Hình 1. Quy trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs

    2.2. Phương pháp nghiên cứu

    - Phương pháp tính toán các chỉ số môi trường

    Nghiên cứu sử dụng công cụ WAR để tính toán các chỉ số môi trường của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs bao gồm: Chỉ số rủi ro gây độc tính đối với con người thông qua đường tiêu hóa (HTPI), chỉ số rủi ro gây độc tính đối với con người qua tiếp xúc (HTPE), chỉ số rủi ro gây độc tính đối với môi trường nước (ATP), chỉ số rủi ro gây độc tính đối với môi trường đất (TTP), chỉ số rủi ro gây ra hiện tượng ấm lên toàn cầu (GWP), chỉ số rủi ro gây suy giảm tầng ô-dôn (ODP), chỉ số rủi ro gây ra hiện tượng oxy hóa quang hóa (PCOP), và chỉ số rủi ro gây ra hiện tượng axit hóa (AP). Các chỉ số này được tính toán dựa trên các dữ liệu về lưu lượng của các dòng nguyên vật liệu, về tỉ phần khối lượng của các thành phần tham gia vào quá trình tổng hợp (Barrett et al., 2011). Các chỉ số này phản ánh các tác động môi trường tiềm ẩn thông qua các thông số PEI bao gồm: Tốc độ phát thải PEI ra khỏi hệ thống do các quá trình hóa học tạo thành, ; tốc độ phát thải PEI ra khỏi hệ thống do các quá trình sản sinh năng lượng có ích,  ; tốc độ phát thải PEI ra khỏi hệ thống do sự giải phóng năng lượng dư thừa trong quá trình sản sinh năng lượng, ; PEI phát thải ra khỏi hệ thống do sự giải phóng năng lượng dư thừa từ các quá trình hóa học, . Các giá trị này được tính dựa vào cân bằng khối lượng và năng lượng, cùng với thông tin về tác động môi trường của các hợp chất hóa học và năng lượng theo công thức sau:

 =   (1)

   =       (2)

 =      (3)

    Trong đó, PP là lưu lượng dòng của sản phẩm thứ p tạo thành trong quá trình tổng hợp.

    Quá trình tính toán các chỉ số tác động môi trường được xem xét với 4 trường hợp: không bao gồm dòng sản phẩm và dòng năng lượng trong quá trình tính toán (TH1); chỉ bao gồm dòng sản phẩm trong quá trình tính toán (TH2); chỉ bao gồm dòng năng lượng trong quá trình tính toán (TH3); bao gồm cả dòng sản phẩm và dòng năng lượng trong tính toán (TH4). Trong nghiên cứu này, than đá là vật liệu được sử dụng làm nguồn năng lượng cung cấp cho quá trình tổng hợp.

    - Phương pháp phân tích dòng vật chất

    Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích dòng vật chất (SFA) để tối ưu các dòng vật chất trong quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs ở quy mô pilot. Phương pháp này dựa trên quy tắc cân bằng khối lượng của các dòng vật chất ra và vào hệ thống bao gồm các quá trình được giới hạn trong đường biên (Hình 2). Để tối ưu các dòng vật chất này, nghiên cứu sử dụng phần mềm STAN 2.7 cho các phép tính tối ưu hóa các giá trị lưu lượng của các dòng luân chuyển trong hệ thống khảo sát.

Hình 2. Sơ đồ dòng vật chất trong quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs

    ​3. Kết quả và thảo luận

    ​3.1. Phân tích tác động môi trường tiềm ẩn tổng cộng của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs

    Các giá trị PEI của dòng đầu ra mỗi giờ ở 4 TH được khảo sát trong Hình 3 cho thấy giá trị PEI của dòng đầu ra mỗi giờ ở TH2 và TH4 lớn hơn giá trị PEI ở TH1 và TH3 chứng tỏ vật liệu C₃N₄ mang GQDs làm tăng khả năng tác động đến môi trường của quá trình tổng hợp. Mặt khác, giá trị dòng sản sinh mỗi giờ ở các TH đều mang giá trị dương cho thấy dòng đầu vào của quá trình tổng hợp có tốc độ phát thải mỗi giờ lớn hơn tốc độ phát thải mỗi giờ của dòng đầu ra.

