Multi-reactional kinetic modeling of phosphate sorption on goethite using artificial neural networks
Modelagem multi-reacional de sorção de fosfato pela goethita usando redes neurais artificiais
| dc.contributor | Vergütz, Leonardus | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/7540664194279196 | |
| dc.contributor | Borges, Emílio | |
| dc.contributor | Mattiello, Edson Márcio | |
| dc.creator | Pogorzelski, Denison Queiroz | |
| dc.date | 2022-07-29T19:31:10Z | |
| dc.date | 2022-07-29T19:31:10Z | |
| dc.date | 2021-06-28 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-27T20:39:59Z | |
| dc.date.available | 2023-09-27T20:39:59Z | |
| dc.identifier | POGORZELSKI, Denison Queiroz. Multi-reactional kinetic modeling of phosphate sorption on goethite using artificial neural networks. 2021. 45 f. Tese (Doutorado em Solos e Nutrição de Plantas) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2021. | |
| dc.identifier | https://locus.ufv.br//handle/123456789/29467 | |
| dc.identifier | https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2021.120 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8946222 | |
| dc.description | Phosphorus (P) is a limiting nutrient for plant biomass production in terrestrial ecosystems, and the nutrient raising the most concern regarding its use and availability. Most of this limitation occurs in the highly weathered soils of the tropics, where the low bioavailability and overall geochemical cycling of P are controlled by sorption reactions on soil minerals, especially oxides. Goethite is one of the most important Fe oxides present in these soils, with sorption reactions occurring at the goethite-water interface defining P fate in such environment. As such, understanding the mechanisms controlling P sorption on these materials is of uttermost importance to improve our overall understanding of the P biogeochemical cycling to improve P use efficiency. Herein, we are bringing an approach which consists in assessing P sorption and desorption capacity of goethite at different temperatures and then investigating the kinetic mechanisms by applying multi-reactional modeling through Hopfield artificial neural network (HANN). Two mechanisms were investigated, a sequential reactions type (P in solution ⇌ B⇌ C) and another with independent reactions (B ⇌ P in solution ⇌ C). The mechanism that better fit the experimental data was used to provide the thermodynamic parameters. Furthermore, these mechanisms were also tested in a second sorption experiment on phosphate-preloaded goethite. The results showed that goethite adsorbed 13.34, 18.11 and 24.23 μmol g -1 of P and desorbed 48, 28 and 23 % of the sorbed P in water at 278, 298 and 323 K, respectively. After 20 days of incubation, phosphate-preloaded goethite sorbed 6.24 μmol g -1 more P and desorbed 54 % of that P at 298 K, demonstrating a lower adsorption capacity and a greater capacity for desorption facing a new P application. The mechanism with sequential steps better fit the experimental data, indicating that the step 1 (P in solution ⇌ B) is the trigger for the step 2 (B ⇌ C). Step 1 was faster than step 2, meaning that, kinetically, step 2 is the limiting step on P sorption mechanism onto goethite. Both steps were spontaneous (ΔG°<0), but the step 1 was exothermic (ΔH°<0) and an enthalpy driven reaction (ΔH°>TΔS°), indicating that specie B is related to a high intermolecular interaction force with the goethite surface; while step 2 was endothermic (ΔH°>0) and entropy driven (ΔH°<TΔS°), indicating that specie C is related to surface or bulk precipitated Fe-P (e.g., strengite or an analogue). Both tested mechanisms failed to fit the model on the P sorption data from second sorption experiment, indicating that the P sorption mechanism in phosphate-preloaded goethite has different key steps. This approach brings important information regarding P sorption on Fe oxides, one of the most important phenomena controlling P cycling and availability in highly weathered soils. Multi-reactional modeling by HANN were able to provide insights on the P sorption mechanism and their specific steps. Defining these steps and the thermodynamics controlling it help us clarifying and focusing our future research on our quest to elucidate such important environmental reactions. Keywords: Stirred-flow system. P adsorption. P desorption. Rate constants. Hopfield artificial neural network. | |
