Nghiên cứu tối ưu hóa quá trình xử lý kim loại nặng đồng (cu) và chì (pb) bằng vi tảo chlorella vulgaris

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KHOA SINH - MÔI TRƯỜNG  ĐỖ THÙY TRANG NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HĨA Q TRÌNH XỬ LÝ KIM LOẠI NẶNG ĐỒNG (Cu) VÀ CHÌ (Pb) BẰNG VI TẢO CHLORELLA VULGARIS KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên môi trường Đà Nẵng - 2021 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KHOA SINH - MÔI TRƯỜNG  ĐỖ THÙY TRANG NGHIÊN CỨU TỐI ƯU HÓA QUÁ TRÌNH XỬ LÝ KIM LOẠI NẶNG ĐỒNG (Cu) VÀ CHÌ (Pb) BẰNG VI TẢO CHLORELLA VULGARIS Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên môi trường Mã số : 3150317026 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Người hướng dẫn : ThS Trần Ngọc Sơn Đà Nẵng - 2021 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan liệu trình bày khóa luận trung thực Đây kết nghiên cứu tác giả hướng dẫn ThS Trần Ngọc Sơn – Khoa Sinh – Môi trường, Trường Đại học Sư phạm – Đại học Đà Nẵng chưa cơng bố cơng trình khác trước Tơi hồn tồn chịu trách nhiệm vi phạm quy định đạo đức khoa học Tác giả Đỗ Thùy Trang i LỜI CẢM ƠN Từ tận sâu trái tim tơi xin trân thành cảm ơn tới: Thầy hướng dẫn ThS Trần Ngọc Sơn, thầy nhiệt tình, tận tâm giúp đỡ tơi suốt q trình làm khóa luận tốt nghiệp Không thầy cung cấp tài liệu kiến thức quý báu, thầy rèn luyện nhiều kỹ mềm đọc báo tiếng anh, giao tiếp tiếng anh, thuyết trình, làm việc nhóm, …Tơi xin trân thành cảm ơn thầy! Tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô Bộ môn khoa Sinh – Môi Trường Thầy cô tạo điều kiện tốt để chúng tơi hồn thành khóa luận nhanh chất lượng Tôi xin chân thành cảm ơn tới em Nguyễn Tường Vy lớp 18CTM, giúp đỡ nhiều khoảng thời gian khó khăn làm khóa luận Tôi xin cảm ơn đến anh chị bạn phịng Cơng nghệ Mơi Trường chia sẻ giúp đỡ em khó khăn trình làm thí nghiệm Con xin cảm ơn bố mẹ tạo điều kiện tốt để học phát triển thân với ngành quản lý Tài Nguyên – Môi Trường Trường Đại học Sư Phạm Đà Nẵng Xin trân thành cảm ơn đến tất người! ii MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết đề tài .1 Mục tiêu đề tài Nội dung đề tài Ý nghĩa đề tài .2 CHƯƠNG I TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1.1 Tổng quan kim loại nặng .3 1.2 Tình hình nhiễm kim loại nặng Thế giới Việt Nam 1.3 Nghiên cứu ứng dụng vi tảo xử lý kim loại nặng 1.4 Tổng quan mơ hình đáp ứng bề mặt RSM 1.5 Đặc điểm sinh học tảo Chlorella vulgaris 1.6 Cơ chế loại bỏ kim loại nặng vi tảo 1.7 Các yếu tố ảnh hưởng đến trình xử lý kim loại nặng CHƯƠNG II ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 12 2.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 12 2.2 Phương pháp nghiên cứu 12 2.2.1 Phương pháp xác định mật độ tế bào vi tảo buồng đếm Neubauer 12 2.2.2 Phương pháp quang phổ hấp thụ nguyên tử Atomic Absorbtion Spectrometric (AAS) theo TCVN 6193:1996 chất lượng nước 13 2.2.3 Phương pháp xác định hiệu suất xử lý KLN 13 2.2.4 Phương pháp mơ hình đáp ứng bề mặt (RSM) 13 2.2.5 Phương pháp xử lý số liệu 14 2.2.6 Bố trí thí nghiệm 14 CHƯƠNG III KẾT QUẢ VÀ BIỆN LUẬN 15 3.1 Phân tích xây dựng mơ hình RSM 15 3.2 Ảnh hưởng nồng độ ban đầu, pH mật độ tảo đến việc loại bỏ kim loại nặng .19 3.3 Ảnh hưởng trình hấp thụ kim loại lên mật độ tảo 23 3.4 Xây dựng tương quan mơ hình đáp ứng bề mặt thực nghiệm 24 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 26 Kết luận 26 Kiến nghị 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 iii PHỤ LỤC 31 iv DANH MỤC HÌNH ẢNH Số hiệu hình Tên hình Trang Hình 1.1 Vi tảo Chlorella vulgaris kính hiển vi Hình 1.2 Q trình sinh sản vi tảo Chlorella vulgaris Hình 2.1 Buồng đếm hồng cầu Neubauer 13 Hình 3.1 Biểu đồ 3D (a, c, e) 2D (b, d, f) biểu thị tác động tham số lên hiệu suất xử lý Cu (II) (Y) 21 Hình 3.2 Biểu đồ 3D (a, c, e) 2D (b, d, f) biểu thị tác động tham số lên hiệu suất xử lý Pb (II) (Y) 23 Hình 3.3 Biểu đồ mật độ tảo C vulgaris trước sau xử lý Cu (II) 24 Hình 3.4 Biểu đồ mật độ tảo C vulgaris trước sau xử lý Pb (II) 24 Hình 3.5 So sánh liệu thực nghiệm (%) so với liệu dự đoán (%) RSM cho kim loại Cu (II) 25 Hình 3.6 So sánh liệu thực nghiệm (%) so với liệu dự đoán (%) RSM cho kim loại Pb (II) 25 v DANH MỤC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang Bảng 1.1 Phạm vi cấp độ biến độc lập kim loại Cu, Pb 14 Bảng 3.1 Các phản hồi thử nghiệm (Yexp) dự đoán (Ypre) dựa mơ hình BBD hiệu xuất loại bỏ Cu Các kết dự đốn tính tốn cách sử dụng công thức 15 Bảng 3.2 Các phản hồi thử nghiệm(Yexp) dự đốn(Ypre) dựa mơ hình BBD hiệu suất loại bỏ Pb Các kết dự đốn tính tốn cách sử dụng công thức 16 Bảng 3.3 ANOVA cho tham số RSM trang bị cho phương trình đa thức bậc hai loại bỏ Cu 17 Bảng 3.4 ANOVA cho tham số RSM trang bị cho phương trình đa thức bậc hai loại bỏ Pb 18 vi DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT KLN Kim loại nặng MT Môi trường Cu Đồng Zn Kẽm Pb Chì As Asen Mn Mangan Ni Niken Hg Thủy ngân Cd Cadimi Cr Crom Mg Magie TCVN Tiêu chuẩn Việt Nam KCN Khu công nghiệp UBND Ủy Ban Nhân Dân Al Nhơm Sn Thiết RSM Mơ hình đáp ứng bề mặt vii TÓM TẮT Vi tảo Chlorella vulgaris (C vulgaris) xem giải pháp sinh học có hiệu cao việc loại bỏ kim loại nặng nước thải Trong số nguyên tố học độc hại cho mơi trường, Đồng (Cu) Chì (Pb) loại hóa chất độc hại phổ biến gây vấn đề nghiêm trọng cho sức khỏe người hệ sinh thái Do đó, nghiên cứu thực để nghiên cứu ảnh hưởng yếu tố môi trường khác bao gồm nồng độ, mật độ tế bào pH khả loại bỏ Cu (II) Pb (II) C.vulgaris Kết thí nghiệm cho thấy hiệu suất xử lý trung bình cao đạt 85,33%, 95% Cu Pb Được ghi nhận từ mơi trường có mật độ tế bào 2,5 x 106 tế bào / mL, nồng độ Cd 50 ppm pH Cu Pb Dựa bề mặt phản hồi đường viền ô, điều kiện tối ưu để xử Cu tốt là: nồng độ 59,9 ppm pH 4,41 với mật độ 2,67x106 tế bào/ml với hiệu suất tối đa 89,07% Bên cạnh với điều kiện tối ưu xử lý Pb tốt nồng độ 66 ppm pH 4,45 với mật độ 3,34x106 tế bào/ml có hiệu suất tối đa 95% Từ cho tảo C.vulgaris vật liệu hấp thụ hiệu để loại bỏ ion kim loại Từ khóa – Chlorella vulgaris; hấp thụ; RSM; loại bỏ kim loại nặng; nước thải Keywords - Chlorella vulgaris; Sorption; response surface methodology; metal removal; wastewater viii Total 14 8495.78 3.2 Ảnh hưởng nồng độ ban đầu, pH mật độ tảo đến việc loại bỏ kim loại nặng Thí nghiệm khảo sát ảnh hưởng nồng độ độ ban đầu, pH mật