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 化学工程 碳氢化合物混合物 色谱法 环境化学 有机化学 热力学 物理 工程类
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:18
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.

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
刚刚
我是老大应助尊敬的曼凡采纳,获得10
1秒前
岚落完成签到 ,获得积分10
2秒前
MarcoPolo发布了新的文献求助10
2秒前
CHR完成签到,获得积分10
2秒前
Tang发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
星辰大海应助ling_lz采纳,获得10
3秒前
妩媚的海举报小豆芽求助涉嫌违规
3秒前
3秒前
落雨声发布了新的文献求助10
4秒前
zz发布了新的文献求助10
5秒前
jzy发布了新的文献求助10
5秒前
wanci应助小米采纳,获得10
5秒前
海岸发布了新的文献求助10
5秒前
朱朱叹气应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得50
6秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
里里发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
7秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
mirror应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
无极微光应助科研通管家采纳,获得20
7秒前
俭朴的梦之完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
李456发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6018687
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7608739
关于积分的说明 16159862
捐赠科研通 5166400
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2765269
邀请新用户注册赠送积分活动 1746904
关于科研通互助平台的介绍 1635397