卤水演化过程的氯同位素示踪模拟实验研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41303012
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0301.同位素地球化学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

In non-traditional isotopic systems, chlorine isotope has its own characteristics. Chlorine ions are abundant in bine because of its high solubility in water, so it can provides important information during brine evolution.Due to using the variation of chlorine isotopic composition to retrieve brine evolution lacking of confirming by related theories and experiments, experiments of chlorine isotopic fractionation during the evaporation of brine are designed, which are conducted to simulate the concentration-desalination-concentration and mixing of brines, the replenishment condition of these experiments is different. Precipitate and brine samples will be collected during the experiments, and the δ37Cl values of the samples will be determined using an improved thermal ionization mass spectrometry procedure for precise measurement of chlorine isotopes based on Cs2Cl+. Chlorine isotopic data in combination with hydrochemical and mineralogical data will be uesd to study the variation characteristics of the δ37Cl values of the samples and their response mechanism to the concentration-desalination-concentration and mixing of brines, and analyze the sensitivity of the response, discuss the suitability of using the variation of chlorine isotopic composition to retrieve brine evolution, further, explore a model retrieve brine evolution with the variation characteristics of the δ37Cl values of the precipitate and coexisting brine. At last, it draws up to modify the model based on theδ37Cl values in deposited saline minerals in the core samples from saline Qarhan Lake.
在"非传统稳定同位素"体系中,氯同位素有其自身特点,由于氯是一种易溶元素,氯离子是卤水中的主要离子,故其能够提供卤水演化的重要信息。本项申请针对利用氯同位素变化反演卤水演化过程缺失相关的理论和实验数据支持,设计了在控制补给条件下的卤水蒸发过程氯同位素分馏实验,重点进行自然界卤水浓缩-淡化-浓缩和混合等演化过程的实验模拟,通过基于检测Cs2Cl+的高精度正热电离质谱法测定样品氯同位素比值,结合实验过程中精确测定的水化学和矿物学数据,研究卤水和盐类沉积δ37Cl值对卤水浓缩-淡化-浓缩和混合过程的响应,分析其敏感性,讨论利用氯同位素组成变化示踪古卤水演化的可行性,进而探索通过卤水和盐类沉积δ37Cl值的变化特征反演卤水演化过程的模式,最后通过察尔汗盐湖钻孔岩芯的氯同位素研究对模式进行完善。

结项摘要

本项目针对利用氯同位素变化反演卤水演化过程缺失相关的理论和实验数据支持,设计了在控制补给条件下的卤水蒸发过程氯同位素分馏实验,重点进行自然界卤水浓缩-淡化和混合等演化过程的实验模拟,研究卤水和盐类沉积δ37Cl值对卤水浓缩-淡化和混合过程的响应,分析其敏感性,讨论利用氯同位素组成变化示踪古卤水演化的可行性,进而探索通过卤水和盐类沉积δ37Cl值的变化特征反演卤水演化过程的模式。首先以我国青海湖湖水代表典型的大陆湖盆水体,通过大体积湖水的蒸发实验获取卤水,进而开展了卤水演化过程的氯同位素示踪模拟实验研究,发现:1、 随着水体体积浓缩-稀释的演化过程,对应的卤水和盐类沉积δ37Cl 值具有降低-增高的同步响应趋势,即从实验角度证明了可以从δ37Cl 值检出古气候变化的波动性。这对于阐明利用氯同位素示踪盐湖形成演化和某些盐类沉积的机理非常重要。2、发现淡化过程的氯同位素效应主要受盐类和水体之间的同位素分馏控制,河流带来的外源氯同位素效应并不显著。3、在水体演化早阶段,我们发现了氯同位素已经发生了显著分馏,改变了以往我们对水体氯同位素演化的认识,这是首次在实验中观测到这一特殊现象。同时我们对钻孔岩芯样品的研究发现:盐类沉积δ37Cl值的升高往往指示了古盐湖水的淡化过程,对应了更湿润的古气候的条件,δ37Cl值的降低往往指示了古盐湖水的蒸发浓缩过程,对应了更干旱的古气候的条件。这与前期进行的室内实验的结果是一致的。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Stable isotope fractionation of chlorine during the precipitation of single chloride minerals
单氯化物矿物沉淀过程中氯的稳定同位素分馏
  • DOI:
    10.1016/j.apgeochem.2014.06.005
  • 发表时间:
    2014-08-01
  • 期刊:
    APPLIED GEOCHEMISTRY
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Luo, Chongguang;Xiao, Yingkai;He, Maoyong
  • 通讯作者:
    He, Maoyong

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其他文献

三步离子交换方法用于粘土沉积物酸溶相中硼同位素测定
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  • 通讯作者:
    刘玉秀
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  • 发表时间:
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    罗重光
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    张艳灵
卤水蒸发过程中氯同位素分馏
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  • 通讯作者:
    马云麒

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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