độ đến việc loại bỏ kim loại nặng tiến hành nồng độ ban đầu 30, 50 70 ppm mức pH 3,4,5 với mật độ tảo 1,5x106 tế bào/ml, 2,5x106 tế bào/ml 3,5 x106 triệu/ml Hình 3.1 hình 3.2 bao gồm hình vẽ bề mặt phản hồi 3D (a, c e) đường 2D (b, d, f) để minh họa tác động yếu tố (nồng độ, pH, mật độ tảo) hiệu suất loại bỏ Cu (II) Pb (II) Hình 3.1a, b cho thấy hiệu suất loại bỏ Cu (II) tương ứng với giá trị nồng độ pH với mật độ tảo không đổi 2,5x106 tế bào/ml Hiệu suất loại bỏ Cu (II) tăng lên tăng độ pH từ đến nồng độ từ 30 lên 70 ppm; sau giảm dần Cả nồng độ pH ảnh hưởng đến hiệu suất xử lý Cu (II) Hiệu suất xử lý đạt 85,33% với giá trị đặt tối ưu gần pH nồng độ 50ppm Bên cạnh đó, hiệu xuất xử lý thấp đạt 8,6% nồng độ 50ppm pH Tương tự, hình 4c, d hiệu loại bỏ Cu (II) tăng lên cách tăng độ nồng độ từ 30 lên 70 ppm mật độ tảo từ 1,5x106 đến 3,5x106 tế bào/ml pH khơng đổi Ngồi ra, hình 3e, f cho thấy hiệu suất loại bỏ Cu (II) tăng pH từ đến mật độ tảo từ 1,5x106 đến 3,5x106 tế bào/ml, nồng độ ban đầu giữ khơng đổi 50ppm Ngồi ra, mật độ tảo 1,5x106 tế bào/ml làm hiệu suất giảm xuống thấp 8,6% Rõ ràng hiệu suất loại bỏ Cu tăng lên sau tăng mật độ tế bào tảo Kết hợp lý gia tăng diện tích tiếp xúc bề mặt tế bào tảo với ion kim loại (Tam, Wong, & Simpson 1998) 19 d a e b f c 20 Hình Biểu đồ 3D (a, c, e) 2D (b, d, f) biểu thị tác động tham số lên hiệu suất xử lý Cu (II) (Y) Hình 3.2a, b cho thấy hiệu suất loại bỏ Pb (II) tương ứng với giá trị nồng độ pH với mật độ tảo không đổi 2,5x106 tế bào/ml Hiệu suất loại bỏ Pb (II) tăng lên tăng độ pH từ đến nồng độ từ 30 lên 70 ppm; sau giảm dần Cả nồng độ pH ảnh hưởng đến hiệu suất xử lý Pb (II) Hiệu suất xử lý đạt 95% với giá trị đặt tối ưu gần pH nồng độ 50ppm Bên cạnh đó, Hiệu xuất xử lý thấp đạt 18,22% nồng độ 50 pH Tương tự, hình 3.2c, d, hiệu loại bỏ Pb (II) tăng lên cách tăng độ nồng độ từ 30 lên 70 ppm mật độ tảo từ 1,5x106 đến 3,5x106 tế bào/ml pH khơng đổi Ngồi ra, hình 3.2e, f cho thấy hiệu suất loại bỏ Pb (II) tăng pH từ đến mật độ tảo từ 1,5x10 đến 3,5x106 tế bào/ml, nồng độ ban đầu giữ không đổi 50ppm Ngoài ra, mật độ tảo 3,5x106 tế bào/ml làm hiệu suất giảm xuống thấp 18,22% Từ kết trên, rõ ràng hiệu suất loại bỏ Pb tăng lên sau tăng mật độ tế bào tảo 21 a d b e c f 22 Hình Biểu đồ 3D (a, c, e) 2D (b, d, f) biểu thị tác động tham số lên hiệu suất xử lý Pb (II) Ngoài ra, dựa vào biểu đồ 3.1 3.2 cho thấy yếu tố nồng độ ban đầu (A), pH (B), mật độ (C) có tác động đến hiệu suất xử lý mơ hình đáp ứng bề mặt Kết cho thấy yếu tố pH (B) quan trọng nhất, nồng độ (A) mật độ (C) Nồng độ kim loại nặng ban đầu ảnh hưởng đáng kể đến khả hấp thụ vi tảo C vulgaris Nồng độ kim loại ban đầu tăng dần lượng ion kim loại hấp thụ tăng (Kumar et al 2018) (Monteiro, Castro, & Malcata 2012) Khi nồng độ kim loại cao hiệu suất xử lý vi tảo C vulgaris giảm xuống hàm lượng kim loại đạt trạng thái bão hòa, ion Cu liên kết với bề mặt vi tảo (Kumar et al 2018) Màng tế bào trao đổi hấp thu dinh dưỡng từ môi trường, dẫn đến vi tảo chết hàng loạt, ion Cu giải phóng trở lại mơi trường (Kumar et al 2018) Thơng thường, pH dung dịch có ảnh hưởng lớn đến khả hấp thụ kim loại vi tảo q trình trao đổi