氧化石墨烯(graphene oxide,GO)由于具有巨大的比表面积、良好的水溶性和表面修饰性,对有机污染物具有卓越的吸附性能,在环境污染控制领域表现出较大的发展潜力。GO对有机污染物吸附性能的优劣直接影响了有机污染的控制效率,因此明确GO对有机污染物的吸附特性及吸附过程中的影响因素、作用机制,完善GO对各有机污染物的吸附数据,可有助于增强有机污染的控制效率,推进GO作为新型吸附材料的发展应用,同时为GO的环境管理提供一定的理论依据。本研究在采用改进hummers方法制备GO并通过批实验研究其对几种常见芳香类有机污染物的吸附特性的基础上,通过定量构效关系模型建立芳香类有机污染物结构性质与其在GO上吸附性能间的预测关系。分别从溶剂化能参数和量子化学参数两个角度来探讨GO对芳香类有机污染物吸附中各作用机制及相对贡献权值。研究结果有助于进一步了解GO对芳香类有机污染物的吸附特性,为GO吸附性能的预测提供新思路,也为有机污染物的环境及风险管理提供理论依据。对单组分芳香类有机污染物吸附特性进行考察,结果表明:GO对芳香类有机污染物表现出良好的吸附性能,去除效果受有机污染物苯环个数、取代基种类和个数、亲疏水性等因素的共同影响。10种芳香类有机污染物的等温吸附曲线用Freundlich模型和Langmuir模型拟合,表现出明显的非线性特征,说明芳香类有机污染物在GO上的吸附属于非均质吸附。吸附过程速率较快,符合拟二级动力学方程的描述;GO对双酚A的吸附属自发的放热过程,低温有利于吸附。同时,各有机污染物的吸附量因其在pH下不同的解离状态和GO的带电性质呈现出不同的pH依赖性;温度的升高和阳离子的引入均会导致有机污染物吸附性能的下降。构建了GO对芳香类有机污染物吸附的线性溶剂化能关系(LSER)模型和量子化学参数QSAR模型,对有机污染物在GO上的吸附性能进行了预测,并深入解析了吸附过程中的各作用机制。结果表明:所建LSER模型和QSAR模型均具有良好的拟合优度、稳健性及外部预测能力,可准确预测芳香类有机污染物的logKd值,并对吸附机制作出合理解释,但两者相比,QSAR模型效果更佳。LSER模型显示,吸附过程中,非特定疏水性作用和-n/-π作用(vV+eE)及特定氢键作用(bB)是最主要的作用机制,对吸附性能影响最大。QSAR模型显示,有机污染物的摩尔折射率MR、分配系数logD、恒容热容CV和最负非氢原子净电荷Q-是制约GO吸附的主要因素,即疏水性作用(logD)、氢键作用(Q-)和π键作用(MR)是GO对芳香类有机污染物吸附的最主要机制,与实验结果及LSER模型结果一致。