图进一步支持这一观察结果，表明压力和温度之间的关系是非线性的且相互依赖的。最佳条件的交点表明，最大表面积是在适当平衡的中等到高CO?压力和温度组合下实现的。这证实了同时调整这两个参数对于优化纳米结构水凝胶的表面特性至关重要，例如用于CO?封存、吸附剂或催化剂载体（Sutrisna等人，2025）。这些结果表明，集成过程优化对于实现理想的材料特性很重要。3.5.2. 碳酸化时间和CO?压力对纳米水凝胶表面积的影响图12展示了碳酸化时间和CO?压力对纳米水凝胶表面积的交互影响，通过3D表面图（a）和交互图（b）表示。在交互图中，实线和虚线分别表示在第二交互因子的高低水平下的拟合响应曲线。结果表明，两个参数都显著影响表面积，随着碳酸化时间和CO?压力的增加，表面积最初会增加。这可以归因于在较高CO?条件下碳酸盐相的成核和孔隙形成的增加（Huijgen等人，2007）。下载：下载高分辨率图像（276KB）下载：下载全尺寸图像图12. 碳酸化时间和CO?压力的综合效应；3D表面图（a）和交互图（b）。3D表面图显示，在中等至高CO?压力和碳酸化时间下达到最佳表面积，之后表面积可能开始下降，这可能是由于结构致密化或过度碳酸化导致的孔隙堵塞（Sanna等人，2014）。交互图进一步证实了时间和压力之间的强协同关系，表明它们的效应不仅仅是加和的，而是相互依赖的。Zhao等人（2021）也报告了类似的观察结果，他们证明了在高CO?压力下长时间碳酸化会导致比表面积降低，因为形成了更密集的碳酸盐。此外，适当的碳酸化时间对于CO?完全扩散到凝胶基质中是必要的，而过长的时间可能导致饱和或聚集效应（Phung等人，2016）。这些发现表明，精确调整碳酸化时间和CO?压力对于优化水凝胶的表面特性至关重要。3.5.3. 纳米凝胶质量和CO?压力对纳米水凝胶表面积的影响图13展示了纳米凝胶质量和CO?压力对纳米水凝胶表面积的综合影响，通过3D表面图（a）和交互图（b）呈现。在交互图中，实线和虚线分别表示在第二交互因子的高低水平下的拟合响应曲线。表面积对这两个变量表现出非线性依赖性，最佳纳米凝胶质量和中等至高的CO?压力产生了最大表面积。随着纳米凝胶质量的增加，由于有更多的反应位点可用于碳酸化，表面积最初会上升。然而，超过某个阈值后，表面积会下降，这可能是由于颗粒聚集或扩散限制阻碍了CO?的有效渗透到基质中（Sanna等人，2014）。下载：下载高分辨率图像（298KB）下载：下载全尺寸图像图13. 纳米凝胶质量和CO?压力的综合效应；3D表面图（a）和交互图（b）。同样，虽然增加CO?压力可以增强碳酸化动力学并促进碳酸盐沉淀（Huijgen等人，2007），但过高的压力可能导致孔隙堵塞和致密化，从而降低整体孔隙率（Zhao等人，2021）。交互图（b）确认了这两个参数之间的显著相互依赖性，表明它们不能单独优化。这些结果与Phung等人（2016）的发现一致，他们强调必须共同优化材料负载和CO?活性，以最大化表面功能。观察到的趋势表明，精确控制纳米凝胶质量和CO?压力对于调整水凝胶在CO?捕获应用中的表面特性至关重要。3.5.4. 碳酸化时间和温度对纳米水凝胶表面积的影响图14展示了碳酸化时间和温度对纳米水凝胶表面积的综合效应。3D表面图（14a）揭示了表面积与碳酸化时间和温度之间的非线性关系，在最佳范围内表面积随两者增加而增加，之后开始下降。最初，延长的碳酸化时间允许水凝胶和CO?之间的反应更加完全，促进了碳酸盐相的形成和介孔的发展（Sanna等人，2014）。下载：下载高分辨率图像（282KB）下载：下载全尺寸图像图14. 碳酸化时间和温度的综合效应；3D表面图（a）和交互图（b）。Huijgen等人（2007）确定，高温通过增加CO?的溶解度和扩散性以及增强凝胶基质内的离子移动性来加速碳酸化动力学。然而，超过最佳范围后，暴露于过高的温度和长时间的暴露可能导致颗粒烧结、结构致密化或孔隙坍塌，从而降低比表面积（Zhao等人，2021）。交互图（14b）强化了这一结论，即碳酸化时间和温度的效应是协同的而不是独立的。这些见解通过与Phung等人（2016）的发现一致，他们指出必须共同优化工艺条件，以防止反应效率和材料稳定性之间的权衡。这样的洞察对于优化水凝胶的合成以实现目标的CO?捕获和吸附至关重要。3.5.5. 纳米凝胶质量和碳酸化温度对纳米水凝胶表面积的影响图15展示了纳米凝胶质量和碳酸化温度对纳米水凝胶表面积的交互影响，通过3D表面图（a）和交互图（b）可视化。表面面积显示出对这两个变量的明确依赖性，随着温度和纳米凝胶质量的增加而增加，直到达到一个临界点。下载：下载高分辨率图像（263KB）下载：下载全尺寸图像图15. 纳米凝胶质量和碳酸化温度的综合效应；3D表面图（a）和交互图（b）。在较低的纳米凝胶质量下，增加温度可以增强碳酸化动力学，促进孔隙形成和更高的表面积（Sanna等人，2014）。相比之下，适度的纳米凝胶质量增加为CO?提供了额外的活性位点，从而形成了富含碳酸盐的多孔结构（Christopher Selvam等人，2025）。然而，3D表面图表明，在某个阈值之后，进一步增加任一变量都会导致表面积下降。这可能是由于高纳米凝胶负载下的凝胶基质聚集或高温下的孔隙坍塌（Mitra等人，2009）。交互图（b）强调，最佳表面积不是通过最大化单个参数实现的，而是通过平衡适当的纳米凝胶质量和受控制的碳酸化温度来实现的。这种协同作用与Sanna等人（2014年）的发现一致，他们指出过量的反应物负荷和热输入会负面影响CO?反应系统的微观结构稳定性。因此，优化纳米凝胶的数量和热处理条件对于制造具有增强表面积的纳米结构水凝胶至关重要。

