Synthesis and characterization of modified resorcinol formaldehyde aerogel by graphene/m-phenylenediamine as a novel adsorbent to remove Tetracycline Antibiotics from Wastewater
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 116
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JWENT-7-1_004
تاریخ نمایه سازی: 28 فروردین 1401
چکیده مقاله:
Recently, there has been growing concern about the presence of pharmaceutical compounds and particularly antibiotics as emerging contaminants. This study employed high specific surface area organic aerogels to remove Tetracycline antibiotics. For this purpose, resorcinol formaldehyde aerogel (RF) was synthesized via the sol-gel process and dried under ambient drying conditions. The synthesized RF aerogel was modified by incorporating ۱ wt.% graphene with ۱ wt.% m-phenylenediamine during the synthesis process to prepare RF-G۱/PmPDA۱. Eventually, the performance of the synthesized samples as adsorbents was evaluated under various parameters such as the effects of pH values (۲-۱۲), adsorbent dose (۴-۱۰ mg), and adsorbent with antibiotics contact time (۳-۲۴ h). FTIR, FESEM, BET, CHN, and EDS tests were conducted to characterize the samples. Afterward, the adsorption rate of Tetracycline antibiotics was measured using UV-Vis. The BET test results revealed that the modification of the RF aerogel sample also increased the specific surface area from ۹۶ to ۳۰۸ m۲/g. The results also discovered that the removal rate of Tetracycline antibiotics for the RF aerogel and RF-G۱/PmPDA۱ was obtained to be ۶۵.۲% and ۹۳.۳% at optimal pH of ۴ and ۴, respectively.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Behzadi
School of Chemical Engineering -College of Engineering -University of Tehran, Tehran
Amirhosein Yazdanbakhsh
School of Chemical Engineering -College of Engineering -University of Tehran, Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :