【摘 要】
:
在当前社会发展的背景下,由重金属引起的环境危害以及食品安全问题引起人们的广泛关注。传统的处理方式可能具有一定的局限性和不合理性,影响重金属检测结果的准确性,无法准确反映食品以及环境中重金属的真实情况,因此借助新技术高效准确地检测环境中潜在的重金属是食品安全评价和控制的必要前提。本研究以发光金属有机框架(LMOFs)为基础,重金属污染物铜和镉为研究对象,设计制备了两种多功能传感器并探究其检测机理及应
【基金项目】
:
国家自然科学基金面上项目(编号:21675127);
论文部分内容阅读
在当前社会发展的背景下,由重金属引起的环境危害以及食品安全问题引起人们的广泛关注。传统的处理方式可能具有一定的局限性和不合理性,影响重金属检测结果的准确性,无法准确反映食品以及环境中重金属的真实情况,因此借助新技术高效准确地检测环境中潜在的重金属是食品安全评价和控制的必要前提。本研究以发光金属有机框架(LMOFs)为基础,重金属污染物铜和镉为研究对象,设计制备了两种多功能传感器并探究其检测机理及应用价值。论文主要研究内容和结果如下:1.RhB@ZIF-8智能检测平台的制备及其对铜离子检测去除性能的研究。采用简单有效的封装策略,将荧光染料(RhB)封装到传统的MOFs材料中(ZIF-8)设计成为一种新型智能比率传感器(RhB@ZIF-8)。通过SEM、FT-IR和XRD表征,证明复合后材料形貌未发生明显变化,颗粒的平均尺寸为50-100 nm,并且保持了单独MOFs组分完整的晶体特征。TEM、UV-vis和Zeta电位证明了RhB的稳定封装,N2吸附-解吸试验结果表明制备的复合材料具有大的比表面积、大的孔容积和均一的孔径,并对RhB@ZIF-8的铜离子检测去除性能进行了评估。由于ZIF-8优异的离子结合力和RhB的自校准效应,所制备的传感器实现了广泛的响应范围(0.05-200 ppm,2.07×10-7-8.29×10-4 M)、超高的灵敏度(0.04 ppm,1.91×10-7 M)、优越吸附性能(608 mg g-1)以及对Cu2+较强的抗干扰能力。区别于传统的双功能材料,所合成的MOFs基复合材料对Cu2+的荧光响应呈线性变化并且与吸附过程具有一定的相关性,通过DFT理论计算证明了去除与检测过程之间的能量匹配,为开发有效双功能的荧光传感器技术提供了一定的参考价值,为构建多功能纳米材料提供了新的思路和方法。2.缺陷型镧系金属有机骨架(Eu@UIO-MOFs)传感器的制备及其对镉离子检测性能的研究。采用酸调配剂辅助策略,将配体缺陷引入镧系基金属有机框架中(Eu@UIO-MOFs-X),使其具有可调特性。通过SEM、TGA、1H NMR和XRD等表征手段证明了不同程度缺陷结构的成功引入,进一步研究了配体缺陷的引入对检测性能的调节作用。研究结果表明,通过合成过程中引入不同程度的缺陷数量,可以提高材料对镉离子的预富集能力,并且实现高效的能量传递,最终通过调控缺陷数量,可以实现可调的传感性能。检测效果结果证实,在合成的Eu@UIO-MOFs-2传感器中,响应斜率显著增强,实现了在0-10 ppm范围极好的痕量检测以及超低的检测限(114 ppb,5.67×10-7 M),为Cd2+的跟踪检测提供了一个强大的信号放大器。同时,该检测探针成功地应用于实际样品中,证明了所合成的Eu@UIO-MOFs的可调性和灵敏度,可用于食品体系中Cd2+的精确识别。因此,通过探针结构中缺陷工程的调控作用,可以实现对探针检测性能的积极调节,为探索食品以及环境污染物监测创新技术提供了一条新途径。
其他文献
N6-甲基腺嘌呤(N6-methyladenine,6m A)指的是腺嘌呤第6位氮原子的甲基化修饰。6m A在维持细胞正常的转录活性、DNA损伤修复、染色质重塑、遗传印记、胚胎发育和肿瘤发生等生物过程中起着非常重要的作用。传统的实验方法检测6m A耗时、工作强度大且耗费昂贵,很难适合从大量序列中识别6m A。基于机器学习的计算方法可以同时处理多条序列中6m A位点的鉴定,这种方法省时、省力并且效率
