[发明专利]预测磺胺类抗生素光催化降解速率的方法

摘要

一种预测磺胺类抗生素光催化降解速率的方法，包括以下步骤：获取磺胺类抗生素量子化学参数；构建光催化体系，测定训练集内磺胺类抗生素的光催化降解速率；建立磺胺类抗生素光催化降解的预测模型；应用模型预测磺胺类抗生素光催化降解速率。本发明适用范围广，无需复杂的检测设备，不造成试验和环境污染，能准确地预测磺胺类抗生素类的光催化降解特性，为实施抗生素类污染物的排放、生态风险评价提供科学依据，具有预测通量大、投入少、成本低、效率高等优点。

主权项

一种预测磺胺类抗生素光催化降解速率的方法，其特征在于：它包括以下步骤：A、获取磺胺类抗生素量子化学参数（1）、在Chemicalbook网站中下载拟测定的磺胺类抗生素结构式，以“mol.file”的格式实施保存待用；（2）、将下载的小分子以“Gaussian input”文件的形式予以保存；（3）、通过记事本查阅磺胺类抗生素的分子坐标后，构建Gaussian计算文件；（4）、打开Gaussian，输入计算文件后，点击“Run”；（5）、运行后从“output”文件中获取理化参数：采用密度泛函数法B3LYP，基底函数设置为3‑21G，获取的理化参数包括：偶极距、最正氢电荷、最大负电荷、最低未占有分子轨道能、最高占有分子轨道能、极化率、分子体积；（6）、计算福井函数中的,and，其计算步骤如下：下载拟测定的磺胺类抗生素结构式，采用Materials Studio软件实施Dmol3能量优化；采用内置程序中的GGA‑BLYP/ DND基组，以10^‑6 ACU收敛准则，电子场密度设定在0.005Ha，混合密度设定为0.2电荷和0.5针，获得各磺胺类抗生素的福井函数；B、磺胺类抗生素的光催化降解（1）、试验材料nTiO₂光催化材料，平均粒径为20‑50nm，纯度为99%，磺胺类抗生素均为标准品，其纯度大于99.0%；（2）、光催化降解实验过程在光催化反应仪中进行，光源为 250W 汞灯，光源与反应溶液距离为5cm，催化过程如下：在500mL反应瓶中加入0.01mol/L的NaOH 40 mL和300mL的蒸馏水，催化剂为nTiO₂ 0.01g或竹炭 0.33g，H₂O₂ 2mL，磺胺类抗生素浓度为20mg/L；黑暗条件下静置30min达到吸附平衡；30min后打开光源，每隔10min取样，取样完毕后放入高速离心机中，以13000r/min的转速离心30min，取上清液在高效液相色谱仪上测定污染物浓度；（3）、磺胺类抗生素浓度测定采用HPLC实施磺胺类抗生素浓度的测定，其测定条件为：C18反相色谱柱：150 mm×4.6 mm, 5 μm；测定温度：25°C；测定流动相：乙腈及 0.1% 体积比甲酸混合液，流速设定为1.0 mL/min；检测波长：UV 检测器 检测，波长设定为268 nm；抗生素的浓度测定：采用外标法实施抗生素的浓度测试，外标法的测试条件与上述条件一致，即采取标准样品，在浓度分别为2.5、5、10、20、40、80、160及200mg/L时测试其在268nm处的峰面积，构建标准曲线及拟合方程，利用拟合方程计算抗生素样品的浓度；C、测定训练集内磺胺类抗生素的光催化降解速率并构建预测模型基于所测定的不同时间下磺胺类抗生素的浓度，采用一阶降解方程计算磺胺类抗生素的光催化降解速率，获取训练集内的磺胺类抗生素光催化降解速率后，将其输入到SIMCA软件中，同时也将获取的量子化学参数输入，以磺胺类抗生素光催化降解速率为因变量，以量子化学参数为自变量，利用“偏最小二乘法”建立模型，模型质量以判定系数R²、组方差值F及概率P为评价标准；D、应用模型预测磺胺类抗生素光催化降解速率首先计算待预测的磺胺类抗生素量子化学参数，基于构建的预测模型并输入相关量化参数数值，获得待预测的磺胺类抗生素光催化降解速率。