3.5.6 纳米凝胶质量和碳酸化时间对纳米级水凝胶表面积的影响
图16展示了纳米凝胶质量和碳酸化时间对纳米级水凝胶表面积的联合影响，通过3D表面图（16a）和交互图（16b）进行了说明。3D图显示了明显的趋势：随着纳米凝胶质量的增加和碳酸化时间的延长，表面积先增加，达到一个最佳值，然后超过特定阈值后开始下降。这种行为表明材料数量和反应时间之间存在协同关系。在较低的纳米凝胶质量下，较长的碳酸化时间有助于CO?的充分扩散和反应，促进碳酸盐网络和中孔结构的形成（Sanna等人，2014年）。

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图16. 纳米凝胶质量和碳酸化时间的联合影响；3D表面图（a）和交互图（b）。

增加纳米凝胶质量为碳酸化提供了更多的反应表面，从而进一步增强纳米级孔隙的形成（Huijgen等人，2007年）。然而，当纳米凝胶质量过高或碳酸化时间过长时，系统可能会出现孔堵塞、团聚或致密化，从而阻碍CO?的渗透并减少表面积（Zhao等人，2021年）。交互图（b）进一步证实了这一模式，表明表面积的优化需要同时控制这两个变量。这些观察结果与Sanna等人（2014年）的研究一致，他们强调了共同优化材料负荷和反应时间的重要性，以避免在结构和功能方面出现收益递减的情况。因此，结果表明，在适量的纳米凝胶质量和适中的碳酸化时间下可以获得最佳表面积，这对于定制高性能CO?吸附的水凝胶结构至关重要。

3.6 纳米级水凝胶的热重分析及CO?吸附研究

3.6.1 等温线表格报告摘要
表5中的数据集展示了从炼铁渣合成的纳米级水凝胶对二氧化碳（CO?）的吸附等温线数据。这些值涵盖了广泛的相对压力范围（P/P? = 0.000001953–0.033003270），并对应于CO?吸附量的增加，单位为cm3/g STP，以及计算出的重量百分比吸附量。

表5. CO?吸附研究的等温线表格报告摘要
相对压力（P/P?）绝对压力（mmHg）吸附量（cm3/g STP）重量百分比（MW = 44,016）经过时间（h: min）点间时间（min）饱和压力（mmHg）
0.0000019530.0510590.00800.00215:33093326 142.0000000.00049485812.9365800.30470.06015:5400210.00075356519.6997030.39510.07816:0300090.00159443941.6818240.61670.12116:1100080.00173902145.4614940.65090.12816:1500040.00344867690.1552810.96450.18916:2000050.005228502136.6834871.22090.24016:2500050.006966906182.1288451.43390.28216:2900040.007907396206.7151341.54350.30316:3300040.008700132227.4388581.63240.32116:3700040.010412771272.2106631.80260.35416:4000030.011079857289.6496281.87070.36716:4400040.012185631318.5567631.97450.38816:4800040.013858657362.2929992.11740.41616:5100030.015606051407.9733892.26000.44416:5500040.017338373453.2597352.39400.47016:5800030.019073745498.6258542.52360.49617:0200040.020496564535.8211672.62640.51617:0500030.020816567544.1867072.65670.52217:0900040.022551288589.5357672.77700.54517:1300040.024276261634.6300052.89070.56817:1600030.025226987659.4838872.95620.58017:2000040.026056812681.1771853.01310.59217:2300030.026911267703.514343.07060.60317:2600030.027793678726.5823363.12790.61417:3000040.028675433749.6331793.17850.62417:3300030.029544929772.3635253.23240.63517:3700040.031224532816.2717293.33000.65417:4000030.032139016840.1781623.38570.66517:4400040.033003270862.7714843.43820.67517:470003