| dc.description | O fósforo (P) é um nutriente limitante para a produção de biomassa vegetal em ecossistemas terrestres e o nutriente que mais preocupa quanto ao seu uso e disponibilidade. A maior parte dessa limitação ocorre em solos altamente intemperizados dos trópicos, onde a baixa biodisponibilidade e o ciclo geoquímico do P são controlados por reações de sorção em minerais do solo, principalmente os óxidos. Goethita é um dos mais importantes óxidos de Fe presentes nesses solos, com reações de sorção ocorrendo na interface goethita-água, definindo o destino do P nesse ambiente. Assim sendo, compreender os mecanismos que controlam a sorção de P nesses materiais é de extrema importância para melhorar nossa compreensão geral do ciclo biogeoquímico de P e assim melhorar a eficiência do uso de P. Para ajudar a resolver esse problema, estamos trazendo uma abordagem que consiste em avaliar a capacidade de sorção e dessorção de P da goethita-goethita previamente carregada com P em diferentes temperaturas e, em seguida, investigar os mecanismos cinéticos por meio da aplicação de modelagem multi- reacional através da rede neural artificial de Hopfield (RNAH). Dois mecanismos foram investigados, um tipo com reação sequencial (P em solução ⇌ B⇌ C) e outro com reações independentes (B ⇌ P em solução ⇌ C). O mecanismo que melhor se ajustou aos dados experimentais foi utilizado para fornecer os parâmetros termodinâmicos. Além disso, esses mecanismos também foram testados em um segundo experimento de sorção em goethita previamente carregada com fosfato. Os resultados mostraram que a goethita adsorveu 13,34, 18,11 e 24,23 μmol g -1 de P e dessorveu 48, 28 e 23% do P adsorvido em água a 278, 298 e 323 K, respectivamente. Após 20 dias de incubação, a goethita carregada com fosfato adsorveu 6,24 μmol g -1 a mais de P e dessorveu 54% desse P a 298 K, demonstrando menor capacidade de adsorção e maior capacidade de dessorção diante de uma nova aplicação de P. O mecanismo com etapas sequenciais se ajustou melhor aos dados experimentais, indicando que a etapa 1 (P na solução ⇌ B) é o gatilho para a etapa 2 (B ⇌ C). A etapa 1 foi mais rápida do que a etapa 2, o que significa que, cineticamente, a etapa 2 é a etapa limitante do mecanismo de sorção de P pela goethita. Ambas as etapas foram espontâneas (ΔG ° <0), mas a etapa 1 foi exotérmica (ΔH ° <0) e conduzida por entalpia (ΔH °> TΔS °), indicando que a espécie B apresenta uma interação molecular forte com a superfície da goethita; enquanto a etapa 2 foi endotérmica (ΔH °> 0) e conduzida por entropia (ΔH ° <TΔS °), indicando que a espécie C está relacionada a precipitação de Fe-P em solução ou em superfície (e.g., estrangita ou um análogo). Ambos os mecanismos testados falharam em modelar os dados de sorção de P do segundo experimento de sorção, indicando que o mecanismo de sorção de P na goethita previamente carregada com fosfato tem mais de duas etapas chaves. Esta abordagem traz informações importantes sobre a sorção de P nos óxidos de Fe, um dos fenômenos mais importantes no controle da ciclagem e disponibilidade do P em solos altamente intemperizados. A modelagem multi-reacional por RNAH foi capaz de fornecer informações sobre o mecanismo de sorção de P e suas etapas específicas. Definir essas etapas e a termodinâmica que as controla nos ajuda a esclarecer e focar nossas pesquisas futuras em nossa busca para elucidar essas reações ambientais importantes. Palavras-chave: Sistema de fluxo sob agitação. Adsorção de P. Dessorção de P. Constantes cinéticas. Rede neural artificial de Hopfield. | |
| dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | eng | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Viçosa | |
| dc.publisher | Solos e Nutrição de Plantas | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.subject | Fosfatos - Absorção e adsorção | |
| dc.subject | Dessorção | |
| dc.subject | Hopfield, Modelo de | |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | |
| dc.subject | Ciência do Solo | |
| dc.title | Multi-reactional kinetic modeling of phosphate sorption on goethite using artificial neural networks | |
| dc.title | Modelagem multi-reacional de sorção de fosfato pela goethita usando redes neurais artificiais | |
| dc.type | Tese |