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
华仔应助Silence采纳,获得200
1秒前
Jeanne发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
111完成签到,获得积分10
2秒前
诚心求文完成签到,获得积分10
2秒前
CipherSage应助王路飞采纳,获得10
3秒前
英姑应助丰富睫毛采纳,获得10
3秒前
刀疤尤金完成签到,获得积分10
3秒前
Jasper应助肥大鸭采纳,获得10
3秒前
4秒前
5秒前
5秒前
6秒前
刀疤尤金发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
科研通AI6.3应助嘻嘻采纳,获得10
9秒前
科目三应助ffcheerup采纳,获得10
9秒前
RRR_完成签到 ,获得积分10
10秒前
不要异地发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
代大光完成签到,获得积分20
11秒前
11秒前
11秒前
13秒前
慕青应助super chan采纳,获得10
13秒前
新一发布了新的文献求助10
14秒前
mia发布了新的文献求助10
15秒前
234完成签到,获得积分10
15秒前
沉默的雅香完成签到,获得积分20
16秒前
饭饭发布了新的文献求助10
16秒前
墨菲特发布了新的文献求助10
17秒前
何东霖发布了新的文献求助50
17秒前
vanilla完成签到,获得积分10
17秒前
深情安青应助瓦洛佳小神采纳,获得10
17秒前
17秒前
18秒前
摩卡摩卡完成签到,获得积分10
18秒前
jewel9完成签到,获得积分10
19秒前
高分求助中
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Annie Ernaux: De la perte au corps glorieux 600
Petrology and Plate Tectonics,2025 500
Circular Polar Constellations Providing Continuous Single or Multiple Coverage Above a Specified Latitude 400
Burger's Medicinal Chemistry and Drug Discovery 400
Probability and Stochastic Processes 333
New directions for experimental lessons in science teaching: Myth, Mystery, Necessity? by Emily K. da Silva Cunha Souto (Author), Flávia Lins Silva (Author) 333
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6744310
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8475148
关于积分的说明 18077581
捐赠科研通 6015396
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3004492
邀请新用户注册赠送积分活动 1981112
关于科研通互助平台的介绍 1946804