吸附曲线呈现出典型的I型等温线（Langmuir型），这种类型通常与微孔材料相关，其特征是在低相对压力下快速吸附，在高压力下达到平台期。这表明该水凝胶在低分压下对CO?具有高亲和力，说明其具有高表面积的微孔结构（Guan等人，2024年）。在极低的相对压力下（例如，P/P? = 0.000001953），吸附的CO?量非常少（0.0080 cm3/g），表明初始孔隙已被填充。当压力增加到P/P? ≈ 0.01–0.03时，吸附量显著增加，在P/P? = 0.033003270时达到最大值约3.4382 cm3/g STP。这表明可利用的微孔已经饱和，进一步的吸附量减少，暗示孔隙可用性或扩散受到了限制（Rouquerol等人，2013年）。

基于CO?的摩尔质量（44.01 g/mol）计算出的重量百分比值与体积吸附数据相符。在最高记录的相对压力下，最大吸附量约为0.675 wt% CO?，证实了中等但显著的吸附能力。这些结果与来自废弃物来源的类似多孔材料的结果一致（Rashidi等人，2016年）。结果表明，由炼铁渣制成的水凝胶可以作为有效的CO?吸附剂，特别是在低压捕获场景中。它们在亚大气压下的CO?亲和力支持其在燃烧后或直接空气捕获技术中的潜在应用。此外，利用炼铁渣这一钢铁工业的副产品，符合将废物转化为增值产品的全球可持续发展目标（Zheng等人，2023年）。

3.6.2 吸附等温线、表面积和孔结构分析
图17a–h展示了碳酸化渣衍生纳米复合水凝胶的氮吸附等温线，以及表面积和孔结构分析。总体而言，这些结果表明碳酸化并未消除材料的吸附活性。相反，碳酸化后的水凝胶保持了主要的微孔结构，保留了可进入的内部表面积，并且保持了适合气体扩散和吸附的孔隙网络。这种行为与一些报告一致，即当矿物形成得到控制时，碳酸化或相关的后处理过程可以保持孔隙度，而不会导致广泛的孔隙堵塞或致密化（Thommes等人，2015年；Zentou等人，2025年）。

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图17. 碳酸化渣衍生纳米复合水凝胶的氮吸附等温线、表面积图和孔结构分析：(a) 线性氮吸附等温线，(b) BET表面积图，(c) Langmuir表面积叠加图，(d) Horvath–Kawazoe累积孔体积图，(e) Horvath–Kawazoe差分孔体积图，(f) Dubinin–Radushkevich转换等温线图，(g) Dubinin–Astakhov转换等温线图，(h) Dubinin–Astakhov差分孔体积图。

如图17a所示，氮吸附等温线在低相对压力（P/P? < 0.1）下显示出快速吸附，随后进入平台期。这种行为是I型等温线的特征，根据IUPAC分类，I型等温线与微孔固体相关，其中吸附主要由狭窄孔隙内的强吸附剂-吸附剂相互作用驱动。缺乏明显的高压吸附或滞后环进一步表明该材料中不存在主要的中孔结构。这一解释与Thommes等人（2015年）的IUPAC技术框架一致，其中I型等温线与微孔系统的孔填充相关。

图17b和c中的表面积分析进一步支持了这一解释。图17b中的BET图和图17c中的Langmuir图都在大约0.005–0.030的相对压力范围内表现出良好的线性，表明低压力下的吸附数据足够规律，可以可靠地评估与表面相关的参数。在多孔固体中，BET和Langmuir线性区域之间的一致性通常被解释为处理后内部表面仍可测量和可访问的证据。类似的解释在吸附研究中被广泛采用，其中在低压力下保持的线性表明在材料处理过程中可进入的内部表面没有显著损失（Agbovi和Wilson，2021年；Thommes等人，2015年）。

