NGUYỄN THỊ THANH HUYỀN

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
---------------------------------------

NGUYỄN THỊ THANH HUYỀN

KỸ THUẬT MƠI TRƯỜNG

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HỌC MÁY ĐỂ DỰ BÁO KHẢ NĂNG
HẤP PHỤ DƯỢC PHẨM BẰNG THAN SINH HỌC
TRONG MÔI TRƯỜNG NƯỚC

LUẬN VĂN THẠC SĨ
KỸ THUẬT MƠI TRƯỜNG

KHỐ K41 -KTMT

Đà Nẵng – Năm 2022


ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
---------------------------------------

NGUYỄN THỊ THANH HUYỀN

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HỌC MÁY ĐỂ DỰ BÁO KHẢ NĂNG
HẤP PHỤ DƯỢC PHẨM BẰNG THAN SINH HỌC
TRONG MÔI TRƯỜNG NƯỚC

Chuyên ngành : Kỹ thuật môi trường
Mã số: 8520320

LUẬN VĂN THẠC SĨ
KỸ THUẬT MÔI TRƯỜNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TS LÊ PHƯỚC CƯỜNG
2. T.S NGUYỄN XUÂN CƯỜNG

Đà Nẵng – Năm 2022


i

LỜI CAM ĐOAN

Tơi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tôi.
Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là hoàn toàn trung thực và chưa từng

được ai cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.

Tác giả luận văn

Nguyễn Thị Thanh Huyền

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ



ii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN................................................................................................... i
MỤC LỤC ............................................................................................................. ii
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................ iv
DANH MỤC HÌNH .............................................................................................. v
CÁC CHỮ VIẾT TẮT ........................................................................................ vii
MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN ................................................................................. 6
1.1. Giới thiệu về dược phẩm ......................................................................................6
1.1.1. Dược phẩm trong môi trường .........................................................................6
1.1.2. Các phương pháp xử lý dược phẩm ................................................................9
1.2. Giới thiệu về than sinh học .................................................................................10
1.2.1. Quá trình chế tạo than sinh học ....................................................................10
1.2.2. Nguyên liệu và các loại than sinh học ..........................................................12
1.2.3. Ứng dụng của than sinh học .........................................................................13
1.3 Cơ chế hấp phụ ....................................................................................................14
1.3.1. Cơ chế hấp phụ vật lý ...................................................................................15
1.3.2. Cơ chế hấp phụ hoá học ................................................................................15
1.4. Tổng quan về học máy và các nghiên cứu ứng dụng học máy dự báo hấp phụ .16
1.4.1. Lịch sử ra đời, các khái niệm và phân loại học máy.....................................16
1.4.2. Các nghiên cứu ứng dụng học máy dự báo hấp phụ .....................................17

CHƯƠNG ll: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ................................................ 19
2.1. Quy trình nghiên cứu ..........................................................................................19
2.2. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................................23

2.2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu .......................................................................23
2.2.2. Phương pháp xử lý dữ liệu ............................................................................26
2.2.3. Phương pháp học máy...................................................................................27
2.3. Công cụ và ngôn ngữ máy tính ...........................................................................29
2.3.1. Giới thiệu ngôn ngữ R ..................................................................................29
2.3.2. Tải R- Studio và cài đặt máy tính .................................................................30

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


iii

2.3.3. Các bước chạy mơ hình học máy ..................................................................32

CHƯƠNG III: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN NGHIÊN CỨU .......................... 38
3.1. Thống kê mô tả và suy luận ................................................................................38
3.1.1. Dữ liệu thực tế...............................................................................................38
3.1.2. Mô tả dữ liệu .................................................................................................47
3.1.3. Khả năng hấp phụ và diện tích riêng bề mặt.................................................49
3.1.4. Phân tích tương quan ....................................................................................50
3.2. Mơ hình học máy dự báo dung lượng hấp phụ...................................................52
3.2.1. Dự báo dung lượng hấp phụ cực đại .............................................................52
3.2.2. Dự báo dung lượng hấp phụ bão hòa ............................................................54
3.2.3. Xây dựng công cụ giao diện người dùng ......................................................56

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ............................................................................. 59
TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 1
PHỤ LỤC .............................................................................................................. 1

DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


iv

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Quá trình nhiệt phân và các sản phẩm tương ứng [53]. .................................11
Bảng 3.1 Bộ dữ liệu dung lương hấp phụ tối đa Qm ......................................................39
Bảng 3.2 Bộ tóm tắt dữ liệu dung lương hấp bão hồ Qe ..............................................43
Bảng 3.3 Thống kê tóm tắt các biến sử dụng cho thuật toán ML..................................48

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


v

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Số lượng các loại dược phẩm đã được phát hiện trong nước mặt, nước ngầm
và nước uống các khu vực/quốc gia trên thế giới [30] ....................................................9
Hình 1.2 Cơ chế hấp phụ của BC với các chất gây ơ nhiễm hữu cơ [53] .....................15
Hình 2.1 Giao diện của phầm mềm cơ cở dữ liệu google scholar ................................20
Hình 2.2 Q trình tìm kiếm tài liệu thơng qua phần mềm cơ sở dữ liệu google scholar

.......................................................................................................................................20
Hình 2.3 Cấu trúc dữ liệu hấp phụ dược phẩm bởi BC lưu trữ trong File excel ...........22
Hình 2.4 Quy trình nghiên cứu về hấp phụ dược phẩm bằng BC .................................23
Hình 2.5 Biểu đồ về kết quả dung lượng hấp phụ cân bằng (Qe) được lấy từ bài báo ..24
Hình 2.6 Quá trình trích xuất điểm dữ liệu biểu đồ từ phần mềm Origin .....................25
Hình 2.7 Giao diện phần mềm Origin 2018 ..................................................................25
Hình 2.8 Giao diện công cụ trích xuất dữ liệu bằng phần mềm Origin ........................26
Hình 2.9 Diễn giải mơ hình học máy KNN [86] ...........................................................28
Hình 2.10 Mơ hình học máy Cubist [86] .......................................................................29
Hình 2.11 Biểu tượng của phần mềm R trên desktop ...................................................30
Hình 2.12 Màn hình cửa sổ của R- Studio ....................................................................31
Hình 2.13 Kết quả sau khi kiểm tra bộ dữ liệu ..............................................................32
Hình 2.14 Tổng dữ liệu sau khi được tách bộ dữ liệu ...................................................33
Hình 2.15 Thuật tốn của mơ hình học máy cubist từ tập dữ liệu Training ..................33
Hình 2.16 Kết quả sau khi kiểm tra bộ dữ liệu ..............................................................34
Hình 2.17 Các lệnh để thực tách bộ dữ liệu ..................................................................34
Hình 2.18 Kết quả sau khi tách bộ dữ liệu ....................................................................34
Hình 2.19 Đặc tính của bộ dữ liệu .................................................................................35
Hình 2.20 Các lệnh thực hiện dự báo với dữ kiệu kiểm tra và các thao thác kỹ thuật. .35
Hình 2.21 Các lệnh được sử dụng để vẽ biểu đồ phần dư/sai số...................................36
Hình 2.22 Phần mềm giao diện người dùng web ..........................................................37
Hình 3.1 Dung lượng hấp phụ tối đa (a) và diện tích bề mặt được chia theo phương
pháp chế tạo thường và biến tính. ..................................................................................50
Hình 3.2 Ma trận biểu đồ phân bố cho các biến đầu vào và kết quả. Các tông màu đỏ là
tương quan dương và xanh là âm (theo tỷ lệ). Cor: correlation (tương quan), r có giá trị
từ -1 đến 1. (*) ở đây là sự khẳng định mối tương quan có ý nghĩa thống kê. Nếu r
khơng có dấu (*) là tương quan khơng có ý nghĩa thống kê (tương quan này có thể do
ngẫu nhiên). ...................................................................................................................51

