Predicting Interfacial Tension and Adsorption at Fluid–Fluid Interfaces for Mixtures of PFAS and/or Hydrocarbon Surfactants

表面张力 吸附 碳氢化合物 化学 肺表面活性物质 化学工程 碳氢化合物混合物 色谱法 有机化学 热力学 物理 工程类 生物化学
作者
Bo Guo,Hassan Saleem,Mark L. Brusseau
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:57 (21): 8044-8052 被引量:14
标识
DOI:10.1021/acs.est.2c08601
摘要

Many per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are surface-active and adsorb at fluid–fluid interfaces. The interfacial adsorption controls PFAS transport in multiple environmental systems, including leaching through soils, accumulation in aerosols, and treatment methods such as foam fractionation. Most PFAS contamination sites comprise mixtures of PFAS as well as hydrocarbon surfactants, which complicates their adsorption behaviors. We present a mathematical model for predicting interfacial tension and adsorption at fluid–fluid interfaces for multicomponent PFAS and hydrocarbon surfactants. The model is derived from simplifying a prior advanced thermodynamic-based model and applies to nonionic and ionic mixtures of the same charge sign with swamping electrolytes. The only required model inputs are the single-component Szyszkowski parameters obtained for the individual components. We validate the model using literature interfacial tension data of air–water and NAPL (non-aqueous phase liquid)–water interfaces covering a wide range of multicomponent PFAS and hydrocarbon surfactants. Application of the model to representative porewater PFAS concentrations in the vadose zone suggests competitive adsorption can significantly reduce PFAS retention (up to 7 times) at some highly contaminated sites. The multicomponent model can be readily incorporated into transport models to simulate the migration of mixtures of PFAS and/or hydrocarbon surfactants in the environment.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
2秒前
司徒文青应助Mid采纳,获得30
2秒前
华仔应助李秋静采纳,获得10
2秒前
buno应助大脸妹采纳,获得10
2秒前
Owen应助喵酱采纳,获得30
2秒前
胖豆发布了新的文献求助10
2秒前
今后应助科研小白菜采纳,获得10
3秒前
orixero应助欢呼的明雪采纳,获得10
3秒前
4秒前
my完成签到 ,获得积分10
5秒前
duxinyue完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
6秒前
科研通AI5应助斯文芷荷采纳,获得10
6秒前
7秒前
2鱼发布了新的文献求助10
8秒前
SYLH应助畅快的谷梦采纳,获得10
9秒前
mingjie发布了新的文献求助10
9秒前
Akim应助克里斯就是逊啦采纳,获得10
9秒前
越幸运完成签到 ,获得积分10
10秒前
young完成签到 ,获得积分10
10秒前
天天快乐应助成就的烧鹅采纳,获得10
11秒前
cora发布了新的文献求助10
11秒前
诚心的不斜完成签到,获得积分10
12秒前
bono完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
13秒前
又要起名字关注了科研通微信公众号
14秒前
可爱的函函应助su采纳,获得10
14秒前
15秒前
澳澳完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
善学以致用应助纯真抽屉采纳,获得10
17秒前
17秒前
笑笑发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
19秒前
19秒前
20秒前
Hello应助cora采纳,获得10
20秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108006
关于积分的说明 9287444
捐赠科研通 2805757
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540033
邀请新用户注册赠送积分活动 716904
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709794