电化学硝酸根还原制氨(Nitrate reduction to ammonia, NRA)是以硝酸根和水分别作为氮和氢的来源,采用电化学的途径实现室温下氨的绿色合成兼去除水中硝酸盐污染物,对缓解能源危机和环境问题具有重要的研究意义。然而,硝酸根到氨是一个...电化学硝酸根还原制氨(Nitrate reduction to ammonia, NRA)是以硝酸根和水分别作为氮和氢的来源,采用电化学的途径实现室温下氨的绿色合成兼去除水中硝酸盐污染物,对缓解能源危机和环境问题具有重要的研究意义。然而,硝酸根到氨是一个复杂的8e-转移过程且伴随着激烈的析氢副反应,这严重制约了合成氨的选择性和法拉第效率。为此,采用水热合成法及后续的热处理设计制备了泡沫镍负载氧化铜纳米花催化剂并探究其电化学硝酸根还原制氨性能。通过调控硝酸铜与尿素比例、热解温度等合成条件,达到泡沫镍(Ni foam, NF)均匀负载CuO纳米花的目的。结果表明,当Cu(NO3)2、CO(NH2)2的物质的量比为1∶6时,所得到的目标催化剂(CuO-6@NF)在法拉第效率、NH3产率、选择性和硝酸盐转换率方面表现出最佳性能。在-0.23 V vs.RHE情况下,CuO-6@NF NH3的产率达到1.15 mmol·h-1·cm-2,选择性为89.36%,总氮的去除率高达96.71%。此外,该催化剂还表现出良好的再现性、高稳定性以及较宽泛浓度下的适用性。展开更多
以五常、常熟和雅安水稻土为研究对象,通过室内泥浆培养,利用基于膜进样质谱仪(Membrane Inlet Mass Spectrometer,MIMS)的15N示踪技术,探究了温度、pH、NO_(3)^(–)浓度、C/N、Fe^(2+)和S2–浓度对三种水稻土反硝化和硝酸根异化还原成...以五常、常熟和雅安水稻土为研究对象,通过室内泥浆培养,利用基于膜进样质谱仪(Membrane Inlet Mass Spectrometer,MIMS)的15N示踪技术,探究了温度、pH、NO_(3)^(–)浓度、C/N、Fe^(2+)和S2–浓度对三种水稻土反硝化和硝酸根异化还原成铵(Dissimilatory nitrate reduction to ammonium,DNRA)速率及二者占硝酸根还原过程相对贡献的影响。结果表明,在所研究的稻田土壤中,反硝化是NO_(3)^(–)异化还原过程的主导途径,占比87.97%~91.73%,而DNRA仅占8.27%~12.03%。反硝化和DNRA速率随温度升高均呈指数增长,且DNRA占NO_(3)^(–)异化还原的比例(RDNRA)也随温度升高呈增长趋势。反硝化和DNRA速率分别在pH为7或者8.5时最高,相对于碱性环境(4.92%~14.67%),酸性环境中RDNRA(6.24%~15.56%)更高。反硝化和DNRA速率与NO_(3)^(–)浓度之间关系符合米氏方程,且反硝化的最大速率(Vmax)和米氏常数(Km)均大于DNRA。与未加碳源对照组相比,C/N为2.5时,反硝化速率显著提高了22%~35%;C/N大于2.5时,DNRA速率显著提高了74%~199%。三种土壤中,Fe^(2+)添加和S2–添加处理中呈现出类似的趋势,均在低浓度电子供体(即Fe^(2+)和S2–浓度分别为300~500μmol·L^(-1)和50~62.5μmol·L^(-1))时呈现出最高的反硝化速率,而DNRA速率达到峰值则需要更高浓度的电子供体(即Fe^(2+)和S2–浓度分别为800~1000μmol·L^(-1)和100~125μmol·L^(-1))。综上可知,环境因子可显著影响NO_(3)^(–)异化还原过程的速率及分配,其中高温、高C/N、高浓度Fe^(2+)和S2–有利于更多的NO_(3)^(–)分配给DNRA过程,而高浓度NO_(3)^(–)会提高NO_(3)^(–)向反硝化过程的分配。上述研究结果深化了对水稻土NO3–异化还原过程分配的认识,对于探寻潜在农学措施提高DNRA过程的分配比例,进而提高土壤中氮素的固持和提高稻田氮肥利用率具有重要的科学意义。展开更多
文摘以五常、常熟和雅安水稻土为研究对象,通过室内泥浆培养,利用基于膜进样质谱仪(Membrane Inlet Mass Spectrometer,MIMS)的15N示踪技术,探究了温度、pH、NO_(3)^(–)浓度、C/N、Fe^(2+)和S2–浓度对三种水稻土反硝化和硝酸根异化还原成铵(Dissimilatory nitrate reduction to ammonium,DNRA)速率及二者占硝酸根还原过程相对贡献的影响。结果表明,在所研究的稻田土壤中,反硝化是NO_(3)^(–)异化还原过程的主导途径,占比87.97%~91.73%,而DNRA仅占8.27%~12.03%。反硝化和DNRA速率随温度升高均呈指数增长,且DNRA占NO_(3)^(–)异化还原的比例(RDNRA)也随温度升高呈增长趋势。反硝化和DNRA速率分别在pH为7或者8.5时最高,相对于碱性环境(4.92%~14.67%),酸性环境中RDNRA(6.24%~15.56%)更高。反硝化和DNRA速率与NO_(3)^(–)浓度之间关系符合米氏方程,且反硝化的最大速率(Vmax)和米氏常数(Km)均大于DNRA。与未加碳源对照组相比,C/N为2.5时,反硝化速率显著提高了22%~35%;C/N大于2.5时,DNRA速率显著提高了74%~199%。三种土壤中,Fe^(2+)添加和S2–添加处理中呈现出类似的趋势,均在低浓度电子供体(即Fe^(2+)和S2–浓度分别为300~500μmol·L^(-1)和50~62.5μmol·L^(-1))时呈现出最高的反硝化速率,而DNRA速率达到峰值则需要更高浓度的电子供体(即Fe^(2+)和S2–浓度分别为800~1000μmol·L^(-1)和100~125μmol·L^(-1))。综上可知,环境因子可显著影响NO_(3)^(–)异化还原过程的速率及分配,其中高温、高C/N、高浓度Fe^(2+)和S2–有利于更多的NO_(3)^(–)分配给DNRA过程,而高浓度NO_(3)^(–)会提高NO_(3)^(–)向反硝化过程的分配。上述研究结果深化了对水稻土NO3–异化还原过程分配的认识,对于探寻潜在农学措施提高DNRA过程的分配比例,进而提高土壤中氮素的固持和提高稻田氮肥利用率具有重要的科学意义。