ion Trong mơi trường pH trung tính bazo, ion OH- nhiều làm cản trở trình khuếch tán ion Cu vào môi trường làm giảm hiệu suất hấp thụ ion kim loại phản ứng với ion OH- dẫn đến kết tủa làm lượng kim loại tự (Sheno Merrin, J., Sheela, R., Saswathi, N., Prakasham, R S., & Ramakrishna 1998) Tuy nhiên mức pH thấp, ion H+ phong phú làm cản trở liên kết cation kim loại tính linh động ion H+ tạo lực đẩy làm cản trở ion kim loại liên kết với thành tế bào (Monteiro, Castro, & Malcata 2012) Theo nghiên cứu Sari (2011) cho thấy ảnh hưởng pH đến khả hấp thụ sinh học As (III) khả hấp xử lý đạt từ 78 – 85% từ pH – (Sarı, Do, & Tüzen 2011) Những kết khẳng định trình loại bỏ ion chậm lại khó khăn việc liên kết ion kim loại với tế bào tảo Lực đẩy yếu tố trường hợp (Tam et al 1998) 3.3 Ảnh hưởng trình hấp thụ kim loại lên mật độ tảo Thí nghiệm tiến hành với mật độ từ 1,5x106 tế bào/ml đến 3,5x106 tế bào/ml xử lý thực nghiệm với mức nồng độ KLN (Cu, Pb) 30, 50, 70 ppm pH 4, 5, Hình 3.3 hình 3.4 cho thấy, tảo trước sau xử lý có giảm suy giảm dần mật độ tế bào qua việc thực 15 thí nghiệm lúc theo mơ hình BBD Kết hình 5.1 xử lý Cu, lơ thí nghiệm thứ 12 cho thấy mật độ tảo giảm so với mật độ tảo ban đầu cịn 160x103 tế bào/ml Mặt khác, lơ thí nghiệm mật độ tảo giảm khơng đáng kể từ 2,5x106 xuống 976x103 tế bào/ml Đối với kết hình 5.2 xử lý Pb, lơ thí nghiệm thứ lại cho kết mật độ tảo giảm cao 1,5x106 tế bào/ml Tuy nhiên, lơ thí nghiệm thứ lại có thay đổi mật độ không lớn từ 2,5x106 xuống 2,3x106 tế bào/ml Từ kết hình 5.1 hình 5.2 cho thấy thay đổi mật độ tảo khác so với lơ thí nghiệm, việc hiệu xuất xử lý kim loại nặng cao mật độ tảo khơng giảm q nhiều Có thể giải thích cho tượng nguyên nhân gia tăng diện tích tiếp xúc bề mặt tế bào tảo với ion kim loại (Sheno Merrin, J., Sheela, R., Saswathi, N., Prakasham, R S., & Ramakrishna 1998) Nghiên cứu Sari (2011) cho thấy với nồng độ As 10 mg/l, nồng độ sinh khối g/l Sự hấp thụ sinh tăng mạnh tăng nồng độ sinh khối lên tới g/l Hiệu suất hấp thụ sinh học đạt 96% 98% tương ứng với nồng độ sinh khối g/l 16 g/l (Sari et al 2011) Khả hấp thụ sinh học Cr (VI) nghiên cứu cách thay đổi sinh khối dao động từ 0,2-2,0 g/l Kết cho 23 thấy hiệu hấp thụ sinh học Cr (VI) gần không đổi liều lượng cao (Sarı et al 2011) Ngoài kết khẳng định tốc độ hấp thụ ban đầu nhanh có sẵn diện tích bề mặt lớn diện vị trí khơng sử dụng bề mặt chất hấp thụ sinh học (Response & Methodology 2019) Q trình loại bỏ ion chậm lại khó khăn việc liên kết ion kim loại với tế bào tảo Lực đẩy yếu tố trường hợp Hình 3 Biểu đồ mật độ tảo C.vulgaris trước sau xử lý Cu (II) Hình Biểu đồ mật độ tảo C.vulgaris trước sau xử lý Pb (II) 3.4 Xây dựng tương quan mơ hình đáp ứng bề mặt thực nghiệm Để đánh giá mức độ tương quan hiệu suất thực tế dự đốn mơ hình đáp ứng bề mặt mơ hình hồi quy tuyến tính thể hình 3.5 hình 3.6 so sánh liệu thực nghiệm (%) so với liệu dự đoán (%) RSM cho kim loại Cu (II) Pb (II) Hình 3.5, biểu đồ cho thấy giá trị R2 cho hiệu suất hấp thụ thí nghiệm xử lý kim loại Cu dự đốn tìm thấy 0,9924 Giá trị R2 cao gần 1, có 24 thể thấy từ đồ thị mong muốn thống đầy đủ giá trị dự đoán thu từ mơ hình giá trị thực nghiệm (Yamamoto, Kurihara, and Kawano 2005) Hình So sánh liệu thực nghiệm (%) so với liệu dự đoán (%) RSM cho kim loại Cu (II) Ngoài ra, biểu đồ hình 3.6 thể giá trị R2 cho hiệu suất hấp thụ thí nghiệm xử lí kim loại Pb dự đốn tìm thấy 0,9491 Giá trị R cao gần 1, thấy từ đồ thị mong muốn thống đầy đủ giá trị dự đốn thu từ mơ hình giá trị thực nghiệm (Yaghmaeian and Jaafari 2018) Hình So sánh liệu thực nghiệm (%) so với liệu dự đoán (%) RSM cho kim loại Pb (II) 25 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Nghiên cứu cho thấy hiệu xuất xử lý Cu trung bình đạt 85,33% ghi nhận từ điều kiện mật độ tế bào tảo 2,5 x 106 tế bào / mL, nồng độ Cu 50 ppm pH Điều kiện tối ưu để vi tảo xử lý Cu nồng độ, pH mật độ tảo 59,9; 4,41 2,67x106 tương ứng với hiệu suất xử lý Cu đạt tối đa (89,07%) Mặt khác, hiệu suất xử lý Pb trung bình đạt 95% với điều kiện mơi trường có mật độ tế bào 2,5 x 106 tế bào/mL, nồng độ Pb 50 ppm pH Giá trị tối ưu yếu tố môi trường bao gồm nồng độ, pH mật độ tảo 66; 4,45 3,34x106 tương ứng với hiệu suất xử lý Pb đạt tối đa 95% Các yếu tố xếp theo thứ tự quan trọng sau: yếu tố pH (B) quan trọng nhất, nồng độ (A) mật độ (C) Bên cạnh đó, nghiên cứu xây dựng mơ hình dự đốn hiệu suất xử lý Cu sau: YCu= -644,4+3,37A+226,5B+100C-0,0399A2-30,22B225,11C2+0,319AB+0,002AC+7,76BC YPb= -451+0,61A+261,1B-32,8C-0,0073A2-33,66B2-3,07C2 +0,028AB+0,068AC+10,93BC Kiến nghị Đề tài dùng phương pháp mô hình đáp ứng bề mặt xử lý kim loại nặng tảo C.vulgaris dừng lại việc đánh giá khả xử lý Cu Pb Do đó, cần có thêm nghiên cứu khả xử lý KLN khác As,Cd, Fe, Cần tiến hành dùng phương pháp RSM xử lý KLN vi tảo với dung dịch nước đa kim loại khác lặp lại nhiều lần Tiến hành nghiên cứu thêm yếu tố tối ưu mơ hình đưa vào thực tế dùng vi tảo C.vulgaris xử lý nước thải 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO Agardh, C (2015) Biosorption of copper ( II ) on Sargassum Biosorption of copper ( II ) on Sargassum angostifolium C Agardh phaeophyceae biomass, 2299(Ii) https://doi.org/10.3184/095422914X14039722451529 Ahluwalia, S S., & Goyal, D (2007) Microbial and plant derived biomass for removal of heavy metals from wastewater, 98, 2243–2257 https://doi.org/10.1016/j.biortech.2005.12.006 Ahmad, S., Pandey, A., & Pathak, V V (2020) Phycoremediation : Algae as Ecofriendly Tools for the Removal of Heavy Metals from Wastewaters Al-qunaibit, M (2014) A Kinetic Study of Uptake of Some Cationic Entities by The Alga Chlorella vulgaris A Kinetic Study of Uptake of Some Cationic Entities by The Alga Chlorella vulgaris, (January 2004) Bishnoi, N R., Pant, A., & Garima (2004) Biosorption of copper from aqueous solution using algal biomass Journal of Scientific and Industrial Research, 63(10), 813– 816 Brinza, L., Dring, M J., & Gavrilescu, M (2007) Environmental Engineering and Management Journal marine micro and macro algal species as biosorbents for heavy metals marine micro and macro algal species as biosorbents for heavy metals, (May) https://doi.org/10.30638/eemj.2007.029 Cho, D Y., Lee, S T., Park, S W., & Chung, A S (2017) Journal of Environmental Science and Health Part A : Studies on the biosorption of heavy