    ​Hình 3. Tác động môi trường tiềm ẩn của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs đến môi trường

    3.2. Phân tích độc tính tiềm ẩn của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs

    Hình 4 cho thấy tác động tiềm ẩn của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs đến môi trường được thể hiện qua các chỉ số HTPI, HTPE, TTP và ATP ở các trường hợp được khảo sát. Quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs có khả năng ảnh hưởng đến môi trường đất và con người cao hơn môi trường nước. Trong đó, các tác động tiềm ẩn đến môi trường chủ yếu đến từ vật liệu C₃N₄ mang GQDs (TH2 và TH4). Các chỉ số HTPI và TTP chiếm tỉ trọng như nhau trong tổng giá trị PEI mỗi giờ của dòng đầu ra ở mỗi trường hợp, lần lượt là 26,7 % (TH1), 49,3 % (TH2), 25,1 % (TH3) và 48,9 % (TH4).

Hình 4. Các chỉ số thể hiện tác động tiềm ẩn của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs đến môi trường

    ​3.3. Phân tích tác động tiềm ẩn của quá trình tổng hợp C₃N₄ mang GQDs đến bầu khí quyển

    Kết quả phân tích các chỉ số phản ánh tác động tiềm ẩn của quá trình tổng hợp C₃N₄ mang GQDs đến bầu khí quyển trong Hình 5 cho thấy các hóa chất được sử dụng trong quá trình tổng hợp và vật liệu C₃N₄ mang GQDs tạo thành không có khả năng gây ra hiện tượng ấm lên toàn cầu, sự suy giảm tầng ô-dôn và hiện tượng oxy hóa quang hóa. Tuy nhiên, các hóa chất được sử dụng trong quá trình tổng hợp lại có khả năng gây ra hiện tượng axit hóa. Ngoài ra, nguồn năng lượng cung cấp cho quá trình tổng hợp có khả năng gây ra hiện tượng ấm lên toàn cầu và làm gia tăng khả năng gây ra hiện tượng axit hóa của quá trình tổng hợp. Khả năng gây ra hiện tượng ấm lên toàn cầu của nguồn năng lượng cung cấp cho quá trình tổng hợp được phản ánh qua giá trị PEI của dòng đầu ra mỗi giờ của quá trình tổng hợp (9.1×10^-4 PEI/kg sản phẩm tạo thành) cao hơn so với tiêu chuẩn GreenHouse Gas Protocol, 2015 (Institute, 2015).

Hình 5. Các chỉ số thể hiện tác động tiềm ẩn của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs đến bầu khí quyển

    ​3.4. Phân tích tác động môi trường tiềm ẩn của các dạng nguồn năng lượng khác nhau cung cấp cho quá trình tổng hợp C₃N₄ mang GQDs

    Hình 6 cho thấy giá trị PEI của các chỉ số môi trường thể hiện tác động tiềm ẩn của quá trình tổng hợp C₃N₄ mang GQDs đến môi trường khi nguồn năng lượng cung cấp cho quá trình tổng hợp thay đổi từ than dá sang dầu mỏ và khí tự nhiên. Chỉ số PEI của dòng đầu ra mỗi giờ của quá trình tổng hợp giảm dần khi nguồn năng lượng cung cấp chuyển từ than đá sang dầu mỏ và khí tự nhiên (khoảng 5,3 %). Sự suy giảm giá trị PEI chủ yếu đến từ các chỉ số AP, GWP và ATP. Điều này cho thấy việc chuyển đổi từ sử dụng than đá sang khí tự nhiên góp phần làm giảm thiểu các tác động của quá trình tổng hợp vật liệu đến môi trường.

