南京大学[关小红(杰青)团队]-Water Research||铁酸氧化混合痕量酚类奥秘破解——QSAR模型揭示交叉聚合主导反应路径
- 2026-03-26 17:18:58
导语
近期，环境科学顶刊Water Research（影响因子=12.4，中科院一区top，自然指数期刊）发表题为“Fe(VI) Oxidation of Mixed Trace Phenols: Kinetics, QSAR Modeling, and Cross-Polymerization Mechanisms”的论文，通过多维度分析揭示复杂体系中污染物转化新规律。
摘要
水中痕量酚类污染物常以混合形式存在，但传统研究多聚焦单一物质的高浓度降解，难以反映真实环境行为。
该研究突破常规，系统比较35种痕量酚类（各0.1μmol/L）在Fe(VI)氧化中的单体系与混合体系反应动力学。发现混合引发“马太效应”：快反应酚类（kapp＞350 M⁻¹·s⁻¹）氧化加速，而慢反应酚类（kapp≤350 M⁻¹·s⁻¹）反而减速。通过构建定量构效关系（QSAR）模型，揭示最高占据分子轨道能（EHOMO）越高、能隙（Egap）越低的酚类更易反应，而最低未占轨道能（ELUMO）影响微弱。创新应用分子网络非靶向筛查技术，识别出12类交叉聚合产物，证实混合体系中交叉聚合取代自聚合成为主导路径。理论计算进一步阐明：Fe(VI)亲电攻击酚类生成酚氧自由基，驱动不同酚类间的C-C/C-O耦合反应，从而加速快反应酚类降解。
此研究为复杂污染物体系的协同控制提供了新视角，推动水处理工艺从“单靶点”向“多污染物协同净化”升级。
文中图片精选
图1：Fe(VI)投加量（1.75-175μmol/L）对混合溶液中35种痕量酚类去除率的影响。
图3：混合体系中Fe(VI)氧化酚类生成聚合产物的分子网络图。
小结
该项研究创新点在于通过QSAR模型耦合分子网络技术，解析混合酚类降解的“协同加速”机制。亮点包括构建35种酚类动力学数据库、揭示交叉聚合主导路径、开发预测性构效关系模型。
作者简介
第一作者：Mengqiang He，南京大学环境学院。
通讯作者：关小红，同济大学环境科学与工程学院与华东师范大学生态与环境科学学院双聘教授，国家杰青。
声 明
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