metals onto Chlorella vulgaris, 1204(December) https://doi.org/10.1080/10934529409376043 Demiral, H (2016) Adsorption of copper ( II ) from aqueous solutions on activated carbon prepared from grape bagasse € r, 124 https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.02.084 Duruibe, J O.1*, Ogwuegbu, M O C.2 and Egwurugwu, J N (2007) Ô nhiễm kim loại nặng ảnh hưởng sinh học người.pdf Edris, G., Alhamed, Y., & Alzahrani, A (2014) Biosorption of Cadmium and Lead from Aqueous Solutions by Chlorella vulgaris Biomass : Equilibrium and Kinetic Study, 87–93 https://doi.org/10.1007/s13369-013-0820-x Effect of Metal Interference , pH and Temperature on Cu and Ni Biosorption by Chlorella vulgaris and Chlorella Miniata (2010), (December 2014), 37–41 https://doi.org/10.1080/09593332008616890 Ettiyappan, M (2020) Biosorption of chromium vi by ubiquitous dictyota biomass, (June) Gaetke, L M., & Kuang, C (2003) Copper toxicity , oxidati v e stress , and antioxidant nutrients, 189 https://doi.org/10.1016/S0300-483X(03)00159-8 Gaur, A., & Adholeya, A (2018) Prospects of arbuscular mycorrhizal fungi in phytoremediation of heavy metal contaminated, 86(4), 528–534 Gaur, S K M J P (1999) Heavy-metal-induced proline accumulation and its role in ameliorating metal toxicity in Chlorella vulgaris, 253–259 27 Gonza, I R Ỉ C., Ferna, Ỉ F., & Legane, F (2009) Effect of pH , EDTA , and Anions on Heavy Metal Toxicity Toward a Bioluminescent Cyanobacterial Bioreporter, 477–487 https://doi.org/10.1007/s00244-008-9280-9 Griffiths, D J (1963) The effect of glucose on cell division in Chlorella vulgaris, Beijerinck (emerson strain) Annals of Botany, 27(3), 493–504 https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.aob.a083865 Jenssen, T., & Hartmann, A (2011) Prevention and management of transplantassociated diabetes, 2641–2655 Jr, M J M., Singh, K P., & Jr, J J R (1999) Lead intoxication impairs the generation of a delayed type hypersensitivity response, 139, 255–264 Khan, M A., Ali, R., Rao, K., & Ajmal, M (2008) Heavy metal pollution and its control through nonconventional adsorbents ( 1998-2007 ): a review, 3(2), 101–141 Klimmek, S., & Stan, H (2001) Comparative Analysis of the Biosorption of Cadmium , Lead , Nickel , and Zinc by Algae, 35(3), 4283–4288 Kumar, M., Kumar, A., & Mohd, S (2018) Study of sorption and desorption of Cd ( II ) from aqueous solution using isolated green algae Chlorella vulgaris Applied Water Science https://doi.org/10.1007/s13201-018-0871-y Length, F (2007) Heavy metal pollution and human biotoxic effects, 2(5), 112– 118 Low, O., & Weight, M (1990) Heavy metal accumulation by bacteria and other microorganisms, 46, 2545–2548 Mehta, S K., & Gaur, J P (2001a) Characterization and optimization of Ni and Cu sorption from aqueous solution by Chlorella ulgaris, 18, 1–13 Mehta, S K., & Gaur, J P (2001b) Removal of Ni and Cu from single and binary metal solutions by free and immobilized Chlorella vulgaris, 271, 261–271 Monteiro, C M., Castro, P M L., & Malcata, F X (2012) Metal uptake by microalgae: Underlying mechanisms and practical applications Biotechnology Progress, 28(2), 299–311 