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.


Lưu hành nội bộ


vi

Hình 3.3 Giá trị RMSE (a) và R2 (b) của mơ hình KNN...............................................53
Hình 3.4 Kết quả dự báo của mơ hình KNN với dữ liệu kiểm tra ................................54
Hình 3.5 Kết quả mơ hình Cubist với dữ liệu đào tạo dựa trên các thơng số RMSE (a)
và R2 (b). ........................................................................................................................55
Hình 3.6 Biểu đồ tối ưu hóa siêu tham số (a) và tổng qt hóa thuật tốn Cubist (b) ..56
Hình 3.7 Mơ hình giao diện người dùng – mơ hình KNN dự báo dung lượng hấp phụ
cực đại ............................................................................................................................58

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


vii

CÁC CHỮ VIẾT TẮT

A
ANN
B

Khả năng cho liên kết hydro
Mạng neuron nhân tạo
Khả năng chấp nhận liên kết hydro


BC
BET

Than sinh học
Specific surface area/ Diện tích riêng bề mặt

C
D
E

Carbon
Khoảng cách Euclidean
Khúc xạ mol dư

H
ISI

Hydro
Institute of Scientific Information/ Viện thông tin khoa học

KNN
MET
ML
O
PV
PS

K nearest neighbor/ K- Mơ hình KNN
Phương pháp nhiệt phân

Mechine learning/ Học máy
Oxy
Pore volume / Thể tích lổ rỗng
Pore size/ Kích thước lổ trung bình

Qe

Dung lượng hấp phụ cân bằng

Qm
R2
RMSE
Tem
TemP
S
V
MAE

Dung lượng hấp phụ tối đa
R- Square/ Hệ số xác định
Root Mean Squared Error /Sai số tồn phương trung bình
Nhiệt độ phản ứng
Temperature of pyrolysis/nhiệt độ nhiệt phân
Tính phân cực
Thể tích mol
Mean Squared Error /sai số bình phương trung bình

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ



viii

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HỌC MÁY ĐỂ DỰ BÁO KHẢ NĂNG HẤP PHỤ DƯỢC
PHẨM BẰNG THAN SINH HỌC TRONG MÔI TRƯỜNG NƯỚC
Học viên: Nguyễn Thị Thanh Huyền
Mã số: 8520320

Chuyên ngành: Kỹ thuật mơi trường

Khóa: K41.KTM

Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN

Tóm tắt - Sự tích tụ ngày càng nhiều của dược phẩm trong mơi trường nước có thể làm suy
giảm chất lượng nước và đe dọa sức khỏe con người. Phương pháp hấp phụ dược phẩm bằng
than sinh học (BC) là một trong những phương pháp xử lý có hiệu quả về chi phí và thân
thiện với môi trường. Sự đa dạng và phong phú của các các nghiên cứu hấp phụ dược phẩm
bởi BC đặt ra thách thức và cơ hội cho việc xây dựng mơ hình hỡ trợ lựa chọn BC. Mục đích
của nghiên cứu này là nhằm khai thác dữ liệu từ các bài báo để phát triển thuật toán học máy
dự báo khả năng hấp phụ của BC đối với dược phẩm. Công việc cụ thể bao gồm, thu thập dữ
liệu từ các bài báo khoa học uy tín (khoảng 267 bài báo với 19 loại dược phẩm và 88 loại BC)
và ứng dụng mơ hình KNN (K nearest neigbor) và Cubist để dự báo dung lượng hấp phụ. Bên
cạnh đó, một ứng dụng web (giao diện người dùng) được xây dựng để thuận lợi cho việc sử
dụng mơ hình học máy. Cơng cụ này cung cấp một cách tiếp cận đáng tin cậy, góp phần tiết
kiệm thời gian và tiền bạc từ các thí nghiệm hấp phụ quy mơ phịng thí nghiệm, qua đó hỡ trợ
lựa chọn BC cho hấp phụ dược phẩm.
Từ khoá - Than sinh học; dược phẩm; hấp phụ; dữ liệu; học máy.
APPLICATION OF MODEL MACHINE LEARNING TO PREDICT THE

ADSORPTION CAPACITY OF PHARMACEUTICALS BY BIOCHARS IN THE
AQUEOUS SOLUTIONS
Abstract - The increasing accumulation of pharmaceuticals in aquatic ecosystems could
impair freshwater quality and threaten human health. Adsorption of pharmaceuticals on
biochars is one of the most cost-effective and eco-friendly removal methods. The wide
variation of experiments and research aims from previous studies poses challenges and
chances in selecting biochar for pharmaceutical removal. This study aims to mine data from
articles to develop a machine learning algorithm. This work used literature data collected
from articles published in prestigious journals (267 papers, 19 pharmaceuticals and 88
biochars) and applied KNN and Cubist to predict adsorption capacity. Also, a web app was
built to facilitate for users. This tool is reliable for saving time and money and supports
choosing appropriate biochar for pharmaceutical adsorption.
Key words - Biochar; Pharmaceuticals; Adsorption; Data; Machine Learning.

