Page 72 - 精细化工2019年第9期

·1800· 精细化工 FINE CHEMICALS 第 36 卷

图 6 Langmuir 吸附等温模型（a）和 Freundlich 吸附等温模型（b）
Fig. 6 Langmuir adsorption isothermal model (a) and Freundlich adsorption isotherm model (b)

表 5 等温吸附模型 Q max (n)、K 及线性方程
Table 5 Isothermal adsorption model Q max (n), K and linear equations
2
吸附等温线模型 线性方程 R Q max/(mg/g) K n
Langmuir NIPs  e/Q e = 0.02673 e + 0.00517 0.6267 37.41 5.17 —
LUT-CIPs  e/Q e = 0.00774 e + 0.00193 0.7995 129.2 4.01 —
Freundlich NIPs lnQ e= 0.7918ln e + 4.2820 0.9876 — 72.38 1.26
LUT-CIPs lnQ e= 0.8706ln e +5.6593 0.9955 — 286.95 1.15

结合过程；第二步为木犀草素进入分子印迹聚合物中
与其内部吸附点结合的过程，即特异性结合过程。
2.3.3 分子选择性识别特性
选取木犀草素的结构类似物芹菜素和芸香叶苷
作为竞争底物，考察配位印迹聚合物对底物的分子

识别性能与选择性吸附能力，结果如表 7 所示。K d
越高，表示聚合物对该底物的结合量越大，k 越大，
表示该聚合物对底物的选择性越好 [20] 。木犀草素的
分配系数远高于芹菜素和芸香叶苷，同时相对于芹

图 7 木犀草素配位印迹聚合物动态吸附曲线 菜素和芸香叶苷，对木犀草素的选择性系数分别达
Fig. 7 Dynamic adsorption curves of the matched imprinted 到 5.09 和 3.35，说明 LUT-CIPs 对 LUT 有良好的吸
polymer 附能力和选择识别能力。

利用准一级与准二级动力学方程，将 LUT-CIPs 2.4 印迹聚合物吸附性能比较
和 NIPs 吸附数据进行拟合，建立吸附动力学模型， 考察了在最佳制备条件下制备的 LUT-CIPs、
结果如表 6、图 8 所示。可知，准二级动力学方程 NIPs 及未进行配位作用的木犀草素分子印迹聚合物
2
2
的 R 均大于 0.99，远大于准一级动力学方程的 R ， （LUT-MIPs）对木犀草素的吸附量，结果见图 9。
表明准二级动力学方程能较好地描述木犀草素在分 由图 9 可知，3 种聚合物中，LUT-CIPs 的吸附效果
子印迹聚合物上的吸附动力学过程。推断整个吸附 最好，是 30.13 mg/g，其吸附量是 NIPs（12.05 mg/g）
过程可能由两部分控制完成：第一步为木犀草素在 的 2.50 倍，是 LUT-MIPs（21.97 mg/g）的 1.37 倍，
溶液中向印迹聚合物表面扩散并结合的过程，即快速 说明配位作用能有效提高聚合物的吸附量。

表 6 动力学模型 Q e ，k 及线性方程
Table 6 Dynamic model Q e , k and linear equations
2
模型 聚合物类型 线性方程 Q e/(mg/g) k R
准一级动力学模型 NIPs ln(Q e–Q t) = 3.1113 – 0.00924t 12.41 0.009240 0.1144
LUT-CIPs ln(Q e–Q t) = 0.6784 – 0.00736t 36.45 0.007360 0.9683
准二级动力学模型 NIPs t/Q t = 0.08458t + 0.1653 11.82 0.043280 0.9977
LUT-CIPs t/Q t = 0.02641t + 0.6492 37.86 0.001074 0.9998