https://doi.org/10.1002/btpr.1504 Monteiro, C M., Castro, P M L., Malcata, F X., Instituto, I., Carlos, A., Campos, O., … Pedro, P. A S (2012) Metal Uptake by Microalgae : Underlying Mechanisms and Practical Applications https://doi.org/10.1002/btpr.1504 Monteiro, C M., Fonseca, S C., Castro, P M L., & Malcata, F X (2011) Toxicity of cadmium and zinc on two microalgae, Scenedesmus obliquus and Desmodesmus pleiomorphus, from Northern Portugal Journal of Applied Phycology, 23(1), 97–103 https://doi.org/10.1007/s10811-010-9542-6 Motsei, L., & Ndou, R (2010) Preliminary Findings on the Levels of Five Heavy Metals in Water , Sediments , Grass and Various Specimens from Cattle Grazing and Watering in Potentially Heavy Metal Polluted Areas , (December) https://doi.org/10.3923/javaa.2010.3026.3033 Pagnanelli, F., Esposito, A., & Toro, L (2003) Metal speciation and pH effect on Pb , Cu , Zn and Cd biosorption onto Sphaerotilus natans : Langmuir-type empirical model, 37, 627–633 28 Pahlsson, A B (1989) T o x i c i t y o f heavy m e t a l s (zn, cu, cd, pb) to v a s c u l a r plants a Literature Review, 287–319 Pascucci, P R., & Sneddon, J (n.d.) Journal of Environmental Science and Health Part A : Environmental Science and Engineering and Toxicology : Toxic / Hazardous Substances and Environmental Engineering A simultaneous multielement flame atomic absorption study for the removal of lead , zinc , and copper by an algal biomass, (April 2015), 1483–1493 https://doi.org/10.1080/10934529309375956 Priyadarshani, I., Sahu, D., & Rath, B (2012) Microalgal bioremediation : Current practices and perspectives Journal of Biochemical Technology, 3(3), 299–304 Quantitative, M F O R., & Analysis, P (2010) Methods for Quantitative Rainbow, P S (1995) Physiology , Physicochemistry and Metal Uptake A Crustacean Perspective, 31(95), 55–59 Response, U., & Methodology, S (2019) Optimisation and Modelling of Pb ( II ) and Cu ( II ), (II) Sa, C., Zebib, B., Merah, O., & Pontalier, P (2014) Morphology , composition , production , processing and applications of Chlorella vulgaris : A review, 35, 265–278 https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.04.007 Sarı, A., Do, Ö., & Tüzen, M (2011) Equilibrium , thermodynamic and kinetic investigations on biosorption of arsenic from aqueous solution by algae ( Maugeotia genuflexa ) biomass, 167, 155–161 https://doi.org/10.1016/j.cej.2010.12.014 Shen, Y., Zhu, W., Li, H., Ho, S., Chen, J., Xie, Y., & Shi, X (2018) Enhancing cadmium bioremediation by a complex of water-hyacinth derived pellets immobilized with Chlorella sp College of Mechanical Engineering and Automation , Fuzhou University , Fuzhou Fujian Engineering Research Center for Comprehensive Utilization of Marine Fujian Key Laboratory of Marine Enzyme Engineering , Fuzhou University , Fujian , Bioresource Technology https://doi.org/10.1016/j.biortech.2018.02.060 Sheng, P X., Ting, Y., Chen, J P., & Hong, L (2004) Sorption of lead , copper , cadmium , zinc , and nickel by marine algal biomass : characterization of biosorptive capacity and investigation of mechanisms, 275, 131–141 https://doi.org/10.1016/j.jcis.2004.01.036 Sheno