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Các hợp chất dược phẩm (gọi chung là pharmaceutical compounds: Dược phẩm)
như oxytetracycline, ciprofloxacin, và paracetamol phát sinh từ quá trình sản xuất
thuốc là những nguồn độc hại đối với môi trường nước và ảnh hưởng đến hiệu quả của
quá trình sinh học trong xử lý nước thải do đặc tính độc hại và khả năng không phân
hủy sinh học của chúng. Các dược phẩm có khả năng gây ra các tác động có hại đến
đời sống thủy sinh, như biến đổi về trao đổi chất và giới tính, phản ứng kháng sinh ở
các vi sinh vật gây bệnh thủy sinh và làm gián đoạn các hoạt động phân hủy sinh học

[1, 2]. Những dược phẩm này dễ dàng xâm nhập vào môi trường thông qua nguồn
nước chưa được xử lý hoặc không được quản lý đúng cách. Thậm chí, nguồn nước đầu
ra đã xử lý từ quá trình sản xuất thuốc, nồng độ dược phẩm vẫn cao, chẳng hạn nồng
độ vẫn còn vài mg. L-1 ở Mỹ và Châu Âu [3], 31 mg.L-1 ở Ấn Độ [4] và 51 mg.L-1 ở
Trung Quốc [5]. Do đó, việc loại bỏ dược phẩm trong nguồn nước là điều cần thiết và
ngày càng trở thành chủ đề thu hút nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học trong
nghiên cứu ứng dụng.
Đa số các nhà máy xử lý nước thải thường không được thiết kế để loại bỏ dược
phẩm [6]. Mặc dù công nghệ xử lý tiên tiến bao gồm q trình oxy hóa nâng cao và lọc
màng đạt hiệu quả trong việc loại bỏ các dược phẩm, tuy nhiên năng lượng tiêu thụ
cao hoặc các sản phẩm phụ không mong muốn là nhược điểm của chúng [7, 8]. Vì thế,
phương pháp hấp phụ bằng than sinh học (biochars: BC) dường như là một trong
những phương pháp hiệu quả về chi phí và thân thiện với môi trường để xử lý dược
phẩm [9, 10]. Tuy nhiên, hiệu quả loại bỏ dược phẩm bằng hấp phụ BC đã được thay
đổi rất nhiều tùy thuộc vào một số yếu tố thúc đẩy. Chẳng hạn, loại bỏ ibuprofen cao
nhất đã tìm thấy ở pH= 3, và sự loại bỏ có xu hướng giảm ở điều kiện cơ bản [11]. Li
(2018) đã quan sát cho thấy hấp phụ đạt trạng thái cân bằng của ciprofloxacin tăng từ
32,9 đến 146,9 mg/g với nồng độ ban đầu tăng từ 150 đến 500 mg/L [12]. Trong
nghiên cứu khác, tương tác axit-bazơ đóng một vai trò quan trọng hơn trong sự hấp
phụ của diclofenac, trong khi đó sự tương tác liên kết hydro có xu hướng trở nên quan
trọng hơn đối với khả năng hấp phụ cephalexin bởi BC hoạt tính có nguồn gốc từ cây
anthriscus sylvestris [13]. Như vậy, sự khác nhau của các thiết kế thử nghiệm, mục
đích nghiên cứu và các yếu tố ảnh hưởng giữa các nghiên cứu trước đây gây ra khó
khăn đáng kể trong việc lựa chọn các vật liệu BC thích hợp để đạt được hiệu quả hấp
phụ. Bên cạnh đó, hầu hết các nghiên cứu hấp phụ chỉ được giới hạn ở quy mơ phịng


2

thí nghiệm với một hoặc một số dược phẩm cụ thể, trong khi nhiều loại của chúng

cùng tồn tại trong nước thải tổng hợp hoặc nước thải thực tế. Do đó, những thách thức
quan trọng này đã dẫn đến sự quan tâm của chúng tôi về cách khai thác dữ liệu từ các
tài liệu để phát triển các thuật toán nhằm dự đoán hiệu quả loại bỏ dược phẩm bởi BC.
Học máy (machine learning: ML), một cách tiếp cận toán học nâng cao theo hướng
dữ liệu, thường được sử dụng để diễn giải tính trừu tượng hoặc phức tạp trong dữ liệu,
đặc biệt quan trọng trong việc tính gần đúng các phản ứng phi tuyến phức tạp, hoặc
khi sự sẵn có của một lượng lớn dữ liệu khơng phù hợp với các mơ hình vật lý thống
kê đơn giản [14]. Do khả năng “tự học” (“learning”), tính đơn giản trong thiết kế thuật
tốn, khả năng tiếp cận sẵn có, ML có thể đưa ra dự đốn chính xác và cung cấp các
giải pháp tối ưu, qua đó giảm bớt sức công việc, thời gian và vận hành các thí nghiệm
[15]. Những năm gần đây, ML đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực môi trường, xử
lý chất thải và hỗ trợ sự quyết định quản lý [16].
Trong bối cảnh của sự hấp phụ, một số nghiên cứu đã được thực hiện để khám phá
ứng dụng tiềm năng của ML. Ví dụ, Afolabi và cộng sự (2020) đã phát triển một cấu
trúc mạng neuron nhân tạo (Artifical neuron networks: ANN) để dự đoán sự hấp phụ
của paracetamol bởi BC biến tính - từ vỏ cam [17]. Gần đây, Zhu và cộng sự (2021) đã
chứng minh sự hoạt động tốt của mơ hình “rừng ngẫu nhiên” (random forest) khi dự
báo khả năng hấp phụ của tetracycline và sulfamethoxazole trên các vật liệu carbon
khác nhau dựa vào thuật tốn ANN [18]. Ngồi ra, ANN cũng được áp dụng để dự báo
Log Kd (tỷ lệ giữa Qe / Ce) và Log KF (của mơ hình Freundlich ở trạng thái cân bằng)
cho các vật liệu hấp phụ nano carbon, BC và graphenes [19, 20]. Mặc dù kết quả của
những nghiên cứu trước đó đạt hiệu quả đáng kể, tuy nhiên, ứng dụng ML cho các
nghiên cứu về hấp phụ toàn diện bởi BC trong phương pháp hoặc khai thác dữ liệu vẫn
còn bị hạn chế. Công việc này bao gồm thu thập một loạt dữ liệu rộng hơn qua các
quan sát trong mười năm gần đây từ các nghiên cứu đã công bố trên các tạp chí khoa
học về loại bỏ loại dược phẩm trong môi trường nước bằng các loại BC khác nhau.
Dựa trên những phân tích nêu trên, tôi đề xuất đề tài luận văn tốt nghiệp: “Ứng dụng
mơ hình học máy để dự báo khả năng hấp phụ dược phẩm bằng than sinh học
trong môi trường nước”.


THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


3

2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát
Làm rõ hiệu quả hấp phụ dược phẩm bởi BC trong môi trường nước trên cơ sở số
liệu thực tế từ các nghiên cứu đã xuất bản trên thế giới (số liệu từ khoảng 267 bài báo
khoa học, 19 loại dược phẩm và 88 biochars).
Phạm vi nghiên cứu
Phát triển mơ hình học máy dự báo hấp phụ (R2>0.9) và xây dựng công cụ giao diện
người dùng web (website user interface) để hỗ trợ đánh giá, lựa chọn BC tiềm năng
cho hấp phụ dược phẩm trong môi trường nước.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu
- Dữ liệu nghiên cứu hấp phụ từ các nghiên cứu đã công bố trên các tạp chí uy tín
có phản biện.
- Các thơng số hấp phụ:
+ Thông số Abraham: Là các thông số được dùng để để mô tả định lượng các
tương tác giữa chất tan/dung môi. Mỗi loại dược phẩm được lựa chọn (hợp chất trung
hịa) sẽ có các giá trị của thơng số Abraham khác nhau.
Thơng số Abraham gồm có các thơng số đơn lẽ như sau: A (Khả năng cho liên kết
hydro), B (Khả năng chấp nhận liên kết hydro), S (Tính phân cực: Polarity), E (Khúc
xạ mol dư) và V (Thể tích mol). Giá trị thông số Abraham được lấy từ cơ sở dữ liệu
UFZ-LSER tại địa chỉ:
/>Public/start
+ BET (Specific surface area): Là diện tích riêng bề mặt của BC được xác định

bằng phương pháp Brunauer–Emmett–Teller
+ PV (Pore volume): Là thể tích lổ rỗng của BC, đơn vị cm3/g
+ PS (pore size): Là kích thước lổ trung bình của BC, đơn vị tính là nanomet
(nm)
+ TemP (Temperature of pyrolysis): Là nhiệt độ nhiệt phân chế tạo BC
- Kết quả về dung lượng hấp phụ: dung lượng hấp phụ cực đại (Qm, mg dược
phẩm/g BC) từ mơ hình Langmuir.

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


4

- Các mơ hình học máy: Phương pháp/mơ hình học máy được sử dụng bao gồm:
+ Thuật tốn/mơ hình KNN (K nearest neigbor): Ứng dụng trong dự báo dung
lượng hấp phụ dược phẩm bởi BC
+ Thuật toán Cubist: Ứng dụng trong dự báo dung lượng hấp phụ.
Phạm vi nghiên cứu
Dữ liệu hấp phụ dược phẩm được sử dụng trong nghiên cứu này, có phạm vi và giới
hạn như sau:
- Dữ liệu từ các nghiên cứu đã công bố trên tạp chí uy tín có phản biện:
+ 267 bài báo khoa học (ngôn ngữ Tiếng Anh, ISI và Scopus)
+ 19 loại dược phẩm khác nhau (kháng sinh, kích thích thần kinh và tổng hợp)
+ 88 loại BC, gồm BC thường và biến tính
- Các thí nghiệm hấp phụ dược phẩm bằng BC công bố trong các bài báo khoa
học thỏa mãn 02 điều kiện:
+ Có thí nghiệm đẳng nhiệt hấp phụ
+ Mô phỏng kết quả thí nghiệm đẳng nhiệt hấp phụ bằng mơ hình Langmuir (có

kết quả dung lượng hấp phụ cực đại Qm).
- Các thí nghiệm hấp phụ trong các bài báo khoa học phải ở dạng mẻ và đơn chất
hấp phụ. Dược phẩm được pha trộn với nước cất ở các nồng độ thích hợp để thực hiện
hấp phụ bởi BC.
- Các thí nghiệm đồng hấp phụ (nhiều loại dược phẩm), hấp phụ dạng cột hoặc
không thực hiện thí nghiệm đẳng nhiệt hấp phụ (thí nghiệm ở điều kiện nhiệt độ ổn
định) sẽ được loại ra trong quá trình thu thập dữ liệu.
4. Ý nghĩa của đề tài
4.1.Ý nghĩa khoa học
Nghiên cứu này làm rõ hiệu quả hấp phụ dược phẩm bởi BC dựa trên các dữ liệu và
học máy. Kết quả đề tài góp phần làm phong phú, bổ sung thêm vào kho tàng kiến
thức về lĩnh vực hấp phụ bởi vật liệu BC.

4.2.Ý nghĩa thực tiễn

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


5

Kết quả của nghiên cứu này nhằm đưa ra công cụ hỗ trợ đánh giá và lựa chọn BC
tiềm năng cho xử lý dược phẩm trong mơi trường nước; góp phần giảm chi phí, thời
gian và hạn chế nước thải phát sinh từ phòng thí nghiệm.
Phạm vi nghiên cứu ứng dụng được thực hiện triển khai hấp phụ dược phẩm đơn lẻ
trong môi trường nước cất và điều kiện thí nghiệm dạng mẻ.
5. Bố cục luận văn
MỞ ĐẦU
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

CHƯƠNG 2: ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
TÀI LIỆU THAM KHẢO
DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC
PHỤ LỤC

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


6

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN
1.1. Giới thiệu về dược phẩm
1.1.1. Dược phẩm trong môi trường
a. Nồng độ dược phẩm trong môi trường
Hiện nay việc thải bỏ các loại dược phẩm không qua xử lý là điều lo ngại về vấn đề
ô nhiễm nguồn nước. Các nghiên cứu đã chứng minh dư lượng của một vài loại dược
phẩm được tìm thấy trong nước mặt, nước ngầm, đất và các mô động vật với nồng độ
ô nhiễm cao [21]. Theo thống kê của Cơ quan thăm dò địa chất Hoa Kỳ khi nghiên cứu
với hơn 139 nguồn nước, có 80% nguồn nước đều chứa dư lượng của rất nhiều dược
phẩm, trong đó hơn phân nửa chứa trên 07 hóa chất khác nhau và có nguồn chứa tới 38
hóa chất [22]. Một số loại thuốc giảm đau, thuốc chống vi trùng, thuốc chống trầm
cảm, thuốc tránh thai và thuốc chống ký sinh trùng cũng thường được tìm thấy trong
mơi trường nước lục địa [21].
b. Nguồn dược phẩm trong môi trường
Hầu hết các loại dược phẩm lưu giữ trong môi trường thông qua việc tiêu thụ, điều
tiết của con người và trong quá trình sản xuất từ các nhà máy sản xuất thuốc khi chưa