Hình 6. Các chỉ số thể hiện tác động môi trường tiềm ẩn của 3 dạng nguồn năng lượng

    4. Kết luận

    Quá trình tính toán các chỉ số môi trường của quá trình tổng hợp vật liệu C₃N₄ mang GQDs cho thấy vật liệu C₃N₄ mang GQDs làm tăng khả năng tác động đến môi trường của quá trình tổng hợp có tốc độ phát thải của dòng đầu vào lớn hơn tốc độ phát thải của dòng đầu ra. Các hóa chất được sử dụng trong quá trình tổng hợp và vật liệu C₃N₄ mang GQDs tạo thành không có khả năng gây ra hiện tượng ấm lên toàn cầu, sự suy giảm tầng ô-dôn và hiện tượng oxy hóa quang hóa, tuy nhiên, lại có khả năng gây ra hiện tượng axit hóa. Việc chuyển đổi từ sử dụng than đá sang khí tự nhiên góp phần làm giảm thiểu các tác động của quá trình tổng hợp vật liệu đến môi trường.

    Lời cảm ơn: Nhóm tác giả xin chân thành gửi lời cảm ơn Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh và Viện Môi trường và Tài nguyên đã hỗ trợ và tạo điều kiện thuận lợi cho chúng tôi hoàn thành bài viết. Nghiên cứu này được thực hiện trong quá trình khảo sát thực hiện đề tài khoa học công nghệ cấp Đại học Quốc gia, mã số DN2022-24-01, tên đề tài “Nghiên cứu và triển khai ứng dụng quy trình cải tiến và hiệu quả xử lý chất thải ao nuôi tôm siêu thâm canh có tuần hoàn nước tại ĐBSCL”.

Đặng Hoa Lư¹, Nguyễn Thị Phương Thảo¹, Trần Trung Kiên¹, Nguyễn Việt Thắng¹, Trà Văn Tung¹, Nguyễn Lê Minh Trí^1*

Viện Môi trường và Tài nguyên, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh

(Nguồn: Bài đăng trên Tạp chí Môi trường, số 7/2025)

    TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Han, H., Wang, B., Tang, Q., Jia, S., Liu, J., Li, H., Wang, C., Xu, H. and Hua, Y.  2024.  Non-metallic nitrogen-doped graphene quantum dots coupled with g-C3N4 achieve efficient photocatalytic performance. Applied Surface Science 649, 159171.
2. Institute, W.R.  2015.  Global Warming Potential Values. Greenhouse Gas Protocol.
3. Jin, Z., Owour, P., Lei, S. and Ge, L.  2015.  Graphene, graphene quantum dots and their applications in optoelectronics. Current Opinion in Colloid & Interface Science 20(5), 439-453.
4. Phuong Thao, N.T., Le Minh Tri, N., Kien, T.T., Van Tung, T., Hieu, T.T., Thang, N.V., Son, L.T., Le Luu, T., Schnitzer, H. and Le Thanh, H.  2024.  Valorization of the treatment of antibiotic and organic contents generated from an in-situ-RAS-like shrimp farming pond by using graphene-quantum-dots deposited graphitic carbon nitride photocatalysts. Heliyon 10(5).
5. Razmi, H. and Mohammad-Rezaei, R.  2013.  Graphene quantum dots as a new substrate for immobilization and direct electrochemistry of glucose oxidase: Application to sensitive glucose determination. Biosensors and Bioelectronics 41, 498-504.
6. Shehab, M., Ebrahim, S. and Soliman, M.  2017.  Graphene quantum dots prepared from glucose as optical sensor for glucose. Journal of Luminescence 184, 110-116.
7. Zhao, J., Chen, G., Zhu, L. and Li, G.  2011.  Graphene quantum dots-based platform for the fabrication of electrochemical biosensors. Electrochemistry Communications 13(1), 31-33.