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中药渣里的“宝藏”:高效去除四环素新利器
中药渣里的“宝藏”:高效去除四环素新利器
发布时间:2025-01-22 09:15:35      来源:新闻中心      浏览:1 次

  近年来,抗生素类污染物在制药和水产养殖废水以及自然水体中的出现引起了许多学者的关注,现今急需开发一种高效、经济去除废水中抗生素的方法。

  近日,河南中医药大学李朋伟教授团队通过与河南省本地药厂合作,在中药渣的资源化处理、生物炭理化性质研究以及典型抗生素(四环素)废污水处理等方面取得重要突破。相关成果发表于《环境研究》。

  洁净的水资源对人类的健康生存至关重要。然而,随着医疗行业、畜牧业、水产养殖业和食品加工业的加快速度进行发展,抗生素被大量用在治疗细菌感染、提高饲料利用率以及改善动物生长率等方面,同时也带来了水污染的加剧。

  李朋伟表示,近几十年来,四环素作为一种广谱抗生素,对大多数革兰氏阳性和革兰氏阴性细菌具有抑制作用,由于其成本低、易于合成,已被普遍的使用。但其稳定的化学结构使得大量未经处理的四环素进入环境,对生态系统造成破坏,并增加了病原微生物的耐药性,对人类健康构成重大威胁。

  “因此,迫切地需要从废水中去除四环素和其他抗生素,以保障人类和生态的安全。”李朋伟强调。

  与此同时,中药行业的蓬勃发展也带来了中药渣处理的问题。据统计,每年仅工业上中药渣的排放量就高达7000万吨以上。这些中药渣成分复杂,难以存储和利用,传统的解决方法不仅污染自然环境,还造成了资源的极大浪费。针对这一问题,李朋伟教授团队开始了深入探索。

  如何更有效地去除四环素和其他抗生素,是团队面临的一大难题。在吸附技术、生物降解、光催化、电化学和化学氧化等多种方法中,每一步试验都至关重要。

  经过深入分析,研究团队发现,吸附技术因其简单、经济、环保等优势,成为目前最可行、最经济、应用最广泛的方法。然而,李朋伟指出:“传统生物炭基于吸附技术,但往往比表面积低、孔结构不发达,这限制了其对抗生素废水的去除能力。”

  为此,团队决定采用水热联合氯化锌活化法来制备中药渣生物炭,以提高其比表面积和孔结构特性,为抗生素的去除提供有力支撑。同时,响应面分析法因其可以通过分析各因素对反应的影响,获得最佳操作的过程,而在化学领域研究中得到普遍应用。

  为了进一步探究影响生物炭吸附污染物能力的重要的因素,团队以吸附温度、四环素初始浓度和溶液pH为主要变量,采用响应面分析法对四环素吸附的操作条件进行了设计优化。

  经过多次试验,李朋伟团队发现,中药黄芪药渣中富含纤维素(44.5%)、半纤维素和木质素(16.8%),是制备生物炭的理想前体原料。李朋伟教授表示:“黄芪药渣中的这些成分使它成为制备生物炭的非常合适的选择。我们通过一系列实验,成功将黄芪药渣转化为生物炭吸附剂,并对其去除四环素的效果进行了深入研究。”

  研究结果为,制备的中药渣生物炭对四环素具有非常出色的吸附性能。这一发现不仅为中药渣的高值化利用提供了新思路,也为废水中抗生素的去除开辟了新途径。

  通过将中药渣转化为生物炭吸附剂,为废物管理、环境污染减少和资源可持续利用等方面提供了“双赢”的解决方案。李朋伟表示,这一研究成果不仅有助于解决环境问题,还促进了资源的循环利用。

  目前,该研究团队依托河南中医药大学的多学科优势,整合了中药学、化学和信息学资源,对制备的中药黄芪生物炭的表面物理化学性质进行了全面表征。他们从pH、初始浓度、温度、动力学、平衡等温线、热力学等多个角度,深入考察了中药黄芪生物炭对四环素的吸附行为。同时,采用响应面模型(RSM)对生物炭的吸附性能进行了优化,并探讨了其吸附四环素的机理。

  李朋伟介绍,团队还利用成本效益分析确定了生产中药黄芪生物炭的经济可行性,并研究了其循环吸附-解吸性能,以评价其可重复利用性。这些研究为中药渣的高值化利用和抗生素废水的处理提供了有力支持。

  近年来,我国中医药产业呈现出蓬勃发展形态趋势。怎么样才能解决、协调好中医药快速地发展和绿色发展、环境保护之间的关系,已成为推动中医药发展的重要课题。

  李朋伟表示,多年来,河南中医药大学制药工程课程组一直把学生的发展放在首位。此次研究成果,就是我们把最新的科研成果融入到教学中,还把课堂搬到了药厂,让学生在现场听课学习,这样大力培养了学生的创新思维和动手创新的能力。

  在此背景下,多学科交叉融合研究成为推动产学研加快速度进行发展的重要方法。中药学、化学、工程学等不同学科之间的融合,理论联系实际,能最大限度上将科技成果转化为实际应用,实现重大技术突破。

  李朋伟表示,下一步,研究团队将利用机器学习模型进一步探究影响生物炭吸附能力的多种因素,并采用机器学习方法研究不同因素的贡献度。通过对比各影响因素的重要性,团队将针对性地提高生物炭的理化性质和吸附能力。同时,他们还将利用建立的机器学习模型预测新生物炭的吸附能力,为治理抗生素污染问题提供有力指导。

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