được xử lý hiệu quả. Tính ổn định hóa học và chuyển hóa của một số loại dược phẩm
có tới 90% thành phần hoạt tính được bài tiết ở dạng ban đầu. Khả năng loại bỏ dược
phẩm trong nước thải phụ thuộc vào chất vi lượng hoặc mức độ xử lý; có một số
trường hợp, các dược phẩm sẽ bị loại bỏ đáng kể, ở trường hợp khác, dù dược phẩm
chỉ chiếm một lượng nhỏ nhưng khi đã được sử dụng các phương pháp xử lý tốt, đắt
tiền vẫn không mang lại hiệu quả cao [23]. Việc phát tán các loại dược phẩm ra môi
trường là do không được quản lý và xử lý đúng cách.
Dược phẩm chủ yếu phát tán ra môi trường thông qua:
- Xả thải từ các nhà máy xử lý nước thải đơ thị có chứa các dược phẩm;
- Nguồn nước: Nước rỉ rác, nước xử lý dùng để tưới tiêu; dược phẩm còn tồn
đọng sẽ thấm vào mạch nước ngầm;
- Rãi phân gia súc, nuôi trồng thủy sản; các dược phẩm thường được trộn cùng
với thức ăn chăn nuôi. Các nguồn phát thải dược phẩm khác như [23];
- Xả thải từ các nhà máy sản xuất;

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


7

- Sự lan truyền của bùn thải có chứa dược phẩm đã bị loại bỏ khỏi nước thải
trong quá trình xử lý sinh học;
- Chăn thả gia súc;
- Thuốc dùng cho thú y;
- Thải bỏ không phù hợp vào trong bãi chôn lấp.
c. Những ảnh hưởng và rủi ro đối với môi trường
+ Những ảnh hưởng
Ảnh hưởng đến sức khỏe và rủi ro môi trường của dược phẩm vẫn chưa rõ ràng vì

sự biến động, chuyển hóa của nó trong mơi trường, cũng như khó khăn trong việc đánh
giá. Các nghiên cứu gần đây đã đưa ra những nhận định ban đầu về ảnh hưởng của
dược phẩm. Những tác động mãn tính được tìm thấy trong thử nghiệm ngắn hạn
thường ở nồng độ cao hơn nồng độ tìm thấy trong môi trường đã được nghiên cứu.
Một số thử nghiệm đã đưa ra phản ứng độc hại chung, dựa trên cơ chế hoạt động
[24]. Cleuvers (2008) đã chứng minh độc tính của một hỗn hợp thuốc chống viêm
không steroid chống lại loài Daphnia (động vật giáp xác phù du) cao hơn đáng kể ngay
cả ở nồng độ mà các chất đơn lẻ khơng có hoặc chỉ có tác dụng rất nhẹ [25]. Các nồng
độ dược phẩm được sử dụng trong quá trình thử nghiệm độc chất là rất khác nhau và
có thể khác nồng độ dược phẩm trong môi trường hoặc là nơi sản xuất [26, 27].
+ Đánh giá rủi ro đối với môi trường
Dược phẩm là chất gây ô nhiễm nước và đất được phổ biến, có thể có những tác
động bất lợi nhỏ đối với các sinh vật dưới nước và gây ảnh hưởng xấu đến sức khỏe
con người. Nguy cơ ảnh hưởng đến con người thông qua việc uống các dược phẩm có
trong nước uống là khơng đáng kể. Các rủi ro của dược phẩm hoặc các hợp chất dược
phẩm vẫn chưa được hiểu rõ [27].
Cơ quan Môi trường Liên bang Đức (UBA) đã tham gia vào việc phát triển các
hướng dẫn về những rủi ro trong môi trường của dược phẩm trong hơn 15 năm. Đến
nay, họ đã đánh giá rủi ro mơi trường tương ứng có khoảng 650 sản phẩm dược phẩm
dành cho người với 120 dược phẩm thú y, đánh giá rủi ro môi trường hồn chỉnh và
chính xác có sẵn cho 120 sản phẩm thuốc chữa bệnh cho người. Kết quả cho thấy có
khoảng 10% là yếu tố liên quan đến nguy cơ môi trường tiềm ẩn bao gồm các nhóm
dược phẩm: nội tiết tố, thuốc kháng sinh, thuốc giảm đau, thuốc chống trầm cảm và
thuốc chống ung thư. Bên cạnh đó, khoảng 10% các sản phẩm rủi ro về môi trường

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ



8

được phát hiện đối với các sản phẩm thú y như: thuốc nội tiết tố, kháng sinh và diệt ký
sinh trùng.
Thuốc kháng sinh là loại dược phẩm được sử dụng và sản xuất phổ biến. Nó đã
được nghiên cứu và được thảo luận bởi khả năng tích tụ của chúng trong đất, xu hướng
tiếp cận nguồn nước ngầm và sự góp phần trong việc chống lại kháng sinh của vi sinh
vật. Các đánh giá đã khẳng định thuốc kháng sinh có ảnh hưởng đến hệ nội tiết tố của
cá, động vật thân mềm, động vật không xương sống và chim [2]. Ngồi ra, một số hợp
chất dược phẩm có tác dụng gây ung thư, gây đột biến và gây độc cho sinh sản. Bên
cạnh tính độc hại thì dược phẩm cịn có đặc tính bền cao, đây cũng là yếu tố quan
trọng để đánh giá sự rủi ro trong môi trường [27].
Dữ liệu về việc tiêu thụ dược phẩm ở Đức trong 10 năm qua cho thấy khối lượng
của các dược phẩm ngày càng tăng mạnh. Nhiều chất dược phẩm đã được phát hiện
trong môi trường [28, 29]. Các loại dược phẩm đã được phát hiện hầu như ở tất cả các
nguồn nước trên thế giới [30].
Một nghiên cứu quy mô lớn (61 hoạt chất dược phẩm tại hơn 1,000 địa điểm dọc
theo 258 con sông và ở 104 quốc gia) đã thực hiện gần đây về điều tra dược phẩm ở
nhiều con sông trên thế giới đã đưa ra các kết luận [31]:
✓ Gần 100% các địa điểm lấy mẫu đều phát hiện sự ô nhiễm dược phẩm trong
nguồn nước (Chỉ 2 địa điểm lấy mẫu nước của 1000 điểm là khơng ơ nhiễm).
✓ Các loại dược phẩm khó phân hủy như thuốc chống động kinh,
carbamazepine, loại thuốc khó phân hủy, thuốc tiểu đường metformin và
caffeine, được tìm thấy ít nhất trong một nửa địa điểm. Bên cạnh đó, thuốc
kháng sinh được tìm thấy ở mức nguy hiểm ở 1/5 địa điểm.
✓ Có hơn 2,500 loại dược phẩm đang được sử dụng, nhưng công nghệ hiện tại
chỉ cho phép phân tích 50-100 loại sử dụng phổ biến.
✓ Khoảng 19% của tất cả các địa điểm đánh giá, nồng độ kháng sinh vượt quá
mức tổn hại cho môi trường và sức khỏe (sự phát triển của vi khuẩn kháng
thuốc kháng sinh).