农作物病害问题与人们生产生活密切相关,是种植者经济损失的主要原因之一。防治病害的重点是在造成严重损失之前,及时确定病害类型,控制病情。目前基于卷积神经网络的病害识别方法具有识别错误率低的优点,但也存在参数众多,计算量大且复杂的问题,影响了方法的实用性。而现有轻量级病害识别网络大多未能结合病害特征分析,性能有待提高,且不适用于自然场景中拍摄的病害图像,有一定的应用局限性。针对这些问题,构建了一种轻量
灌溉是保证旱区农作物健康生长的关键措施。我国灌溉面积大,农业用水效率不高,及时准确获得农田中的水分信息,对提高灌溉用水使用效率具有重要意义。传统的土壤水分测量一般用取样烘干法,费时费力,对土壤扰动大,不便于长期定点监测土壤水分的动态变化情况。为了解决大面积土壤水分定点实时监测问题,本文初步设计开发了一种低成本、精度较高的数字式土壤水分传感器,并设计了低功耗的信息采集传输终端,用LoRa技术组网构建
民为国本,食为民天。对于民众来说,食品安全的重要性是不容置疑的。农村食品安全的特殊性和监督管理的复杂性常常使农村食品安全监管落后于城市。研究农村食品安全监管对转变农村食品安全形势、保障农村居民身体健康、推进乡村振兴战略均有重大意义。本文以陕西省L县为调查样本,以农村食品安全监管为研究内容,实地调查并走访了L县农村食品经营单位,深入了解了L县农村食品安全监管的现状,对L县农业局、卫健局、市场监管局等
基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的导航是机器人领域的研究热点,其中SLAM是机器人在导航中定位自身和构建环境地图的一种精确有效的方法。为提高室内导航的精度和人机交互可视化,针对传统SLAM在室内导航中精度和实时性较低等问题,提出了基于生物激励神经网络(Biological Inspired Neural Network,BI
陕西省是我国葡萄生产的优生区,近年来,陕西省葡萄种植业蓬勃发展,然而随着葡萄种植面积的不断扩大,葡萄产业受自然灾害的影响也随之加剧,很长时间以来,管理人员大多只重视旱灾发生后的补救措施,在旱灾发生前对旱灾发生的风险进行评估有着重要的实际意义。土壤湿度是农业干旱最主要的监测指标,客观、及时的土壤湿度信息是了解葡萄园区干旱的程度和分布状况、采取应对措施的重要前提条件,有利于增加葡萄的产量,而如何选择合
随着摩尔定律的发展,处理器进入了多核时代。串行程序的并行化迎来了全新的挑战,传统的并行技术需要确保不同的并行线程之间不存在依赖关系,并行策略比较保守,在程序加速方面遇到瓶颈。线程级推测(TLS)作为一种自动化并行技术,以一种激进地方式挖掘程序在运行时的内在并行性,它将具有数据依赖性的串行程序划分为多线程程序,并在多核平台上并行执行。然而,现有的TLS模型会产生额外的开销,甚至在频繁地违反数据依赖关
随着机器人技术的发展,采摘机器人在农业中具有巨大的发展潜力,然而要完成无损采摘对目前的采摘机器人仍具有很大的挑战性,而人手是非常灵巧的,人手5个手指在相互协调下可以完成复杂的抓握任务,因此,为了进一步提高采摘机器人的采摘性能,应深入理解人手在采摘果实时的抓握行为。本文主要从以下三个方面展开:(1)为了获取人手采摘番茄果实时人手与果实的接触力分布情况,本文首先设计了一种可穿戴式16路压力数据采集手套
日光温室是我国自主研发的设施农业类型,近年来,日光温室秉持着绿色、富农的发展原则,正逐步扩大其使用面积,但由于多方面原因,我国日光温室的发展仍较为缓慢。随着时代的发展,人们对科技、生活、物质等的需求也在逐步增长,农业的发展永远是民生生活必不能忽视的问题。最同民众贴合的设施农业领域,其相应的发展也在逐步向高效率、高质量、低成本的方向靠近,但对于日光温室工程造价领域的研究却仍为空白。本论文结合自身所学
由于气象监测站点与农业园区存在空间和海拔上的差异,这对气象数据的预测效果和预测范围产生了一定的影响,园区中的短时区域性空气温湿度的预测准确度难以提高,此类问题仍然制约着各地区农业生产水平的发展。深度学习算法是近年来用于气象预测问题的有效方法,但是独立的深度学习预测模型难以达到组合模型的稳定和高精度的预测效果。针对以上问题,本文以试验示范站采集的气象数据为研究对象,研究了基于深度学习的区域性空气温湿