2019 Fiscal Year Research-status Report
硫酸ラジカルを利用した選択性を持つ水処理技術の開発
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19K04667
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
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Principal Investigator |
酒井 宏治 首都大学東京, 都市環境科学研究科, 准教授 (70533123)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 紫外線水処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
自然有機物（NOM）は、地表水や地下水でよく見られる有機化合物の複雑なマトリックスであり、NOMが、DBPを形成したり、膜を汚したりするため、飲料水処理に大きな影響を与える。その中でも疎水性NOMはNOMの主要な構成要素と考えられており、水中のDOCの半分を占めている。紫外線によって活性化できる過硫酸塩は、酸化還元電位が高く、難分解性有機物を分解する可能性があるため、最近注目を集めている。本研究では、フミン酸を用い、過硫酸塩または過酸化水素を添加した形で紫外線照射を行うことで、難分解性有機物に対する硫酸ラジカル処理の効果を明らかにすることを試みた。
過酸化水素と比較して、過硫酸塩は同じ紫外線照射量でより高い減少率と効率を示した。フミン酸として2種類のものを用いたところ、フミン酸はどちらも過硫酸塩による高い処理効率を示した。一方、過酸化水素と過硫酸塩で処理した場合、UV254吸光度とNPOCの減少傾向には違いが見られ、吸光度については、初期段階でNPOCよりも減少率が大きかった。
過硫酸塩は、過酸化水素と比較した結合解離エネルギーの違いによって、ラジカル濃度が高くなり、フミン酸の分解率が高くなるものと考えられた。UV254吸光度とNPOCの異なる減少傾向を考慮すると、芳香族部分が初期段階でフミン酸と反応し、より低分子の分解生成物を形成すると考えられる。次いでこれらの分解生成物が分解することで、NPOCの低下につながると考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究では、硫酸ラジカルが有する反応の選択性の高さと、それに由来する分解反応の効率性に着目し、浄水処理における健康リスク低減の見地から選択性の詳細を解明する。すなわち、①様々な有機物を選定し、硫酸ラジカルとの一次反応速度を実験的に求め、②OHラジカルの場合と反応速度を比較し、さらに③3次元蛍光分析(3D-EEM)を用いて代表的な有機物群に対する硫酸ラジカルの反応性を明らかにすることで、工学的応用の見地から選択性を解明する。具体的には以下のとおりである。
(1) 硫酸ラジカルと有機物との反応速度の評価として、多様な有機物を含む環境水及び、モデル有機物を用いて反応速度を調べる。過酸化水素を用いるラジカル処理系と硫酸ラジカルを用いる異なるラジカル処理系で分解し、TOC(全有機炭素)の減少速度を比較する。
(2) ・OHと・SO4-の寄与と反応の選択性の関係の解明として、異なる処理系における各活性種の寄与を比較するため、・OHのみを除去するt-BuOHと、・OHと・SO4-の両方を除去するEtOHの2種類のラジカルスカベンジャーを用いて、寄与割合を算出する。
(3) 機械学習を用いた硫酸ラジカル反応の選択性の解明として、硫酸ラジカルの選択性を工学的視点から評価する手法として、3D-EEMを用い有機物の種類による反応性の違いを明らかにする。さらに、機械学習を用いた画像解析の手法を応用して、代表的な5つのエリア以外の特徴量の変化を追跡し、硫酸ラジカルによる有機物分解の詳細を明らかにする。このように、異なるラジカル処理系の画像及び解析結果を比較することで、硫酸ラジカル処理の選択性を工学的見地から評価する。
このうち、研究計画3か年のうち、本年度は(1)まで終了しており、おおむね順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、硫酸ラジカルが有する反応の選択性の高さと、それに由来する分解反応の効率性に着目し、浄水処理における健康リスク低減の見地から選択性の詳細を解明する。すなわち、①様々な有機物を選定し、硫酸ラジカルとの一次反応速度を実験的に求め、②OHラジカルの場合と反応速度を比較し、さらに③3次元蛍光分析(3D-EEM)を用いて代表的な有機物群に対する硫酸ラジカルの反応性を明らかにすることで、工学的応用の見地から選択性を解明する。具体的には以下のとおりである。
(1) 硫酸ラジカルと有機物との反応速度の評価として、多様な有機物を含む環境水及び、モデル有機物を用いて反応速度を調べる。過酸化水素を用いるラジカル処理系と硫酸ラジカルを用いる異なるラジカル処理系で分解し、TOC(全有機炭素)の減少速度を比較する。
(2) ・OHと・SO4-の寄与と反応の選択性の関係の解明として、異なる処理系における各活性種の寄与を比較するため、・OHのみを除去するt-BuOHと、・OHと・SO4-の両方を除去するEtOHの2種類のラジカルスカベンジャーを用いて、寄与割合を算出する。
(3) 機械学習を用いた硫酸ラジカル反応の選択性の解明として、硫酸ラジカルの選択性を工学的視点から評価する手法として、3D-EEMを用い有機物の種類による反応性の違いを明らかにする。さらに、機械学習を用いた画像解析の手法を応用して、代表的な5つのエリア以外の特徴量の変化を追跡し、硫酸ラジカルによる有機物分解の詳細を明らかにする。このように、異なるラジカル処理系の画像及び解析結果を比較することで、硫酸ラジカル処理の選択性を工学的見地から評価する。
このうち、研究計画3か年のうち、本年度は(1)まで終了しており、今後は、(2)と(3)について推進していく。
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| Causes of Carryover |
実験を計画的かつ効率的に遂行したため、物品費を予定より少ない額で研究を遂行することができた。また、コロナウイルスの問題により学会等が中止となったため、学会発表等の旅費に余剰が生じた。次年度以降には、今年度の余剰分を生かしてより研究成果を増やすとともに、学会等への発表を増やして、研究成果の発表に努める。
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Research Products
(4 results)