✓ Ước tính rằng, có khoảng 5 triệu người đã chết trong năm 2019 do nhiễm
trùng do vi khuẩn thuốc kháng sinh.
✓ Khi tồn tại hỗn hợp nhiều dược phẩm trong mơi trường, rủi ro sinh thái có thể
lớn hơn dự đoán đối với các dược phẩm đơn lẻ.

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


9

Hình 1.1 Số lượng các loại dược phẩm đã được phát hiện trong nước mặt, nước ngầm
và nước uống các khu vực/quốc gia trên thế giới [30]
1.1.2. Các phương pháp xử lý dược phẩm
Ngày nay, cùng với sự gia tăng của dân số, lượng dược phẩm được sử dụng nhiều
hơn. Do đó, số lượng các nhà máy nghiên cứu và sản xuất ra dược phẩm ngày càng
lớn. Nước thải của các nhà máy thường chứa một lượng nhất định dược phẩm, nếu
không được quản lý và xử lý sẽ phát tán ra môi trường.
Việc xử lý nước thải dược phẩm cũng là cần thiết và cấp bách đối với các nhà máy
sản xuất dược phẩm. Vì vậy, để hoạt động tốt và bảo vệ môi trường phát triển bền
vững, các nhà máy sản xuất thuốc cần phải có hệ thống xử lý hiệu quả. Tuy nhiên, đa
phần các nhà máy hoặc cơng trình xử lý nước thải khơng được thiết kế để loại bỏ các
chất vi lượng khó phân hủy như dược phẩm [32].
Xử lý dược phẩm thường được xử lý cùng với nước thải chung hoặc được quan tâm
xử lý riêng. Đã có nhiều phương pháp, cơng nghệ đã được nghiên cứu, thử nghiêm và
áp dụng trên thế giới để loại bỏ dược phẩm khỏi môi trường nước. Quy trình xử lý
nước thải thường gồm có xử lý sơ cấp, thứ cấp và xử lý bậc ba hoặc nâng cao [33].
Phương pháp xử lý kỵ khí thường được sử dụng trong các nhà máy xử lý truyền
thống, nhưng việc loại bỏ kháng sinh không hiệu quả bằng các phương pháp xử lý tiên

tiến [34]. Một số phương pháp với mục tiêu loại bỏ cả kháng sinh và gen kháng sinh
[35]. Có nhiều cơng nghệ mới đã được thử nghiệm ở quy mơ phịng thí nghiệm hoặc
thí điểm và nhằm mục đích loại bỏ dược phẩm trong nước thải [23, 36, 37].
Một hệ thống gồm nano TiO2, ozone, và UV đã được nghiên cứu loại bỏ các hợp
chất gây rối loạn nội tiết. Tỷ lệ loại bỏ dược phẩm là 99,0%, 88,3% và 51,8% lần lượt
với ozon quang hóa, ozon hóa xúc tác và ozon hóa duy nhất [38]. Một phương pháp

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


10

kết hợp giữa q trình oxy hóa nâng cao dựa trên ozone và hấp phụ bằng than hoạt tính
đã được sử dụng để xử lý nước thải công nghiệp dược phẩm [39].
Trong các phương pháp xử lý dược phẩm, phương pháp hấp phụ bằng BC cũng đã
được nhiều nhà nghiên cứu thực hiện. Các nghiên cứu đã tập trung đánh giá khả năng
loại bỏ dược phẩm (đơn chất và hỗn hợp) bởi BC được sản xuất từ sinh khối hoặc chất
thải [40, 41].
Một nghiên cứu về chi phí của hai hệ thống tiên tiến đã được thực hiện bao gồm: 1.
lọc cát + ozone + than hoạt tính dạng hạt, và 2. lọc cát + lọc màng + thẩm thấu ngược
[42]. Phân tích này cho thấy rằng tổng chi phí là không mong muốn về mặt kinh tế và
môi trường, vì tiêu thụ nhiều năng lượng và phát thải CO2. Điều quan trọng cần sử
dụng phương pháp tồn tại lâu dài như: kết hợp nitrification + de-nitrifcation + loại bỏ
photpho sinh học, có thể đây là một phương pháp hiệu quả để loại bỏ các chất gây rối
loạn nội tiết và dược phẩm [43]. Khuyến khích sử dụng công nghệ cuối đường ống sự ổn định của chất nền làm cho việc xử lý dược phẩm dễ dàng tối ưu hóa; nồng độ
chất ơ nhiễm cao hơn làm cho việc xử lý tiết kiệm chi phí hơn [44].
1.2. Giới thiệu về than sinh học
1.2.1. Quá trình chế tạo than sinh học

BC là một loại vật liệu giàu cacbon, được tạo thành từ việc đốt nóng sinh khối trong
điều kiện khơng có hoặc thiếu oxy [45, 46]. Nó có đặc tính xốp, độ rỡng lớn, diện tích
bề mặt cao và có khả năng hấp phụ tốt [47, 48]. Quá trình chế tạo BC được gọi là quá
trình nhiệt phân và nhiệt độ nhiệt phân thường khoảng từ 300 đến 1000 oC [46].
BC được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực nông nghiệp và mơi trường [49]. Bên
cạnh đó, BC cịn được xem là sản phẩm thân thiện với môi trường [50, 51] và giúp làm
giảm biến đổi khí hậu. Ngoài việc được ứng dụng cho xử lý chất thải, BC còn được sử
dụng để cải tạo đất bởi vì nó có đặc tính xốp, giữ nước và chất dinh dưỡng tốt. Vì vậy,
BC là một lựa chọn hiệu quả để cải thiện đặc tính của đất cũng như hệ sinh thái [52].
Công nghệ nhiệt phân thường được chia thành 3 quá trình: Nhiệt phân nhanh, trung
bình và chậm. Các quá trình này tạo ra các sản phẩm gồm chất lỏng, rắn, và khí tổng
hợp; sản phẩm tạo ra có tỷ lệ chất rắn cao hay thấp sẽ phụ thuộc vào nhiệt độ nhiệt
phân khác nhau. Các quá trình nhiệt phân và đặc điểm của nó được trình bày trong
Bảng 1.1.