图17d和e中的孔径分析确认了主导的孔隙系统仍然属于微孔范围。图17d中的Horvath–Kawazoe累积孔体积图显示孔隙在2 nm以下逐渐填充，而图17e中的差分孔体积图确定了主要孔径范围约为0.5–2.0 nm。这一范围对于二氧化碳捕获特别重要，因为微孔在低气体浓度下提供了高吸附潜力，这是由于约束效应的增强。这一观察结果与最近的研究一致，这些研究表明2 nm以下的孔隙，尤其是狭窄的微孔，对CO?的吸附贡献最大，因为约束效应增强了固体-气体相互作用（Kong等人，2024年；Kundu等人，2024年）。

图17f中的Radushkevich图支持微孔填充作为主导的吸附机制，这与I型等温线和HK孔径结果一致。这与Dubinin–Radushkevich和Dubinin–Astakhov方法特别适用于微孔材料的观点一致，因为它们描述了通过孔填充机制而不是简单表面覆盖的吸附过程。图17g和h中的Dubinin–Astakhov分析表明孔隙系统不是完全均匀的，而是中等程度的异质性的，报告的指数为n = 1.1138。这与之前的研究结果一致，即Dubinin–Astakhov指数与微孔系统的异质性有关，因此可以提供关于吸附能量分布的见解（Llorens和Pera-Titus，2009年；Pera-Titus，2010年）。

从碳酸化的角度来看，图17a–h的综合结果非常重要，因为它们表明水凝胶在矿化后保留了持续气体-固体相互作用所需的结构特征。材料主要保持微孔结构，保留了可进入的内部表面，并且没有明显的灾难性孔隙堵塞证据。这些发现与更广泛的吸附文献一致，这些文献表明维持狭窄的微孔度和可进入的内部表面积对于多孔固体吸附剂持续捕获CO?的性能至关重要（Kundu等人，2024年；Zentou等人，2025年）。

3.7 从炼铁渣中溶解钙的动力学分析
使用收缩核心模型分析了从炼铁渣中溶解钙的过程。图18a–d展示了在不同实验条件（温度（18a）、搅拌速度（18b）、醋酸铵浓度（18c）和溶液pH值（18d）下1? (1?X)1/3与反应时间之间的线性关系。所有情况下观察到的线性关系证实了该过程受到表面化学反应和通过产物层的扩散的共同控制，这与之前关于碱性渣浸出的研究一致（Babaian等人，2025年；Nikoli?等人，2016年）。

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图18. 随时间变化的1–(1–X)1/3：(a) 温度，(b) 搅拌速度，(c) 浓度，(d) pH值。

对动力学参数的定量评估揭示了化学过程和传输过程的相对贡献。lnKr vs lnC图的斜率（图18b）显示出相对于醋酸铵浓度的反应级数为1.4234（相关系数0.988），表明溶解速率随浸出剂浓度的增加而显著增加。这种超线性依赖性表明离子交换增强，以及渣-溶液界面的碰撞概率增加。搅拌速度、固体-液体比和pH值的反应级数分别为0.7017、?0.8044和?1.4533，相关系数范围从0.9345到0.9981。搅拌速度的正级数强调了质量传递在减少扩散边界层中的作用。相反，pH值和固体-液体比的负级数表明更高的碱度和更高的渣装载量抑制了溶解，可能是由于质子可用性的降低和溶液饱和效应（Apua和Madiba，2021年）。

4. 结论
通过溶胶-凝胶工艺成功将高炉炼铁渣转化为纳米复合水凝胶，并随后将其作为CO?捕获的碳酸化吸附剂。研究表明，富含钙的渣化学性质以及工程化的多孔水凝胶网络支持有效的碳酸化，同时保持了与吸附相关的结构特性。在优化的操作条件下，该材料的CO?吸附容量达到了0.58 g CO? g?1，测得的最高表面积为258.8 m2 g?1。纹理表征进一步证实，碳酸化后的水凝胶主要保持微孔结构，表明碳酸化没有引起严重的结构崩塌或广泛的孔隙堵塞。BET、Horvath-Kawazoe、Dubinin-Radushkevich和Dubinin-Astakhov分析的一致趋势支持了这一解释，并表明受控制的碳酸化可以保持可进入的内部表面积。此外，动力学分析表明整个碳酸化过程主要受通过产物层的扩散控制。这些发现表明，高炉渣可以从低价值的工业废弃物升级为功能性的基于水凝胶的碳酸化材料，为废物增值和矿物化驱动的CO?捕获提供了有前景的途径。

作者贡献声明：
Malibongwe Manono：撰写 – 审阅与编辑、可视化、监督、资源管理、项目管理、概念化。
Kentse Motsetse：撰写 – 审阅与编辑、监督、项目管理、方法论、概念化。
Evans Suter：撰写 – 审阅与编辑、验证、软件、方法论、形式分析。
Moshe Mello：撰写 – 审阅与编辑、可视化、验证、方法论、调查、形式分析。
Hilary Rutto