《Microprocessors and Microsystems》:Mesoporous and Reusable Fe
3O
4 Doped Xanthate Modified Guar Gum-Based Hydrogel Nanocomposite: Cost Effective and Efficient Removal of Toxic Dye from Synthetic and Real Wastewater
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甲基蓝染料吸附与光催化降解纳米复合材料研究:通过溶胶-凝胶法制备XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料,其吸附效率达99.31%,吸附容量227.79 mg/g,再生后仍保持88.12%效率;光催化降解效率94.76%,在真实河道废水(Ami河91.35%,Maheshra河94.77%)中有效。
阿宾德·乔拉西亚(Arbind Chaurasiya)|普尔恩·普拉卡什·潘德(Poorn Prakash Pande)|拉维·尚卡尔(Ravi Shankar)|阿尼尔·库马尔(Anil Kumar)|苏吉特·库马尔·乔拉西亚(Sujeet Kumar Chaurasia)
印度北方邦戈拉克普尔(Gorakhpur)马丹·莫汉·马拉维亚技术大学(Madan Mohan Malaviya University of Technology)化学与环境科学系(邮编:273010)
摘要
亚甲蓝(Methylene Blue,MB)染料在纺织和制药行业的广泛使用导致其持续存在于废水中,由于其毒性和对传统处理技术的抗性,这引发了严重的健康和环境问题。鉴于传统技术的局限性,本研究强调了迫切需要能够通过吸附和光催化降解有效去除MB染料的创新材料。为了解决这一问题,采用溶胶-凝胶法合成了一种由黄原酸改性瓜尔胶基水凝胶(XGGmHs)和Fe3O4纳米颗粒(NPs)组成的纳米复合材料,并通过UV、FTIR、TGA、ΔpHPZC、XRD、BET、VSM、FESEM-EDS、HRTEM和XPS等分析方法对其进行了研究。在最佳条件下,XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料的MB染料去除效率达到了99.31%。实验结果表明,XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料具有227.79 mg/g的吸附容量,符合Langmuir等温线模型,并遵循伪二级动力学规律,其吸附速率为2.07 × 10-3 g/(mg·min)。此外,在可见光下,使用XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料进行光催化降解时,45分钟内MB染料的降解率为94.76%,降解速率为-5.56 × 10-2 min-1。解吸实验显示,经过四次循环后,88.12%的XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料得以再生,表明其具有显著的可重复使用性。在实际废水样本中,XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料对MB染料的去除效率分别为:阿米河(地点1)91.35%、马赫什拉河(地点2)94.77%和84.24%。这些发现表明,所合成的XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料是废水处理应用中的有前景的材料,为去除染料污染物提供了一种可持续且高效的方法。
部分内容摘录
引言
全球纺织行业是水污染的主要来源,向环境中排放了大量污染物。其中,重金属和合成染料尤为令人担忧[1]。在纺织加工的各个阶段(如精练、丝光、退浆、上浆、漂白,尤其是染色)过程中,会消耗大量的水和化学物质。染色是纺织制造中的关键环节,需要大量水资源用于冲洗
材料
所有化学物质(纯度约99%)包括:瓜尔胶(GGm:图S1a)、亚甲蓝染料(MB染料:图S1b)、过硫酸钾(KPS)、二硫化碳(CS2)、十二烷基硫酸钠(SDS)、N,N-亚甲基双丙烯酰胺(MBA)、丙烯酰胺(AAm)、氢氧化钠(NaOH)、三氯化铁(FeCl3·6H2O)、丙烯酸(AA)和硫酸亚铁(FeSO4·7H2O),均由S.D. Fine Pvt. Ltd.公司提供。
XGGmHs水凝胶的合成
XGGmHs水凝胶是通过黄原酸改性瓜尔胶的自由基共聚反应合成的
紫外-可见光谱
图3(a)展示了XGGmHs水凝胶、Fe3O4纳米颗粒和XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料的紫外-可见光谱。从图中可以看出,XGGmHs水凝胶没有吸收峰,而Fe3O4纳米颗粒在紫外区域(276 nm)有一个明显的吸收峰;XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料则显示出轻微的红移,吸收峰位于283 nm。这可能是由于Fe2+和Fe3+离子的电子跃迁,通常与电荷转移相关结论
本研究的主要结论是,XGGmHs@Fe3O4纳米复合材料作为有效的、可重复使用的、可持续的吸附剂和光催化剂,在去除合成废水和实际废水中的MB染料方面表现出优异的性能。该纳米复合材料在中性pH条件下具有227.79 mg/g的吸附容量和99.31%的去除效率,其吸附过程符合Langmuir和Freundlich等温线模型,表明其吸附机制为多层吸附。
CRediT作者贡献声明
苏吉特·库马尔·乔拉西亚(Sujeet Kumar Chaurasia):撰写、审稿与编辑、数据可视化、资源整理。阿尼尔·库马尔(Anil Kumar):撰写、审稿与编辑、数据可视化、形式化分析。拉维·尚卡尔(Ravi Shankar):撰写、审稿与编辑、数据可视化、监督、方法研究。普尔恩·普拉卡什·潘德(Poorn Prakash Pande):撰写、审稿与编辑、数据可视化、监督、方法研究、实验设计。阿宾德·乔拉西亚(Arbind Chaurasiya):撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、方法研究、实验设计、数据分析
利益冲突声明
? 作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。致谢
作者之一阿宾德·乔拉西亚(Arbind Chaurasiya)对印度大学拨款委员会(UGC)提供的资深研究奖学金表示衷心的感谢。