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


11

Bảng 1.1 Quá trình nhiệt phân và các sản phẩm tương ứng [53].
Sản phẩm

Quá trình

Nhiệt

phân


nhanh

Nhiệt độ
(oC)

300-1000

Nhiệt phân trung
bình

500

Nhiệt phân chậm

100-1000

Thời gian

Ngắn (<2
giây)
Trung bình
(10–20 giây)

Dài (5–30
phút)

Chất
lỏng (BC
Rắn

- dầu)
(BC) (%)
(%)

Khí (%)

75

12

13

50

25

25

30

35

35

Quy trình chế tạo BC bao gồm 5 bước như sau:
Bước 1: Chọn lựa nguyên liệu. Nguyên liệu chế tạo BC bao gồm các loại sinh khối
(động vật, thực vật, tảo). Ngoài ra, ngun liệu BC cịn có thể gồm các chất thải, bùn
hoạt tính [54].
Bước 2: Băm/nghiền: Nguyên liệu đã chuẩn bị được băm (nghiền) nhỏ sao cho phù
hợp với kích thước lò nung.

Bước 3: Làm sạch: Ngâm, rửa sạch và làm khơ vật liệu để thuận lợi cho q trình
nung.
Bước 4: Nung/đốt: Nguyên liệu được nung trong lò nung trong điều kiện thiếu oxy.
Thời gian nung và gia nhiệt rất khác nhau, tùy vào từng nghiên cứu. Như Ferreira
(2016) trình bày, BC làm từ vật liệu bùn được nung ở nhiệt độ 800 oC trong 150 phút
và gia nhiệt 10 oC/phút [55]. Jia (2016) đã sử dụng BC từ ngô rơm được nung ở nhiệt
độ 300 oC và 600 oC trong 90 phút [56]. Một nghiên cứu khác, BC sản xuất từ rơm rạ
và phân lợn được nung ở nhiệt độ 400 oC và 600 oC trong 2 giờ [57].

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


12

Bước 5: Sàng và tạo vật liệu cuối cùng. BC được xay và rây (mesh) với nhiều kích
thước khác nhau nhằm mục đích tạo ra các hạt đồng nhất. Ví dụ, nghiên cứu Wang
(2018) sử dụng các mẫu BC được sàng với kích thước 0,15 mm [57] và zhang (2019)
sàng với kích thước 0,12 mm [58]. BC sau hoàn thiện được bảo quản vào túi zip hoặc
chai nhựa có nắp đậy.
1.2.2. Nguyên liệu và các loại than sinh học
a. Nguyên liệu
Nguồn nguyên liệu để tạo BC cũng khá đa dạng, như bùn hoạt tính [59], chất thải
gia cầm [49], chất thải cà phê [60], chất thải nông nghiệp [61], chất thải rắn đô thị
[62], cây tre [63], vỏ trấu [64] và cây mai dương.
b. Các loại than sinh học
BC bao gồm 2 loại: BC thông thường và BC biến tính.
- BC thường là than được tạo ra trong điều kiện nhiệt phân cơ bản (băm nhỏ vật
liệu, phơi, nung, sấy, rửa nước cất...). BC biến tính là BC được cải tiến hoặc bổ sung

tác nhân (hoá học, vật lý hoặc quy trình) trong quá trình chế tạo (nhiệt phân).
- BC thơng thường có một số hạn chế như khả năng hấp phụ không cao và phạm vi
hấp phụ hẹp. Do đó, nhiều nghiên cứu đã sử dụng BC biến tính nhằm cải thiện chức
năng và hiệu quả xử lý chất thải.
Có các phương pháp biến tính BC phổ biến như sau:
- Biến tính với axit bazo:
Là phương pháp thay đổi tính chất bề mặt chất hấp phụ, chủ yếu làm tăng diện tích
bề mặt riêng và cấu trúc lỗ của BC, có thể ảnh hưởng đến sự hấp phụ vật lý của chất ơ
nhiễm. Bên cạnh đó, các nhóm chức C-OH và C-H hình thành bởi biến tính axit-bazơ
đóng vai trị chính trong q trình hấp phụ hóa học, do đó làm thay đổi khả năng hấp
phụ của BC. Một số nghiên cứu cho thấy rằng diện tích bề mặt riêng của BC được biến
đổi bởi axit và kiềm đã tăng lên lần lượt 10 lần và 14 lần.
- Biến tính với oxit kim loại và muối:
Sự biến đổi oxit kim loại và muối nhằm nâng cao khả năng hấp phụ hóa học của BC
biến tính bằng cách cho nhiều nhóm chức khác nhau để tạo ra nhiều nhóm liên kết hóa
học hơn.
- Biến tính với đất sét:

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


13

Biến tính BC với đất sét không chỉ làm tăng độ xốp của BC mà còn cải thiện khả
năng thích giao diện của nó, ngồi ra cịn nâng cao khả năng hấp phụ của hỗn hợp BC
– đất sét đến các chất gây ô nhiễm [65].
- Biến tính với hợp chất hữu cơ:
Việc biến tính BC với các hợp chất hữu cơ có thể làm tăng khả năng hấp phụ bằng