Merrin, J., Sheela, R., Saswathi, N., Prakasham, R S., & Ramakrishna, S V (1998) Biosorption of chromium VI using Rhizopus arrhizus Indian Journal of Experimental Biology, 36(10), 1052–1055 Sultana, N., Hossain, S M Z., Mohammed, M E., Irfan, M F., & Haq, B (2020) Experimental study and parameters optimization of microalgae based heavy metals removal process using a hybrid response surface methodology ‑ crow search algorithm Scientific Reports, 1–15 https://doi.org/10.1038/s41598-020-72236-8 Tam, N F Y., Wong, Y., & Simpson, C G (1998) Removal of Copper by Free and Immobilizea Microalga , Chlorella vulgaris Taylor, P., Aksu, Z., Sag, Y., & Kutsal, T (2008) The biosorpnon of copperod by C vulgaris and Z ramigera THE BIOSORPnON OF COPPEROD BY C VULGARIS AND Z RAMIGERA, (January 2014), 37–41 https://doi.org/10.1080/09593339209385186 29 Tong-Bin, C., Xiao-Yong, L., Ze-Chun, H., Mei, L., Wen-Xue, L., Liang-Yu, M., … Hua, X (2007) Phytoremediation of Arsenic-Contaminated Soil in China, 23(1), 393–404 https://doi.org/10.1007/978-1-59745-098-0_27 Tunali, S., & Ahmet, C (2006) Removal of lead and copper ions from aqueous solutions by bacterial strain isolated from soil, 115, 203–211 https://doi.org/10.1016/j.cej.2005.09.023 Wang, W (1987) Factors affecting metal toxicity to (and accumulation by) aquatic organisms - Overview Environment International, 13(6), 437–457 https://doi.org/10.1016/0160-4120(87)90006-7 Wong, J P K., Wong, Y S., & Tam, N F Y (2000) Nickel biosorption by two chlorella species , C Vulgaris ( a commercial species ) and C Miniata ( a local isolate ), 73, 133–137 Yaghmaeian, K., & Jaafari, J (2018) Optimization of heavy metal biosorption onto freshwater algae (Chlorella coloniales) algae cells using response surface methodology (RSM) Chemosphere https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2018.10.205 Yamamoto, M., Fujishita, M., & Hirata, A (2004) Regeneration and maturation of daughter cell walls in the autospore-forming green alga Chlorella vulgaris ( Chlorophyta , Trebouxiophyceae ), 257–264 Yamamoto, M., Kurihara, I., & Kawano, S (2005) Late type of daughter cell wall synthesis in one of the Chlorellaceae , Parachlorella kessleri ( Chlorophyta , Trebouxiophyceae ), 766–775 https://doi.org/10.1007/s00425-005-1486-8 30 PHỤ LỤC Phụ lục Một số hình ảnh q trình làm khóa luận Nhân giống vi tảo Chlorella vulgaris Bố trí thí nghiệm xử lý KLN Cu (II) 31 Bố trí thí nghiệm xử lý KLN Pb (II) Dụng cụ làm q trình thí nghiệm 32 Pha loãng mẫu HNO3 loãng Đo máy quang phổ hấp thụ phân tử AAS 33 ... sử dụng RSM cho vi tảo Chlorella vulgaris xử lý kim loại nặng Vì vậy, tơi định chọn đề tài “ Nghiên cứu tối ưu hóa trình xử lý kim loại nặng Đồng (Cu) Chì (Pb) vi tảo Chlorella vulgaris ” Mục... tổng quát Tối ưu hóa yếu tố mơi trường q trình xử lý Chì (Pb) Đồng (Cu) vi tảo Chlorella vulgaris 2.2 Mục tiêu cụ thể Xác định ảnh hưởng yếu tố nồng độ, pH mật độ tảo tối ưu đến vi? ??c xử lý kim loại. .. (Ypre) xử lý kim loại nặng vi tảo C vulgaris Ý nghĩa đề tài 4.1 Ý nghĩa khoa học Đánh giá khả xử lý Cu Pb vi tảo C vulgaris mô hình RSM Là sở cho nghiên cứu vi? ??c ứng dụng vi tảo xử lý kim loại nặng