cách tăng số lượng các nhóm chức năng và thêm vào nhóm chức năng mới. Để cải
thiện khả năng hấp phụ, Luo và cộng sự (2018) đã biến tính BC từ lõi ngô với
acrylonitrile nhiệt phân ở nhiệt độ thấp (350 °C), nhóm chức năng CN được ghép vào
nhóm hydroxyl của vòng benzen. Kết quả cho thấy, khả năng hấp phụ Cd (II) tăng lên
do sự tạo phức của bề mặt và trao đổi ion [66].
1.2.3. Ứng dụng của than sinh học
Các nghiên cứu BC đã tập trung vào tiềm năng hấp phụ trong các thí nghiệm dạng
mẻ, cột. BC được áp dụng để loại bỏ các chất như: thuốc nhuộm [67, 68], dinh dưỡng
[64], hợp chất hữu cơ [69] và kim loại nặng [70, 71] trong môi trường nước.
Ứng dụng của BC rất đa dạng từ quá trình sản xuất nhiệt đến năng lượng, xử lý khí
thải, luyện kim, nông nghiệp, vật liệu xây dựng, y tế và làm giảm khí thải nhà kính
[72]. BC là nguyên liệu có sẵn, chi phí thấp, đặc tính bề mặt vật lý/ hóa học thuận lợi,
và có khả năng xử lý hiệu quả các chất gây ơ nhiễm. Đã có nhiều nghiên cứu về tính
chất và ứng dụng của BC trong xử lý nước và nước thải [73].
- Ứng dụng trong nông nghiệp: BC được sử dụng trong các hệ thống canh tác lúa là
một tiềm năng để làm giảm thiểu phát thải khí nhà kính [74], nâng cao trữ lượng
cacbon trong đất; có khả năng lưu giữ photpho cũng như cải thiện chức năng đất và
năng suất cây trồng [75]. Nghiên cứu của Chhatarpal Singh và cộng sự (2018) đã trình
bày về đất nông nghiệp nghèo dinh dưỡng khi trồng lúa được bón thêm BC vỏ trấu và
CRS-BIO (một loại vi kh̉n thương mại có lợi cho nơng nghiệp) độc lập hoặc kết hợp
vào đất. Kết quả cho thấy, BC đã làm tăng đáng kể chất dinh dưỡng của đất và năng
suất lúa, hiệu quả được thể hiện qua số lượng cây phân nhánh, và chiều dài của bông
lúa [76].
- Xử lý các khí độc hại: BC được dùng để xử lý các hợp chất độc hại từ các dòng
khí như H2S, CO2... Với nguồn nguyên liệu phong phú, đa dạng cùng với sự khác biệt
về đặc tính của mỗi nguồn mà khả năng hấp phụ của than cũng khác nhau.
- Xử lý nước/ nước thải: BC có diện tích bề mặt riêng lớn, nhiều mao quản nhỏ, độ
kết dính chất ô nhiễm trên bề mặt riêng tốt và có tính không phân cực được áp dụng để

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.


Lưu hành nội bộ


14

xử lý các chất ô nhiễm như: thuốc kháng sinh, thuốc trừ sâu, thuốc nhuộm, phenol,
kim loại nặng, nito và photpho trong nước thải [54, 77].
Phạm Hồng Giang và Đỡ Quang Huy (2016) đã trình bày về phương pháp chế tạo
BC bằng các vật liệu: Bã mía, vỏ chuối, xơ dừa, mùn cưa, vỏ ngô, vỏ trấu, rơm, lạc
biến tính với H3PO4. Kết quả khảo sát khả năng hấp phụ xanh methylen cho thấy vật
liệu sau biến tính có khả năng hấp phụ cao hơn vật liệu gốc từ 2 - 5 lần, trong đó BC
cho hiệu suất hấp phụ tốt nhất là vỏ chuối và rơm. Hai mẫu BC biến tính này được
nghiên cứu có khả năng hấp phụ kim loại nặng Pb2+ và Cu2+ và cho ra kết quả: q
trình hấp phụ tn theo mơ hình đường hấp phụ đẳng nhiệt Langmuir với dung lượng
hấp phụ cực đại của vật liệu vỏ chuối: 53,2 mg Cu2+/g; rơm: 55,56 mg Pb2+/g và 46,3
mg Cu2+/g [78].
Loại bỏ các hợp chất hữu cơ: Chủ yếu hấp phụ bằng hấp phụ vật lý và sự tương tác
hóa học. Các yếu tố ảnh hưởng đến BC trong các chất ô nhiễm hữu cơ như pH, nhiệt
độ và loại nguyên liệu. Đây là những thuộc tính để giúp BC loại bỏ các hợp chất hữu
cơ ô nhiễm này [73].
Loại bỏ các chất vô cơ: Kim loại vơ cơ là chất khó phân hủy, gây hại đến các sinh
vật khi ở nồng độ cao, do đó ảnh hưởng rất lớn đến sức khỏe con người và môi trường.
Các kim loại nặng (ví dụ: Pb2+, Cu2+, Cd2+, Zn2+, Hg2+ và Ni2+) là những chất có khả
năng gây ung thư. NH3, NH4+, và NO3 thường có trong các chất thải công nghiệp và
rác thải đô thị. BC có hàm lượng carbon hữu cơ cao, cấu trúc xốp đặc biệt và nhiều
nhóm chức. Các thuộc tính hóa lý của BC tạo ra sự hấp phụ ở cấu trúc xốp vĩ mô, vi
mô và nano xuyên qua ma trận; tạo điều kiện cho kim loại khử thành dạng ổn định hơn
[79].
1.3 Cơ chế hấp phụ

Hấp phụ là sự tích chất trên bề mặt phân cách các pha (Khí – rắn, lỏng – rắn, khí –
lỏng, lỏng – lỏng), trong đó:
✓ Chất hấp phụ: Là chất có các phân tử ở lớp vỏ mặt có khả năng hút và giữ các
phần tử khác tiếp xúc với nó.
✓ Chất bị hấp phụ: Là chất tích lũy trên bề mặt chất hấp phụ, chất này di
chuyển từ pha thể tích (dung dịch) và tập trung trên bề mặt chất hấp phụ.
Quá trình hấp phụ là kết quả hoạt động bề mặt năng lượng của vật liệu hấp phụ. Các
liên kết các nguyên tử cấu thành của vật liệu sẽ được lấp đầy bởi các nguyên tử khác
trong vật liệu. Quá trình hấp phụ thường được phân loại thành hấp phụ vật lý hoặc hóa

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ


15

học. Q trình hấp phụ có thể xảy ra do tương tác tĩnh điện hoặc phân tử [54]. Các cơ
chế khác nhau của quá trình hấp phụ BC với các chất ơ nhiễm hữu cơ được tóm tắt ở
Hình 1.2.

Hình 1.2 Cơ chế hấp phụ của BC với các chất gây ô nhiễm hữu cơ [53]
➢ Bản chất của hiện tượng hấp phụ
Là sự tương tác giữa các phân tử chất hấp phụ và chất bị hấp phụ. Tùy theo bản chất
của lực tương tác mà người ta phân biệt hai loại hấp phụ, đó là hấp phụ vật lý và hấp
phụ hóa học.
1.3.1. Cơ chế hấp phụ vật lý
Trong hấp phụ vật lý, các phân tử chất bị hấp phụ liên kết ở bề mặt phân tử bởi lực
liên kết Van Der Walls. Chất bị hấp phụ cố định trên bề mặt phân chia pha và bị giữ
lại trên bề mặt chất hấp phụ, không tạo thành hợp chất hóa học. Ở hấp phụ vật lý, nhiệt

hấp phụ khơng lớn.
1.3.2. Cơ chế hấp phụ hoá học

THƯ VIỆN TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG.

Lưu hành nội bộ